7. Надлишок власних оборотних коштів (/ \ СОС) стор.3 - стор.6
+ 5458
- 153625
-148167
8. Надлишок власних і коротко-х джерел форм-ня запасів / \ ОІ
+ 7791
+ 361976
+354185
9. Двокомпонентний показник типу фінансової стійкості (S)
(1; 1)
(0; 1)
-
Наявність власних оборотних коштів на 01.04.00г. скоротилося у 13 разів (17535 / 1324 = 13,2), а загальна величина основних джерел виросла в 26 разів (516925/19858) тільки за рахунок короткострокових позикових коштів. Однак двокомпонентний показник характеризує фінансову ситуацію на 01.01.99г. ситуацію абсолютної стійкості, а на 01.01.00г. як нормальну, тобто гарантує платоспроможність.
1. Коофіцієнт забезпеченості власними засобами (Косс)
0,4
0,002
-0,4
> 0,1
2. Коефіцієнт забезпеченістю-ти матеріальних запасів власних коштів (КомЗЕТ)
1,5
0,01
-1,49
0,6-0,8
Продовження таблиці 9
1
2
3
4
5
3. Коефіцієнт маневреності власного капіталу (Км)
0,7
0,1
-0,6
>> 0,5
4.Коеффціент індексу постійного активу (Кп)
0,3
0,9
+0,6
-
5.Коеффіціент реальної вар-мости майна (Крсі)
0,2
0,2
-
> 0,5
6. Коефіцієнт автономії (Ка)
0,5
0,02
-0,48
>> 0,5
Перші 3 показника таблиці 9-це показники, що визначають стан оборотних коштів, 4 і 5 показники визначають стан основних засобів,
6 показник - це ступінь фінансової устойівості.
На 01.01.2000р. ступінь забезпеченості підприємства власними оборотними засобами зменшилася на 0,4 і склали всього 0,002. Це обясняется тим, що дуже великі виробничі запаси і рахунки до отримання і прекрашения цільового фінансування закупівлі зерна.
Коефіцієнт забезпеченості матеріальних запасів власних коштів (КомЗЕТ) показує в якій мірі матеріальні запаси покриті власними коштами. Як видно з таблиці на 01.01.2000р. цей коефіцієнт занадто малий, значить дуже низька ступінь покриття власними коштами і природно підприємство потребує залучення позикових коштів.
На 01.01.99г. ГУСП "Башхлебоптіцепром" мав дуже мобільними власними джерелами коштів, а значить і дуже хорошим фінансовим станом. Але на 01.01.2000р. цей показник впав до 0,1, але тим не менш він задовільний.
Як видно з таблиці коеффціент індексу постійного активу (Кп) на 01.01.2000р. виріс на 0,6, тобто збільшився вміст необоротних активів в джерелах власних коштів.
Рівень виробничого потенціалу за досліджуваний період залишився без змін і в нашому випадку є достатнім, так як в ГУСП "Башхлебоптіцепром" велику частку становить торгівля.
Коефіцієнт автономії (Ка) на 01.01.2000р. знизився з 0,5 до 0,02, значить і знизилася фінансова незалежність.
Як видно, відносні показники фінансової стійкості подверждается попередні висновки про те, що необхідно увелечение власного капіталу.
Наступним етапом аналізу буде аналіз валового прибутку. Загальним фінансовим результатом є валовий прібиль.Прібиль з одного боку залежить від якості роботи колективу, а з іншого є основним джерелом виробничого і соціального розвитку підприємства. Відтак його працівники зацікавлені в ефективному використанні ресурсів і зростання прибутку. Структура формування загального фінансового результату в умовах ринкової економіки представлена на схемі:
Рис.11 Схема формування прибутку.
Зміст прибутку від реалізації:
ПР = ВР-СР-КР-УР, (16)
де ВР-виручка від реалізації,
СР-собівартість реалізації,
КР-комерційні витрати,
УР-управлінські витрати.
Аналіз валового прибутку починається з дослідження її динаміки як за загально сумі, так і розрізі її складових елементів-так званий горизонтальний аналіз. Потім проводиться вертикальний аналіз, який виявляє структурні зміни у складі валового прибутку. Для оцінки рівня і динаміки показники валового прибутку складаємо таблицю.
Основним джерелом інформації для аналізу прибутку є форма № 2 "Звіт про прибутки і збитки". Крім того, використовується дані бухгалтерського обліку за рахунком 80 "Прибутки і збитки". Табліца10
Як видно з таблиці 10 підприємство досягло високих результатів господарської діяльності в 1999 році в порівнянні з 1998 роком, про що свідчить увелечение загальної суми прибутку на 6890 тис. Рублів, або на 2132,4%. Таке зростання прибутку став результатом увелечения в першу чергу інших позареалізаційних доходів і в других інших операційних доходів. А ось прибуток від реалізації скоротилася на 7042 тис.руб. або 818%, що відповідно скоротило суму валового прибутку. Якби не захоплення інших операційних витрат (558 тис.руб.), Позареалізаційних витрат (1723тис.руб.) Та збиток від реалізації 7042 тис.руб., То прибуток б за 1999 рік
була на 9323 тис.руб. більше.
Подальший аналіз прибутку від реалізації полягає в дослідженні факторів, що впливають на її обсяг. Для цього необхідно оцінити зміни:
-Відпускних цін на продукцію;
-Обсягу продукції;
-Структури реалізованої продукції;
-Сбестоімості продукції;
-Собівартості за рахунок структурних зрушень у складі продукції;
767 х (149000/17467-135009) = 767 х 1,002 = -768,5 тис.руб.
Таким чином значні зміни в структурі обсягів реалізації зменшили суму прибутку від реалізації на 769 тис.руб.
4) Зміна собівартості продукції: 175649-135009 = 40640 тис.руб.Увелеченіе собівартості на 40640тис.руб. веде до зменшення прибутку.
5) Ізмненіе собівартості за рахунок структурних зрушень у складі продукції: 39450 х 149000/47467-135009 = -11174,5 тис.руб.
Зменшення прибутку за рахунок зміни собівартості в результаті структурних зрушень у складі продукції
Табліца12
Оцінка прибутку від реалізації
Показники
1998р.
1999р.
Відхилення
(+; -)
Ставлення 1998г.к 1999р. %
1
2
3
4
5
1.Виручка (нетто) від реалізованої продукції
47467
197544
+150077
417
2.Себестоімость реалізованої продукції
39450
175649
+136199
445
3.Коммерческіе витрати
107
12631
+12524
11805
4.Управленческіе витрати
7143
15539
+8396
218
5.Прібиль від реалізації (стр.1-2-3-4)
767
-6275
-7042
-818
Як видно з таблиці 12 збиток від реалізації на 7042 тис.руб. обумовлений занадто великими витратами на комерційні витрати на 11805% (12524 тис. грн.), так як цей показник имееет найбільшу суму відхилення серед всіх показників. Тоді як всі інші показники збільшилися в менших пропорціях (415%, 445%, 218).
Отже, при значному скороченні комерційних витрат призведе до увелеченію прибутку. Табліца13
Результати розрахунків впливу прибутку від реалізації продуції
Показники
Сума
змін
1
2
Відхилення прибутку від реалізації продукції-всього,
-7042
У тому числі за рахунок:
-Увелечения комерційних витрат
+12524
-Зростання управлінських витрат
+8396
-Увелечения відпускних цін на продукцію
+48544
-Увелечения обсягу продукції
+1858
-Зміни в структурі продукції
-769
-Увелечения в собівартості продукції
-40640
-Зміни собівартості за рахунок структурних зрушень у складі продукції
-11174
-Порушення господарської дисципліни
25781
Як видно з таблиці 13 порушення господарської дисципліни вплинули негативно на обсяг прибутку склали 25871 тис. рублів. Це відбулося в результаті не ефективної цінової політики на 48544 тис.руб.Увеліченіе об'єму не рентабельної продукції на 1858 тис. руб. також зробило неблаготворно вплив на обсяг прибутку. Зате позитивно вплинуло зниження собівартості і принесло прибуток 40640 тис.руб. Як вишеуже було відзначено різке увелечение комерційних витрат скоротило прибуток на 12524 тис.руб.
Висновки:
1) ГУСП "Башхлебоптіцепром" має в своєму розпорядженні відносно нові основними засобами, що говорить про те, що підприємство технічно оснащене.
2) Підприємство відчуває значні проблеми неплатежів за реалізовану продукцію.Дополнітельний приплив коштів в основному пов'язаний з увелечение позикових коштів, а не за рахунок власного капіталу, так як припинилося цільове фінансування з бюджету на зерна.
Значну питому вагу у власному капіталі належить добавочному капіталу, що утворився за рахунок переоцінки.
3) Усі які грошові средсвам спрямовуються на сезонну закупівлю зерна.
У результаті уповільнений оборот коштів вкладених у запаси. Для погашення слід скоротити велечини запасів. Невиправдане зростання дебіторської заборгованості також уповільнює обіг грошових коштів і погіршує фінансовий результат.
4) увелечение обсягу прибутку в 1999 році відбулося за рахунок позареалізаційних доходів. При цьому збиток від реалізації через великих комерційних витрат зменшуючи розмір прибутку на 7042 тис.руб.
РОЗДІЛ 3.ПРОГНОЗ ОСНОВНИХ ПОКАЗНИКІВ ФІНАНСОВОГО СТАНУ ГУСП «БАШХЛЕБОПТІЦЕПРОМ» З ЗАСТОСУВАННЯМ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
3.1 Основні положення кореляційного та регресійного аналізу
Одним з інструментів економічного аналізу в даний час, є економіко-математичного моделювання.
Предметом економіко-математичного моделювання є вивчення реальних процесів соціально-економічного розвитку, їх узагальнення та подання у вигляді конкретних об'єктивно обумовлених оцінок.
Основною метою економіки є забезпечення суспільства предметами споживання. Економіка складається з елементів - господарських одиниць: підприємства, фірми, банки і так далі. Економіка є підсистемою системи більш високого рівня - природи і суспільства.
- Вироблення даних необхідних для прийняття управлінських рішень.
Будь-яке економічне дослідження завжди передбачає поєднання теорії (економічної моделі) та практики (статистичних даних). Теоретичні моделі використовуються для опису і пояснення процесів, що спостерігаються, а статистичні дані збираються з метою емпіричного побудови і обгрунтування моделі.
Математичні моделі, що використовуються в економіці, поділяються на класи за рядом ознак, що відносяться до особливостей модельованого об'єкта, мети моделювання і використовуваного інструментарію: моделі макро-і мікроекономічні, теоретичні та прикладні, оптимізаційні та рівноважні, статистичні та динамічні.
Макроекономічні моделі описують економіку як єдине ціле, пов'язуючи між собою укрупнені матеріальні та фінансові показники: ВНП, споживання, інвестиції, зайнятість і т.д. Мікроекономічні моделі описують взаємодію структурних і функціональних складових економіки, яку поведінку окремої такої складової в ринковому середовищі. Теоретичні моделі дозволяють вивчати загальні властивості економіки і її характерних елементів дедукцією висновків із формальних передумов. Прикладні моделі дають можливість оцінити параметри функціонування конкретного економічного об'єкта і сформулювати рекомендації для прийняття практичних рішень. Рівноважні моделі описують такі стани економіки, коли результуюча всіх сил, що прагнуть вивести її з цього стану, дорівнює нулю. У моделях статистичних описується стан економічного об'єкта в конкретний момент або період часу; динамічні моделі включають взаємозв'язки перемінних у часі.
В економічній діяльності досить часто потрібна не тільки отримати прогнозні оцінки досліджуваного показника, а й кількісно охарактеризувати ступінь впливу на нього інших факторів, а також можливі наслідки їх змін у майбутньому. Для вирішення цього завдання призначений апарат кореляційного і регресійного аналізу.
Результат досвіду можна охарактеризувати якісно і кількісно. Будь-яка якісна характеристика результату досвіду називається подією, будь-яка кількісна характеристика результату досвіду називається випадковою величиною. Випадкова величина - це така величина, яка в результаті досвіду може приймати різні значення, причому до досвіду не можливо передбачити, яке саме значення вона прийме.
Поняття залежності (незалежності) випадкових величин є одним з найважливіших понять в теорії ймовірностей. Оскільки наявність або відсутність залежності між випадковими величинами робить істотний вплив на метод дослідження. Ступінь тісноти змінюється в широких межах: від повної незалежності випадкових величин до дуже сильною, близької по суті до функціональної залежності.
Зв'язок між залежною змінною Y (i) і n незалежними чинниками можна охарактеризувати функцією регресії Y (i) = f (X1, X2, ......, Xm), яка показує, яким буде в середньому значення змінної Y, якщо змінні Х візьмуть конкретне значення. Ця обставина дозволяє застосовувати модель регресії не тільки для аналізу, але і для прогнозування.
Множинна кореляція і регресія визначають форму зв'язку змінних, виявляють тісноту їхні зв'язки і встановлюють вплив окремих факторів.
Основними етапами побудови регресійної моделі є:
- Побудова системи показників (факторів). Збір і попередній аналіз вихідних даних.
- Вибір виду моделі і чисельна оцінка її параметрів.
- Перевірка якості моделі
- Оцінка впливу окремих факторів на основі моделі
- Прогнозування на основі моделі регресії.
Розглянемо зміст цих етапів та їх реалізацію.
Побудова системи показників (факторів).
Інформаційною базою регресійного аналізу є багатомірні тимчасові ряди, кожен з яких відображає динаміку однієї змінної і повинен задовольняти вимогам статистичного апарату дослідження.
Для побудови системи показників використовується кореляційний аналіз. Основне завдання якого, полягає у виявленні зв'язку між випадковими змінними шляхом точкового й інтервальної оцінки парних (приватних) коефіцієнтів кореляції і детермінації.
Вибір факторів, що впливають на досліджуваний показник, проводиться перш за все виходячи з змістовного економічного аналізу. Для отримання надійних оцінок в модель не слід включати занадто багато факторів. Їх кількість не повинна перевищувати однієї третини обсягу наявних даних. Для визначення найбільш істотних факторів можуть бути використані коефіцієнти лінійної і множинної кореляції.
При проведенні кореляційного аналізу вся сукупність даних розглядається як безліч змінних (факторів), кожна з яких містить n-спостережень; х ik - i - е спостереження k - ої змінної.
Зв'язок між випадковими величинами X і Y в генеральній сукупності, що мають спільне нормальний розподіл, можна описати коефіцієнтами кореляції:
r = М ((X - m x) (Y - m y)) / s x s y, або r = К xy / s x s y, (17)
де r - коефіцієнт кореляції (або парний коефіцієнт кореляції) генеральної сукупності.
Оцінкою коефіцієнта кореляції r є вибіркове парний коефіцієнт кореляції:
N _ _
r = е (x i - x) (y i - y) / nS x S y, (18)
i = 1
де S x. S y - оцінки дисперсії;
x, y - Найкращі оцінки математичного очікування.
Парний коефіцієнт кореляції є показником тісноти зв'язку лише в разі лінійної залежності між змінними і володіє такими основними властивостями:
Властивість 1. Коефіцієнт кореляції приймає значення в інтервалі (-1, +1), або r xy <1. Значення коефіцієнтів парної кореляції лежить в інтервалі від -1 до +1. Його позитивне значення свідчить про прямий зв'язок, негативне - про зворотну, тобто коли зростає одна змінна, інша зменшується. Чим ближче його значення до 1, тим тісніше зв'язок.
Коефіцієнт множинної кореляції, який приймає значення від 0 до 1, більш універсальний: чим ближче його значення до 1, тим більшою мірою враховані фактори, що впливають на залежну змінну, тим більше точної може бути модель.
Властивість 2. Коефіцієнт кореляції не залежить від вибору початку відліку та одиниці виміру, тобто
р (a 1 X + b a 2 Y + b) = r xy , (19)
де a 1, a 2, b - постійні величини, причому a 1> 0, a 2> 0.
Випадкові величини X, Y можна зменшувати (збільшувати) в a раз, а також віднімати або додавати до значень X і Y одне і теж число b - це не призведе до зміни коефіцієнта кореляції r.
Властивість 3. При r = + -1 кореляційний зв'язок представляється лінійної функціональною залежністю. При цьому лінії регресії y по x та x по y збігаються.
Властивість 4. При r = 0 лінійна кореляційний зв'язок відсутній і паралельні осям координат.
Розглянуті показники в багатьох випадках не дають однозначної відповіді на питання про набір факторів. Тому в практичній роботі з використанням ПЕОМ частіше здійснюється відбір факторів безпосередньо в ході побудови моделі методом покрокової регресії. Суть методу полягає в послідовному включенні факторів. На першому кроці будується однофакторний модель з фактором, що мають максимальний коефіцієнт парної кореляції з результативною ознакою. Для кожної змінної регресії, за винятком тих, які вже включені в модель, розраховується величина С (j), що дорівнює відносного зменшення суми квадратів залежної змінної при включенні чинника в модель. Ця величина інтерпретується як частка залишилася дисперсії незалежної змінної, яку пояснює мінлива j. Нехай на черговому кроці k номер змінної, що має максимальне значення, відповідає j. Якщо С k менше заздалегідь заданої константи, що характеризує рівень відбору, то побудова моделі припиняється. В іншому випадку k-я мінлива вводиться в модель.
Після того, як за допомогою кореляційного аналізу виявлено статистичні значущі зв'язки між змінними та оцінено ступінь їх тісноти, переходять до математичного опису
Регресійної моделлю системи взаємопов'язаних ознак є таке рівняння регресії, яке включає основні фактори, що впливають на варіацію результативної ознаки, має високий (не нижче 0,5) коефіцієнтом детермінації і коефіцієнтом регресії, що інтерпретуються відповідно з теоретичним знанням про природу зв'язків у досліджуваній системі.
Основною задачею лінійного регресійного аналізу є встановлення форми зв'язку між змінними, а так само вибір найбільш інформативних аргументів X j; оцінювання невідомих значень параметрів a j рівняння зв'язку та аналіз його точності.
У регресійному аналізі вид рівняння вибирається виходячи з фізичної сутності досліджуваного явища і результатів спостережень. Найпростішийвипадок регресійного аналізу для лінійної залежності між залежною змінною Y і незалежної змінної Х виражається наступною залежністю:
Y = a 0 + a 1 X + e, (20)
де a 0 - постійна величина (або вільний член рівняння).
a 1 - коефіцієнт регресії, що визначає нахил лінії, вздовж якої розсіяні дані спостережень. Це показник, що характеризує процентна зміна зміною Y, при зміні значення X на одиницю. Якщо a 1> 0-змінні X та Y позитивно корельованості, якщо a 2 <0 - негативно корельованості;
e - незалежна ((М (e i e j) = 0, при i № j) нормально розподілена випадкова величина - залишок (перешкода) з нульовим математичним очікуванням (m e = 0) і постійної дисперсією (D e = s 2). Вона відображає той факт, що зміна Y буде недостатньо описуватися зміною X - присутні інші фактори, невраховані в даній моделі.
Параметри моделі оцінюються за методом найменших квадратів, який дає найкращі (ефективні) лінійні незміщені оцінки.
Якщо записати вираз для визначення коефіцієнтів регресії у матричній формі, то стає очевидним, що рішення задачі можливо лише тоді, коли стовпці і рядки матриці вихідних даних лінійно незалежні. Для економічних показників це умова виконується не завжди. Лінійна або близька до неї зв'язок між чинниками називається коллініарностью і призводить до лінійної залежності нормальних рівнянь, що робить обчислення параметрів або неможливим, або ускладнює змістовну інтерпретацію параметрів моделі. Щоб позбутися від коллініарності, в модель включають лише один з лінійно зв'язаних між собою факторів, причому той, який більшою мірою пов'язаний з залежною змінною.
Перевірка якості моделі
Якість моделі оцінюється стандартним для математичних моделей чином: щодо адекватності і точності. Розрахункові значення виходять шляхом підстановки в модель фактичних значень всіх включених факторів.
Крім розглянутих вище характеристик, доцільно використовувати кореляційне відношення (індекс кореляції), а також характеристики суттєвості моделі в цілому і її коефіцієнтів.
В якості характеристики тісноти зв'язку застосовується індекс кореляції (I yx) змінних Y по X.
I yx = 1 - (s e2 / s y2), (21)
де s e2 - це дисперсія параметра Х щодо функції регресії, тобто залишкова дисперсія, яка характеризує вплив на Y інших неврахованих факторів у моделі;
s y2 - повна дисперсія, вона вимірює вплив параметра X і Y.
З цього випливає, що 0 Ј I yx Ј 1. При цьому I yx = 0 означає повну відсутність кореляційного зв'язку між залежною змінною Y і пояснюватиме змінної Х. У той же час максимальне значення індексу кореляції (I yx = 1) відповідає наявності чисто функціонального зв'язку між змінними X і Y і, отже, можливість детермінованого відновлення значень залежної змінної Y по відповідним значенням пояснюватиме змінної X.
Даний коефіцієнт є універсальним, оскільки він відображає тісноту зв'язку і точність моделі, а також може використовуватися при будь-якій формі зв'язку змінних. При побудові однофакторний моделі та їх лінійної залежності він рівний коефіцієнту лінійної кореляції.
Коефіцієнт множинної кореляції (індекс кореляції), зведений у квадрат, називається коефіцієнтом детермінації. Він показує частку варіації результативного ознаки, що знаходиться під впливом чинників, що вивчаються, тобто визначає, яка частка варіації ознаки Y врахована в моделі і обумовлена впливом на нього факторів.
В якості міри точності застосовують незміщене оцінку дисперсії залишкової компоненти, яка визначається за формулою:
n _
S = S 2 / е (x i - x), (22)
i = 1
де S 2 - дисперсія залежної змінної Y.
n _ n
S 2 = е (y i - y i)2 / n-2 = е e i2 / n-2 (23)
i = 1 i = 1
Квадратний корінь з цієї величини (S) називається стандартною помилкою оцінки:
n _
S а1 = S 2 / е (x i - x), (24)
i = 1
Коефіцієнт а 1 є міра нахилу лінії регресії. Очевидно, чим більше розкид значень Y навколо лінії регресії, тим більше в середньому помилка у визначенні її нахилу. Крім того, чим більше число спостережень n, тим більша сума е (x i - x) 2 і тим, самим менше стандартна помилка оцінки а 1.
Перевірка значущості моделі регресії здійснюється за F-критерієм (критерій Фішера), розрахункове значення якого визначається за формулою:
F p = {Q 1 * (n - m)} / {Q 2 * (m-1)}, (25)
де m - число пояснюють (незалежних перемінних);
n - число спостережень;
Q 1 - сума квадратів, яка пояснюється регресією, тобто сума квадратів відхилень обумовлених впливом ознаки Х;
Q 2 - залишкова сума квадратів, що характеризує вплив неврахованих факторів.
За заданим рівнем значущості l і числу ступенів свободи k 1 = m-1 і k 2 = nm за таблицею F-розподілу знаходиться значення F табл і порівнюється з розрахунковим F p:
якщо F p> F табл, то нульова гіпотеза Н 0 відхиляється і рівняння регресії (модель) вважається значимим;
якщо F p <F табл, то немає підстави відкидати нульову гіпотезу Н 0.
Значимість коефіцієнтів регресії перевіряється за допомогою t-критерію, значення якого розраховується за формулою:
t = r / S r = r n-2 / 1 - r 2
де r - коефіцієнта рівняння регресії;
S r - середньоквадратичне відхилення r.
При заданому рівні значимості l і числі ступенів свободи k = N - m - 1 визначається табличне значення t - критерію і порівнюється з розрахунковим t p: - якщо t p> t pасч коефіцієнт регресії є значущим. В іншому випадку фактор, відповідний цьому коефіцієнту, слід виключити з моделі (при цьому її якість не погіршиться).
Оцінка впливу окремих факторів на основі моделі.
Коефіцієнти регресії є іменованими числами, вираженими в різних одиницях виміру. Тому важко, а іноді неможливо зіставити фактори Х за ступенем їх впливу на залежну змінну Y. Для усунення цього недоліку в практиці економічного аналізу використовуються наступні коефіцієнти:
коефіцієнт еластичності Е;
бета - коефіцієнт, b;
дельта - коефіцієнт, Δ. Коефіцієнт еластичності має вигляд: Е i = b i * x i / y (27)
де b i - коефіцієнт моделі при i-факторі; х i - середнє значення i - го чинника;
у - середнє значення залежної змінної.
Коефіцієнт еластичності i - фактора Х i говорить про те, що при відхиленні його величини від середнього значення х i на 1%, і при фіксованих на постійному рівні значеннях інших факторів, що входять в рівняння, яка пояснюється змінна Y відхилитися від свого середнього значення y на е i відсотків. Інакше, - зміна значення фактора Х i на 1% від його середньої величини х i, призводить до зміни значення що пояснюється змінної на е i відсотків від її середньої величини.
Бета - коефіцієнт має вигляд: b i = b i * S i / S y, (28)
де b i - коефіцієнт моделі при i-му факторі;
S i - оцінка середньоквадратичного відхилення i - го чинника;
S y - оцінка середньоквадратичного відхилення залежної змінної Y.
Бета-коефіцієнт при факторі X i визначає міру впливу його варіації на варіацію залежної змінної Y при фіксованій на одному рівні варіації інших незалежних чинників, що входять в рівняння регресії.
Зазначені коефіцієнти дозволяють проранжувати фактори за ступенем впливу факторів на залежну змінну.
Дельта-коефіцієнт має вигляд:
Δ i = r i b i / R 2, (29)
де b i - бета-коефіцієнт i - го чинника Х i;
r i - коефіцієнт парної кореляції i - го чинника Х i і залежною змінною Y;
R 2 - коефіцієнт множинної детермінації.
Дельта-коефіцієнт дозволяє оцінити частку внеску кожної незалежної змінної Х i в сумарний вплив всіх факторів.
При коректно проведеному аналізі значення Δ - коефіцієнтів позитивні, то є всі коефіцієнти регресії мають той же знак, що і відповідні парні коефіцієнти кореляції. Але у випадках сильної корельованості факторів деякі дельта-коефіцієнти можуть бути негативними внаслідок того, що відповідний коефіцієнт регресії має знак, протилежний знаку парного коефіцієнта кореляції.
Регресійні моделі можуть бути використані для прогнозування можливих очікуваних значень змінної. При це перенесення закономірності зв'язку, виміряної в досліджуваній сукупності в статиці на динаміку, не є коректним і вимагає перевірки умов допустимості такого перенесення (екстраполяції).
Обмеженням прогнозування на підставі регресійної моделі служить умова стабільності чи малої мінливості інших факторів і умов досліджуваного процесу, не пов'язаних з ними.
Прогнозоване значення змінної Y виходить при підстановці в рівняння регресії: ŷ n + k = a 0 + a 1 x n +1
очікуваної величини фактора Х. Даний прогноз називається точковим. Виникає обмеження при виборі очікуваної величини Х: не можна підставляти значення незалежної змінної x n + k, що значно відрізняється від входять до досліджуваної вибірки, за якою обчислено рівняння регресії.
Імовірність реалізації точкового прогнозу практично дорівнює нулю. Тому розраховується середня помилка прогнозу або довірчий інтервал з досить великою надійністю.
Середня помилка лінії регресії у генеральній сукупності при значенні фактора x n + k обчислюється для лінії регресії за формулою:
_ N _
m Ŷk = St табл 1 / n + (x n + k - x) 2 / е (x i - x) 2, (31)
i = 1
де t табл - табличне значення t - статистики з рівнем значущості l і ступенем свободи (n - 2);
S - стандартна помилка залежної змінної.
Межі довірчого інтервалу обчислюються, відповідно, як:
нижня межа - U H(k) = ŷ n + k - m yk;
верхня межа - U B(k) = ŷ n + k + m ŷ k.
Середня помилка прогнозу для індивідуального значення залежної зміною Y від лінії регресії обчислюється за формулою:
__ N _
m ŷ (xk) = St табл 1 +1 / n + (x n + k - x) 2 / е (x i - x) 2 (32)
i = 1
Критерієм прогнозних якостей оціненої регресійної моделі може служити відносна помилка прогнозу:
__
V = S / y, (33)
де S - стандартна помилка залежної змінної;
y - середнє значення фактичних даних залежної змінної.
Якщо величина V мала і відсутня автокорреляция залишків (тобто систематичність відхилень залежної змінної від лінії регресії), то прогнозні якості моделі високі. Автокорреляция залишків перевіряється за допомогою критерію Дарбіна - Уотсона, що розраховується за формулою:
n n
d p = е (E i - e i-1)2 / е e i2, (34)
i = 1 i = 1
і порівнюється з табличними значеннями d 1 і d 2, визначеними по таблиці з рівнем значущості l і числом ступенів свободи k = n: при d р> d 2, то кореляція відсутня.
Якщо побудована регресійна модель адекватна і прогнозні оцінки факторів досить надійні, то з обраної користувачем ймовірністю можна стверджувати, що при збереженні сформованих закономірностей розвитку прогнозована величина потрапить в інтервал, утворений нижньою і верхньою межами.
У кореляційної матриці дається критичне значення коефіцієнта кореляції на рівні 90% при двох ступенях свободи:
рівень 90% - це надійність одержуваних результатів, вона задається дослідником;
два ступені свободи - це кількість досліджуваних одночасно параметрів.
Всі коефіцієнти кореляції, табличні значення яких, менше критичного значення коефіцієнта кореляції (+ 0,2920), приймається рівним нулю, тобто кореляційний зв'язок між змінними є не значущою. Якісна оцінка коефіцієнтів кореляції здійснюється на основі шкали Чеддока.
Проаналізуємо силу зв'язку залежної змінної Y з незалежними перемінними Х i.
Метою даного дослідження є побудова «кращою» моделі для визначення впливу складових витрат на зміну виручки від реалізації товару на зміну прибутку, а також для прогнозу прибутку на наступні 3 етапи, а саме на 3 місяці.
Для проведення дослідження необхідні вихідні дані. У цьому завданню аналізу піддаються 7 складових витрат, з метою виявлення їх впливу на виручку від реалізації товару.
Для проведення дослідження з виявлення впливу складових витрат на виручку використовувалися дані бухгалтерського обліку (журнал-ордер №, головна книга) ГУСП, представлені в таблиці «Статистика даних по ГУСП« Башхлебоптіцепрому »(див. додаток № 5). В якості вихідних даних необхідних для проведення дослідження вибираємо статті витрат обігу по 44 рахунку, найбільш значущі для розрахунку даного показника з економічної точки зору (див. додаток 5).
Таблиця з вихідними даними складається із стовпців і рядків. За стовпцями відбивається часовий інтервал. Як періоду дослідження беремо період по місяцях з липня 1998 року по березень 2000 року. Цей часовий інтервал дозволяє прогнозувати з достатньою кількістю точок необхідним для одержання адекватної моделі з достатнім ступенем точності. За рядками відображаються досліджувані змінні: Y - залежна змінна, в нашому прикладі це показник випучкі; Х - незалежні змінні, а саме це:
Х 1 - заробітна плата;
Х 2 - аммортизацию основних засобів;
Х 3 - паливно-мастильні матеріали;
Х 4 - послуги охорони
Х 5 - електро-енергія
Х 6 - ремонтні роботи
Х 7 - запчастини
Всі числові дані представлені у тисячах рублів.
Перш, ніж побудувати модель, необхідно провести попередню обробку даних, яка включає в себе отримання кореляційної матриці (див. додаток 6).
Кореляційна сволок є квадратна матриця парних коефіцієнтів кореляції. Нумерація змінних відповідає додатку 5. Наприклад, показник 1 - це Y, показник 2 - це Х 1 і так далі.
Для проведення дослідження взято складові витрат обігу, а саме: заробітна плата, амортизація основних засобів, ПММ, охорона, електро-енергія, ремонтні роботи, запчастини для автомашин за звітний період.
В якості тимчасового інтервалу для дослідження взято період з липня 1998 року по березень 2000 року., Тобто після кризовий період, коли відбулися великі зміни в економіці країни, які потягли за собою зміни в економіці та фінансах підприємств. Для дослідження даний період був узятий для того, щоб не було помилок і «стрибків» у результатах, а також тому, що даний період має достатню кількість точок для отримання адекватної моделі.
Для проведення дослідження складових виручки від реалізації товару на прибуток застосовувалися кореляційний та регресійний аналіз. Виконання розрахунків проводилося з використанням стандартного програмного продукту «СтатЕксперт. Дослідження проводилося в 2 етапи:
Перш ніж побудувати модель необхідно провести попередню обробку даних, яка включає в себе отримання кореляційної матриці вихідних даних, використовуючи коефіцієнти парної кореляції. Результати розрахунків представлені у додатку 6.
Дана таблиця є кореляційна матриця, де по рядках і стовпцях представлені досліджувані параметри, позначені як показники 1,2,3, ... .11, нумерація яких відповідає порядку параметрів, поданих у таблиці, тобто показник - 1 є виручка, показник 2 - заробітна плата, ...., показник 8 - запчастини.
У кореляційної матриці дається критичне значення на рівні 90% при 2-х ступенях свободи рівний 0,2920. Це означає, що надійність одержуваних результатів у дослідженні становить 90%, а два ступені свободи - це кількість досліджуваних одночасно параметрів. Критичне значення рівне + 0,2920 використовується для аналізу таблиці. Коефіцієнти кореляції, що знаходяться в таблиці, значення яких нижче 0,2920 (r ij <ri крит.) Приймаються за величину рівна нулю, тобто кореляційний зв'язок між змінними вважається не значущою або відсутній.
На підставі нерівності r ij <ri Крит. кореляційний взаємозв'язок відсутній між наступними незалежними змінними (хi) з залежними змінними (У-виручка). У регресійному аналізі дані показники не враховуються.
Оцінка коефіцієнтів кореляції здійснювалася на основі шкали Чеддока:
Таблиця 14
Шкала Чеддока
№ п / п
Критичне значення коефіцієнта
Показник зв'язку
1
0,1 - 0,3
слабка кореляційний зв'язок
Таблиця 14
1
2
3
2
0,3 - 0,5
помірна кореляційний зв'язок
3
0,5 - 0,7
помітна кореляційний зв'язок
4
0,7 - 0,9
високий кореляційний зв'язок
5
0,9 - 1,0
дуже високий кореляційний зв'язок
На підставі шкали Чеддока і даних Додатка 6 можна сказати про силу зв'язку:
Між залежною змінною з незалежними, а саме між виручкою і заробітною платою, виручкою і амортизацією основних засобів, зв'язок слабка, а між виручкою і ПММ, виручкою і ремонтом зв'язок помірна.
Між незалежними змінними, а саме між амортизацією основних засобів і ПММ зв'язок вельми висока, між заробітною платою та амортизацією основних засобів, заробітною платою і ПММ, заробітною платою і електро-енергією, електро-енергією та амортизацією основних засобів, ПММ і електро-енергією висока і т.д.
Слід сказати, що зв'язок між залежною змінною з незалежною показує на скільки сильно впливає на виручку різні витрати обігу, а зв'язок між незалежними змінними має бути відсутня, так як її наявність негативно позначається на аналізі. Якщо випадкові величини пов'язані негативною кореляцією, це означає, що при зростанні однієї випадкової величини, інша має тенденцію в середньому спадати.
Таким чином, можна зробити висновок, що для побудови регресійної моделі:
використовуються всі вибрані спочатку змінні;
вплив незалежних змінних на фінансовий результат значимо.
Регресійний аналіз з прогнозом:
Для побудови регресійної моделі використовується метод покрокової регресії, описаний у п.3.1.
У результаті використання методу покрокової регресії був відкинутий 1 фактор і залишилися в таблиці наступні незалежні змінні: Х1, Х2, Х3, Х5, Х6, Х7. Таким чином, регресійна модель буде мати вигляд:
Ці показники найбільш оптимальні, вони не корелюють один з одним і в сукупності утворюють найкращу модель Рівняння (32) означає, що сума виручки на 1 руб. витрат по заробітній платі в середньому по сукупності зменшилася на 2,434 руб. при збільшенні заробітної плати на 1 руб.; зменшилася в середньому на 97,989 руб. при зростанні амортизації основних засобів на 1 руб. і зменшилася на 42,431 руб. при зростанні електро-енергії і зменшилася на 63,342 руб. при збільшенні витрат на запчастини.
На підставі коефіцієнтів регресії b i важко зіставити фактори Х за ступенем їх впливу на залежну змінну У. Для цього використовуються такі коефіцієнти:
коефіцієнт еластичності, Е;
бета-коефіцієнт, В;
дельта-коефіцієнт, D;
За допомогою приватних коефіцієнтів еластичності, а також бета-коефіцієнтів можна ранжувати чинники за ступенем їх впливу на залежну змінну, зіставити їх між собою по величині цього впливу. Оцінити частку впливу фактора у сумарному впливі всіх факторів на що пояснюється змінну У можна за допомогою дельта-коефіцієнт.
Оцінка коефіцієнтів еластичності незалежних змінних Х1, Х2, Х3, Х5, Х6, Х7 дозволяє зробити висновок, що найбільший вплив на зміну значень виручки надають витрати від амортизації основних засобів: при збільшенні амортизації основних засобів на 1% від середнього значення, виручка зменшиться на 0,471 % від свого середнього значення. При збільшенні заробітної плати на 1% від середнього значення, виручка зменшиться на 0,211% від свого значення. При збільшенні електро-енергії на 1% від свого значення виручка зменшиться на 0,186% і при збільшенні запчастин на 1% виручка зменшиться на 0,199%, що підтверджує виконаний раніше аналіз рівняння.
Шість факторів, включені в рівняння регресії, пояснюють 100% варіації рівня виручки (дельта-коефіцієнт), якщо розглядати 7 складових витрат як генеральну сукупність. Найбільші зміни варіації виручки походить від амортизації основних (-0,609%), а найменші зміни від ПММ (0,295).
Таким чином, амортизація основних засобів надає на зменшення виручки підприємства найбільший вплив.
Аналіз якості регресійної моделі здійснюється за залишковою компоненті, яка визначається за формулою:
^
e = U i - Y i, (33)
де e - i-е значення залишкової компоненти
Y i - i-е фактичне значення виручки
Yi - i-е значення виручки, розрахованої за допомогою моделі.
Середнє значення залишкової компоненти дорівнює -0,005. Критерій Дарбіна-Уотсона (d розр.) Служить для перевірки незалежностей рівнів. Розрахункове значення критерію Дарбіна-Уотсона (d розр.) = 1,698. При порівнянні даного значення з табличним показником ми бачимо:
d1 табл. (А = 0,05, р = 7, n = 17) = 0,90
d2 табл. (А = 0,05, р = 7, n = 17) = 1,71
Перетворимо d розр. : D розр .= 4 - 1,698 = 2,302, тобто d розр. > D 2 табл.
Отже, автокорреляция рівнів залишкового компонента відсутня і залишкова компонента розподілена за нормальним законом розподілу.
Модель адекватна реальному процесу зміни прибутку в залежності від збільшення заробітної плати (Х1), амортизації основних засобів (Х2), ПММ (Х3), електро-енергія (Х5), ремонт (Х6), запчастини (Х7). Про це свідчить високий показник критерію адекватності, що дорівнює 89,495%.
Коефіцієнт детермінації показує на скільки включені в модель змінні впливають на зміну прибуток. У нашому випадку, критерій детермінації дорівнює 86,7%. Це означає, що змінні Х1, Х2, Х3, Х5, Х6, Х7 включені в модель практично на 86,7% описують зміну. Даний факт підтверджується критерієм Фішера (F-значення). F-значення (n1 = 6, n2 = 14) дорівнює 143,285. Це розрахункове значення. Табличне ж значення дорівнює 8,74. Так як Fрасч. > F табл., То значення коефіцієнта детермінації значимо.
Таким чином, отримана в результаті розрахунків модель адекватна.
Критерій якості складає лише 22,374%. Це свідчить про низьку якість оцінок.
У результаті проведеного вище аналізу можна сказати, що рівняння (32) значимо з імовірністю 0,95 і може бути застосована для отримання прогнозу прибутку.
Прогнозні значення виручки на найближчі 3 місяці (квітень-травень-червень 2000 р.) представлені у графіку. Для наочного уявлення зміни виручки були і опису цієї зміни за допомогою моделі, а також прогнозні значення виручки Додатку 9 представлені на малюнку.
Аналізуючи дані малюнка, ми бачимо, що в квітні 1999 року, відбулося зниження виручки, коли виросли заробітна плата, амортизація основних засобів в 2 рази. У грудні 1999 року сума виручки зросла і досягла найбільшого зростання, але в січні 2000 року знизився до мінімуму. Проте, в лютому 2000 року показник виручки знову став зростати. Прогнозне значення прибутку на найближчі 3 місяці (квітень - червень 2000р.) Знижується. У квітні 2000 року очікується зниження прибутку з +21772 до 1535,496 руб. (Або на 7,05%). У травні 2000 року порівняно з квітнем 2000р. показник виручки зменшиться на 324,07% (-4976,136 / 1535,496 * 100). А в червні очікується збільшення показника виручки з -4976,136 до 10896,939 руб. або на 218,98%.
Таким чином, на підставі проведених досліджень можна зробити наступні висновки:
Кореляційний зв'язок залежної змінної У (виручка) з незалежними змінними Хi змінюється від помірної (Х3 - ПММ, Х6-ремонт) до слабкої (Х1-заробітна плата, Х2-амортизація основних засобів). У той же час варто сказати, що зв'язок між незалежними змінними має бути відсутня, так як її наявність негативно позначається на аналізі. Якщо випадкові величини пов'язані негативною кореляцією, це означає, що при зростанні однієї випадкової величини, інша має тенденцію в середньому спадати.
Взаємний вплив незалежних змінних не значимо, тобто мультіколленіарность відсутня.
У результаті розрахунків отримано регресійну модель залежності виручки від заробітної плати, амортизації основних засобів, ПММ, електро -
Модель має середню якість і може з імовірністю 0,95 застосована для прогнозування значень прибутку.
Включені в модель регресії змінні Х1 (заробітна плата), Х2 (амортизація основних засобів), Х3 (ПММ), Х5 (електро-енергія), Х6 (ремонт), Х7 (запчастини) на 89,495% описують зміни виручки. Найбільший вплив на зміну виручки надає амортизація основних засобів (на підставі аналізу дельта-коефіцієнта).
Прогноз прибутку передбачає його подальше зниження.
ГЛАВА 4.ЗАХОДИ ЩОДО ПОЛІПШЕННЯ ФІНАНСОВИХ РЕЗУЛЬТАТІВ ДІЯЛЬНОСТІ ГУСП «БАХЛЕБОПТІЦЕПРОМ"
4.1.Розробка заходів щодо поліпшення фінансових результатів
Прибуток - це частина чистого доходу, який безпосередньо отримують суб'єкти хзяйствованія після реалізації продукції. Тільки після продажу продукції чистий дохід приймає форму прибутку. Кількісно вона являє собою різницю між чистим виторгом (після сплати податків на додану вартість, акцизного податку й інших відрахувань з вирчкі у бюджетні та позабюджетні фонди) і повною собівартістю реалізованої продукції. Виходить, чим більше підприємство реалізує рентабельної продукції, тим більше підлозі прибутку, тим краще його фінансовий стан. Тому фінансові результати слід вивчати в тісному зв'язку з використанням і реалізацією продукції.
Обсяг реалізації й розмір прибутку, рівень рентабельності залежать від виробничої, постачальницької, маркетингової та фінансової діяльності підприємства, інакше кажучи, ці показники характеризують усі сторони господарювання. Основні з них можна виділити:
статистичнийконтроль за виконанням планів реалізації продукції й одержанням прибутку;
визначення впливу як об'єктивних, так суб'єктивних факторів на фінансові результати;
виявлення резервів збільшення суми прибутку і рентабельності;
оцінка роботи підприємства по використанню можливостей збільшення прибутку та рентабельності;
розробка заходів щодо використання виявлених резервів.
Під ворой розділі в третьому параграфі при аналізі фінансових результатів був виявлений збиток від реалізації на 01.01.2000р. Як з'ясувалося при подальшому аналізі збиток був викликаний порушеннями господарської дисципліни на 25781 тис.руб. це відбулося в результаті не еффектіной цінової політики (збиток склав 48544 тис. грн.), збільшення обсягу продажів не рентабельної продукції (збиток склав 1858 тис. грн.). зниження собівартості принесло прибуток 40640 тис.руб. тому я в якості заходи по збільшенню прибутку на ГУСП «Башхлебоптіцепром» пропоную ввести щомісячний факторний аналіз торгових структурних підрозділів. Для цього треба в обов'язки торгового відділу включити: щомісяця подавати начальнику торгового відділу факторний аналіз прибутку від реалізації продукції і розрахунок впливу різних факторів першого рівня на зміну суми прибутку від реалізації продукції.
У сучасних умовах підприємство має можливість організовувати управлінський облік по міжнародній системі, основним принципом якого є наявність роздільного обліку змінних і постійних витрат за видами виробів.
Основне значення такої системи полягає у високому ступені інтеграції обліку, аналізу та прийняття управлінських рішень, що в підсумку дозволяє гнучко й оперативно приймати рішення по нормалізації фінансового стану підприємства.
Прибуток від реалізації продукції в цілому по підприємству залежить від чотирьох факторів першого рівня співпідпорядкованості:
- Обсягу реалізації продукції;
її структури;
собівартості рівня средньореалізаціоних цін.
Обсяг реалізації продукції може здійснювати позитивний і негативний вплив на суму прибутку. Збільшення обсягу продажів рентабельної продукції приводить до пропорційного збільшення прибутку. Якщо ж продукція є збитковою, то при збільшенні обсягу реалізації відбувається зменшення обсягу суми прибутку.
Структура товарної прибутку може здійснювати як позитивний, так і негативний вплив на суму прибутку. Якщо збільшиться частка більш рентабельних видів продукції в загальному обсязі її реалізації, то сума прибутку зросте і, навпаки, при збільшенні удельноговеса низькорентабельною або збитковою продукції загальна сума прибутку зменшиться.
Собівартість продукції і прибутку знаходяться в обернено пропорційній залежності: зниження собівартості призводить до відповідного зростання суми прибутку, і навпаки.
Зміни рівня средньореалізаціоних цін і величина прібилінаходятся в прямо пропорційній залежності: при збільшення рівня цін сума прибутку зростає, і навпаки.
Резерви збільшення суми прибутку визначаються за кожним видом товарної продукції. Основними їх джерелами є збільшення обсягу реалізації продукції, зниження її собівартості, підвищення якості товарної продукції, реалізація її наболее вигідних ринках збуту і т.д.
Розглянемо методику аналізу прибутку, грунтуючись на категорії маржинального доходу.
Маржинальний доход являє собою суумму прибутку і постійних витрат. Суть цієї категорії у тому. Що повне погашення всіх постійних витрат передбачає списання їх повної суми на поточні результати діяльності підприємства і прирівнюється до одного з напрямків розподілу прибутку. У формалізванном вигляді маржінильний дохід Dm можна представити двома основними формулами:
Dm = P + Zc; (34)
Dm = Q - Zv, (35)
де Р - прибуток;
Zc - постійні витрати;
Zv - змінні рсходуется;
Q - виручка від продажів.
Приступаючи до аналізу впливу на прибуток окремих факторів, перетворимо формулу (4.1.) Наступним чином:
Р = Dm - Zc. (36)
В аналітичних розрахунках прибутку від продажів часто використовують показники виручки від продажів і питомої ваги маржинального доходу у виручці від продажів замість показника загальної суми маржинального доходу. Ці три показники взаємопов'язані:
Dy + Dm / Q, (37)
де Dy - питома вага маржинального доходу у виручці отпродаж.
Якщо виходячи з цієї формули виразити суму маржинального доходу, як
Dm = Q х Dy (38)
І перетворити формулу (36), то отримаємо таку формулу визначення прибутку від продажів:
P = Q х Dy - Zc. (39) Формула (38) використовується тоді. Коли доводиться вважати загальний прибуток від продажів при випуску одного виду продукції і від продажів підприємством декількох видів продукції. Якщо відомі питомі ваги маржинального доходу у виручці від продажу по кожному виду продукції та співвідношення виручки від продажу кожного виду продукції в загальній сумі виручки від продажів, то тоді Dy для загальної суми виручки від продажів розраховується як середньозважена величина.
В аналітичних розрахунках використовують ще одну модифікацію формули визначення прибутку від продажів, коли відомими величинами є кількість проданого в натуральних еденицах і ставки мардінального доходу в ціні за одиницю продукції. маржинальний прибуток можна представити як:
Dm = gx Dc, (40)
де g - кількість проданого в натуральних еденицах;
Dc - ставка маржинального доходу в ціні за одиницю продукції.
Звідси формула (36) може бути записана наступним чином:
P = gx Dc - Zc. (41)
4.2.Економічна еффетівность пропонуємо заходів
Ця у якості прикладу підприємство ГУСП «Башхлебоптіцепром». Візьмемо в якості досліджуваних показників чотири види товарів які реалізовуються в роздрібних магазинах (структурні підрозділи ГУСП «Башхлебоптіцепрома»): м'ясо курей, ковбасні вироби качине м'ясо, тушковане м'ясо. Розрахунок відобразимо в таблиці 15:
Виручка від продажів фактично склала 250 тис.руб. . а пропонована виручка 300 тис.руб. постійні витрати плановані при фактичній реалізації не змінилися і сотава 60 тис.руб.
Визначимо прибуток від продажів фактичну виходячи з формули (38). попередньо расчитаем питомі ваги маржинального доходу у відпускній ціні за виріб для кожного виду продукції.
Вигляд виробів Алгоритм розрахунку Результат
М'ясо курей (32 - 19) / 32 0,41
Ковбасні вироби (70 - 39) / 70 0,44
Тушонка (20 - 10) / 20 0,5
Середня питома вага маржинального доходу у виручці для всього обсягу продажів дорівнює 0,427 = (0,41 х 55 + 0,44 х 40 + 0,5 х 5) / 100
Підставивши отримані результати в формулу (38). визначимо прибуток від продажів є фактично: 250 х 0,427 - 60 = 46,75 тис.руб.
Аналогічно визначаємо пропоновану прибуток від продажів. питомі ваги маржинального доходу в ціні за виріб для кожного виду проданої продукії складуть:
Вигляд виробів Алгоритм розрахунку Результат
Ковбасні вироби (70 - 390 / 70 0,44
М'ясо качок (24 - 13) / 34 0,62
Тушонка (20 - 10) / 20 0,5
Середня питома вага маржинального доходу Dy для всього обсягу продажів дорівнює: 0,542 = (0,44 х 30 = 0,62 х 50 + 0,5 х 20) / 100. Пропонована прибуток від продажів при незмінених цінах і постійних витратах:
300 х 0,542 - 60 = 102,6 тис.руб.
Порівняти пропоновані прибуток з фактичної показує підвищенні її на 56 тис.руб. (103 - 47).
Визначимо вплив на збільшення прибутку кількості проданого і його структури. Використовуючи формулу (37). За рахунок збільшення кількості проданих виробів, безумовно, зросте абсолютна сума прибутку. І це дозволяє вважати, що при постійній структурі проданого не буде змінюватися середня питома вага маржинального доходу у виручці від продажу. Сума приросту маржинального доходу при збільшенні виручки від продажів склала:
(300-250) х 0,427 = 21,4 тис.руб.
Знаючи, що вище точки критичного обсягу продажів і маржинальний дохід і прибуток від продажів при збільшенні обсягу продажів збільшуються на одну і ту ж суму можна вважати, що за рахунок увелечения кількості проданого прибуток збільшився також на 21,4 тис.руб.
Структурні зрушення в обсязі продажів приводять до зміни середньої питомої ваги маржинального доходу як у бік увелечения. Так і в бік зменшення. У нашому прикладі спостерігається приріст абсолютної суми маржинального доходу:
(0,542-0,427) х 300 = 34,5 тис.руб.
На таку ж велечини зросла і прибуток від продажів за рахунок зміни структури проданого.
Перевіримо, як відповідає вплив обох факторів загальному зміни прибутку:
21,4 +34,5 = 55,9 тис.руб.
При виборі варіантів структури продажів вирішується питання про встановлення цін по кожному виду продукції. При цьому до уваги приймається ринковий попит, ціни, за якими аналогічні товари продають конкуренти, загальна сума постійних витрат складається для даних умов продажу. У залежності від цілого ряду причин ціни на фактично продану продукцію можуть відхилятися від планового як у бік увелечения, так і у бік зменшення, що в свою чергу оказиват вплив на суму прибутку від продажів.
Припустимо, що 8% загального обсягу продажів тушонки було продано за завищеною ціною - по 15 рублів за штуку.Соответственно збільшилася б загальна сума передбачуваної виручки від продажу і склало б 360тис.руб. Щоб визначити вплив цього увелечения ціни, додатково расчитаем питома вага моржінального доходу в ціні за 1 штуку тушонки проданої за завищеною ціною: (15-10): 15 = 0,3, і, використовуючи результати Попередні розрахунків визначимо середній Dy для нового обсягу продажів ( при завищеній ціні):
Прибуток від продажів при запропонованому обсязі виручки, фактичних завищених цінах і сокрашеніі рівня постійних витрат дорівнює:
Р = 360х0, 566 - 60 = 143,76 тис.руб.
Щоб з'ясувати, як повлеяло увелечение ціни за чай на прибуток від продажів зіставимо два рівні передбачуваного прибутку: один з урахуванням увелечения ціни, а інший-при умові того, що ціни перебували на рівні, передбаченому в плані: 143,76 - 102,6 = 41 , 16 тис.руб.
Ще одна змінна розглянутої нами формули (38) постійні витрати котрой також впливають на суму прибутку від продажів. Постійні витрати незмінні лише услони і в окремих випадках їх фактичний рівень може відхилятися від планового. Збільшення постійних витрат знижує суму прибутку від прожаж, і навпаки, зменшення постійних витрат збільшує прибуток. У моєму прикладі припустимо, що сума постійних витрат збільшилася на 7000рублей, що в такій же мірі зменшило суму прибутку. Постійні витрати з урахуванням увелечения складуть 60 +7 = 67 тис.руб.
Расчитаем остаточну суму прибутку від продажу з урахуванням змін всіх вище апріведенних факторів (кількість і структури проданого рівня цін і рівня постійних витрат:
Розглянемо прозошедшіе зміни. Як видно з таблиці прибуток збільшився на 90тис.руб. З них за рахунок увелечения ціни на тушонку на 41 тис.руб., За рахунок включення нового виду продукції (качок) увелечение прибутку склало 21,4 тис.руб., За рахунок увелечения о'ема прдажу прибуток виріс на 34,5 тис.руб. І навіть з-за увелечения постійних витрат на 7 тис.руб. приріст прибутку гарантований.
У слідстві проведеного факторного аналізу можна зробити висновок, що своєчасне введення щомісячного факторного аналізу на підприємстві дозволило б підняти прибуток від реалізації до максимуму і уникнути отримання збитків з кожного вкладеного на закупівлю товару рубля. І таким чином вкладати гроші на закупівлю рентабельної продукції, тобто тієї від якої більше прибутку. А для зниження питомої ваги нерентабельного товару нодо шукати шляхи зниження її собівартості (шукати Поставшик для закупівлі такого ж товару, але з більш низькими відпускними цінами.
ВИСНОВОК
У виконаній роботі були розглянуті основні положення щодо формування та розподілу прибутку предпріятія.Дано поняття прибутку, розкрито принципи лежать в основі фінансового результату як в російському обліку, так і в міжнародній практиці. Особливу увагу приділено розгляду та характеристиці нормативних документів, що визначають порядок організації та ведення бухгалтерського обліку та звітності фінансових результатів.
На прикладі Державного унітарного підприємства проведений аналтз фінансових результатів стану. Дана коротка економічна характеристика ГУСП «Башхлебоптіцепром» в часності умови господарювання підприємства із Статуту ГУСП «Башхлебоптіцепром». На підставі яких законів і фінансових результатів.
Розглянуто положення облікової політики. Які безпосередньо впливаютьна формування фінансового результату: порядок нарахування зносу основних засобів і нематеріальних активів; погашення стоімостімалоценних і швидкозношуваних предметів; система обліку виробничих запасів (сировини, матеріалів і МШП); облік витрат; періоди визначення фінансових результатів в залежності від призначення структурного підрозділу ГУСП «Башхлебоптіцепром »; облік витрат, оцінка незавершеного виробництва і готової продукції; облік формування кінцевого результату; використання прибутку; складання бухгалтерської звітності.
Аналіз діяльності ГУСП «Башхлебоптіцепром» зроблено на основі даних бухгалтерських балансів (додаток 1 і 3) і звітів про фінансові результати (додаток 2 і 4) з 01.10.98г. по 01.04.2000г. Н першому етапі було зроблено перетворення балансів стандартної форми в укрупнену (агреговану) форму, представлену в таблиці 2. На його основі зроблено розрахунок структури балансу, поданий у таблиці 3. За даними цих таблиць бал проведений аналіз структури активів і пасивів балансу. На малюнках 6,7,8,9 у вигляді діаграм, наочно видно зміни розмірів і структури активів і пасивів балансу. Тут можна побачити, що за аналізований період лбщая вартість майна підприємства збільшилась в 21 разів. Тут же зроблений аналіз зношеності основних засобів, внаслідок якої я з'ясувала, що ГУСП «Башхлебоптіцепром» пасполагает відносно новими основними засобами і використовує свої фінансові можливості на оновлення основних засобів. Так само я з'ясувала, що за рахунок зміни величини чистого оборотного капіталу (рисунок 10), що через припинення цільового фінансування з бюджету стався різкий спад цієї величини.
Наступним етапом був аналіз ліквідності ГУСП «Башхлебоптіцепром». В результаті якого з'ясувалося, що на аналізованому підприємстві не вистачає грошових коштів для погашення найбільш термінових зобов'язань (рахунки до оплати, по заробітній платі). Тобто для погашення короткострокових боргів слід залучити повільно реалізовані активи (виробничі запаси, готова продукція ...). Також з розрахунку чистого прибутку видно, що на підприємстві досить чистих активів. Далі я визначила степеньфінансовой стійкості ГУСП, яка дозволила зробити висновок, що в ГУСП «Башхлебоптіцепром» необхідно збільшення власного капіталу.
Другий етап аналізу діяльності ГУСП «Башхлебоптіцепром» - це аналіз валового прибутку. Який був розпочатий з дослідження динаміки валового прибутку, так званий горизонтальний аналіз. Потім був зроблений вертикальний аналіз, який виявляє структурні зміни валової прібилі.Дальше йде аналіз прибутку від реалзаціі, який полягає в дослідженні факторів, що впливають на її обсяг. Для цього я оцінила зміни за допомогою факторного аналізу прибутку від реалізації (таблиця 11) і з результатів факторного аналізу виявила результати розрахунків впливу прбилі від реалізації (таблиця 13), з яких видно порушення господарської дисципліни в сумі 25871 тис.рублей. Це відбулося в результаті не ефективної цінової політики, з-за збільшення обсягу не рентабельної продукції. Різке збільшення комерційних витрат скоротило прибуток на 12524 тис.руб.
Як видно з зробленого аналізу, ГУСП «Башхлебоптіцепром» випробовує значні проблемми неплатежів за реалізовану продукцію. Додатковий приплив коштів в основному пов'язаний зі збільшенням позикових срдств, а не за рахунок власного капіталу. Основна причина цього - брак цільового фінансування з бюджету. Значну питому вагу у власному капіталі належить добавочному капіталу, образовавщегося за рахунок переоцінки. Уповільнений оборот коштів вкладених в запаси і невиправдане зростання дебіторської заборгованості погіршують фінансовий результат.
Таким чином у другому розділі виявлені недоліки та запропоновано заходи щодо поліпшення фінансового результату.
За допомогою економіко-математичних методів проіведен прогноз виручки від реалізації, вплив на неї основних статей витрат обігу. Побудовано математичну модель.
Тому що при аналізі діяльності ГУСП «Башхлебоптіцепром» (у другому розділі) бал виявлений збиток від реалізації на 01.01.2000р. я запропонувала введення щомісячного факторного аналізу прибутку від реалізації. І вважаю, що в сучасних умовах підприємство має можливість організовувати управлінський облік по міжнародній системі, основним принципом якого є наявність роздільного обліку змінних і постійних витрат за видами виробів. Своєчасне введення такого аналізу на підприємстві дозволило б підняти прибуток від реалізації до максимуму і уникнути отримання убатков з кожного вкладеного на закупівлю товару рубля. Доцільність даної пропозиції підтверджена розрахунком економічної ефективності.
Всі наведені в роботі розрахунки і аналізи проілюстрірованни графічно, а також зображені у вигляді діаграм.
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
Податковий кодекс Російської Федерації.
Положення про склад витрат по виробництву і реалізації продукції (робіт, послуг), що включаються до собівартості продукції (робіт, послуг), та про порядок формування фінансових результатів, що враховуються при оподаткуванні прибутку "(Затверджено постановою Уряду РФ № 552 від 05 серпня 1992 року) .
Становище ведення бухгалтерського обліку та бухгалтерської звітності в РФ № 34 від 29.07.1998 року.