2.3 Сильные и слабые стороны предприятия

Сильные и слабые стороны организации ГП «Жлобинская ПМК-71» представлены в таблице 2.6.

Таблица 2.6 - Сильные и слабые стороны организации ГП «Жлобинская ПМК-71»

Сильные стороны	Слабые стороны
- расположение предприятия на пути из Европы в Россию;	- недостаточно оперативное управление финансовыми потоками и затратами;
- персонал имеет многолетний опыт работы в производстве строительной продукции;	- наличие физически изношенного и морально устаревшего основного технологического оборудования;
- широкий ассортимент выпускаемых изделий;	- достаточно высокий уровень цен за счет высоких прямых затрат;
- эффективные методы управления качеством, обеспечивающее высокое качество выпускаемой продукции.	- производство является сложным технологическим процессом, содержащим большое количество технологических переходов и оборудования.
- постоянный устойчивый спрос на продукцию.	- высокий уровень инфляции в стране.
- наличие значительных финансовых ресурсов, которые можно привлечь в случае необходимости со стороны вышестоящей организации.	- зависимость спроса на продукцию от доходов населения.
- значительная свобода в принятии решений.	- негативное влияние сырьевых факторов

2.4 Корреляционно–регрессионный анализ влияния маркетинговой среды на деятельность предприятия

Исходные данные для корреляционного анализа представлены в таблице 2.7.

Таблица 2.7 – Исходные данные для корреляционного анализа

Наименование фак­тора	Значения по годам
	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
1. Закупки строительных материалов на 1 человека тыс. руб.	287	295	303	285	265	246	259	254	250	246
2. Производ­ство строительных материалов на 1 человека тыс. руб.	430	449	485	481	474	524	581	606	609	625
3. Индекс фи­зиче­ского объ­ема про­дажи строительных материалов, в % к пред. году	98,2	100,1	112,0	103,7	101,0	103,9	115,4	107,2	116,7	120,8
4. Экспорт бе­ло­русских строительных материалов, тыс. тн	72,5	83,8	110,8	115,6	143,7	194,6	235,4	289,2	309,5	346,1
5. Удельный вес убыточ­ных органи­заций в про­мыш­лен­но­сти, в % от об­щего числа ор­ганизаций	15,1	18,4	28,7	31,4	23,5	28,3	5,5	16,4	13,6	11,8
6. Доля по­треби­тельских расходов до­машних хо­зяйств на строительную продукцию, %	7,8	8,4	8,8	7,5	7,0	6,6	6,3	5,9	5,9	6,3
7. Числен­ность населе­ния Респуб­лики Беларусь, млн. чел.	10,05	10,02	9,99	9,95	9,90	9,85	9,80	9,75	9,72	9,69
8. Доля инве­сти­ций в ос­новной ка­питал строительной отрасли, %	2,3	2,9	3,7	4,4	5,9	5,4	4,3	4,1	4,3	4,6
9.Затраты на рекламу, млн. руб.	20,1	23,6	46,5	49,6	55,3	58,2	60,4	60,4	64,6	104,6
10.Коэффициент текущей ликвидности	0,67	0,63	0,82	0,67	0,78	0,9	0,87	0,88	0,84	0,72
Прибыль отчетного периода, млн. руб.	312	531	334	402	1298	1475	1669	1887	3843	24413

Источник: [1,2]

Корреляционный анализ в Exсel представлен в приложении 2.

Результаты корреляционного анализа влияния факторов на деятельность ГП «Жлобинская ПМК-71», представлены в таблице 2.8.

Таблица 2.8 – Результаты корреляционного анализа влияния факторов на деятельность ГП «Жлобинская ПМК-71»

Показатели	Коэффициент корреляции, r	Показатель t– статистики	Коэффициент детерминации, R2	Теснота и направление связи
Закупки строительных материалов на 1 человека (х1)	-0,52	-1,71	0,27	Обратная зависимость, заметная сила связи
Производ­ство строительных материалов на 1 человека тыс. руб. (х2)	0,87	4,87	0,75	Прямая зависимость, высокая сила связи
Индекс фи­зиче­ского объ­ема про­дажи строительных материалов, в % к пред. Году (х3)	0,85	4,50	0,72	Прямая зависимость, высокая сила связи
Экспорт бе­ло­русских строительных материалов, тыс. тн (х4)	0,74	3,1	0,54	Прямая зависимость, высокая сила связи
Удельный вес убыточ­ных органи­заций в про­мыш­лен­но­сти, в % от об­щего числа ор­ганизаций (х5)	-0,44	-1,36	0,19	Обратная зависимость, умеренная сила связи
Доля по­треби­тельских расходов до­машних хо­зяйств на строительную продукцию, %(х6)	-0,51	1,63	0,25	Обратная зависимость, умеренная сила связи
Числен­ность населе­ния Респуб­лики Беларусь, млн. чел.(х7)	-0,69	-2,62	0,47	Обратная зависимость, заметная сила связи
Доля инве­сти­ций в ос­новной ка­питал строительной отрасли, % (х8)	0,09	0,25	0,008	Прямая зависимость, слабая сила связи
Затраты на рекламу, млн. руб.(х9)	0,84	4,28	0,70	Прямая зависимость, высокая сила связи
Коэффициент текущей ликвидности(х10)	0,10	0,28	0,01	Прямая зависимость, слабая сила связи

Источник: [собственная разработка]

Табличное критическое значение корреляции для уровня значимости и числа степеней свободыk = n–2=10–2=8: R²=0,632. Табличное критическое значение t–крите­рия Стьюдента для уровня значимости и числа степеней свободыk = n–2=10–2=8: t=2,306. Самые значимые факторы, которые влияют на прибыль отчетного периода – это те, у которых R²>0,632 и /t/>2,306.

На прибыль отчетного периода ГП «Жлобинская ПМК-71», меньше всего влияют такие факторы как: потребле­ние строительных материалов на 1 человека.; удельный вес убыточ­ных органи­заций в про­мыш­лен­но­сти, в % от об­щего числа ор­ганизаций; доля по­треби­тельских расходов до­машних хо­зяйств на строительную продукцию, % ; числен­ность населе­ния Респуб­лики Беларусь, млн. чел.; доля инве­сти­ций в ос­новной ка­питал предприятий строительной отрасли, %; коэффициент текущей ликвидности. Среднее влияние оказывает экспорт бе­ло­русских строительных материалов. Самое большое влияние на прибыль отчетного периода оказывают такие факторы как: производ­ство строительной продукции; индекс фи­зиче­ского объ­ема про­дажи, в % к пред. году; затраты на рекламу, млн. руб. Данные факторы мы берём для регрессионного анализа.

Регрессионный анализ в Exсel представлен в приложении.

Результаты регрессионного анализа влияния факторов на результа­тивность деятельности ГП «Жлобинская ПМК-71», представлены в таблице 2.9.

Таблица 2.9 – Результаты регрессионного анализа влияния факторов на результа­тивность деятельности ГП «Жлобинская ПМК-71»

Переменная (фактор) уравнения регрессии	Значение пе­ремен­ной	t– значе­ние	p– уро­вень
1	2	3	4
Общая статистика регрессионной модели
1. Множественный R:	0,73
2. Коэффициент детерминации – фактическое значение –нормативное (табличное) значение	0,53 0,704	–	–
3. F–статистика – фактическое значение (1/F) –нормативное (табличное) значение	2,29 0,43 4,76	–	0,02 0,05
Переменные регрессионной модели
4. Y–пересечение – фактическое значение –нормативное (табличное) значение	-107,22	–1,4 2,44	0,19 0,05
5. Фактор маркетинговой среды
Окончание таблицы 2.9
1	2	3	4
5.1. Производ­ство молока производи­те­лями сельско­хо­зяйствен­ной продук­ции, кг(х2) – фактическое значение –нормативное (табличное) значение	45,80 –	0,43 2,44	0,68 0,05
5.2. Индекс фи­зиче­ского объ­ема про­дажи молока и мо­лочных про­дуктов, в % к пред. году(х3)– фактическое значение –нормативное (табличное) значение	815,58 –	0,90 2,44	0,39 0,05
5.3. Затраты на рекламу, млн.руб(х9) – фактическое значение –нормативное (табличное) значение	12,66 –	0,04 2,44	0,96 0,05

Источник: [собственная разработка]

Исходя из результатов регрессионного анализа, мы видим, что выполняется только одно условие: F–критерий меньше нормативного, что говорит о том, что уравнение ŷ = –107,22+16,97х2+815,58х3+12,66х9 является не значимым.

Интерпретация результатов.

Если обратиться к нашему примеру, то коэффициент детерминации R² равен 0,53, что составляет 53 %. Этот результат следует толковать так: все исследуемые воздействующие факторы х2, х3 и х9 объясняют 53 % вариации анализируемой функции (Y). Остальное же (47 %, что весьма прилично!) остается необъясненным и может быть связано с влиянием других, неучтенных факторов.

В этом случае имеющуюся расчетную величину R² необходимо сравнить с табличными (критическими) значениями R²крит для соответствующего уровня значимости . Если окажется, что R²расч > R²крит, то со степенью вероятности 95 % можно утверждать, что анализируемая регрессия является значимой.

Исходя из и количества периодов наблюдения n=10 R²крит=0,704.

В нашем примере регрессия имеет низкое значение (условие не соблюдается).

Проведем проверку по F-критерию.

Она составит 1:2,29 = 0,43. Отыщем по эталонной таблице критическую величину Fкрит при условии, что для числителя степень свободы f1 = k, т.е. составит 3 (число воздействующих факторов равно 3), а для знаменателя f2 = n − k− 1 = 10 − 3 − 1= 6. Тогда будем иметь следующие значения для Fкрит: 4,76 (для α = 0,05).

Если выполняется соотношение Fрасч < Fкрит, то уверенно можно говорить о высокой степени адекватности анализируемого уравнения.

В нашем случае оно адекватно 0,43<4,76.

Теперь выполним проверку с использованием уровня значимости α. вероятность ошибки составляет 2%, а должна быть менее 5%, поэтому делаем вывод о сильной зависимости изменения Y от сформулированных факторов х.

Если условие Значимость F < 0.05 выполнилось, то это говорит о том, что действительно обнаруживается устойчивая зависимость рассматриваемой функции Y от воздействующих факторов х2, х3 и х9.

Использование t-критерия. Анализируемый коэффициент считается значимым, если его t-критерий по абсолютной величине превышает 2,447 что соответствует уровню значимости 0,05. Все коэффициенты нашего уравнения оказываются незначимыми.

Использование уровня значимости. В этом случае оценка проводится путем анализа показателя р, т.е. уровня значимости α. Коэффициент признается значимым, если рассчитанное для него р-значение меньше (или равно) 0,05 (т.е. для 95 %-ной доверительной вероятности).

Если уровень р меньше 0,05, то эти данные позволяют также заключить, что все рассмотренные коэффициенты статистически значимы. Иначе говоря, можно сделать вывод о неслучайном характере влияния всех изученных параметров. Таким образом, проверка обоими методами дает вполне согласованные результаты.