Кадровая политика АО «Вертолеты России» направлена на постоянное развитие кадрового потенциала.
Направления совершенствования кадровой политики АО «Вертолеты России» представлены на рисунке 2.8.
Рисунок 2.8 - Направления совершенствования кадровой политики АО «Вертолеты России»
АО «Вертолеты России» ведёт активную работу с ВУЗами, осуществляющими подготовку инженерных кадров для авиационной и машиностроительной промышленности. Наиболее активное сотрудничество реализуется с Московским авиационным институтом (национальным исследовательским университетом). Между предприятием и ВУЗом заключено Соглашение о сотрудничестве в области подготовки профильных кадров для вертолётостроительной области. Студенты ВУЗа имеют возможность проходить профильные практики и стажировки на предприятии, как в ОКБ, так и на опытном заводе, получая широкую практическую подготовку по основным специализированным дисциплинам.
Такое сотрудничество даёт возможность всесторонней подготовки молодых инженеров, которые в дальнейшем приходят на завод в качестве полноценных сотрудников. Молодым специалистам, совмещающим работу с обучением, предоставляется возможность работы по индивидуальным графикам (неполный рабочий день или неполная рабочая неделя).
Плодотворное сотрудничество сложилось между АО «Вертолеты России» и Московским государственным техническим университетом им. Н. Э. Баумана (национальным исследовательским университетом), Московским энергетическим институтом (национальным исследовательским университетом). Заключены соглашения и проводится большая совместная работа в области подготовки кадров с МОУ ДОТ Станция юных техников и ГБПОУ МО «Люберецкий техникум». Многие выпускники и учащиеся данных учебных заведений стремятся найти работу на предприятии.
В соответствии с утвержденной комплексной программой АО «Вертолеты России» по привлечению и закреплению молодых специалистов в Обществе проводится работа по привлечению студентов ВУЗов для работы, начиная с 3-го курса (без отрыва от учебы), что позволяет руководителям отделов ОКБ заинтересовывать молодых специалистов для последующей работы на предприятии. По состоянию на конец 2015 года в Обществе работали 90 студентов из разных учебных заведений.
Основные причины увольнения – неудовлетворенность мотивацией и оплатой труда, смена места жительства, уход на другую работу, соответствующую специальности и квалификации.
Средний возраст работающих за 2015 год снижен в среднем на 1 год и составляет 45 лет. Естественное омолаживание коллектива удалось компенсировать за счёт приёма на работу работников в возрасте до 30 лет. В результате за 2015 год доля молодёжи (до 30 лет) в общей численности работников составляет 25% и доля работников пенсионного возраста составляет 26%.
Сотрудника АО «Вертолеты России» предоставляется возможность повышения квалификации и получения дополнительного образования.
Общество активно участвует в реализации государственных образовательных программ. В частности, пятый год предприятие направляет своих сотрудников для обучения в рамках Президентской программы подготовки управленческих кадров в ведущих вузах России, в 2015 году успешно прошел переподготовку 1 сотрудник Общества.
На конец 2021 года общая численность работников АО «Вертолеты России» составляла 3 348 человек, из них – рисунки 2.9-2.10:
Рисунок 2.9 - Динамика изменения численности работников по годам, человек
Рисунок 2.10 - Динамика изменения численности работников в 2019 - 2021 г.г., человек
Многие сотрудники в рамках повышения своих профессиональных навыков принимают участие в профильных стажировках, как в регионах России, так и за рубежом.
Компанией АО «Вертолеты России» проводится социальная политика, направленная на сохранение и развитие социально-бытовой сферы компании. В рамках социальной политики разрабатываются и предоставляются льготы и гарантии работникам, организуется отдых в санатории и пансионаты. Так в 2021 году было выдано 12 путевок для работников, занятых на вредном производстве, 36 путевок в Геленджик в пансионат «Приморье», 76 путевок в Сочи, санаторий «Зелена роща».
В 2021 году была продолжена работа по внедрению информационных технологий в основную производственную деятельность АО «Вертолеты России». В форме электронного макета изделия выпускается документация на вертолёты:
- Ми-38-2,
- Ми-171А2,
-ПТВ,
-ПСКВ,
- изд. «294», «296», «298», «299».
Для сокращения количества изменений конструкторской документации, возникающих в ходе запуска КД в производство на серийном заводе, реализован процесс согласования в среде PDM-системы Teamcenter электронного макета Ми-38-2 службами ПАО «КВЗ» на этапе разработки документации. Для обеспечения корректного обмена с серийными заводами КД в форме электронного макета изделия в Teamcenter реализовано совместное ведение инженерной нормативно-справочной информации в части покупных и стандартных изделий с ПАО «Роствертол» и в части покупных изделий с АО «У-УАЗ».
Начаты работы по внедрению модельно-ориентированного подхода к проектированию вертолётных систем с использованием интегрированной среды AMESim.
Значительные усилия были направлены на развитие автоматизированной системы технологической подготовки производства. По КД в форме электронного макета изделия уже разрабатываются интерактивные технологические документы, которые подписываются ЭЦП и используется различными службами и подразделениями предприятия.
Созданы и ведутся базы данных по материалам, оснастке, оборудованию, мерительным инструментам. Всего в системе работает более 330 специалистов различных подразделений и служб Общества.
Большое внимание уделялось повышению эффективности использования коммерческих программных продуктов за счет разработки собственных приложений, расширяющих их функционал и повышающих скорость и удобство работы.
АО «Вертолеты России» обладает лицензией на разработку, производство, ремонт и модернизацию всех типов летательных аппаратов марки «Ми». В 2022 году АО «Вертолеты России» сохранило основной профиль своей деятельности, результаты соответствовали тенденциям развития отрасли. Несмотря на сложную геополитическую и экономическую обстановку, сложившуюся в прошедшем году, все запланированные цели и задачи, поставленные перед Обществом, в основном достигнуты.
Структура активов компании АО «Вертолеты России» представлена в таблице 2.3.
Таблица 2.3 - Структура активов компании
АО «Вертолёеты России»
Показатель
Значение показателя
в тыс. руб.
в % к валюте баланса
31.12.2017
31.12.2018
31.12.2019
31.12.2020
31.12.2021
31.12.2022
на начало на конец 1
2
3
4
5
6
7
8
9
1. Внеоборотные активы
76 979 149
76 058 569
73 689 772
74 830 123
81 005 914
88 097 721
90,7
56,9
в том числе: 135 884
123 761
58 697
164 392
322 834
284 349
0,2
0,2
нематериальные активы
22 181
20 685
40 645
45 560
55 932
52 928
<0,1
<0,1
2. Оборотные, всего
7 913 590
19 504 427
31 189 841
39 991 381
64 013 053
66 754 306
9,3
43,1
в том числе: 7 227
312 153
2 525 725
2 406 337
1 879 603
2 525 040
<0,1
1,6
дебиторская задолженность
1 673 054
9 323 113
9 937 825
8 899 604
16 840 591
16 364 930
2
10,6
денежные средства и краткосрочные финансовые вложения
6 211 938
9 837 846
18 604 181
27 331 903
43 873 559
46 973 220
7,3
30,3
1. Собственный капитал
41 188 132
41 385 874
44 909 030
58 490 377
78 745 120
91 726 746
48,5
59,2
2. Долгосрочные обязательства, всего
33 638 776
25 712 437
15 854 381
27 732 935
27 157 540
23 793 389
39,6
15,4
в том числе: 33 329 483
25 297 423
15 310 059
26 303 594
25 693 471
22 769 571
39,3
14,7
3. Краткосрочные обязательства*, всего
10 065 831
28 464 685
44 116 202
28 598 192
39 116 307
39 331 892
11,9
25,4
в том числе: 8 429 588
14 389 564
16 971 535
2 691 438
5 925 273
1 926 018
9,9
1,2
Валюта баланса
84 892 739
95 562 996
104 879 613
114 821 504
145 018 967
154 852 027
100
100
На начало рассматриваемого периода
наибольший объем в структуре актива баланса приходится на внеоборотные активы,
доля которых в общем объеме баланса составила 90,7%. Доля оборотных активов
составила, соответственно, 9,3%. На конец рассматриваемого периода наибольший
объем в структуре актива баланса приходится также на внеоборотные активы, доля
которых снизилась относительно 2017 года до 56,9%. Доля оборотных активов
увеличилась, сооветственно, до 43,1%.
Рост величины активов организации
связан, в первую очередь, с ростом следующих позиций актива бухгалтерского
баланса:
- краткосрочные финансовые вложения
выросли на 33%, что в абсолютном выражении составило + 230755111 тыс. рублей;
- денежные средства и денежные
эквиваленты выросли на 25,3%, что в абсолютном выражении составило 17685771
тыс. рублей;
- дебиторская задолженность выросла на
21%, что в аобсолютном выражении составило 14691876 тыс. рублей;
- долгосрочные финансовые вложения
выросли на 14%, что в абсолютном выражении составило 14691876 тыс. рублей.
В пассиве баланса на начало
рассматриваемого периода наибольший объем приходится на собственный капитал,
доля которого составила 48,5% в общем объеме пассива баланса. Далее идут
долгосрочные обязательства, удельный вес которых составил 39,6% и краткосрочные
обязательства, удельный вес которых составил 11,9%. На конец рассматриваемого
периоде в структуре пассива баланса наибольший объем приходится на собственный
капитал, доля которого увеличилась относительно 2017 года до 59,2%. Далее идут
долгосрочные обязательства, доля которых снизилась до 14,7% и краткосрочные
обязательства, доля которых увеличилась до 25,4%.
В пассиве баланса наибольший прирост
наблюдается по следующим строкам:
- кредиторская задолженность, размер
которой увеличился на 39,4%, чо в абсолютном выражении составило +34497345 тыс.
рублей;
- нераспределенная прибыль, рост которой
составил 34,3%, что в абсолютном выражении составило +3000389 тыс. рублей;
- добавочный капитал, размер которого
увеличился на 22,9%, что в абсолютном выражении составило 20004384 тыс. рублей.
На конец рассматриваемого периода можно
ометить и положительную динамику собственного капитала, размер которого
увеличился на 122,7%, что в абсолютном выражении составило 91726746 тыс.
рублей.
В
течение 2020 года темпы падения выручки
компании замедлились несмотря на негативные рыночные условия в условиях
пандемии, при которой правительства стран-заказчиков продукции Холдинга
аллокировали бюджетные средства на меры обеспечения социальной стабильности и
поддержание других секторов экономики в ущерб инвестированию в ОПК. В таких условиях внутренние и внешние
поставки продукции военного вертолетостроения сократились, в то время как число
реализованных гражданских вертолетов, напротив, увеличились. Наращивание
объемов поставок продукции гражданского вертолетостроения способствовали
восстановлению объемов формируемой выручки Холдинга в 2021 году.
В таблице 2.3 представлены показатели эффективности управления
управления активами компании АО «Вертолёты России».
Таблица
2.3 - Показатели эффективности управления управления
активами компании АО «Вертолёты России»в 2020-2021 гг.
Показатель
2021
2020
Темп прироста активов, %
7,75
10,83
Рентабельность собственного капитала, %
4,38
4,77
Доля собственного капитала в активах, %
65,71
64,91
Оценка стоимости чистых активов организации АО
«Вертолёты России» показан в табл. 2.4
Таблица
2.4 - Оценка стоимости чистых активов организации АО
«Вертолёты России»
Показатель
Значение показателя
в тыс. руб.
в % к валюте баланса
31.12.2017
31.12.2018
31.12.2019
31.12.2020
31.12.2021
31.12.2022
на начало на конец 1
2
3
4
5
6
7
8
9
1. Чистые активы
41 188 132
41 385 874
44 909 030
58 490 377
78 745 120
91 726 746
48,5
59,2
2. Уставный капитал
95 273
95 273
101 256
105 433
113 339
113 657
0,1
0,1
3. Превышение чистых
активов над уставным капиталом (стр.1-стр.2)
41 092 859
41 290 601
44 807 774
58 384 944
78 631 781
91 613 089
48,4
59,2
Чистые активы организации на последний день
анализируемого периода намного (в 807 раз) превышают уставный
капитал. Такое соотношение положительно характеризует финансовое положение,
полностью удовлетворяя требованиям нормативных актов к величине чистых активов
организации. К тому же, определив текущее состояние показателя, следует
отметить увеличение чистых активов на 122,7% за весь рассматриваемый
период. Превышение чистых активов над уставным капиталом и в то же время их
увеличение за период говорит о хорошем финансовом положении организации по
данному признаку. Наглядное изменение чистых активов и уставного капитал
представлено на следующем графике.
В 2022 году положительно оценивают высокий объем
контрактной базы, который по состоянию на 30.06.2021 оценивается на уровне
около 1 трлн руб. Наличие достаточного объема контрактов для обеспечения
стабильных объемов производства на горизонте ближайших 3 лет позитивно
сказалось на оценке бизнес-профиля компании.
Проведем
анализ абсолютных и относительных показателей финансовой устойчивости АО
«Вертолеты России» за 2017-2021 г.г.
Рассчитаем
абсолютные показатели финансовой устойчивости АО «Вертолёты России», используя данные годовой
бухгалтерской отчетности.
Абсолютные показатели
финансовой устойчивости:
1)
Наличие собственных оборотных средств:
СОС = СК (итог раздела III баланса)
– ВОА (итог раздела I баланса)
СОС (2017) = 77500300 – 81005900 = - 3505600 тыс. рублей
СОС (2018) = 90523300
– 88097700 =
2425600 тыс. рублей
СОС (2019) = 96266200 – 99928100 =-
3661900 тыс. рублей
СОС (2020) = 111173000 – 104241000 =
6932000 тыс. рублей
СОС (2021) = 122977000
– 135191000 =
-12214000 тыс. рублей
Наличие
собственных и долгосрочных источников финансирования запасов (СДИ):
СДИ =
СОС + ДКЗ (итог раздела IV баланса)
СДИ
(2017) = -
3505600 + 27157500 = 23651900 тыс. рублей
СДИ (2018) = 2425600 + 23793400 = 26219000
тыс. рублей
СДИ (2019) = -
3661900 + 20512200 = 16850300 тыс. рублей
СДИ (2020) = 6932000 + 20646700 = 27578700
тыс. рублей
СДИ (2021) = - 12214000 + 27015400
= 14801400 тыс. рублей
2)
Общая
величина основных источников формирования запасов (ОИЗ) определяется как:
ОИЗ = СДИ + ККЗ (итог раздела V баланса)
ОИЗ (2017) = 23651900 + 40361200 = 27713100 тыс. рублей
ОИЗ (2018) = 26219000 + 40535300 =
66754300 тыс. рублей
ОИЗ (2019) = 16850300 + 41137200 = 57987500
тыс. рублей
ОИЗ (2020) = 27578700 + 40853000 = 68431700
тыс. рублей
ОИЗ (2021) = 14801400 + 46958000 = 61759400
тыс. рублей
3)
Излишек
(+), недостаток (-) собственных оборотных средств:
?СОС = СОС – З (Запасы)
?СОС (2017) = - 3505600 – 1879600 = - 5385200
тыс. рублей
?СОС (2018) = 2425600 – 2525040 = -100000
тыс. рублей
?СОС (2019) = - 3661900 – 4507510 = - 8169410
тыс. рублей
?СОС (2020) = 6932000 – 4335780 = - 3642580
тыс. рублей
?СОС (2021) = -12214000 – 2488520 = - 14702520 тыс.
рублей
Излишек (+), недостаток (-) собственных
и долгосрочных источников финансирования запасов (?СДИ):
?СДИ = СДИ – З (Запасы)
?СДИ (2017) = 23651900 – 1879600 = 21772300 тыс.
рублей
?СДИ (2018) = 26219000 – 2525040 =
23693960 тыс. рублей
?СДИ (2019) = 16850300 – 4507510 = 12342790 тыс.
рублей
?СДИ (2020) = 27578700 – 4335780 = 23242920
тыс. рублей
?СДИ (2021) = 14801400 – 2488520 = 12312880 тыс.
рублей
Излишек (+),
недостаток (-) общей величины основных источников покрытия запасов (?ОИЗ):
?ОИЗ = ОИЗ – З (Запасы)
?ОИЗ (2017) = 27713100 – 1879600 = 25833500 тыс.
рублей
?ОИЗ (2018) = 66754300 – 2525040 =
64229260 тыс. рублей
?ОИЗ (2019) = 57987500 – 4507510 = 53479990 тыс.
рублей
?ОИЗ (2020) = 68431700 – 4335780 = 64095920 тыс.
рублей
?ОИЗ (2021) = 61759400 – 2488520 = 59270880 тыс.
рублей
Определим тип финансовой устойчивости АО «Вертолёты России»
(таблица 2.5).
Таблица 2.5 - Типы финансовой
устойчивости АО «Вертолёты России»
Тип финансового состояния
?СОС
?СДИ
?ОИЗ
2019 год
2 тип. Нормальная финансовая устойчивость
-
+
+
2020 год
1 тип. Нормальная финансовая устойчивость
-
+
+
2021 год
1 тип. Нормальная финансовая устойчивость
-
+
+
Таким образом, по результатам расчета
абсолютных показателей финансовой устойчивости можно сделать вывод, что для
2019-2021 года для АО «Вертолёты России» характерен 2 тип финансовой
устойчивости, характеризующий нормальное финансовое состояние.
Коэффициент финансирования:
2017 год = 77500300 / (27157500 + 40361200) =
1,15
2018 год = 90523300 / (23793400 + 40535300) =
1,41
2019 год = 96266200 / (20512200 + 41137200) =
1,56
2020 год = 111173000 / (20646700 + 40853000) =
1,81
2021 год = 122977000 / (27015400 + 46958000) =
1,66
Коэффициент автономии:
2017 год = 77500300
/ 145019000 = 0,53
2018 год = 90523300 /
154852000 = 0,58
2019 год = 96266200
/ 157916000 = 0,61
2020 год = 111173000 / 172673000 = 0,64
2021 год = 122977000 / 196951000 = 0,62
Коэффициент финансовой зависимости:
2017 год = (27157500
+ 40361200) / 145019000 = 0,47
2018 год = (23793400 + 40535300) / 154852000 =
0,42
2019 год = (20512200
+ 41137200) / 157916000 = 0,39
2020 год = (20646700
+ 40853000) / 172673000 = 0,36
2021 год = (27015400
+ 46958000) / 196951000 = 0,38
Коэффициент финансовой устойчивости:
2017 год = (77500300+ 27157500) / 145019000 = 0,72
2018 год = (90523300 + 23793400) / 154852000 = 0,74
2019 год = (96266200 + 20512200) / 157916000 =
0,74
2020 год = (111173000 + 20646700) / 172673000 =
0,76
2021 год = (122977000 + 27015400) / 196951000
=0,64
Группировка
активов и пассивов бухгалтерского баланса для оценки ликвидности АО
«Вертолёты России»
представлена в таблице 2.6. Баланс
считается абсолютно ликвидным, если выполняется все четыре условия: А1П1; А2П2; А3П3; А4П4.
Таблица 2.6
- Группировка активов и пассивов бухгалтерского баланса для оценки ликвидности АО
«Вертолёты России» за
2019-2021 г.г.
Показатель
2017
2018
2019
2020
2021
Наиболее
ликвидные активы (А1)
23889100 +
19984500
= 43873600
18603900 + 0 = 18603900
10968800 + 0 = 10968800
18539400 + 0 = 18539400
11635000
+ 0 = 11635000
Быстро
реализуемые активы (А2)
16840600 +
1411330
= 18251930
16364900 + 886292 = 17251192
28539300 + 1381620 = 29920920
37711000 + 846224 = 38557224
37497100 + 1828040 = 39325140
Медленно
реализуемые активы (А3)
1879600 + 7968 = 1887568
2525040 +
4824
= 2529864
4507510 +6245 = 4513755
4335780 + 5337 = 4341117
2488520 + 52893 = 2541413
Труднореализуемые
активы (А4)
81005900
88097700
99928100
104241000
135191000
Валюта
актива баланса
145019000
154852000
157916000
172673000
196951000
Наиболее
срочные обязательства (П1)
31390000 + 836552 = 32226552
35859400 + 528084 = 36387484
35869300 + 549666 = 36418966
37897000 +
662492 =
38559492
40442200 +
898889
= 41341089
Краткосрочные
обязательства (П2)
5925270
1926020
2451720
21079
3537430
Долгосрочные
обязательства (П3)
27157500
23793400
20512200
20646700
27015400
Собственный
капитал (П4)
77500300 + 1244850 = 78745150
90523300 + 1203400 = 91726700
96266200 +705601 = 96971801
111173000
+ 705447 = 111878447
122977000 +
560276
= 123537276
Валюта
пассива баланса
145019000
154852000
157916000
172673000
196951000
Таким
образом, получаем следующие значения:
А1П1
2017: 4387360032226552 – равенство
выполняется;
2018: 1860390036387484 – равенство не
выполняется;
2019: 1096880036418966 – равенство не
выполняется;
2020: 1853940038559492 – равенство не
выполняется;
2021: 1163500041341089 – равенство не
выполняется.
А2П2
2017: 182519305925270 – равенство не
выполняется;
2018:
172511921926020 – равенство не
выполняется;
2019 год: 299209202451720 – равенство
выполняется;
2020 год: 3855722421079 – равенство
выполняется;
2021 год: 393251403537430 - равенство
выполняется.
А3П3
2017
год: 188756827157500 – равенство не выполняется;
2018
год: 252986423793400 – равенство
выполняется;
2019 год: 451375520512200 – равенство
выполняется;
2020 год: 434111720646700 – равенство
выполняется;
2021 год: 254141327015400– равенство не
выполняется.
А4П4
2017
год: 8100590078745150 – равенство выполняется;
2018:
8809770091726700 – равенство не
выполняется;
2019 год: 9992810096971801 – равенство
выполняется;
2020 год: 104241000111878447 – равенство
выполняется;
2021 год: 135191000123537276 – равенство
выполняется.
Таким
образом, можно сделать вывод, что баланс АО «Вертолёты России» не является абсолютно ликвидным, так
как не выполняются первое неравенства из четырех,
что говорит о дефиците денежных средств и краткосрочных (легко реализуемых)
финансовых вложений.
Подведя итог, можно сделать вывод, что во второй главе
исследования, проведен финансовый анализ управления активами
высокотехнологичной компании АО «Вертолеты России», а именно: рассмотрена общая
характеристика
деятельности и проведен финансовый
анализ высокотехнологичной компании «Вертолеты России»; изучена специфика
управления активами компании АО «Вертолеты России»; проведен анализ
эффективности управления активами компании АО «Вертолёты России».
ГЛАВА
3 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ АКТИВАМИ АО «ВЕРТОЛЁТЫ РОССИИ» С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ
3.1
Классификация активов АО «Вертолеты России»
по критерию управляемости при помощи цифровых двойников
Классификацию
активов АО «Вертолеты России» по
критерию управляемости при помощи цифровых двойников можно представить
следующим образом (рисунок 3.1).
Рисунок 3.1 - Классификация активов АО «Вертолеты
России»
Динамика наиболее ликвидных активов
АО «Вертолеты России» за 2017-2021 г.г. представлена в таблице 3.1 и на рисунке
3.1.
Таблица 3.1 - Динамика наиболее
ликвидных активов АО «Вертолеты России» за 2017-2021 г.г.
Период
Наиболее ликвидные активы (А1),
тыс. рублей
Абсолютное отклонение, тыс. рублей
Относительное отклонение, %
2017
43873600
-
-
2018
18603900
-25269700
42,40
2019
10968800
-7635100
58,96
2020
18539400
7570600
169,02
2021
11635000
-6904400
62,76
Рисунок
3.2 - Динамика наиболее ликвидных активов АО «Вертолеты России» за 2017-2021
г.г., тыс. рублей
По данным таблицы 3.1 можно сделать
вывод, что динамика наиболее ликвидных активов АО «Вертолеты России» в
рассматриваемый период не стабильна. Так, наблюдается ежегодное снижение
показателей с 2017 по 2019 г.г. (в 2018 году на 57,60%, а в 2019 году – на
41,04%). В 2020 году показатель имеет положительную динамику за счет увеличения
на 69,02%. Но к концу рассматриваемого периода в 2021 году показатель снова
снижается на 37,24%.
Динамика быстро реализуемых активов
(А2) за 2017-2021 г.г. представлена в таблице 3.2.
Таблица 3.2 - Динамика быстро
реализуемых активов (А2) АО «Вертолеты России» за 2017-2021 г.г.
Период
Быстро реализуемые активы (А2),
тыс. рублей
Абсолютное отклонение, тыс. рублей
Относительное отклонение, %
2017
18251930
-
-
2018
17251192
-1000738
94,52
2019
29920920
12669728
173,44
2020
38557224
8636304
128,86
2021
39325140
767916
101,99
Наглядно динамика быстро реализуемых
активов (А2) за 2017-2021 г.г. представлена на рисунке 3.3.
Рисунок
3.3. - Динамика быстро реализуемых активов (А2) АО «Вертолеты России» за
2017-2021 г.г., тыс. рублей
По данным таблицы 3.2 можно сделать
вывод, что динамика показателя в рассматриваемый период не стабильна,
характеризуется снижением показателя на начало рассматриваемого периода в 2018
году на 5,48% и ежегодным ростом в период 2019-2021 г.г. К концу
рассматриваемого периода в 2021 году показатель увеличился на 1,99%.
Динамика медленно реализуемых активов
(А3) за 2017-2021 г.г. представлена в таблице 3.3.
Таблица 3.3 - Динамика медленно реализуемых
активов (А3) АО «Вертолеты России» за 2017-2021 г.г.
Период
Медленно реализуемые активы (А3),
тыс. рублей
Абсолютное отклонение, тыс. рублей
Относительное отклонение, %
2017
1887568
-
-
2018
2529864
642296
134,03
2019
4513755
1983891
178,42
2020
4341117
-172638
96,18
2021
2541413
-1799704
58,54
Наглядно динамика медленно
реализуемых активов (А3) за 2017-2021 г.г. представлена на рисунке 3.4.
Рисунок
3.4 - Динамика медленно реализуемых активов (А3) АО «Вертолеты России» за
2017-2021 г.г., тыс. рублей
По данным таблицы 3.3 можно сделать
вывод, что динамика показателя в рассматриваемый период не стабильна. В период
2017-2019 г.г. наблюдается ежегодный рост показателей – в 2018 году на 34,03%,
а в 2019 году – на 78,42%. В 2020-2021 г.г. динамика показателя отрицательная.
Динамика трудно реализуемых активов
(А4) за 2017-2021 г.г. представлена в таблице 3.4.
Таблица 3.4 - Динамика трудно
реализуемых активов (А4) АО «Вертолеты России» за 2017-2021 г.г.
Период
Трудно реализуемые активы (А4),
тыс. рублей
Абсолютное отклонение, тыс. рублей
Относительное отклонение, %
2017
81005900
-
-
2018
88097700
7091800
108,75
2019
99928100
11830400
113,43
2020
104241000
4312900
104,32
2021
135191000
30950000
129,69
Наглядно динамика трудно реализуемых
активов (А4) за 2017-2021 г.г. представлена на рисунке 3.5.
Рисунок
3.5 - Динамика трудно реализуемых активов (А4) АО «Вертолеты России» за
2017-2021 г.г., тыс. рублей
По данным таблицы 3.4 можно сделать
вывод, что показатель имеет устойчивую положительную ежегодную динамику. К
концу рассматриваемого периода в 2021 году показатель увеличивается на 29,69%.
Структура активов АО «Вертолеты
России» за 2017-2021 г.г. представлена в таблице 3.5.
Таблица 3.5 - Структура активов АО
«Вертолеты России» за 2017-2021 г.г.
Показатель
2017
Структура, %
2018
Структура, %
2019
Структура, %
2020
Структура, %
2021
Структура, %
Наиболее
ликвидные активы (А1)
43873600
30,25
18603900
12,01
10968800
6,95
18539400
10,74
11635000
5,91
Быстро
реализуемые активы (А2)
18251930
12,59
17251192
11,14
29920920
18,95
38557224
22,33
39325140
19,97
Медленно
реализуемые активы (А3)
1887568
1,30
2529864
1,63
4513755
2,86
4341117
2,51
2541413
1,29
Труднореализуемые
активы (А4)
81005900
55,86
88097700
56,89
99928100
63,28
104241000
60,37
135191000
68,64
Валюта
актива баланса
145019000
100,00
154852000
100,00
157916000
100,00
172673000
100,00
196951000
100,00
Наглядно структура активов АО
«Вертолеты России» за 2017-2021 г.г.
представлена на рисунках 3.6-3.10.
Рисунок
3.6 - Структура активов АО «Вертолеты России» за 2017 год, %
Рассматривая
структуру активов АО «Вертолеты России» в 2017 году можно отметить, что наибольшая
доля в общей структуре приходится на труднореализуемые активы. Их доля в общем
объеме составила 55,86%. За ними идут
наиболее ликвидные активы с удельным весом 30,25% и быстро
реализуемые активы с удельным
весом 12,59%. Меньший удельный вес 1,3% в структуре актива баланса занимают медленно
реализуемые активы.
Рисунок
3.7 - Структура активов АО «Вертолеты России» за 2018 год, %
В 2018 году наибольший объем в
структуре активов приходится на труднореализуемые активы, доля которых
составила 56,89%. Далее идут наиболее ликвидные активы (12,01%) и быстро
реализуемые активы (11,14%). Наименьший объем приходится на медленно
реализуемые активы, доля которых составила 1,63%.
Рисунок
3.8 - Структура активов АО «Вертолеты России» за 2019 год, %
Наибольший объем в структуре актива
баланса в 2019 году приходится на труднореализуемые активы, доля которых
составила 63,28%. Далее идут быстро реализуемые активы (18,95%) и наиболее
ликвидные активы (6,95%). Наименьший объем приходится на медленно реализуемые
активы, доля которых составила 2,86%.
Рисунок
3.9 - Структура активов АО «Вертолеты России» за 2020 год, %
В 2020 году наибольший объем в
структуре активов приходится на труднореализуемые активы, доля которых
составила 60,37%. Далее идут быстро реализуемые активы (22,33%) и наиболее
ликвидные активы (10,74%). Наименьший объем приходится на медленно реализуемые
активы (2,51%).
Рисунок
3.10 - Структура активов АО «Вертолеты России» за 2021 год, %
В 2021 году наибольший объем в
структуре актива баланса АО «Вертолеты России» приходится на труднореализуемые
активы, доля которых составила 68,64%. Далее идут быстро реализуемые активы
(19,97%). Наименьший объем приходится на наиболее ликвидные активы (5,91%) и
медленно реализуемые активы (1,29%).
3.2
Обзор технологических систем и перечень технологий управления активами компании
АО «Вертолёты России» при помощи цифровых двойников
На
сегодняшний день в разных сферах промышленности и машиностроения России активно
развивается цифровизация и внедрение мультиагентных систем для улучшения работы
деятельности предприятий. Они дают возможность каждому участнику схемы,
покупателю и продавцу, быть поставщиками продукции одновременно. Реализация
товаров в данном случае происходит напрямую, без применения посреднической
схемы, используя умные принципы пересчета и понятные алгоритмы расчетов,
актуальные сегодня и сейчас.
Рассматривая современные технологии для внедрения цифровых
дневников, можно выделить такие технологии как электронные платформы и
электронные магазины, виртуальные предприятия, блокчейн, информационные модули,
представленные на рисунке 3.11.
Рисунок 3.11 - Информационные
модули, используемые для цифровых двойников[21]
Самой продвинутой из всех рассмотренных технологией сегодня
является Blockchain. Данная технология является наиболее
оптимальной и удобной в применении из всех перечисленных, требует меньшее
количество затрат. Она создает оптимальную микро- и макросреду, в которой все
участники рынка покупки/продажи алюминия легко находят адаптивные алгоритмы
взаимодействия и перечень нужных товаров.
Blockchain
– перечень безотказных записей финансовых расчетов, единый для всех участников.
Список регулярно пополняется и заверяется криптографическими алгоритмами. Эта
информация доступна всем, здесь можно в любой момент отследить каждую
транзакцию всех участников.[22]
Blockchain
– архитектурное решение, предназначенное для масштабного и упрощенного
распределения реестров. Посредством криптографических алгоритмов здесь
собирается и хранится вся информация, при необходимости остающаяся
конфиденциальной, но в любом случае сохраняющаяся в полном виде. На сегодняшний
день данное технологическое решение из области криптографических вычислений,
применяемое для формирования полных и надежных реестров, является самой
успешной и применяется в разных областях деятельности людей. Важными
характеристиками системы признаны: эффективность применения в разных точках
распределения, быстрая массштабируемость, полная конфиденциальность,
сохранность персональных данных пользователей и их деятельности. Все
перечисленные и многие другие преимущества формируют статус Blockchain. Эта
система признана специалистами одной из самых эффективных и прогрессивных,
имеющих большое будущее именно для распределенных промышленных сетей.[23]
Существует
три категории распределения Blockchain (таблица 3.6).
Таблица
3.6 – Категории распределения Blockchain[24]
Категория
Описание
Blockchain
«Public Blockchain» (публичный)
Разрозненная
система связей, в которой каждый респондент имеет право ознакомиться с
перечнем блоков, сделать перевод, принять участие в вычислительном процессе.
Blockchain
«Private Blockchain» (приватный)
В данной
системе владелец один. Это может быть частное лицо или организация, которая
подтверждает разрешение на любую транзакцию. Система может быть открытой для
доступа всех участников, либо полностью закрытой. Основной ее плюс
заключается в трансформируемости. То есть, любая из уже подтвержденных транзакций
может быть аннулирована владельцем. Обычно такие варианты систем применяются
для внутреннего использования – в связях внутри самой компанией, например,
для формирования баз данных.
Blockchain
«Consortium Blockchain» (консорциум)
Регулятором выступает группа
респондентов, заранее определенная между ними. Данную схему можно назвать
частично децентрализованной. Каждый из участников схемы наделяется равными
или разными правами. Они могут быть безграничными и строго ограниченными
определенными рамками и условиями. Часто данный блокчейн используется в
сегменте финансовых взаимоотношений, к примеру, в аудите
По
сути, Blockchain – это разрозненная и не имеющая централизованного управления
база данных, в формирование которой вносит лепту каждый из респондентов.
Подделать такую систему невозможно, тем более что каждая транзакция
подтверждена всеми респондентами и ставится в хронологическом порядке –
следующая за предыдущей. Поменять хронологию невозможно. Основа блокчейна –
математические алгоритмы вычислений, а также полное исключение человеческого
фактора, а значит и ошибки, постороннего вмешательства, мошеннических схем.
Системой принимается только четкие данные, которые и записываются в реестр.
Сегодня
Blockchain признан самой эффективной и прогрессивной системой на рынке, имеющей
большое будущее.
Важными
ее преимуществами признаны:
1.
Консолидация и хранение информации в специально созданном облаке. Учитывая, что
хранение информации в централизованном облаке типа Dropbox, Amazon или Google
Drive, не отличается безопасностью, блокчейн предоставляет для таких задач
P2P-сети (peer-to-peer). Соответственно, хранится сразу у нескольких
респондентов сети.
Существующие
на сегодняшний день облака собирают все данные в одной точке и хранят их там
же. Именно этот факт и привлекает мошенников (хакеров) простотой взлома. То
есть, риск кражи информации любого масштаба и конфиденциальности всегда
остается высоким. Также нельзя сбрасывать со счетов и технические сбои,
природные и техногенные катастрофы, способные полностью уничтожить всю
информацию. При распределительном хранении в системе P2P (Torrent или Emule) каждая из
копий сохраняется в своей точке. Любой респондент, имеющий доступ к интернету,
может консолидировать нужные данные в выбранном узле за определенную цену. Если
создать несколько копий, уровень безопасности данных от неприятных инцидентов
только повышается. Шифрование происходит только один раз, после чего она уходит
в сеть и дальше можно контролировать все действия, совершаемые с ней.
2.
Контроль идентифицирования. Технологически блокчейн дает возможность
формировать персональный защитный тест цифровой идентификации. По мнению
специалистов, подобного рода ID
в скором времени способно заменить логин и пароль для пользователей. Этот
идентификатор можно будет применять в качестве ключа для доступа к сайтам,
приложениям, цифровой подписи и т.д.
3.
Зарегистрироваться и подтвердить. В блокчейн с одинаковым успехом могут
сохраняться сведения о транзакциях биткоин и другая информация из совершенно
сторонней криптовалюте или финансам области. В любом случае, формируемый
регистр будет значительно безопаснее, нежели в стандартной базе данных, к
которой имеет доступ третье лицо.
4.
Автоисполнение контактов. К примеру, Ethereum (Эфириум). Здесь можно
формировать систему умных контактов. Это программы, включающие договорные
условия между двумя или несколькими респондентами, прописанными в договорах
заранее. То есть, посредники в данной схеме полностью исключаются, что
значительно экономит средства, полностью исключает бюрократические связи и
вмешательство третьих лиц. Возможности системы практически безграничны. К
примеру, можно подтянуть информацию из договоров с GPS с тем расчетом, что система
самостоятельно сформирует транзакцию оплаты контрагенту в момент получения
товара или груза другой стороной сделки.
5.
Услуги нотариуса. Эта услуга предоставляется всем и очень недорого. Это дает возможность формировать
конкретные записи и отслеживать путь документа и череду событий. К примеру, эта
же система позволяет подтвердить подлинность предложенного документа, только с
условием, что он ранее был в ней зарегистрирован. Это дает возможность
исключить из взаимоотношений контрагентов контролирующий орган и его
представителей. Нотариус блокчейн автоматически или при запросе подтверждает
правомочность того или иного документа, показывает: его автора, дату
формирования вплоть до минуты, удостоверяет наличие или отсутствие повреждений
за время использования. Информацию в blockchain переписать невозможно, можно
только подтвердить ее подлинность или создать новую, правильную, которую и
подпишут другие пользователи. Данный вид услуги считается юридически
обязывающим.
6.
Интернет-голосование. Основное преимущество интернет-голосования через блокчейн
– конфиденциальность голосующих. Система изначально предусматривает, что каждый
респондент вправе голосовать только единожды, при этом обеспечив
конфиденциальность отданного голоса. Учитывая, что централизованной власти в
системе как таковой не существует, это исключает вероятность возникновения
подделок. Получается, что схема электронного голосования через blockchain
способна повысить легальность и честность выборов, референдумов, а вместе с тем
и качество демократии. К слову, данная система позволяет создавать голосование
для любых опросов как внутри организации, так и более масштабных.
7.
СМИ и blockchain. Важным применением данной методики является снижение
стоимости микро-транзакций. В настоящее время функционирует много сетей,
характеризующихся масштабными расходами и аналогичными показателями цен.
Пользователи могут выбирать, какой период времени стоит оплатить за ту или иную
подписку или ее конкретное содержание. При помощи blockchain можно четко
ограничивать стоимость круга собственных интересов, оплачивая исключительно
страницу текста интернет-издания, которую уже прочли или определенную статью.
Доступ к необходимой информации открывается автоматически, а оплата
осуществляется после того, как читатель переведет деньги за использованный в
своих целях материал посредством системы блокчейн.[25]
На
сегодняшний день blockchain является технологией, в реестре которой находится
перечень подтвержденых данных. Централизованные реестры отличаются тем, что на
них невозможна запись реестров на каждый компьютер, подключенный к сети.
Инновация в сфере баз данных позволяет массовому контингенту участников системы
открыто пользоваться базами данных, без проволочек бюрократического или любого
другого толка.
Как
работает blockchain продемонстрировано на рисунке 3.12.
Рисунок 3.12 - Общий принцип технологии блокчейн[26]
Многие
крупные и мелкие концерны уже пользуются blockchain. Это касается корпораций из
разных сфер, начиная от здравоохранения, заканчивая промышленностью. Верность и
точность предоставленных от своего лица документов компании поддерживают
самостоятельно. Если бы это было необходимо делать с привлечением третьих лиц,
процессы шли бы медленно и отличались бы крайне невысокой эффективностью.
Используя блокчейн, получается максимально упростить взаимосвязи и процесс
подтверждения данных, включив их в ход процедуры обработки транзакции.
По
сути, blockchain – цифровой реестр с включенными в него неизменными после
подтверждения данными, с которыми пользователям можно только ознакомиться или
применить для собственных нужд в исходном виде. Хранится в форме распределенных
данных на определенных компьютерах и, если один или даже несколько из них
отключить, система продолжит функционировать.
Блокчейн
оперирует надежно защищенными криптографическими протоколами шифрования.
Допустим, мессенджеры здесь работают с применением end-to-end шифрования. То
есть, сообщение от абонента может прочитать только тот, кому оно адресовано и
никто более. У цепочки блоков одного портала нет единого сервера, который можно
взломать и украсть.[27]
В
большинстве блокчейнов присутствует возможность анонимной регистрации. К ним, к
примеру, относятся интернет-кошельки криптовалют, которые не привязаны к
реальным документам и реквизитам пользователей. Это позволяет респонденту
сохранять полную конфиденциальность, соответственно, исключает большинство из
вероятных после раскрытия инкогнито проблем.
Информация
системы раскинута по всей сети. Здесь не существует приоритетных или заведомо
малозначимых компьютеров. В этом тоже заключается одно из основных преимуществ
технологии. Невозможно нанести ей вред, сломав один или несколько носителей.
Она рухнет только тогда, когда в мире разом отключатся все существующие
компьютеры, то есть, гипотетически – никогда. Учитывая, что главного компьютера
с носителем информации не существует, контроль над всеми данными получить
просто невозможно. Масштабные блокчейны не зависят ни от кого: государства,
глобальных корпораций, даже самих разработчиков.
Для
адаптивной работы системы нет необходимости в мощных серверах, вполне хватает
обычной, пусть и небольшой, компьютерной сети. Данные здесь не подвержены
атакам злоумышленников, поскольку не существует централизованного хранилища,
которое можно взломать и получить доступ ко всему необходимому. Любая,
добавленная пользователями информация, хранится в неизменном виде. Однако
вместимость хранилища блокчейна гораздо больше, нежели чем у стандартной базы
данных. Причем, объем информации может быть равным. Именно поэтому по мере
своего развития blockchain привлекает все больше пользователей.
Данные
внутри экосистемы передаются в одно мгновение. Именно поэтому технология быстро
завоевала популярность в сфере финансов. Допустим, с ее применением за секунду
можно сделать транзакцию криптовалюты любому пользователю на всей планете. Это
и объясняет большой спрос на услуги blockchain в сферах, где необходима
точность и высокая скорость передачи данных.
Блокчейн
полностью исключает посреднические схемы, делает автоматизированными многие
процессы. Немаловажна и экономичность применения технологии для любой по
масштабам компании. Организации доступно получение нескольких источников
дополнительного дохода с применением blockchain.
На
основе применения технологии блокчейна АО «Вертолеты России» сможет повысить
эффективность своей деятельности, оптимизировать структуру предприятия, снизить
риски.
3.3
Сравнительный анализ и оценка эффективности управления активами компании АО
«Вертолеты России»
при помощи цифровых двойников
Проведем
оценку эффективности внедрения технологии Blockchain для АО «Вертолеты России».
Проект
включает в себя следующие этапы:
-
Оценка действующей структуры взаимодействия между структурными подразделениями АО
«Вертолеты России» и поставщиками. Проведение отбора поставщиков АО «Вертолеты
России»;
-
Оценка эффективности работы структурных подразделений и поставщиков;
-
Разработка бизнес-идеи проекта, направленного на оптимизацию управления
структурными подразделениями АО «Вертолеты России»;
-
Расчет бюджета;
-
Внедрение технологии blockchain;
-
Завершение проекта, расчет эффективности реализации проекта.
Иерархическую
структуру работ представим на рисунке 3.13.
Рисунок 3.13 - Иерархическая
структура работ проекта внедрения технологии blockchain для АО «Вертолеты
России»
Составим
сетевой график проекта (таблица 3.7).
Таблица 3.7 –
Сетевой график проекта
Этап проекта
Наименование
Предшествующий этап
Ожидаемое время выполнения работы, дни
А
Проведение отбора поставщиков АО «Вертолеты России»
-
7
Б
Оценка эффективности системы управления структурными подразделениями АО «Вертолеты России»
А
3
В
Разработка бизнес-идеи проекта, направленного на внедрение технологии blockchain для
АО «Вертолеты России»
Б
14
Г
Расчет бюджета проекта
В
3
Д
Внедрение технологии blockchain для АО «Вертолеты России»
Г
7
Е
Оценка эффективности проекта, завершение внедрения проекта для АО
«Вертолеты России»
Д
3
Рассчитаем
оценку длительности работ. Представим ее на рисунке 3.14.
7
3 14 3 7 3
Рисунок 3.14 – Сетевой график проекта
Критический путь на выполнение всего проекта = 7 + 3 +
14 + 3 + 7 + 3 = 37 дней
Найдем резерв времени для каждого этапа: Резерв времени для работы Б = 37 – 7 – 3 = 27 дней
Резерв времени для работы В = 37 – 7 – 3 – 14 = 13 дней
Резерв времени для работы Г = 37 – 7 – 3 – 14 – 3 = 10
дней
Резервы времени для работы Д = 37 – 7 – 3 – 14 – 3 – 7
= 3 дня
Резерв времени для работы Е = 37 – 7 – 3 – 14 – 3 – 7 –
3 = 0 дней.
Для оценки продолжительности проектных работ наиболее
точным и оптимальным является метод по трем точкам.
Календарный
план проекта «Оптимизация системы управления структурными
подразделениями АО «Вертолеты России» за счет внедрения технологии blockchain.
Таблица 3.8 –
Календарный план проекта
№ п/п
Название работы
Длительность, дни
Дата начала работ
Дата окончания работ
Документ, подтверждающий выполнение
1
Проведение отбора поставщиков АО «Вертолеты России»
7
01.01.2023
07.01.2023
Отчет о проведении бально-рейтинговой оценки №1 от 07.01.2023 г.
2
Оценка эффективности системы управления структурными подразделениями АО «Вертолеты
России»
3
08.01.23
10.01.2023
Отчет о проведении оценки №2 от 10.01.2023
3
Разработка бизнес-идеи проекта, направленного на внедрение технологии blockchain для
АО «Вертолеты России»
14
11.01.2023
24.01.2023
Бизнес-проект внедрение технологии blockchain для
АО «Вертолеты России»
4
Расчет бюджета проекта
3
25.01.2023
27.01.2023
Бюджетная ведомость № 3 от 25.01.2023
5
Внедрение технологии blockchain для АО «Вертолеты России»
7
28.01.2023
02.02.2023
Техническая документация
6
Оценка эффективности проекта, завершение внедрения проекта для АО
«Вертолеты России»
3
03.02.2023
05.02.2023
Отчет о проведении оценки № 4 от 05.02.2022
ИТОГО
-
37
-
-
-
Рассмотрим
в таблице 3.9 затраты на приобретение и установку технологии Blockchain.
Таблица
3.9 – Затраты на приобретение технологии «Blockchain»
Показатель
Общая сумма,
рубли
Стоимость технологии «Blockchain»
2160000
Приобретение терминалов для
безналичной оплаты
15000
Курс обучения по работе с системой
(единожды)
10000
Оперативная установка
10000
Монтаж и накладка программы
10000
Итого
3160000
Общие
затраты на внедрение технологии составят 3 млн. 160 тыс. рублей.
Направим
часть нераспределенной прибыли АО «Вертолеты России», находящейся на балансе,
на реализацию внедрения технологии.
Рассчитаем экономическую эффективность
внедрения технологии «Blockchain для АО
«Вертолеты России» (таблица 3.10).
Исходные данные для расчета
эффективности внедрения технологии «Blockchain
для АО «Вертолеты России» представлены на рисунке 3.15.
Рисунок 3.15 - Исходные данные для расчета
эффективности внедрения технологии «Blockchain
для АО «Вертолеты России»
Рассчитаем
основные показатели эффективности инвестиционного проекта. При расчете будем
использовать ставку дисконтирования, равную 11%.
Чистая
текущая стоимость NPV
=
NCF-
денежный поток, i
– ставка дисконтирования
NPV
= - 3160 + 477,78 + 446,39 + 416,78 + 388,65 +
362,01 + 336,82 + 313,08 + 290,73 + 269,74 + 250,05 + 231,62 + 261,92 = 885,57
(тыс. рублей).
Считаем сумму доходов нарастающим итогом до тех пор,
пока она не превысит капиталовложения (таблица 3.11).
Таблица 3.11 – Расчет срока окупаемости проекта
Сумма доходов
за месяца
Расчет дохода,
тыс. рублей
Результат
1 + 2 месяц
530 + 550 =
1080 (тыс. рублей)
< 3160 тыс.
рублей, т.е. суммы недостаточно для покрытия инвестиций
1 + 2 + 3 месяц
530 + 550 +
570 = 1650 (тыс. рублей)
< 3160 тыс.
рублей - не достаточно
1 + 2 +3 + 4
месяц
530 + 550 +
570 + 590 = 2240 (тыс. рублей)
< 3160 тыс.
рублей – не достаточно
1 + 2 + 3 + 4
+ 5 месяц
530 + 550 +
570 + 590 + 610 = 2850 тыс. рублей
< 3160 тыс.
рублей – не достаточно
1 + 2 + 3 + 4
+ 5 + 6 месяц
530 + 550 +
570 + 590 + 610 + 630 = 3480 (тыс. рублей)
> 3160 тыс.
рублей, т.е. суммы достаточно для покрытия инвестиций.
Таким
образом, получаем, что проект окупается через 6 месяцев.
На
рисунке 3.16 представлен графически срок окупаемости проекта внедрения
технологии «Blockchain для АО «Вертолеты
России».
Рисунок 3.16 – Срок окупаемости проекта внедрения
технологии «Blockchain для АО «Вертолеты
России»
Рентабельность инвестиций найдем по формуле:
PI =
К – объем капиталовложений (инвестиций).
PI = (885,57+3160)/3160 = 1,28
Так
как PI
= 1,28 > 1, проект является эффективным.
Таким образом, получаем, что проект
внедрения технологии «Blockchain» для АО
«Вертолеты России» является эффективным. Окупается за 6 месяцев и принесет
дополнительную прибыль в размере 7680 тыс. рублей.
Предположим, что за счет внедрения
технологии Blockchain, выручка АО «Вертолеты России» увеличится на 15%, тогда
прогнозная величина выручки составит:
Выручка = 11994 + 11994 * 15% = 13793,1
млрд. рублей
Используя полученное значение в
результате применения технологии Blockchain, а также значение показателей в
период с 2018-2021 г.г., найдем тенденцию выручки и определим, как будет вести
себя показатель в 2023-2025 г.г. Для расчета прогнозных значений будем
использовать модели тренда (линейный, полиномиальный, степенной,
логарифмический, экспоненциальный).
Исходные данные для прогноза представим
в таблице 3.12.
Таблица 3.12 - Динамика выручки АО «Вертолеты России» за 2018-2021 г.г.
Год
Выручка, млрд.
рублей
2018
8856,00
2019
9711,00
2020
8566,00
2021
11994,00
2022 (после
внедрения Blockchain)
13793,10
Используя данные таблицы 3.12 построим
возможные уравнения тренда для прогноза – линейную, полиномиальную, степенную,
логарифмическую, экспоненциальную. На основе R2
критерия из каждой модели тренда по максимальной величине критерия выберем
наиболее точную модель для прогноза из представленных.
Модели тренда представлены на рисунках
3.17-3.21.
Рисунок 3.17 - Линейная модель тренда
Рисунок 3.18 – Экспоненциальная модель тренда
Рисунок 3.19 - Логарифмическая
модель тренда
Рисунок 3.20 – Полиномиальная модель тренда
Рисунок 3.21 – Степенная модель
тренда
Сравнивая величину R? критерия на моделях тренда,
представленных на рисунках 3.14-3.18, можно выделить как наиболее точную
полиномиальную модель тренда (R?
= 0,880).
Уравнение для расчета величины выручки
будет выглядеть следующим образом: y
= 312,9x2
- 1198x
+ 9685.
Подставляя в уравнение значения периода
времени х, найдем прогнозные значения величины выручки АО «Вертолеты России». Х
в уравнении равен порядковому номеру периода.
Так для 2018 года х = 1, для 2019 года х = 2,
для 2020 года х = 3, для 2021 года х = 4, для 2022 года х = 5, для 2023 года х
= 6, для 2024 года х =7, для 2025 года х = 8.
2023 год: y = 312,9*62 - 1198*6 +
9685 = 13761,4 млрд. рублей
2024 год: y = 312,9*72 - 1198*7 +
9685 = 16631,1 млрд. рублей
2025 год: y = 312,9*82 - 1198*8 +
9685 = 25445,9 млрд. рублей
Таким образом, получаем, что, имея
текущую тенденцию показателей выручки за 2018-2021 г.г. и полученное значение
выручки АО «Вертолеты России» за счет применения технологии блокчейн,
получаем прогнозные значения выручки на 2023-2025 г.г. выше фактических в 2021
г.г. (таблица 3.13).
Таблица 3.13 - Фактические и прогнозные
значения прибыли АО «Вертолеты России» за 2021-2025 г.г.
Год
Выручка, млрд.
рублей
Абсолютное
отклонение к 2021 году, млрд. рублей
Относительное
отклонение к 2021 году, %
2021
11994,0
-
-
2022 (после внедрения Блокчейн)
13793,1
1799,1
115,00 (+15%)
2023 (Прогноз)
13761,4
1767,4
114,74
(+14,74%)
2024 (Прогноз)
16631,1
4637,1
138,66
(+38,66%)
2025 (Прогноз)
25445,9
13451,9
212,16 (в 2,12
раз)
Наглядно фактические и прогнозные
значения выручки АО «Вертолеты России» за 2021-2025 г.г. представлены на
рисунке 3.22.
Рисунок 3.22 - Фактические и
прогнозные значения выручки АО «Вертолеты России» за 2021-2025 г.г.
Таким образом, по данным таблицы 3.11 и
рисунка 3.19 получаем прогнозные значения выручки АО «Вертолеты России» выше
фактических значений, что говорит о том, что выручка принимает устойчивую
положительную тенденцию после внедрения проекта цифровых двойников, что говорит
о том, что данный проект выбран верно и является эффективным.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Создание
цифровых дневников является инновационным направлением в экономики России. Также
стоит отметить, что данное направление является интересным для инвестиций и
перспективным. Но в то же время, создание цифрового двойника является
достаточно сложным процессом, требует больших затрат и сопряжено с рисками
неудач проекта.
В
результате успешного внедрения цифрового дневника можно говорит об эффективном
распределении сил и ресурсов, как финансовых, так и материальных и трудовых.
Цифровые
двойники способствуют прогрессу в деятельности предприятия, укрепляют его
финансовое состояние, включающее в себя такие показатели как ликвидность,
платежеспособность, финансовая устойчивость, выручку и рентабельность, оценку
вероятности банкротства, соотношение собственного и заемного капитала.
Применение цифровых двойников повышают работоспособность предприятия, улучшаю
показатели производства, повышают конкурентоспособность.
На
сегодняшний день активно развивается цифровизация и внедрение мультиагентных
систем для улучшения работы деятельности предприятий.
Технология
блокчейна является самой перспективной на рынке в ближайшем будущем и
представляет собой технологию распределенного реестра, где каждый блок содержит
набор подтвержденных транзакций
На
основе применения технологии блокчейна компания АО «Вертолеты России» сможет
повысить эффективность своей деятельности, оптимизировать структуру
предприятия, снизить риски.
Затраты
на приобретение технологии составили 3 млн. 160 тыс. рублей.
Проведенный
анализ оценки экономической эффективности проекта внедрения технологии
блокчейна для АО «Вертолеты России», показал, что проект является эффективным и
окупается через 6 месяцев после внедрения.
За счет внедрения технологии Blockchain,
выручка АО «Вертолеты России увеличится на 15%, тогда прогнозная величина
выручки составит: 11994 + 11994 * 15% = 13793,1 млрд. рублей.
Используя полученное значение в
результате применения технологии Blockchain, а также значение показателей в
период с 2018-2021 г.г., была найдена общая тенденция выручки и рассчитаны с
помощью моделей тренда прогнозные значения выручки на 2023-2025 г.г.
В результате трендового анализа получены
прогнозные значения выручки АО «Вертолеты России» на 2023 год в размере 13761,4
млрд. рублей, в 2024 году – в размере 16631,1 млрд. рублей, а в 2025 году в
размере 25445,9 млрд. рублей.
СПИСОК
ЛИТЕРАТУРЫ
1.
«Бюджетный кодекс Российской Федерации» от 31.07.1998
N 145-ФЗ (ред. от 14.07.2022)
3.
Приказ Минфина России от
02.11.2021 N 170н «О внесении изменений в Инструкцию о порядке составления,
представления годовой, квартальной бухгалтерской отчетности государственных
(муниципальных) бюджетных и автономных учреждений, утвержденную приказом
Министерства финансов Российской Федерации от 25 марта 2011 г. N 33н»
(Зарегистрировано в Минюсте России 08.12.2021 N 66232).
4.
Приказ Минфина России от
21.12.2021 N 217н «О внесении изменений в Инструкцию о порядке составления и
представления годовой, квартальной и месячной отчетности об исполнении бюджетов
бюджетной системы Российской Федерации, утвержденную приказом Министерства
финансов Российской Федерации от 28 декабря 2010 г. N 191н» (Зарегистрировано в
Минюсте России 02.02.2022 N 67099).
5.
Кочетова Е.Ю.
Цифровое общество: новые вызовы // Экономические стратегии.
2016. № 7 (141). С. 90-91.
6.
Баулин А. Блокчейн в эфире // Форбс /
Forbes. – 2017. – № 11.– С. 126–127.
7.
Водзинская Э.В., Рахтиенко Я.Е.
Теоретические аспекты показателя EVA в рамках концепции управления стоимостью
компании // Современные тенденции развития науки и технологий.
2016. № 3-9. С. 32-35.
8.
Генкин А. Блокчейн. Как
это работает и что ждет нас завтра; Альпина Паблишер - М., 2018. - 498 c.
9.
Голубков, Е. П. Маркетинг для
профессионалов: практический курс: учебник и практикум для бакалавриата и
магистратуры / Е. П. Голубков. – М.: Юрайт, 2019. –
474 с.
10.
Гридчина Д.В. анализ ресурсов и
способностей предприятия для формирования актуального конкурентного
преимущества / В сборнике: Современные научные исследования в сфере экономики
Сборник результатов научных исследований. – Киров: Издательство:
Межрегиональный центр инновационных технологий в образовании, 2019. – С.
412-416.
11.
Дасени В.Б., Самолина С.А., Стрельникова Ю.С.
К вопросу о манипулировании финансовой отчетностью при расчете показателей EVA
и ROE (на примере компании «Аэрофлот») // Традиционная и инновационная наука:
история, современное состояние, перспективы. Сборник статей Международной научно-практической
конференции. 2016. С. 98-103.
12.
Дасени В.Б., Самолина С.А.,
Стрельникова Ю.С. Особенности применения показателя EVA в расчете рыночной
стоимости компаний // Инновационная наука: прошлое, настоящее, будущее. Сборник
статей Международной научно-практической конференции: в 5 частях. 2016. С.
131-135.
13.
Дударев Р.М. Анализ конкурентной
среды // Достижения науки и образования. – 2019. – № 7. – С. 40-43.
14.
Коваленко А.И. Отдельные
теоретические аспекты конкурентной стратегии фирмы // Интернет-журнал «Науковедение».
– 2018. – №7. –С. 63-68.
15.
Козел И.В., Воробьева Н.В.
Практические аспекты разработки базовой конкурентной стратегии в
предпринимательской деятельности // Сибирская финансовая школа. – 2019. – № 6.
– С. 16-18.
16.
Кузовлева И.А. Анализ и оценка конкурентных
преимуществ и устойчивости рыночной позиции предприятия на региональном рынке /
В сборнике: Статистический анализ социально-экономического развития субъектов
Российской Федерации. Материалы 5-ой Международной научно-практической
конференции. – Брянск: Издательство: Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования «Брянский государственный
инженерно-технологический университет», 2019. – С. 183-191.
17.
Куликова А.В., Рокунова О.В. О
важности интеграции рыночного и ресурсного подхода к разработке конкурентной
стратегии предприятия // Управление экономическими системами: электронный
научный журнал. – 2018. – № 12. – С. 46-48.
18.
Лаптев В.А. Цифровые активы как
объекты гражданских прав // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской
академии МВД России. 2018. № 2. С. 20
19.
Лашманова А.Г., Наумова Л.М.
проектирование стратегии развития конкурентных преимуществ с использованием
инструментария «SWOT-анализ» / В сборнике: Менеджмент и маркетинг: теория и
практика сборник научных статей. ответственный редактор: Е.А. Ильина. –
Чебоксары: Издательство: Чувашский государственный педагогический университет
им. И.Я. Яковлева, 2019. – С. 267-274.
20.
Лелу Лоран Блокчейн от
А до Я. Все о технологии десятилетия; Эксмо - М., 2017. - 564 c.
21.
Меняев М.Ф. Цифровой актив в
системе управления производством // Наука и образование. 2011. № 6. С. 58-65.
22.
Могайар Уильям.
Блокчейн для бизнеса; Эксмо - М., 2016. - 177 c.
23.
Навальный А.А., Алексеева Е.В.
Понятие и виды цифровых активов // Новый юридический вестник. 2021. № 4 (28).
С. 10-12.
24.
Оганесян Т. К. и др. Цифровая экономика:
глобальные тренды и практика российского бизнеса / Отв. ред. Д. С. Медовников.
М.: НИУ ВШЭ, 2018. - 121 с.
25.
Осипова И.В., Пипия Ю.С.
Особенности учета НМА при создании организаций в условиях цифровизации. E-Scio,
2021, №6 (57), с. 518-533.
26.
Рожкова М.А. Цифровые активы и
виртуальное имущество: как соотносится виртуальное с цифровым [Электронный
ресурс]. URL: 6gNLJSoQn1-sCX3Js4M63d3VgJfidgZtAfeHzl4
(дата обращения: 15.03.2023).
27.
Санникова Л.В., Харитонова Ю.С.
Цифровые активы как объекты предпринимательского оборота // Право и экономика.
2018. № 4. С. 27-34.
28.
Санникова Т. Д., Богомолова А. В.,
Жигалова В. Н. Зарубежные модели цифровой трансформации и перспективы их
использования в российской практике.
Экономические отношения, 2019, Т. 9, № 2. С. 481-494.
29.
Свон М. Блокчейн: Схема новой экономики
/ Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2017. - 234 с.
30.
Талер Р. Новая поведенческая
экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом
заработать. М.: ЭКСМО, 2017. 368 с.
31.
Толстов Н.С. Значение процедуры
согласования результатов при оценке стоимости бизнеса // Финансы и кредит.
2016. №13 (685). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/znachenie-protsedury-soglasovaniya-rezultatov-pri-otsenke-stoimosti-biznesa
(дата обращения: 15.03.2023).
32.
Федеральный закон «О цифровых
финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные
законодательные акты Российской Федерации» от 31.07.2020 N 259- ФЗ [Электронный
ресурс]. URL: #"https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00036846.2015.1005827">Crypto-currency
bubbles: an application of the Phillips–Shi–Yu (2013)
methodology on Mt. Gox bitcoin prices. Applied Economics. 2015. № 47
(23). [Электронный ресурс]. URL: pdf?sequence=2
(дата обращения: 15.03.2023).
35.
Alex
Evans. What are
Ethereum tokens, and why are they worth anything? Medium.
2017.Aug 2. [Электронный ресурс]. URL: https://medium.com/@alexevo287?p=6e38afa16f27
(дата обращения: 15.03.2023).
36.
Andronoudis D., Dargenidou C.,
Konstantinidi E., Pope P.F. Conservative accounting and risk: the
case of research & development // Working Paper, Bocconi University, 2019.
37.
Anshuman
Mehta, Brian
Koralewski What Stellar
Lumens Teaches Us About Token Economics. Medium. 2018. Feb 10. [Электронныйресурс].
URL:
lumens-teaches-us-about-token-economics-80e3ac14aa71
(датаобращения: 15.03.2023).
38.
Banker R., Huang R., Natarajan
R., Zhao, S. Market valuation of intangible asset: evidence on
SG&A expenditure. The Accounting Review, 2019, №94
(6), рр. 61–90.
39.
Barker R.,
Penman S. Moving the conceptual framework forward: accounting for
uncertainty. Contemporary Accounting Research,
2020, №37 (1), рр. 322–357.
40.
Barker, R.,
and Teixeira, A, . Gaps in the IFRS conceptual
framework. Accounting in Europe, 2018, №15
(2), рр. 153–166.
41.
Burniske
C. Cryptoasset Valuations. Medium. 2017. Sep 24. [Электронный
ресурс]. URL: medium.com/@cburniske/cryp-toasset-valuations-ac83479ffca
(дата обращения: 15.03.2023).
42.
Drew CurrahTools for determining the value of digital assets and
pricing practices. The Capital. 2018. [Электронныйресурс].
URL:
discovery-tools-part-1-utility-tokens-354eb02bef9a
(датаобращения: 15.03.2023).
43.
Enache L.,
Srivastava A. Should intangible investments be reported separately or
comingled with operating expenses? New
evidence. Management Science, 2018, № 64, рр. 3446–3468.
44.
Harold
Christopher Burger Bitcoin’s
natural long-term power-law corridor of growth // Publications.
2019. Sep 4. [Электронныйресурс].
URL:
bitcoins-natural-long-term-power-law-corridor-of-growth-649d0e9b3c94
(датаобращения: 15.03.2023).
45.
Hartwig
F. The Use of Capital Budgeting and Cost of Capital Estimation Methods in
Swedish-Listed Companies // Journal of Applied Business Research. 2012.
Vol. 28. № 6. P. 1451-1476.
46.
Joseph
Chen-Yu Wang A Simple
Macroeconomic Model of Bitcoin 2014. February 11. SSRN.
[Электронный ресурс]. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2394024
(дата
обращения: 15.03.2023).
47.
Ken Alabi Blockchain and Cryptocurrency Outlook: Expert Blog. Cointelegraph.
2018. [Электронный ресурс]. URL: https://cointelegraph.com/news/2018-blockchain-and-cryptocurrency-outlook-expert-blog
(дата обращения: 15.03.2023).
48.
Kevin Lu, Cryptoasset Valuation Research Primer. Coin Metrics’
State of the Network. 2020. Issue[Электронныйресурс]. URL: https:
//coinmetrics.substack.com/p/coin-metrics-state-of-the-network-6f5 202.(дата
обращения: 15.03.2023).
49.
Kyle
Samani New Models for Utility Tokens. Multicoin Capital. 2018. February 13 [Электронныйресурс]. URL: https://multicoin.capital/2018/02/13/new-models-utility-tokens/
(дата обращения: 15.03.2023).
50.
Saaty
T.L. Decision making with the analytic hierarchy process // Services Sciences. 2008.
Vol. 1. № 1. P. 83-98.
51.
Saidat
Giwa-Osagie, Sam Barker Digital Content Monetisation: Emerging Opportunities,
Future Outlook & Market Forecasts 2021-2026. Juniper Research. 2021. [Электронныйресурс]. URL: research-report (датаобращения: 15.03.2023).
52.
Scott
Locklin. Token Economics Considering «Token Velocity». 2018.
[Электронный ресурс]. URL: https://basicattentiontoken.org/wp-content/uploads/2018/12/token-econ.pdf
(дата
обращения: 15.03.2023).
53.
Willy Woo Is Bitcoin In A Bubble? Check The NVT Ratio. Forbes.
2017. Sep 29. [Электронныйресурс]. URL: ratio/?sh=5489a9096a23 (датаобращения: 15.03.2023).
[1] Санникова Т. Д., Богомолова А.
В., Жигалова В. Н. Зарубежные модели цифровой трансформации и перспективы их
использования в российской практике.
Экономические отношения, 2019, Т. 9, № 2. С. 481-494
[2] Осипова И.В., ПипияЮ.С.
Особенности учета НМА при создании организаций в условиях цифровизации. E-Scio,
2021, №6 (57), с. 518-533
[3]Banker R., Huang R., Natarajan
R., Zhao, S. Market valuation of intangible asset: evidence on
SG&A expenditure. The
Accounting Review,
2019, №94 (6), рр.
61–90.
[4] Осипова И.В., ПипияЮ.С.
Особенности учета НМА при создании организаций в условиях цифровизации. E-Scio,
2021, №6 (57), с. 518-533.
Andronoudis D., Dargenidou C., Konstantinidi E.,
Pope P.F. Conservative accounting and risk: the case of research &
development // Working Paper, Bocconi University, 2019.
[5]Banker R., Huang R., Natarajan
R., Zhao, S. Market valuation of intangible asset: evidence on
SG&A expenditure. TheAccountingReview, 2019, №94 (6), рр. 61–90.
[6]Талер
Р. Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной
экономики и как на этом заработать. М.: ЭКСМО, 2017. 368 с.
[7]Рожкова
М.А. Цифровые активы и виртуальное имущество: как соотносится виртуальное с
цифровым [Электронный ресурс]. URL: 6gNLJSoQn1-sCX3Js4M63d3VgJfidgZtAfeHzl4
(дата обращения: 14.11.2022).
[8]КочетоваЕ.Ю.
Цифровое общество: новые вызовы // Экономические стратегии.
2016. № 7 (141). С. 90-91.
[9]Кочетова Е.Ю.
Цифровое общество: новые вызовы // Экономические стратегии.
2016. № 7 (141). С. 90-91.
[10] Джеффри Паркер. Революция платформ. Как сетевые рынки меняют
экономику – и как заставить их работать на вас [Электронный ресурс]. - URL: https://www.litres.ru/dzheffri-parker/revoluciya-platform-kak-setevye-rynki-menyaut-ekonomiku-i/?ysclid=ld74z3b55g551492076 (дата
обращения 21.01.2023).
[11] Цифровая энергетика. Глоссарий
Стратегии цифровой трансформации электроэнергетики [Электронный ресурс]. - URL: https://www.digital-energy.ru/activity/materials/glossary/ (дата
обращения 21.01.2023).
[12]Письмо Минфина России от 13.10.2017 №
03-04-05/66994 «Об НДФЛ при совершении операций между физлицами по покупке и
продаже биткоинов».
[13]Федеральный
закон «О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в
отдельные законодательные акты Российской Федерации» от 31.07.2020 N 259- ФЗ
[Электронный ресурс]. URL: #"#">Приказ Минфина России от
15.11.2019 N181н
"Об утверждении федерального стандарта бухгалтерского учета
государственных финансов "Нематериальные активы" (Зарегистрировано в
Минюсте России 16.12.2019 N
56822)
[15] Санникова Т. Д., Богомолова А.
В., Жигалова В. Н. Зарубежные модели цифровой трансформации и перспективы их
использования в российской практике.
Экономические отношения, 2019, Т. 9, № 2. С. 481-494.
[16] ЛашмановаА.Г., Наумова Л.М.
проектирование стратегии развития конкурентных преимуществ с использованием
инструментария «SWOT-анализ» / В сборнике: Менеджмент и маркетинг: теория и
практика сборник научных статей.ответственный редактор: Е.А. Ильина. – Чебоксары:
Издательство: Чувашский государственный педагогический университет им. И.Я.
Яковлева, 2019. – С. 267-274. Толстов Н.С. Значение процедуры согласования
результатов при оценке стоимости бизнеса // Финансы и кредит. 2016. №13 (685).
URL: https://cyberleninka.ru/article/n/znachenie-protsedury-soglasovaniya-rezultatov-pri-otsenke-stoimosti-biznesa
(дата обращения: 15.05.2022).
[17]КузовлеваИ.А. Анализ и оценка конкурентных
преимуществ и устойчивости рыночной позиции предприятия на региональном рынке /
В сборнике: Статистический анализ социально-экономического развития субъектов
Российской Федерации. Материалы 5-ой Международной научно-практической
конференции. – Брянск: Издательство: Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования «Брянский государственный
инженерно-технологический университет», 2019. – С. 183-191. Куликова А.В.,
РокуноваО.В. О важности интеграции рыночного и ресурсного подхода к разработке
конкурентной стратегии предприятия // Управление экономическими системами:
электронный научный журнал. – 2018. – № 12. – С. 46-48.
[18]ДударевР.М. Анализ конкурентной среды // Достижения
науки и образования. – 2019. – № 7. – С. 40-43. Коваленко А.И. Отдельные
теоретические аспекты конкурентной стратегии фирмы // Интернет-журнал
«Науковедение». – 2018. – №7. –С. 63-68.
Козел И.В., Воробьева Н.В. Практические аспекты разработки базовой конкурентной
стратегии в предпринимательской деятельности // Сибирская финансовая школа. –
2019. – № 6. – С. 16-18.
[19] Бухгалтерский учет. Налоги.
Аудит. Контрагент АО «Вертолеты России». [Электронный ресурс]. – режим доступа:
https://author.rosdiplom.com/Work/View/943571 (дата обращения 13.02.2023).
[20] Организация АО «Вертолеты
России» [Электронный ресурс]. – режим доступа: https://www.list-org.com/company/4562436?ysclid=le3zh3whq4223844909 (дата обращения 13.02.2023).
[21] Национальный открытий
университет. Управление на базе мультиагентных систем. [Электронный ресурс]. –
режим доступа: https://intuit.ru/studies/courses/4115/1230/lecture/24081?ysclid=lcoaz8mbwc842683194 (дата обращения 15.03.2023).
[22]Генкин А. Блокчейн. Как это работает и что ждет нас завтра;
Альпина Паблишер - М., 2018. - 498 c.
[23]Лелу Лоран Блокчейн от А до Я. Все о технологии десятилетия;
Эксмо - М., 2017. - 564 c.
[24]Могайар Уильям. Блокчейн для бизнеса; Эксмо - М., 2016. - 177 c.
[25]Оганесян
Т. К. и др. Цифровая экономика: глобальные тренды и практика российского
бизнеса / Отв. ред. Д. С. Медовников. М.: НИУ ВШЭ, 2018. - 121 с.
[26]Свон
М. Блокчейн: Схема новой экономики / Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2017. - 234
с.
[27]Баулин
А. Блокчейн в эфире // Форбс / Forbes. – 2017. – № 11.– С. 126–127.
анализируемого
периода
(31.12.2017)
анализируемого
периода
(31.12.2022)
основные средства
запасы
заемные средства
заемные средства
Для финансового состояния АО «Вертолеты России» характерна
ликвидность баланса и наличие собственных средств, необходимых для управления
балансом, а также поддержания оптимального соотношения собственного и заемного
капитала.
По состоянию на
30.06.2021 объем денежных средств и их эквивалентов на 75% покрывало общий
объем всех кредитов и займов. Однако, на фоне увеличения объемов поставок в
перспективе 12 месяцев от отчётной даты и, как следствие, больших потребностей
в инвестициях в оборотный капитал, агентство допускает негативный CFO в период
30.06.2021-30.06.2022, что оказывает давление на показатели ликвидности
компании.
2.3 Эффективность управления управления активами компании АО
«Вертолеты России
анализируемого
периода
(31.12.2017)
анализируемого
периода
(31.12.2022)