Оценка экономического потенциала фирмы

     Производственный  потенциал предприятия, с позиций  используемой методики, не ограничивается производственной и материальной составляющими. Обязательной к исследованию является кадровая ситуация предприятия и изучение факторов, влияющих на кадровый потенциал фирмы.

     На  основании данных таблицы 18, рассчитаем значения необходимых показателей.

Таблица 18 - Факторы, влияющие на кадровый потенциал предприятия

 

     На  предприятии отмечается достаточно интенсивное расширение кадрового состава. Так, число приступивших к работе сотрудников за 2010 год в 3,5 раза превышает число работников, покинувших ООО «СК Оника», что говорит о высокой степени обеспеченности предприятия трудовыми ресурсами. При это коэффициент текучести кадров составил всего 5,6%. Основной причиной увольнения является смена места работы.  При этом 75,4 % сотрудников проработали на предприятии в течение всего года, что говорит о высокой степени постоянства кадрового состава.

     При исследовании факторов, влияющих на кадровый потенциал предприятия, было выявлено несколько проблем.

     Во-первых, отношение фактической выработки к плановой составляет всего 0,982. Следовательно, 0,018%  потенциальной выработки остаются нереализованными.

     Происходит  это опять же по причине значительного  количества внутрисменных простоев и потерь эффективного рабочего времени. При ликвидации простоев ввиду задержки доставки материалов, означенной выше, эта проблема может быть устранена.

     Во-вторых, наблюдается очевидная нехватка квалифицированного персонала в автотранспортном цехе, что негативно сказывается на среднечасовой общей выработке, ведет к увеличению себестоимости продукции и снижению фондоотдачи строительной техники, используемой в цехе.

     Данные  о квалификации, опыте работы и выработке специального шоферского состава представлены в Таблице 19.

Таблица 19 - Данные о среднечасовой выработке и квалификации сотрудников транспортного цеха.

 

     Для того, чтобы выявить зависимость  между размером среднечасовой выработки, наличием образования и опытом работы, проведем корреляционный анализ  с использованием парной линейной регрессии.

1.Определим коэффициент ковариации между массивами, используя оператор «КОВАР» табличного процессора Excel. Получим:

Часовая выработка/опыт работы/образование: коэффициент ковариации равен 0,63, что говорит о наличии прямой связи между исследуемыми факторами.

2. Определим коэффициент корреляции для определения силы связи между массивами с помощью оператора «КОРЕЛ»

Часовая выработка/опыт работы: коэффициент корреляции равен 0,85, что говорит о наличии тесной связи между явлениями.

Часовая выработка/образование: коэффициент корреляции равен 0,53, что говорит о наличии средней связи между явлениями.

С помощью  оператора «Регрессия» получим  формулу, определяющую зависимость между выработкой, опытом работы и образованием:

     Y = 0,044X₁+0,191X₂ + ε     (17)

Значения  полученных коэффициентов, говорят о том, что при прочих равных условиях изменение опыта работы на 1% приведет к изменению выработки на 4,4%. А факт наличия специального образования увеличивает среднечасовую выработку примерно на 19%.

3. Проведем оценку достоверности модели: 

При выводе итогов оператора «Регрессия» были получены следующие данные:

P-Значение:

X1:0,003706972

X2: 0,009913246

Очевидно, что значение вероятности принятия нулевой гипотезы не превышает рекомендуемого значения в 0,05 ни в одном из случаев, что говорит о 100% правильности принятия гипотезы о существовании связи и степени её силы.

Значение  критерия Фишера (Значимость F) составляет 0,000336968, что ешё раз  подтверждает наличие и степень связи между массивами. При этом значение коэффициента детерминации (R-квадрат) составляет 0,951394631, что говорит о высоком качестве получившейся модели.

  Следовательно,  полученные коэффициенты могут  считаться реальными, с учетом доли вероятности случайных факторов ε.

  По всей вероятности, возможно рассчитать экономический эффект от повышения степени квалификации кадров, что и будет произведено в главе 3 данного курсового проекта.

     Таким образом, был проведен анализ факторов, влияющих на производственный потенциал фирмы, в том числе на его кадровую и материальную составляющие. Не стоит также забывать о важности эффективного использования финансовых ресурсов предприятия, ведь одним из важных факторов, оказывающим влияние на эффективность деятельности предприятия, является его финансовый потенциал.

     Для начала определим значения показателей факторов влияния на финансовый потенциал предприятия.

Предварительно  представим необходимые для расчета  показателей данные, взятые из Бухгалтерского Баланса и Отчёта о прибыли и убытках в таблице 20.

Таблица 20 - Данные о финансовом состоянии ООО «СК Оника» на 01.01. 2011 г.

 

     На  основании данных, приведенных выше, произведем расчет показателей значения факторов, определяющих финансовый потенциал фирмы и представим их в таблице 21.

Таблица 21 - Показатели факторов влияния на финансовый потенциал предприятия

     Коэффициент финансовой независимости характеризует  зависимость фирмы от внешних  займов. Чем ниже значение коэффициента, тем больше займов у компании, тем выше риск неплатежеспособности. Полученное низкое значение коэффициента говорит о высоком риске возникновения на предприятии дефицита денежных средство. Это объясняется особенностями отрасли, в частности, сложностью с возвратом дебиторской задолженности и длительном цикле оборачиваемости средств.

     Согласно  с международной (и российской) практикой, значения коэффициента ликвидности должны находиться в пределах от единицы до двух (иногда до трех). Нижняя граница обусловлена тем, что оборотных средств должно быть по меньшей мере достаточно для погашения краткосрочных обязательств, иначе компания окажется под угрозой банкротства. Данный показатель для исследуемого предприятия находится в рекомендуемых пределах, что говорит о финансовой стабильности компании.

     Из  анализа показателей следует, что  при экстренной необходимости только 18,5 краткосрочных заёмных обязательств может быть немедленно погашена из имеющихся наличных средств. Такое значение коэффициента чуть ниже принятой в мировом менеджменте нормы в 20-50 %, но отклонение незначительно и его можно объяснить значительным числом обязательств, ввиду получения заёмных средств для модернизации оборудования.

     При этом коэффициент срочной ликвидности достаточно велик, на 31% превышает принятую норму ограничения в 1 пункт, что можно объяснить ростом дебиторской задолженности в анализируемом периоде.

     На  один рубль текущих обязательств компании приходится 0,758 рубля текущих активов, что говорит о явной нехватке собственных свободных средство финансирования, но в основном краткосрочные обязательства погашаются в основном за счёт текущих активов, а не за счёт долговременных займов или продажи доли имущества. Такое значение коэффициент объясняется значительной дебиторской задолженностью и просрочкой платежей по выполненным контрактам.

     Опять же, ввиду специфики деятельности, предприятие зачастую вынуждено работать за счет собственных средств и провести объективный анализ его деятельности на определенную дату бывает просто невозможно – предприятие работает в убыток, поскольку сроки возврата дебиторской задолженности иногда достигают просто колоссальных размеров.  Сумма, списанная в  убыток невозвратных долгов неплатежеспособных дебиторов за исследуемый период составила 4869 тысяч рублей. Неопределенность сроков возврата дебиторской задолженности, высокая потребность в собственных наличных средствах негативно сказываются на финансовом состоянии предприятия, мешая реализовать его экономический потенциал.