Анализ хозяйственной деятельности ОС

      В данной методике анализа третий фактор находится как частное от деления среднечасовой выработки единицы оборудования, но на среднегодовую стоимость всей активной части основных фондов. В целях соблюдения единого подхода фондоотдачу активной части можно представить следующим образом:

    

                            ФО^а =  ВП/ Ф^а  =  Ч^е х  В^чк / Ф^а   = Ч^е  х Отд^к                                         (2.8) 

где  В^чк  - товарооборот (часовой); Отд^к - среднечасовая отдача работы действующего оборудования.

      В этом случае единый подход в расчетах будет соблюден: мы делим товарооборот(часовой) на среднегодовую стоимость всей активной части основных средств и получаем среднечасовую отдачу работы действующего оборудования (Отд^к).

      Факторы второго порядка доводятся до уровня первого путем умножения уровня их влияния на фактический удельный вес активной части основных средств в среднегодовой стоимости промышленно-производственных основных фондов. Структура факторов любого порядка рассчитана по отношению к изменению   результативного   показателя  (фондоотдачи промышленно-производственных основных средств).

          Расчет факторов изменения фондоотдачи  произведен в таблице 2.12. 

Таблица 2.12 -  Расчет факторов изменения фондоотдачи

              Примечание - Источник: собственная разработка  

          Наиболее существенное влияние на фондоотдачу оказало изменение отдачи активной части. Под воздействием этого фактора она уменьшилась на 0,169 р., или 138,52 %. Из факторов второго порядка на изменение фондоотдачи наибольшее влияние оказало изменение времени работы единицы оборудования и изменение среднечасовой отдачи работы единицы оборудования. Результативный показатель (фондоотдача промышленно-производственных основных фондов) соответственно увеличился на 0,020 р., или на 16,39 %.

      Расчет влияния промышленно – производственных основных фондов на товарооборот показал, что предприятие имеет резервы по увеличению объёма товарооборота, если добьется положительных результатов по таким показателям как:

      - изменение отдачи активной части  (38,52%);

      -изменение продолжительности работы единицы оборудования       (30,32%),

      -изменение среднечасовой отдачи работы единицы оборудования      (24,59%).

      Изменение данных показателей  позволило бы увеличить товарооборот на  59299928 тыс. руб.

      Структурно-логическая модель факторной системы фондоотдачи представлена на рис. 1.   
 
 
 
 
 

    

    

    

      

    

      
 
 

         

Рисунок 1 - Структурно-логическая модель факторной системы фондоотдачи

          Таким образом, можно сделать вывод, что основные средства являются важнейшим фактором торгового процесса. От их величины, состава и степени использования зависят экономические показатели деятельности ОАО «ЦУМ Минск» - объём товарооборота, производительность труда,  издержки обращения, прибыль. 
 

   

4. Разработка  рекомендаций по использованию  в анализе основных средств современных информационных технологий

 
 

     Применение    компьютерных    технологий    повышает     эффективность

аналитической  работы  финансовых  экспертов.  Это   достигается   за   счет сокращения сроков проведения анализа; более полного охвата влияния  факторов на  результаты   хозяйственной   деятельности;   замены   приближенных   или упрощенных  расчетов  точными  вычислениями;  постановки  и  решения   новых многомерных   задач   анализа,   практически   не   выполнимых   вручную   и традиционными методами.

     Компьютеры  становится неотъемлемой частью рабочего места экономиста, а его деятельность приобретает характер автоматизированного труда. В  связи  с этим автоматизация экономического анализа  на  базе  компьютеров  становится объективной необходимостью. Она обусловлена  ростом  значения  качественного информационного    обслуживания    процесса     управления     хозяйственной деятельностью,  бурным  развитием   технических   возможностей   современных компьютеров.

     Методика  экономического  анализа,   ориентированная   на   применение компьютеров, должна удовлетворять  требованиям  системности,  комплексности, оперативности, точности, прогрессивности,  динамичности.  Только  на  основе выполнения этих требований обеспечиваются  познание  состояний  управляемого объекта  и  тенденций  его  развития,  систематическое  и   целенаправленное повышение эффективности хозяйственной деятельности по результатам анализа [26. c. 126].

     Экономический анализ поднялся на новую ступень  в связи  с  применением для  обработки  экономической  информации  компьютеров.  Новые  возможности, открывшиеся   для   анализа,   обусловлены   исключительными   особенностями компьютеров –  низкая  стоимость,  высокая  производительность,  надежность, простота   обслуживания   и   эксплуатации,    гибкость    и    автономность использования, наличие развитого программного обеспечения, диалоговый  режим работы и др.

     В данной курсовой работе представлена программа «Лучший период». Цель программы – на основании цепных темпов роста анализируемых показателей выявить лучший период с точки зрения достигнутых результатов финансово-хозяйственной деятельности исследуемой организации. 

     В качестве периодов были взяты три последних года работы организации, на основании которых была составлена таблица 2.11.  

      Приложение  – Источник: собственная разработка 

     После составления таблицы, данные вносятся в программу «Лучший период», которая после выдает результаты расчетов (Приложение Г).

     По  результатам расчетов видно, что  за последние три года наилучшим  периодом ведения хозяйственной  деятельности  стал 2010год., на втором месте 2008 год., и на последнем месте 2009г.

     Далее была использована программа Microsoft Excel. В Microsoft Excel представлено большое число статистических, финансовых и инженерных функций. Некоторые из них являются встроенными, другие доступны только после установки пакета анализа - набора средств анализа данных, предназначенного для решения сложных статистических задач. Для анализа данных с помощью этих инструментов нужно указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет выполнен с помощью подходящей статистической макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон.

     В работе был проведен корреляционно-регрессионный анализ.

      Корреляционный  анализ – это метод установления связи и измерения её тесноты между наблюдениями, которые можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону [14. c. 38].

      Регрессионный анализ – это метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между исследуемыми признаками.

      Применение корреляционно-регрессионного анализа позволяет решить две задачи:

      - выявить и изучить тесноту связи между исследуемыми показателями, то есть устанавливается относительная степень зависимости результативного показателя от каждого фактора. Степень тесноты связи оценивают коэффициентами корреляции (R), изменяющимися от 0 до 1. Малое значение коэффициента свидетельствует о слабой связи, а значение, близкое по величине к 1, характеризует очень сильную связь и часто позволяет предположить о наличии функциональной причинно-следственной связи.

      - изучается характер связи, т.е. количественно измеряется действие одного или нескольких факторов на изменение результативного показателя. В результате по значению коэффициента регрессии (b) устанавливают, насколько изменяется величина результативного показателя при изменении факторного показателя на единицу.

      Корреляционно-регрессивный анализ проводился в Microsoft Excel, в состав которого входит набор средств анализа предназначенный для решения сложных статистических задач.

      Для выполнения расчетов в Microsoft Excel формируется таблица, содержащая исходные данные о факторных и результативном показателях.

      После ввода данных в инструмент анализа  «Корреляция», компьютер выдал следующие  данные представленные в Приложении Д. Исходя из исчисленных значений коэффициентов корреляции теснота взаимосвязи между показателями характеризуется следующим образом, таблица 2.13. 

Таблица 2.13 - Характеристика тесноты связи  между показателями