Направление совершенствования финансово-хозяйственной деятельности предприятия (на примере ООО "Таураст-пласт")

Любая организация в той или иной степени постоянно нуждается в дополнительных источниках финансирования. Найти их можно на рынке капиталов, привлекая потенциальных инвесторов и кредиторов путём объективного информирования их о своей финансово-х озяйственной деятельности, то есть в основном с помощью финансовой отчётности и разработанной стратегии.
Насколько привлекательны опубликованные финансовые результаты, показывающие текущее и перспективное финансовое состояние организации, настолько высока и вероятность получения дополнительных источников финансирования. Основным инструментом для этого служит анализ финансового состояния организации.
Анализ финансового состояния дает возможность оценить: имущественное состояние организации; степень предпри нимательского риска, в частности возможность погашения обязательств перед третьими лицами; достаточность капитала для текущей деятельности и долгосрочных инвестиций; потребность в дополнительных источниках финансирования; способность к наращению капитала; рациональность привлечения заемных средств; обоснованность политики распределения и использования прибыли.
Результаты оценки финансового состояния позволяют выявить уязвимые места, требующие особого внимания. Нередко оказывается достаточным обнаружить эти места, чтобы разработать мероприятия по их ликвидации.
Анализом финансового состояния организации, занимаются руководители и соответствующие службы, так же учредители, инвесторы с целью изучения эффективного использования ресурсов. Банки для оценки усл овий предоставления кредита и определение степени риска, поставщики для своевременного получения платежей, налоговые инспекции для выполнения плана поступлений средств в бюджет и т.д. Финансовый анализ является гибким инструментом в руках руководителей о рганизации. Финансовое состояние организации характеризуется размещением и использованием средств организации. Эти сведения представляются в балансе организации. Сигнальным показателем, в котором проявляется финансовое состояние, выступает платежеспособнос ть организации, под которой подразумевают его способность вовремя удовлетворять платежные требования, возвращать кредиты, производить оплату труда персонала, вносить платежи в бюджет.
Актуальность данной темы заключается в том, что рыночная экономика спосо бствует не только усилению, но и качественному изменению роли финансового анализа, который превращается в основной метод оценки финансового состояния организации. Он позволяет выявить эффективность использования ресурсов, оценить рентабельность и финансову ю устойчивость хозяйствующего субъекта, установить его положение на рынке, а также количественно измерить степень рискованности деятельности и конкурентоспособность. Чтобы принимать решения по управлению в области производства, сбыта, финансов, инвестиций и нововведений руководству нужна постоянная деловая осведомленность по соответствующим вопросам, которая является результатом отбора, анализа, оценки и концентрации исходной сырой информации необходимо аналитическое прочтение исходных данных исходя из целе й анализа и управления.
В настоящее время в России проблема оценки финансового состояния организации является крайне актуальной, причем как для различных государственных ведомств, контролирующих деятельность хозяйствующих субъектов, так и для менеджмента с амой организации. Причем проблема оценки финансового состояния действительно существует, поскольку в современной российской науке до сих пор так и не выработано единого подхода к проведению такого рода анализа.
Результаты оценки финансового состояния позв оляют выявить уязвимые места, требующие особого внимания, и разработать мероприятия по их ликвидации. Не секрет, что процесс принятия управленческих решений в большей степени искусство, чем наука. Результат выполненных формализованных аналитических процеду р не является или, по крайней мере, не должен являться единственным критерием для принятия того или иного управленческого решения. Результаты анализа – материальная основа управленческих решений, принятие которых основывается также на интеллекте, логике, о пыте, личных симпатиях и антипатиях лица, принимающего эти решения.
Цель дипломной работы - исследовать финансовое состояние организации ООО «Таурас-Пласт» на основании коэффициентного метода, выявить основные проблемы финансовой деятельности и дать реком ендации по управлению финансами.
Для достижения данной цели дипломной работы решены следующие задачи:
- определены значение и задачи анализа финансового состояния организации;
- рассмотрены основные показатели, характеризующие финансовое состояние организа ции;
- определены виды и методы анализа финансового состояния организации;
- проведен анализ финансового состояния общества с ограниченной ответственностью на примере ООО «Таурас-Пласт»;
- определены основные направления улучшения финансового состояния общ ества с ограниченной ответственностью на примере ООО «Таурас-Пласт».
Для решения поставленных задач была использована бухгалтерская отчетность, а именно баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств.
Объектом дипломной работы являет ся финансовое состояние общества с ограниченной ответственностью «Таурас-Пласт».
Период исследования охватывает три года работы организации с 2009 по 2011 гг.
Практическая значимость работы характеризуется тем, что основные положения и результаты, предст авленные в дипломной работе, могут использоваться при комплексном решении проблем, связанных с обеспечением эффективного управления организацией.
Дипломная работа состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка использованной литературы, а та кже приложений.
Для написания дипломной работы были использованы труды таких авторов как: И.Т. Балабанов, В.Я. Горфинкель, А. Г. Каратуев, В.В. Ковалев, А.С. Пелих, Г.В. Савицкая, Е.С. Стоянова и др.
Данная работа имеет практическую значимость, поскольк у рассмотренные показатели, позволяют судить о рентабельности организации, его рыночной активности, способности быть надёжным партнером в хозяйственных связях, его финансовой устойчивости. Именно от постоянного внимания руководства к факторам внешнего и внутреннего влияния на прохождение всех этапов хозяйственного цикла, зависит успешная деятельность организации.
Основные положения и результаты, представленные в дипломной работе, могут использоваться при комплексном решении проблем, связанных с обесп ечением эффективного управления организацией.

Содержание
Введение
1. Теоретические основы анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия
1.1. Экономическое содержание, роль и значение финансово-хозяйственной деятельности предприятия
1.2. Принципы анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия
1.3. Информационная основа и пользователи анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия
1.4. Методика и показатели анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия
2. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия на примере ООО «Таурас-Пласт»
2.1. Краткая характеристика объекта исследования
2.2.Вертикальный и горизонтальный анализ имущественного положения предприятия
2.3.Анализ ликвидности предприятия
2.4.Анализ финансовой устойчивости предприятия
2.5.Анализ деловой активности предприятия
3. Рекомендации по улучшения финансового состояния ООО «Таурас-Пласт»
3.1. Пути повышения финансовой устойчивости организации
3.2. Минимизация издержек, как резерв повышения прибыли организации
3.3. Расчет экономической эффективности от внедрения мероприятий по повышению продаж организации
Заключение
Список использованной литературы
Приложения

Основное назначение анализа финансового состояния – своевременно выявлять и устранять недостатки в финансовой деятельности, находить резервы улучшения финансового состояния организации. Финансовое с остояние характеризуется обеспеченностью финансовыми ресурсами, необходимыми для нормального функционирования, целесообразным их размещением и эффективным использованием, финансовыми взаимоотношениями с другими юридическими и физическими лицами, платеже- и кредитоспособностью, финансовой устойчивостью.
Основными показателями, характеризующими финансовое состояние организации являются: коэффициенты ликвидности и финансовой устойчивости; показатели оборачиваемости; коэффициент фондоотдачи; рентабельность.
Ос новным источником информации для проведения финансового состояния организации служит финансовая отчетность.
Проведение диагностики финансового состояния организации ООО «Таурас-Пласт» на основании коэффициентного метода, позволило выявить основные проблем ы финансовой деятельности и дать рекомендации по управлению финансами.
Проведенный анализ финансовой деятельности организации позволяет утверждать, что в ООО «Таурас-Пласт» необходима разработка и внедрение мероприятий, направленных на повышение эффективно сти управления оборотными средствами. В целях контроля и анализа состояния запасов необходимо: обеспечение и поддержание ликвидности и текущей платежеспособности; сокращение издержек путем снижения затрат на создание и хранение запасов; предотвращение по рчи, хищений и бесконтрольного использования материальных ценностей.
Наибольшую долю в составе активов занимают мобильные (оборотные) средства. Внеоборотные активы, в основном, представлены основными средствами. Удельный вес дебиторской задолженности неско лько снизился, что было связано с тем, что в 2011 году организацией была проведена большая работа по воздействию на дебиторов с целью погашения задолженности с помощью направления электронных писем, телефонных звонков, персональных визитов. Соответственно, несколько увеличился удельный вес денежных средств организации.
Организация не является абсолютно ликвидной в силу того, что она не может обеспечить выполнение краткосрочных и среднесрочных своих обязательств.
Достижение высоких результатов работы ООО «Та урас-Пласт» предполагает управление процессом формирования, распределения и использования прибыли. Прибыль рассматриваемой организации может возрасти в результате увеличения оказанных услуг, проданной продукции, повышения удельного веса изделий с более выс окой рентабельностью, снижения себестоимости продукции, роста оптовых цен, при повышении качества выпускаемой продукции.
Рассчитав вероятность банкротства по методике Лиса и Таффлера, М.А. Федотовой выяснилось, что вероятность банкротства у ООО «Таурас-Пла ст» мала.
ООО «Таурас-Пласт» применяет упрощенную систему налогообложения, объектом налогообложения являются доходы, то есть налоговая ставка по налогу устанавливается в размере 6%
Анализ финансового состояния ООО «Таурас-Пласт» показал, что в финансово-хо зяйственной деятельности организации имеются следующие проблемы:
- среди оборотных средств наиболее существенное место занимают запасы и затраты, в структуре запасов и затрат организации наибольший удельный вес занимают товары для перепродажи – около 51,2% всего имущества организации;
- показатели оборачиваемости оборотных активов находятся на низком уровне;
- показатели рентабельности находятся на уровне ниже среднеотраслевого значения;
- организация управляет оборачиваемостью своих активов на неудовлетвор ительном уровне. Коэффициенты оборачиваемости показывают, что оборачиваемость всех проанализированных коэффициентов является низкой;
- в организации ликвидность неудовлетворительна, поскольку все коэффициенты ликвидности ниже нормативного значения.
Руковод ству организации могут быть предложены следующие предложения по повышению платежеспособности и финансовой устойчивости:
а) организации следует увеличить денежные средства;
б) для уменьшения дебиторской задолженности работать только с проверенными дебиторам и;
в) нужно уменьшить сумму наиболее срочных обязательств;
г) уменьшить зависимость от заемных средств, нарастив прибыль.
Также для финансового оздоровления ООО «Таурас-Пласт» требуется повысить эффективность сбытовой деятельности организации. Необходимо проводить маркетинговый анализ по изучению спроса и предложения, рынков сбыта. Для оптимизации структуры запасов следует вести непрерывный мониторинг запасов и дебиторской задолженности, своевременно устраняя негативные тенденции.
Таким образом, реализация намеченных направлений позволит ООО «Таурас-Пласт» позволить повысить платежеспособность и финансовую устойчивость.
Также в работе были предложены конкретные мероприятия, способствующие улучшению сбытовой деятельности, в целях роста прибыли торговли:
- со вершенствование отдела маркетинга;
- внедрение информационной программы;
- рекламные мероприятия (календарики, флаеры);
- создание и раскрутка организации в интернете.
Расчеты показали, что предложенные мероприятия окупятся за 6 месяцев.


Когнитивные техн ологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактичес ких учреждений и территориального здравоохранения.
Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности . Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный дин амический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хот я и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения.
Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принят ия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систе м. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14].
Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных про цессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям дея тельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуа тируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения.
В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рожд ения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информ ационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14].
Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осущест влена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проб лем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России.
В настоящее время в структуре детской заболеваемос ти и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новоро жденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14].
С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет по высить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», п озволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздей ствием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ).
Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Ин ститутом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%).
Программа «Неонатальные судороги» позволяет у спешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременног о установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии.
Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую инфор мацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечен ию больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.).
Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуали зацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернуты х клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.) Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения.
Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохр анения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболе ваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения.
Формальное предс тавление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построени е хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14].
Сегод няшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анали за данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения.
В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздр ава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождени и детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необх одимого финансирования [14].
Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалид ности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для систем ы государственной статистики детской инвалидности в России.
В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденны х, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъе ктов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14].
С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Примене ние этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ и спользуют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же со здана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «при знаков-маркеров», характерных для определенных веществ).
Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заб олевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%).
Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности ди агностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии.
Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В. И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероп риятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.).
Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаври лов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), расс читанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.) Когнитивные технологии сделались неотъемлемой сост авляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения.
Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении эти х вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивиду ального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий сущ ество вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения.
Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных ре шений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается по лноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профес сиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14].
Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к с озданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров мож но назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматиз ированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения.
В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стр ане младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решен ий по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14].
Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает веде ние базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Мед ицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот р егистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России.
В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве разв итых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случае в ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет п олучить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14].
С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошл и путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффе ктивность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (пе рвоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ).
Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, п редназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%).
Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги пе риода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноз а и назначения адекватной терапии.
Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только про водить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.).
Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органо в человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначени и исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.) Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к ко мплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения.
Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения.
Формальное представление системы знаний о функцион ировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных ( Uniform National Data Set), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14].
Сегодняшнее состояние когнитивных техно логий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы зд равоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поли клиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к п рогнозированию состояния здоровья населения.
В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработ анная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14].
Авто матизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптиро ванности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детск ой инвалидности в России.
В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин м ладенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разра ботанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В резу льтате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14].
С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих н аправлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике спо собствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ авто матизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентиро ванная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ).
Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по ле чению (эффективность – 87,2%).
Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с т радиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии.
Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная тех нология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.).
Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объекти визировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ве дение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.)

Список использованной литературы

1.Гражданский кодекс Российской Федерации. Ч I и II. – М.: Норма, 2012.
2.О бухгалтерском учете: Федер. Закон Росс. Федерации № 402-ФЗ от 06.12.2011 г. // ?Электронный ресурс? // Справочно-правовая система КонсультантПлюс-2011. Режим доступа: http://www.consultant.ru
3.Приказ Минфина РФ от 13 января 2000 г. N 4н "О формах бухгалтерской отчетности организаций" (с изменениями и дополнениями вступающими в силу с 01.01.2012г.) ?Электронный ресурс? // Справочно-правовая система КонсультантПлюс-2012. Режим доступа: http://www.consultant.ru
4.Приказ Минфина РФ от 29 июля 1998 г. N 34н "Об утверждении Положения по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в Российской Федерации" (в ред. от 24.12.2010.) // ?Электронный ресурс? // Справочно-правовая система КонсультантПлюс-2012. Режим доступа: http://www.consultant.ru
5.Приказ Минфина РФ от 02.07.2010 N 66н (ред. от 05.10.2011) "О формах бухгалтерской отчетности организаций" (Зарегистрировано в Минюсте РФ 02.08.2010 N 18023) (с изм. и доп., вступающими в силу с 01.01.2012) // ?Электронный ресурс? // Справочно-правовая система КонсультантПлюс-2012. Режим доступа: http://www.consultant.ru
6.Абрютина М.С., Грачев А.В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. М.: Дело и сервис, 2010. – 632с.
7.Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика, 2011. – 456с.
8.Балабанов И.Т. Финансовый менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 2010. – 437с.
9.Бендиков М.А., Сахарова И.В. Финансово-экономическая устойчивость предприятия и методы ее регулирования // Экономический анализ: теория и практика. 2011. №14 (71). С.9-12.
10.Бланк И.А. Стратегия и тактика управления финансами. – Киев: ИТЕМлтд, АДЕФ-Украина, 2009. - 546с.
11.Вараксина Н.М., Кован С.Е., Вараксина В.А. Финансовое состояние крупнейших российских предприятий и возможности их финансового оздоровления // Налоговый вестник. 2010. №6. С.4-6.
12.Вишняков Я. Д., Колосов А. В., Шемякин В. Л. Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса // Менеджмент в России и за рубежом. 2011. №3. С.15-17.
13.Горфинкель В.Я. Экономика предприятия: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. – 562с.
14.Грачев А.В. Рост собственного капитала, финансовый рычаг и платежеспособность предприятия // Финансовый менеджмент. 2011. №2. С.24-27.
15.Дронов Р.И., Резник А.И, Бунина Е.М. Оценка финансового состояния предприятия // Финансы. 2010. №4. С.24-25.
16.Зайцева О.П., Жукова Р.В. Основные средства: обновление методики комплексного анализа // Экономический анализ: теория и практика. 2011. №2. С.22.
17.Каратуев А. Г. Финансовый менеджмент: Учебно-справочное пособие. - М.: ИД ФБК-ПРЕСС, 2010. – 256с.
18.Карлик А.Е., Шухгальтер М.Л. Экономика предприятия: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2011. – 462с.
19.Киперман Г. Оценка финансовой устойчивости коммерческой организации // Финансовая газета. Региональный выпуск. 2011. №7. С.14.
20.Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. - М.: Финансы и статистика, 2009. – 656с.
21.Ковалев В.В. Финансы. Учеб. М.: ТК Велби, 2009. – 820с.
22.Коротков Э.М. Концепция менеджмента. Учебное пособие. - М.: Дека, 2011. – 345с.
23.Лупей Н.А. Финансы организаций (предприятий). Учебное пособие. – М.: Изд-во МГУК, 2010. – 352с.
24.Матанцева О.Ю., Матанцева И.В. Финансовая устойчивость организации и оценка ее стоимости // Аудиторские ведомости. - 2009. - №9. – С.8-11.
25.Нешитой А.С. Финансы: Учебник. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2011. – 512с.
26.Овсийчук М. Ф., Сидельникова Л. Б. Финансовый менеджмент. Учебное пособие. – М.: Дашков и Ко, 2010. – 260с.
27.Парамонов А. В. Учет и анализ предпринимательского капитала // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 1. С. 25-32.
28.Парушина Н. В. Анализ собственного и привлечённого капитала // Бухгалтерский учет. 2011. № 3. С.44-46.
29.Пелих А.С. Экономика предприятия. Учебник. Ростов н/Д: «Феникс», 2010. – 345с.
30.Пласкова Н., Тойкер Д. Бухгалтерская отчетность как информационная база финансового анализа // Финансовая газета. Региональный выпуск. 2009. № 35. С.12.
31.Раицкий К.А. Экономика организации (предприятия): Учебник. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2009. – 428с.
32.Самое важное о том, как сдавать бухотчетность в 2011 году // Главбух. 2011. №6. С.88.
33.Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Мн.: ИСЗ, 2010. – 322с.
34.Станиславчик Е. Анализ оборотных активов // Финансовая газета. 2009. № 34. С.5-6.
35.Стоянова Е.С. Финансовый менеджмент. Российская практика. - М.: «Перспектива», 2011. – 534с.
36.Теплова Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями. – М.: ГУ ВШЭ, 2010. – 247с.
37.Хайруллин А.Г. Управление финансовыми результатами деятельности организации // Экономический анализ: теория и практика. 2009. №10 (67). С.35.
38.Хедервик К. Финансовый и экономический анализ деятельности предприятия. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 216с.
39.Чуев И. Н., Чечевицына Л. Н. Экономика предприятия. – М.: Дашков и К, 2010. – 416 с.
40.Чурилов С.В. Анализ собственного оборотного капитала // Бухгалтерский учет. 2010. №11.
41.Шептухина М.О. Анализ деловой активности организации // Новое в бухгалтерском учете и отчетности. 2011. № 18. С.19-21.
42.Шеремет А. Д., Ионова А. Ф. Финансы предприятий: менеджмент и анализ. – М.: ИНФРА-М, 2010. – 479 с.
43.Шеремет А.Д., Сайфуллин Р.С., Негашев Е. В. Методика финансового анализа. - М.: ИНФРА–М, 2010. – 652с.
44.Шеремет А.Д. Анализ активов организации // Бухгалтерский учет. 2010. №8.
45.Шим Д. К., Сигел Д. Г. Финансовый менеджмент / Пер. с англ. – М.: Филинъ, 2009. – 400 с.
46.Шишкоедова Н. Н. Методика финансового анализа предприятий // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 5. С.42 – 46.
47.Юревич М.В. Финансовый анализ преуспевающего предприятия: С учетом опыта предприятий ассоциации "МАКФА" / Юревич М.В., Черевко А.С., Евланова Н.А. - Челябинск, 2009. - 96с.