Характеристика многофакторной модели Дюпон

Вторая особенность определяется проблемой риска. Одним из показателей рисковости бизнеса является коэффициент финансовой зависимости – чем выше его значение, тем более рисковым с позиции акционеров, инвесторов и кредиторов является данный бизнес.

Таким образом, необходимо учитывать взаимосвязи между факторами, которые прямо не отражены в модели Дюпон. Например, исходя только из математической формулы модели, может показаться, что бесконечное увеличение финансового рычага будет приводить к столь же бесконечному увеличению рентабельности собственного капитала. Однако при увеличении доли заемных средств в авансированном капитале возрастают и выплаты за пользование кредитами. Вследствие этого уменьшается чистая прибыль и повышения рентабельности собственного капитала не происходит. Кроме того, нельзя не учитывать финансовый риск, сопровождающий использование заемных источников.

Третья особенность связана с проблемой оценки. Числитель и знаменатель коэффициента рентабельности собственного капитала выражены в денежных единицах разной покупательной способности. Прибыль – динамичный показатель, он отражает результаты деятельности и сложившийся уровень цен на товары и услуги в основном за истекший период. В отличие от прибыли, собственный капитал складывается в течение ряда лет. Он выражен в учетной оценке, которая может сильно отличаться от текущей рыночной стоимости.

Кроме того, учетная оценка собственного капитала не отражает будущих доходов предприятия. Далеко не все может быть отражено в балансе, например, престиж фирмы, торговая марка, новейшие технологии, высокая квалификация персонала не имеют адекватной денежной оценки в отчетности (если речь не идет о продаже бизнеса в целом). Таким образом, рыночная цена акций предприятия может сильно превышать учетную стоимость, и в этом случае высокое значение рентабельности собственного капитала не означает высокой отдачи на инвестируемый в фирму капитал. Поэтому следует принимать во внимание рыночную стоимость фирмы.

Заключение

Назначение модели Дюпон – выявить факторы, определяющие эффективность функционирования бизнеса, оценить степень их влияния и складывающиеся тенденции в их изменении и значимости. Эта модель используется и для сравнительной оценки риска инвестирования или кредитования данного предприятия.

Всем факторам модели и по уровню значимости, и по тенденциям изменения присуща отраслевая специфика, которую аналитик должен учитывать. Так, показатель ресурсоотдачи может иметь относительно невысокое значение в высокотехнологичных отраслях, отличающихся капиталоемкостью, напротив, показатель рентабельности хозяйственной деятельности в них будет относительно высоким. Высокое значение коэффициента финансовой зависимости могут позволить себе фирмы, имеющие стабильное и прогнозируемое поступление денег за свою продукцию. Это же относится к предприятиям, имеющим большую долю ликвидных активов (предприятия торговли и сбыта, банки). Следовательно, в зависимости от отраслевой специфики, а также конкретных финансово-хозяйственных условий, сложившихся на данном предприятии, оно может делать ставку на тот или иной фактор повышения рентабельности собственного капитала.

Выполнив работу, я сделала следующие выводы.

Факторный анализ - является одним из сильнейших методических решений в анализе хозяйственной деятельности компаний для принятия решений. Основной задачей, которую решают разнообразными методами факторного анализа, включая и метод главных компонент, является сжатие информации, переход от множества значений по элементарным признакам с объемом информации к ограниченному множеству элементов матрицы факторного отображения или матрицы значений латентных факторов для каждого наблюдаемого объекта.

Методы факторного анализа позволяют также визуализировать структуру изучаемых явлений и процессов, а это значит определять их состояние и прогнозировать развитие. Наконец, данные факторного анализа дают основания для идентификации объекта, т.е. решения задачи распознавания образа.Методы факторного анализа обладают свойствами, весьма привлекательными для их использования в составе других статистических методов, наиболее часто в корреляционно-регрессионном анализе, кластерном анализе, многомерном шкалировании и др.