Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ

Алексеева Е.В. 1 Гусарова О.М. 1
1 Финансовый университет при Правительстве РФ
1. Голичев В.Д., Голичева Н.Д., Гусарова О.М. и др. Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. Выпуск 2. – Смоленск: Смолгортипография, 2015. – 328 с.
2. Голичев В.Д., Голичева Н.Д., Гусарова О.М. и др. Земля Смоленская и ее население (Историко-статистический обзор в цифрах и фактах). Коллективная монография. – Смоленск: Смоленская городская типография, 2013. – 284 с.
3. Гусарова О.М., Гусаров А.И. Управление финансовыми рисками региональных банков // Современные наукоемкие технологии. – № 7(1), 2014. – С.8–10.
4. Гусарова О.М. Мониторинг ключевых показателей эффективности бизнес-процессов. В книге Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. – Смоленск: Смолгортипография, 2015. – С. 84–89.
5. Гусарова О.М. Оценка взаимосвязи региональных показателей социально-экономического развития (на материалах Центрального федерального округа России) // Современные проблемы науки и образования. – № 6. – 2013.
6. Гусарова О.М. Инвестиции как фактор регионального развития // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 2–10. – С.2194–2199.
7. Гусарова О.М. Компьютерные технологии моделирования социально-экономических процессов // Экономический рост и конкурентоспособность России: тенденции, проблемы и стратегические приоритеты: сборник научных статей по материалам Международной научно-практической конференции. – М.: Юнити-Дана, 2012. – С. 102–104.
8. Гусарова О.М. Проблемы интеграции теории и практики моделирования результатов бизнеса // Экономика и образование: Вызовы и поиск решений: сборник научных трудов по материалам II Всероссийской (заочной) научно-практической конференции (Ярославль, 15 апреля 2014 г.) – Ярославль: Канцлер, 2014. – С.78–82.
9. Гусарова О.М. Моделирование в принятии управленческих решений //Наука и образование: проблемы и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. – Тамбов: Юком, 2014. – 41–42.
10. Гусарова О.М. Информационно-аналитические технологии моделирования деятельности организаций Смоленского региона (монография). – Смоленск: Свиток, 2013. – 100 с.
11. Гусарова О.М. Моделирование как способ планирования и управления результатами бизнеса // Успехи современного естествознания. – № 11, 2014. – С. 88–91.
12. Журавлева М.А., Гусарова О.М. Анализ и совершенствование деятельности акционерных обществ // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 7–3. – С. 10–12.

В условиях нестабильности отечественной экономики, связанной с мировыми финансовыми потрясениями, обусловленными падением цен на нефть, обострением геополитической обстановки, обесценением отечественной валюты перед многими организациями стоит задача осуществления сбалансированной финансово-экономической политики, реализующей стратегию развития компании. Актуальным проблемам экономики и управления современной России посвящен ряд работ, в частности [1,2,3,5,6].

Специфика деятельности производственных компаний обусловливает ряд проблем, связанных с реализацией сбытовой политики и повышения конкурентоспособности организации. Исследованию этих проблем посвящен ряд работ [4, 12].

В данной работе проведены эконометрические исследования финансовых результатов деятельности ООО «Гранпласт». Компания является современным, высокотехнологичным предприятием, основным видом деятельности которого является сбор, переработка полимерных отходов и производство вторичной гранулы, а также производство композиционных материалов и красителей для полимеров, как из собственного сырья, так и из материала заказчика. ООО «Гранпласт» поставляет высококачественные продукты и услуги своим клиентам, проводит исследования и принимает участие в различных программах и выставках, способствуют развитию данного сектора промышленности и приносят пользу сообществу. Компания применяет стратегию ускоренного развития за счет инноваций, повышающих эффективность деятельности, и усиления организационных возможностей и партнерских связей.

Основной задачей компании является снабжение предприятий качественной первичной сырьевой продукцией отечественного и импортного производства в кратчайшие сроки и на самых выгодных условиях. Объект исследования имеет три подразделения: в г.Смоленске – участок бухгалтерского учета, в г.Новополоцк Республика Беларусь – отдел продаж, в г.Москва – складской участок. В компании в настоящее время работают 30 сотрудников, работа каждого строго дифференцирована. При осуществлении расчетов были использованы показатели бухгалтерской отчетности помесячно с февраля по сентябрь 2015 года.

Одним из главных направлений эконометрического анализа исследуемого объекта является построение моделей парной и множественной регрессий, обладающих высоким качеством, с целью дальнейшего их использования для анализа и прогнозирования развития деятельности компании. Эта проблема в значительной степени зависит от правильной спецификации модели, которая в дальнейшем определяет свойства теоретической модели и возможность ее использования для построения прогнозов.

В качестве показателей, характеризующих результаты финансово-хозяйственной деятельности ООО «Гранпласт», выбраны следующие: Y – чистая прибыль, х1 – выручка, х2 – себестоимость, х3 – валовая прибыль, х4 – коммерческие расходы, х5 – управленческие расходы, х6–прибыль от продаж. Единицами измерения показателей являются тысячи рублей. Исходные данные представлены на рис. 1.

Ввиду сложности осуществляемых расчетов целесообразно использовать современные информационные технологии, обзор некоторых приведен в [7,10].

С целью выявления зависимости между анализируемыми показателями построена матрица коэффициентов парных корреляций (рис. 2).

Анализ полученных результатов позволяет утверждать, что между рядом показателей имеет место тесная корреляционная зависимость. Наибольшее влияние на чистую прибыль компании (Y), с учетом устранения явления мультиколлинеарности, оказывают следующие факторы: прибыль от продаж (х6), себестоимость продукции (х2), валовая прибыль (х3).

Для характеристики зависимости результативного признака (Y) от обозначенных факторных признаков построены следующие модели парной регрессии: линейная, экспоненциальная, гиперболическая. Сводная таблица результатов представлена в таблице.

mat1.jpg

Рис. 1. Показатели финансово-хозяйственной деятельности ООО «Гранпласт»

mat2.jpg

Рис. 2. Матрица коэффициентов парной корреляции

Результаты построения моделей парных регрессий

Модель

Вид модели

Коэффициент детерминации

Критерий Фишера

1. Y = f (x3)

линейная

0,980

302,759

 

экспоненциальная

0,682

12,914

 

гиперболическая

0,213

1,631

2. Y = f (x2)

линейная

0,628

10,166

 

экспоненциальная

0,721

15,550

 

гиперболическая

0,168

1,219

3. Y = f (x6)

линейная

0,997

2037,3

 

экспоненциальная

0,616

9,624

 

гиперболическая

0,192

1,425

Согласно результатам исследования можно утверждать, что 98 % вариации чистой прибыли определяется вариацией валовой прибыли и 99,7 % определяется вариацией прибыли от продаж. Согласно данным финансовой отчетности данные показатели находятся в линейной зависимости и между ними разница только в налоговых обязательствах. Чистая прибыль находится в тесной линейной зависимости от прибыли от продаж, налоговые обязательства компании (налог на прибыль) имеет фиксированную ставку (20 % от прибыли от продаж).

Проводя анализ финансовых показателей компании с использованием корреляционно-регрессионного анализа, можно отметить, что зависимость результативного признака Y(чистая прибыль) от какого-либо одного факторного признака (X) – не единственная (и, может быть, не самая существенная) причина вариации Y. В нашем случае существует, по крайней мере, два-три фактора, влияние которых на Y является сопоставимым по важности. Это приводит к необходимости построения модели множественной регрессии, когда вместо одной объясняющей переменной X используется несколько переменных X1, X2,..., Xk.

С целью дальнейшего анализа финансовых показателей деятельности ООО «Гранпласт» осуществлено построение модели множественной регрессии чистой прибыли (Y) компании от себестоимости (х2), валовой прибыли (х3), коммерческих расходов (х4), управленческих расходов (х5):

Y = 7,623209 – 0,034516 х2 + +0,90753 х3 +0,298681 х4 – 0,885068 х5.

Построенная модель имеет высокое качество, о чем свидетельствует коэффициент детерминации 0,9997, и критерий Фишера, равный 2916,1, свидетельствующий о статистической значимости уравнения регрессии и возможности его использования для построения прогноза чистой прибыли компании (рис. 3).

mat3.jpg

Рис. 3. Результаты регрессионного анализа множественной регрессии

Между чистой прибылью и себестоимость продукции и управленческими расходами имеет место обратная связь, о чем свидетельствуют отрицательные величины соответствующих коэффициентов регрессии. Оптимизация коммерческих и управленческих расходов может быть рассмотрена как способ повышения эффективности политики компании.

Для определения точечного прогноза чистой прибыли компании воспользуемся уравнением парной регрессии от валовой прибыли (х3), т.к. данный фактор по результатам регрессионного анализа является наиболее значимым (t-статистика = 18,697).

Прогноз валовой прибыли, используя уравнение линейного тренда, получен:

Х3=148,62·9+24,214=1361,794 (тысяч рублей).

Прогноз чистой прибыли ООО «Гранпласт»:

Y= –43,389+0,81041361,794= = 1103,5978–43,389=1060,21 (тысяч рублей).

По результатам исследования можно сформулировать следующие рекомендации компании для сохранения и повышения финансовой устойчивости:

– руководству необходимо осуществлять постоянный мониторинг ключевых показателей бизнеса с использованием современных информационных технологий и использовать результаты моделирования финансово-хозяйственной деятельности компании в планировании и управлении результатами бизнеса [8, 9, 11];

– разработать плановые мероприятия по увеличению прибыли, в частности, увеличение объема продаж продукции, улучшение качества продукции, снижение себестоимости продукции за счет более рационального использования материальных ресурсов, производственных мощностей и площадей, рабочей силы и рабочего времени;

– диверсификация производства, расширение рынка продаж;

– сокращение дебиторской задолженности за счет выбора надежных партнеров;

– мониторинг оборотных средств путем нормирования и контроля их величины и ряд других мероприятий.


Библиографическая ссылка

Алексеева Е.В., Гусарова О.М. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ // Международный студенческий научный вестник. – 2016. – № 4-4. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=16396 (дата обращения: 27.04.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674