Статистико-экономический анализ оборотных средств на примере ООО «Малопургинский

 

                                                                                                                                    

                                                                     

    В нашем случае:

    

     =(38994-10a₂)/5

    ((38994-10a₂)/5)*10+34a₂=76652

    14 =-1336;

     =-95,4

     =7798,8-2(-95,4)=7989,6;

    

    Значит, модель тренда (уравнение параболы) для определения тенденции будет  иметь следующий вид: .

    

    Рисунок 2 - Графическое изображение выравнивания стоимости оборотных средств по уравнению параболы

    По  данным уравнения параболы видно, что в период 2005-2007гг. стоимость оборотных средств в среднем возросла на 3650 тыс.руб., а в период 2007-2009 гг. на 2887 тыс.руб.

    Рассчитаем  коэффициент вариации, который покажет  степень устойчивости данного динамического ряда и соответственно возможность его прогнозирования. Если коэффициент вариации не превышает 0,25 %, следовательно  данный динамический ряд устойчив и его можно прогнозировать.

     тыс.руб.        тыс.руб.

     - так как коэффициент вариации  не превышает 25%, следовательно  данный динамический ряд устойчив, данные которого можно использовать для прогнозирования (точечный и интервальный прогноз).

    Точечный  прогноз:

    Для 2010г. -

    Интервальный  прогноз:

      

    Среднее квадратическое отклонение от тренда (ошибка аппроксимации):

     тыс.руб.

    Интервальный  прогноз:

    Для 2010г. -

      

    3.2. Факторный анализ.

    Индексный метод применяется в статистике для изучения динамики средних величин  и выявление факторов, влияющих на динамику средних. Эти задачи решаются с помощью системы взаимосвязанных индексов переменного, постоянного состава и структурных сдвигов.

    Индексом в статистике называют относительный показатель, характеризующий изменение величины какого-либо явления (простого или сложного, состоящего из соизмеримых или несоизмеримых элементов) во времени, пространстве или по сравнению с любым эталоном (нормативом, планом, прогнозом и т.д.).

    Система индексов переменного, постоянного  состава и структурных сдвигов  строится для изучения динамики среднего уровня цен, себестоимости, фондоотдачи, рентабельности, производительности труда, заработной платы и других вторичных признаков.

    Различают индивидуальные и общие индексы. Индивидуальными индексами называют показатели, характеризующие изменение отдельных величин сложного явления. Общими  индексами называют показатели, характеризующие изменение сложного явления, состоящего из непосредственно несоизмеримых величин (например, изменение объема продукции хозяйства за различные периоды в сравнении с объемом продукции другого хозяйства  и т.д.) .

    Агрегатные  индексы – основная форма индексов. В этих индексах числитель и знаменатель представляют собой агрегаты, соединения различных элементов сложного показателя, приведенных к сопоставимому виду. Для построения агрегатного индекса необходимы индексируемая величина(величина, изменение которой характеризуется данным индексом) и соизмеритель (вес)( величина, которая служит для соизмерения (взвешивания)). Индексный метод основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана, выражающих отношение фактического уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому, или по другому объекту). 

    В статистике принято проведение следующего факторного анализа: если результативный признак можно представить как произведение объемного и качественного факторов, то определяя влияние объемного фактора на изменение результативного показателя, качественный фактор фиксируют на уровне базисного периода. Если же определяется влияние качественного показателя, то объемный фактор фиксируется на уровне отчетного периода.

    Уровень эффективности использования оборотных  средств находит отражение в скорости их оборота или оборачиваемости. Это одна из важнейших характеристик устойчивости финансового состояния предприятия. Чем быстрее оборачиваемость, тем большая сумма материальных средств высвобождается для расширения объема производства.[1]

    1.Коэффициент  оборачиваемости (в оборотах) –  показывает величину стоимости  реализованной  продукции, полученную на 1 рубль оборотных средств.

    К_об.=В/О, где В – выручка или объем реализованной продукции; О – средний К_об.0=5498/5612=0,98

      К_об.1=7989/7765=1,03

    2. Коэффициент загрузки показывает  какую величину оборотных средств  необходимо иметь предприятию для производства и реализации продукции стоимостью в 1 руб.

    К_загр.=О/В

    К_загр0=5612/5498=1,02

    К_загр1=7765/7989=0,97

    3. Коэффициент оборачиваемости (в  днях) позволяет установить сколько  календарных дней требуется для того, чтобы оборотные средства совершили один оборот.

    К_об.=О×Д/В, где Д- продолжительность периода в календарных днях.

    К_об.0=5612×360/5498=367дней

    К_об.1=7765×360/7989=350дней

    Исследуем влияние изменения величины оборотных средств и объема реализованной продукции на изменение коэффициента загрузки, используя индексный метод.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Таблица 11- Индексный метод анализа оборотных средств

Структура оборотных средств	Базисный  период, 2007г.		Отчетный  период, 2008г.		Средний остаток оборотных средств, тыс.руб.
	Объем реализованной продукции, тыс.руб. В0	Коэффициент загрузки Кз0	Объем реализованной продукции, тыс.руб. В1	Коэффициент загрузки Кз1	2007г. О0	2008г. О1	услов-ные
Запасы	5498	1,18	5612	0,97	6395	5431	6622
Дебиторская задолженность	5498	0,28	5612	0,42	1572	2332	1571
Денежные средства	5498	0,004	5612	0,0003	22	2	22
Итого	5498	1,45	5612	1,38	7989	7765	8137

 

    1.Индекс  переменного состава характеризует  изменение коэффициента загрузки  под влиянием изменения величины  оборотных средств и реализованной продукции:

    J_кз^{пер. сост.} =((∑Кз₁×В₁)/∑В₁)/((∑Кз₀×В₀)/∑В₀)=1,38/1,45=0,95

    ∆Кз=1,38-1,45=-0,07 – это значит, что в 2009 г. по сравнению с 2008г. коэффициент загрузки уменьшился на 0,07, что говорит о более эффективном использовании оборотных средств.

    2. Индекс постоянного состава характеризует изменение среднего коэффициента загрузки под влиянием величины оборотных средств, необходимой для производства продукции стоимостью в 1 руб.

    J_кз^{пост. сост.} =((∑Кз₁×В₁)/∑В₁)/((∑Кз₀×В₁)/∑В₁)=1,38/1,45=0,95

    ∆Кз=1,38-1,45=-0,07

    3. Индекс структурных сдвигов показывает влияние на значение среднего коэффициента загрузки изменение объема реализованной продукции:

    J_кз^{стр. сдв.} =((∑Кз₀×В₁)/∑В₁)/((∑Кз₀×В₀)/∑В₀)=1,45/1,45=1

    ∆Кз=1,45-1,45=0

    Таким образом, можно сказать, что эффективность использования оборотных средств увеличилась и прослеживается положительная динамика, несмотря на то, что оборотных средств стало меньше.

    Анализ  динамики коэффициентов оборачиваемости  дополняется абсолютным показателем экономического эффекта, который получает предприятие за счет улучшения использования оборотных средств. Полученный эффект характеризуется суммой средств, высвободившихся из оборота в следствии ускорения оборачиваемости. Сумма высвободившихся оборотных средств равна:

    ∑В=(Кз₁-Кз₀)×В₁= (1,38-1,45)5612=392,8тыс.руб. 

    3.3 Корреляционно- регрессионный анализ.

    Задачи  корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей и оценке факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

    Задачи  регрессионного анализа – выбор  типа модели, установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчетных значений зависимой переменной.

    Наиболее  разработанной в теории статистики является методология так называемой парной корреляции, рассматривающая влияние вариации факторного признака Х на результативный признак У и представляющая собой однофакторный корреляционный и регрессионный анализ.

    Важнейшим этапом построения регрессионной модели является установление в анализе исходной информации математической функции. Сложность заключается в том, что из множества функций необходимо найти такую, которая лучше других выражает реально существующие связи между анализируемыми признаками. Выбор типа функции может опираться на теоретические знания об изучаемом явлении, опыт предыдущих аналогичных исследований или осуществляться эмпирически – перебором и оценкой функций разных типов и т.п.

    Как известно, явления общественной жизни  складываются под воздействием не одного, а целого ряда факторов, т.е эти явления многофакторны. Между факторами существуют сложные взаимосвязи, поэтому их влияние комплексное и его нельзя рассматривать как простую сумму изолированных влияний.

    Многофакторный  корреляционный и регрессионный  анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результативный показатель каждого из включенных в модель факторов при фиксированном положении остальных факторов, а также при любых возможных сочетаниях факторов с определенной степенью точности найти теоретическое значение этого показателя.[6]

    Таблица 12 - Исходная информация для проведения корреляционно-регрессионного анализа

период	Среднегодовая стоимость оборотных средств, млн.руб. (Y)	Объем реализованной продукции, млн.руб. (X)	у2	х2	ху	=6,2+0,32х
2005	7,4	3,9	54,8	15,2	28,9	7,4
2006	7,6	4,7	57,8	22,1	35,7	7,7
2007	8,2	5,5	67,2	30,3	45,1	7,9
2008	7,9	5,6	62,4	31,4	44,2	7,9
2009	7,8	5,7	60,8	32,5	44,5	8,0
итого	38,9	25,4	303	131,5	198,4	38,9
В среднем	7,8	5,1	60,6	26,3	39,7	7,8