Показатели доходности собственного капитала

Вся деятельность предприятия должна быть направлена на увеличение суммы собственного капитала и повышение уровня его доходности, которая рассчитывается отношением суммы чистой прибыли к среднегодовой сумме собственного капитала:

Следует учесть, что рентабельность собственного капитала (ROE) и рентабельность совокупных активов (ВЕР) тесно связаны между собой:

Где ЧП – сумма чистой прибыли после выплаты налогов и процентов;

БП – сумма брутто-прибыли до выплаты налогов и процентов;

СК – среднегодовая сумма собственного капитала;

Акт – среднегодовая сумма активов предприятия, сформированных за счет как собственных, так и заемных средств;

Д_чп – доля чистой прибыли в сумме прибыли до выплаты налогов и процентов за использование заемных средств;

МК – мультипликатор капитала, т.е. объем активов, опирающихся на фундамент собственного капитала. Он выступает как рычаг, увеличивающий мощь собственного капитала.

Данная модель отражает зависимость между степенью финансового риска и прибыльностью собственного капитала.

Расширить факторную модель ROE можно за счет разложения на составные части показателя ВЕР:

Где

Где - прибыль от реализации продукции,

- сумма выручки от реализации продукции.

Таким образом:

Рентабельность оборота (R_об) характеризует эффективность управления затратами и ценовой политики предприятия. Коэффициент оборачиваемости капитала (К_об) отражает интенсивность его использования и деловую активность предприятия, а мультипликатор капитала – политику в области финансирования. Чем выше его уровень, тем выше степень финансового риска предприятия, но вместе с тем выше доходность собственного (акционерного) капитала при положительном эффекте финансового рычага.

Расчет влияния данных факторов на изменение уровня ROE можно произвести способом абсолютных разниц:

1. Удельного веса чистой прибыли в общей сумме брутто-прибыли до выплаты процентов и налогов

2. Мультипликатора капитала

3. Оборачиваемости капитала

4. Рентабельности продаж

Углубить анализ ROE можно за счет более детального изучения причин изменения каждого факторного показателя исследуемой модели.