курсовые / vino2-3

Таблица 12.1 – Исходные данные для проведения корреляционно-регресси- онного анализа на ОАО «Лидахлебопродукт»

Примечание – Источник: собственная разработка на основании данных организации.

Результаты регрессионного анализа приведены ниже на рисунке 12.1

51

Рисунок 12.1- Результаты регрессионного анализа на ОАО «Лидахлебопродукт»

Примечание – Источник: собственная разработка.

После проведенного регрессионного анализа необходимо рассчитать коэффициенты парной корреляции для каждого фактора. Результаты мы видим на рисунке 12.2.

Рисунок 12.2- Матрица коэффициентов парной корреляции

Примечание – Источник: собственная разработка.

Факторы являются мультиколлинеарными, если коэффициент парной корреляции больше или равен 0,85. Существует формальное правило: любой фактор, включаемый в модель, должен влиять на результативный показатель сильнее, чем любые два фактора связаны между собой. Теперь проанализируем получившуюся матрицу.

Факторы х1 и х2 практически не связаны между собой ( х1х2 = 0,02), что говорит об отсутствии мультиколлинеарности. Следовательно, оба фактора в модель будут включены.

Из матрицы коэффициентов видно, что на чистую прибыль оказывает сильное влияние выработка на одного работающего (ryx=0,84), уровень использования производственных мощностей оказывает слабое влияние на чистую прибыль

Это уравнение показывает, что при увеличении уровня использования производственной мощности на 1%, чистая прибыль уменьшится на 106,55 тыс.руб,

52

при увеличении выработки на одного работающего на 1 тыс.руб., чистая прибыль увеличится на 13,32 тыс.руб.

Вкорреляционной модели коэффициент множественной корреляции R= 0,90 свидетельствует о наличии сильной связи между выбранными факторами и результативным показателем. Коэффициент детерминации − одна из основных характеристик для измерения качества построенной регрессии, показывающая долю общего разброса относительно выборочного среднего − зависимой переменной, которая объясняется построенной регрессией. Чем выше коэффициент детерминации, тем лучше регрессия объясняет зависимость данных.

Внашем случае R2 = 0,81 показывает, что изменение результативного признака на 81% обусловлено влиянием включенных в модель факторов, а 19 % составляет влияние неучтенных факторов, что является достаточно хорошим показателем.

Проверка значимости параметров множественного уравнения регрессии проводится с помощью расчета t-критерия Стьюдента. Ттабл.(n-m-1;α) = (33; 0,05) = 2,04. На основании данных рисунка 3 проведем проверку значимости выбранных факторов:

1. t1 = 11,16>2,04 - коэффициент х1 статистически значим. 2. t2 = 4,34>2,04 - коэффициент х2 статистически значим.

Проанализировав t- статистику, можно сказать, что наиболее влиятельным фактором на прибыль является уровень использования производственной мощности.

Для оценки значимости уравнения регрессии в целом предназначен критерий (F-статистика). Его пороговое значение является табличным и определяется на основе уровня надёжности, количества факторов в модели и количества наблюдений.

F-статистика (критерий Фишера) используется для проверки гипотезы об отсутствии какой бы то ни было линейной зависимости между переменной и сово-

купностью факторов. Если наблюдаемое значение выше критического – уравнение регрессии значимо и может быть использовано в дальнейшем при прогнозировании.

Табличное значение Fкр при степенях свободы k1 = 2 и k2 = 36-2-1 = 33 равно: Fкр (2;33) = 3,29. Поскольку фактическое значение F > Fкр (70,72 > 3,29), то коэффициент детерминации статистически значим и уравнение регрессии надежно.

Коэффициент вариации характеризует относительную меру отклонения измеренных значений от среднеарифметического:

Где V – коэффициент вариации;

- среднеквадратическое отклонение; х - среднее арифметическое.

В статистике принято, что, если коэффициент вариации меньше 10%, то степень рассеивания данных считается незначительной, от 10% до 20% - средней,

53

больше 20% и меньше или равно 33% - значительной, значение коэффициента вариации не превышает 33%, то совокупность считается однородной, если больше 33%, то – неоднородной.

Методику расчета коэффициента вариации для нашего примера можно увидеть на рисунке 12.3.

Рисунок 12.3- Расчет коэффициента вариации

Примечание – Источник: собственная разработка.

В нашем примере коэффициент вариации составил:

-для фактора Y – 137,97%/

-для фактора Х1 – 0,40%.

-для фактора Х2 – 13,72%.

Таким образом, можно сделать вывод, что степень рассеивания для коэффициента Х1 является незначительной, для фактора Х2 – средней, а для фактора Y

– весьма значительной.

Таблица 12.2- Исходные данные для проверки автокорреляции остатков

54

Окончание таблицы 12.2

Примечание – Источник: собственная разработка.

Для тестирования автокорреляции применяется критерий Дарбина-Уот- сона. Появление автокорреляции свидетельствует о наличии большого числа ошибок, что может негативным образом повлиять на параметры регрессии.

Зададим уровень значимости α=0,05. По таблице значений критерия Дар- бина-Уотсона определим для числа наблюдений n=36 и числа независимых параметров модели m=2 критические значения dl=1,35 и du=1,59. Фактическое значение D-критерия Дарбина-Уотсона не попадает в интервал du < DW < 4-du.

Следовательно, автокорреляция присутствует.

Также немаловажным является расчет средней ошибки аппроксимации, которая характеризует среднее отклонение расчетных значений от фактических. Ее значение не должно превышать 15%. Для ее расчета используется следующая формула:

Где n – количество наблюдений;

– остатки уравнения регрессии;– первоначальное значение.

55

Проверку качества подбора теоретического уравнения проведем с исполь-

зованием средней ошибки аппроксимации. В уравнении регрессии Ā= 57,27 =

36

=15,9 %. Качество модели, исходя из относительных отклонений по каждому наблюдению, признается плохим, т.к. средняя ошибка аппроксимации превышает 15 %, хоть и незначительно.

Бета-коэффициент – стандартизованный коэффициент, стандартизация позволяет сравнивать между собой переменные, имеющие разные размеры и единицы измерения, например, возраст и пол. Чем больше значение бета-коэффици- ента по модулю, тем сильнее данный фактор X влияет на зависимую переменную Y. Знак коэффициента показывает направленность связи: положительный коэффициент свидетельствует о прямо-пропорциональной связи (с ростом X значение Y увеличивается), а отрицательный коэффициент свидетельствует об обратнопропорциональной связи (с ростом X, значение Y уменьшается). Если же бетакоэффициент близок к 0, то с ростом X значение Y остается постоянным (то есть X на Y практически не влияет).

В нашем примере бета-коэффициент уровня использования производственной мощности равен -106,55, бета-коэффициент выработки на одного работающего равен 13,32. Отсюда следует, что наиболее влияние на величину прибыли оказывает уровень использования производственной мощности.

Таким образом, нами было получено следующее уравнение регрессии: Y = 10395,7 - 106,55x1 + 13,32x2. То есть при увеличении уровня использования производственной мощности на 1%, чистая прибыль уменьшится на 106,55 тыс.руб, при увеличении выработки на одного работающего на 1 тыс.руб., чистая прибыль увеличится на 13,32 тыс.руб.

По некоторым статистическим показателям модель может быть признана удовлетворительной. У нее высокие t-статистики. Очень хороший коэффициент детерминации, однако присутствует автокорреляция остатков и средняя ошибка аппроксимации больше 15%.

56

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный в курсовой работе анализ показывает, что прибыль является составным элементом рыночных отношений. Она играет важную роль в формировании доходов бюджета и создании финансовых средств предприятий. Изучение социально-экономической сущности прибыли имеет первостепенное значение для рассмотрения источников ее формирования, влияния на нее различных производственных и непроизводственных факторов, разработки системы распределения, формирования основных направлений деятельности предприятия.

Финансовые результаты деятельности предприятия находят своё отражение в системе показателей, данные о которых берутся из формы №2 «Отчёта о прибылях и убытках». Оценка этих показателей включает в себя в качестве основных элементов исследования: изменение каждого показателя за текущий анализируемый период («горизонтальный анализ») и структура соответствующих показателей, а также их изменений («вертикальный анализ»).

В результате проведения анализа нами были решены следующие задачи:анализ состава, структуры и динамики прибыли;

факторный анализ прибыли от реализации продукции, товаров, работ, услуг;

анализ финансового результата от инвестиционного и финансового видов деятельности;

анализ рентабельности предприятия;факторный анализ прибыли до налогообложения;факторный анализ чистой прибыли;

факторный анализ совокупной прибыли;анализ распределения и использования прибыли;анализ резервов роста прибыли.

В процессе анализа мы выяснили, что прибыль до налогообложения является едва ли не самым главным показателем эффективности деятельности организации. Экономический смысл прибыли до налогообложения – это эффект от деятельности компании за отчетный период, очищенный от влияния налога на прибыль. Несмотря на то, что на ОАО «Лидахлебопродукт» прибыль до налогообложения снизилась на 1367 тыс.руб., соотношение темпа роста прибыли от реализации продукции, товаров, работ, услуг (ТР ПрР) и темпа роста прибыли до налогообложения (ТР ПрД) составило: 1,28>0,20 – что свидетельствует об превышении темпов роста прибыли от реализации продукции, товаров, работ, услуг над темпом роста прибыли до налогообложения, а также об увеличении качества прибыли до налогообложения.

Проведя анализ, мы выяснили, что совокупная прибыль, как конечный результат деятельности организации, в 2020 году уменьшилась на 526 тыс.руб. по сравнению с 2019 и составила -414 тыс.руб. Уменьшение совокупной прибыли произошло за счет: уменьшения чистой прибыли – совокупная прибыль изменилась на -109,37 тыс.руб., изменения коэффициента соотношения совокупной и чистой прибыли – уменьшилась на 416,63 тыс.руб..

57

Отрицательное влияние на совокупную прибыль также оказали следующие факторы: рост расходов на реализацию на 1311 тыс.руб, а также управленческих расходов на 133 тыс.руб. привел к уменьшению совокупной прибыли на 22,57% и 2,29 % соответственно, убыток от инвестиционной и финансовой деятельности отрицательно повлиял на совокупную прибыль, в результате которых она снизилась на 0,09 тыс.руб. и 261,3 тыс.руб. соответственно. Также в результате уменьшения прочих доходов по текущей деятельности совокупная прибыль уменьшилась на 13,94 тыс.руб., в результате роста прочих расходов по текущей деятельности – уменьшилась на 23,72 тыс.руб.

Можно сказать, что предприятию наибольшую долю чистой прибыли приносит прибыль от текущей деятельности, в то время как от финансовой деятельности организация получает лишь убытки, а прибыль от инвестиционной деятельности оказывает незначительное влияние на конечный результат предприятия. Данное положение свидетельствует об относительном увеличении затрат на производство продукции. Увеличение себестоимости связано с удорожанием товаров, а также ростом объема продаж.

Мы выяснили, что, подняв объем выпуска и продажи продукции на 12%, ОАО «Лидахлебопродукт» увеличит свою прибыль на 10617,17 тыс. руб. при условии сохранения значений ценовых показателей.

С помощью корреляционно-регрессионного анализа установили факторы, влияющие на чистую прибыль ОАО «Лидахлебопродукт», а также определили степень их влияния. Таким образом, проведенные исследования с помощью данного анализа позволили выявить факторы, оказывающие наиболее существенное влияние на эффективность производства на ОАО «Лидахлебопродукт».

Чтобы оставаться успешным конкурентом на рынке ОАО «Лидахлебопродукт» необходима самостоятельная финансовая стратегия, составной частью формирования которой является стратегический анализ. Цели текущего и стратегического маркетинга ОАО «Лидахлебопродукт» должны состоять в следующем: изучение рынков сбыта готовой продукции и перспектив их развития; привлечение потребителей путем их обслуживания с использованием системы скидок; исследование и обоснование уровня цен на каждый вид товаров и тенденций их изменения; прогнозирование сбалансированности спроса и потребления. Выбирая политику ценообразования необходимо, чтобы она напрямую зависела от стратегии компании на далекую и ближайшую перспективу.

Таким образом, анализ рыночной позиции предприятия, выявление наиболее существенных факторов, формирующих его сбытовую среду, должно являться не только составной частью плана реализации, но и необходимым этапом стратегического анализа доходов ООО «Ансат», позволяющим сделать объективный, обоснованный и прозрачный прогноз деятельности предприятия в целом и его доходов.

58

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1 Анализ прибыли предприятия [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://afdanalyse.ru/publ/finansovyj_analiz/analiz_finrezultatov/analiz_pribyli_pred

https://myfin.by/wiki/term/investicionnaya-deyatelnost/. – Дата доступа: 20.04.2021

3 Инвестиционная деятельность [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://infocenter.nlb.by/ekonomika-i-biznes/investitsionnaya-deyatelnost/. – Дата доступа: 20.04.2021

4 Инструкция по бухгалтерскому учету доходов и расходов, утв. Постановлением Мин-ва финансов РБ от 30.09.2011 № 102: в ред. постановления Минфина от 22.12.2018 № 74/ Консультант Плюс: Беларусь [Электронный ресурс] / ООО

«ЮрСпектр», Нац. Центр правовой информ. Респ. Беларусь. — Минск, 2002. – Дата доступа: 20.104.2021

5 Использование информационных технологий в анализе финансовой дея-

6 Использование информационных технологий для анализа финансового состояния предприятия [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.finabalance.ru/tofcs-388-1.html. — Дата доступа: 20.04.2021

7Ковалев, В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник./ В.В. Ковалев, О.Н. Волкова..- M.: TK Велби, Изд-во Проспект, 2012. - 424 с.

8Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль: издание на русском языке / Ф.Х.Найт – Москва: Дело, 2003. – 360 с.

9Постановление Министерства финансов Республики Беларусь от 12.01.2016 № 104 «Об утверждении Национального стандарта бухгалтерского учета и отчетности «Индивидуальная бухгалтерская отчетность», внесении дополнения и изменений в постановление Министерства финансов Республики Беларусь от 30 июня 2014 г. № 46 и признании утратившими силу постановления Министерства финансов Республики Беларусь от 31 октября 2011 г. № 111 и отдельных структурных элементов некоторых постановлений Министерства финансов Республики Беларусь» / Консультант Плюс: Беларусь [Электронный ресурс] / ООО «ЮрСпектр», Нац. Центр правовой информ. Респ. Беларусь. — Минск, 2002. – Дата доступа: 20.04.2021

10Прибыль до налогообложения [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://www.fd.ru/articles/159227-pribyl-do-nalogooblojeniya-raschet-i-analiz/. –

Дата доступа: 20.04.2021

11Программы финансового анализа [Электронный ресурс]. Информаци-

онно-образовательный портал. — Режим доступа: http://www.vevivi.ru/best/%20Programmy-fi%20nansovogo-analiza-ref214429.html/

— Дата доступа: 20.04.2021

59

12 Распределение прибыли предприятия [Электронный ресурс] / Режим до-

ступа: https://www.grandars.ru/college/ekonomika-firmy/raspredelenie- pribyli.html/. – Дата доступа: 20.04.2021

13 Резервы роста прибыли и рентабельности[Электронный ресурс] / Режим доступа: https://studbooks.net/1575277/finansy/rezervy_rosta_pribyli_rentabelnosti//. – Дата доступа: 20.04.2021

14 Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности: учебник. – 2-е изд.,

испр. и доп. – М.: РИПО, 2014. – 367 с.

15 Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. — 5-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 536 с.

16 Соколов, Я. В. Бухгалтерский учет как сумма фактов хозяйственной жизни: учебное пособие. - М.: ИНФРА-М, 2014. - 224 с.

17 Стражев, В.И. Анализ хозяйственной деятельности в промышленности: учебник. / В.И. Стражев [и др.]; под общ. ред. В.И. Стражева, Л.А. Богдановской.

– 2-е изд., испр. – Минск: Вышэйшая школа, 2008. – 319 с.

18 Х и к с Д ж. Р. Стоимость и капитал: издание на русском языке/ Д ж. Р. Хикс– Москва: Прогресс, Универсал, 1993. – 300 с.

60