Формирование и управление оборотным капиталом предприятия

Расчетные значения получаются путем подстановки в модель фактических значений всех включенных в модель факторов (см. табл. 30).

Таблица 30

Вычисления по модели значения y

и значения остаточной компоненты ,

тыс. руб.

Наблюдение	Y расчетное	Отклонение
1	2	3	4	5	6
1	3028,93	395,07			156081,14
2	3591,83	32,17	-362,90	131693,60	1035,23
3	3998,22	-99,22	-131,40	17265,76	9845,46
4	4135,28	-193,28	-94,05	8845,83	37355,84
5	4297,01	-821,51	-628,23	394677,30	674878,79
6	4556,90	-199,40	622,11	387015,61	39762,07
7	4849,71	110,29	309,70	95912,55	12164,60
8	5296,09	70,91	-39,38	1550,70	5028,83
9	4134,09	381,41	310,49	96405,52	145471,03
10	5041,79	-392,79	-774,20	599381,76	154284,65
11	5268,30	484,20	876,99	769112,45	234449,37
12	5447,85	232,15	-252,05	63530,95	53891,88
Сумма	53646,00	0,00	-162,92	2565392,04	1524248,89

 

Независимость остатков проверяется с помощью критерия Дарбина-Уотсона. Вычислим для критерия Дарбина – Уотсона:

               (12)

где  d  -   критерий Дарбина-Уотсона;

         -  остаточная компонента.

В качестве табличных уровней при N=12, в двух объясняющих факторах при уровне значимости в 5 % возьмем величины  и

Так как, d попало в интервал от 1,36<1,6831<2,00, значит, модель уровня ряда остатков независима, автокорреляции нет, свойство независимости выполняется. Модель по этому критерию адекватна.

Для оценки качества модели множественной регрессии также вычисляют коэффициент детерминации (R-квадрат):

R2=0,7995

Он показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. Следовательно, около 79,95% вариации  зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.

Проверим значимость полученной модели по F-критерию Фишера: сравнивая Fфакт и Fкрит сделаем выводы:

Fфакт = 17,95; Fкрит = 3,80;

Так как Fфакт > Fкрит, то модель статистически значима, то есть   пригодна к использованию.

Для уравнения регрессии:

Y(t) = 0,757*X3  + 1,229*X4- 547,23

Коэффициент регрессии а1 = 0,757 показывает, что при увеличении суммы денежных средств, находящихся в распоряжении предприятия на 1 тыс. руб. оборотный капитал предприятия в среднем увеличится на 2,797 тыс. руб.

Коэффициент регрессии а2 = 1,229 показывает, что при увеличении запасов сырья на 1 тыс. руб. оборотный капитал предприятия в среднем увеличится на 1,229тыс. руб.

Проанализируем влияние факторов на зависимую переменную по модели (для каждого коэффициента регрессии вычислим коэффициент эластичности или Эn):

   (13)

   (14)

Полученные расчетные значения коэффициентов эластичности Э1 = 0,146 и Э2 =0,976 показывают, что при изменении на 1% факторов Х3 и Х4 – денежных средств и запасов соответственно, изменится результатный показатель (оборотный капитал) на 0,146% и 0,976% в среднем по выборке соответственно.

Очевидно, что сила влияния фактора Х4 (запасов) на оборотный капитал сильнее, чем денежных средств - фактора Х2.

Построенная корреляционно-регрессионная модель прогнозирования оборотного капитала может быть использована для формирования рекомендаций и мероприятий для нахождения оптимальной структуры оборотного капитала.

Для прогнозирования необходимо найти значения денежных средств и запасов для подстановки в регрессионную модель.

Составим прогноз по данным динамики факторов Х3 и Х4, используя «СТАТЭКСПЕРТ».

Таблица 31

Результаты расчета в «СТАТЭКСПЕРТ» для X3

Таблица кривых роста
Функция	Критерий	Эластич  ность
Y(t)=+314.076+84.206*t	38779,887	0,635
Y(t)=-148.932+282.638*t -15.264*t*t	8537,313	0,525
Y(t)= +319.854*exp(+0.133*t)	84065,008	0,867
Y(t)= +131.821+438.037*ln(t)	19598,154	0,460
Y(t)= (+133.108)*(+1.664)**t*(+0.972)**(t*t)	8968,992	0,000
Y(t)= -970.303-178.535*t+1227.607*sqr(t)	16716,625	0,405
Y(t)= t/(+0.004+0.001*t)	21674,654	0,544
Выбрана функция Y(t)=-148.932+282.638*t -15.264*t*t

 

Характеристики базы моделей
1	2	3	4	5
Модель	Адекват  ность	Точность	Качество
Y(t)=-148.932+282.638*t -15.264*t*t	92,931	29,010	44,990
Лучшая модель Y(t)=-148.932+282.638*t -15.264*t*t
Параметры моделей
Модель	a1	a2	a3
Y(t)=-148.932+282.638*t -15.264*t*t	-148,932	282,638	-15,264

 

 

Продолжение таблицы 31

1	2	3	4	5
Таблица остатков
номер	Факт	Расчет	Ошибка абс.	Ошибка относит.
1	219,000	118,443	100,557	45,917
2	274,000	355,289	-81,289	-29,668
3	530,000	561,607	-31,607	-5,964
4	716,000	737,398	-21,398	-2,989
5	881,000	882,660	-1,660	-0,188
6	997,000	997,395	-0,395	-0,040
7	1085,000	1081,602	3,398	0,313
8	1090,000	1135,280	-45,280	-4,154
9	1197,000	1158,431	38,569	3,222
10	1178,000	1151,053	26,947	2,287
11	1284,000	1113,148	170,852	13,306
12	886,000	1044,715	-158,715	-17,914
Период сезонности = 4
Характеристики остатков
Характеристика	Значение
Среднее значение	-0,002
Дисперсия	6402,985
Приведенная дисперсия	7683,582
Средний модуль остатков	56,722
Относительная ошибка	10,497
Критерий Дарбина-Уотсона	2,276
Коэффициент детерминации	0,993
F - значение ( n1 =   1, n2 =  10)	1331,332
Критерий адекватности	92,931
Критерий точности	29,010
Критерий качества	44,990
Уравнение значимо с вероятностью 0.95
Таблица прогнозов (p = 95%)
Упреждение	Прогноз	Нижняя  граница	Верхняя  граница
1	945,753	729,488	1162,019
2	816,264	524,115	1108,414

 

Таблица 32

Результаты расчета в «СТАТЭКСПЕРТ» для X4

Таблица кривых роста
Функция	Критерий	Эластич  ность
1	2	3
Y(t)=+2921.484+96.874*t	85003,047	0,177
Y(t)=+2890.680+110.077*t -1.016*t*t	94294,898	0,177
Y(t)= +2952.920*exp(+0.027*t)	85601,672	0,177
Y(t)= +2780.947+462.428*ln(t)	84821,953	0,127
Y(t)= (+2874.087)*(+1.040)**t*(+0.999)**(t*t)	95371,906	0,000

 

Продолжение таблицы 32

1	2	3
Y(t)= +2505.843+11.852*t+397.249*sqr(t)	91686,719	0,162
Y(t)= t/(+0.000+0.000*t)	127852,766	0,118
Выбрана функция Y(t)= +2780.947+462.428*ln(t)

 

Характеристики базы моделей
1	2	3	4	5
Модель	Адекват  ность	Точность	Качество
Y(t)= +2780.947+462.428*ln(t)	67,967	62,918	64,180
Лучшая модель Y(t)= +2780.947+462.428*ln(t)
Параметры моделей
Модель	a1	a2
Y(t)= +2780.947+462.428*ln(t)	2780,947	462,428
Таблица остатков
номер	Факт	Расчет	Ошибка абс.	Ошибка относит.
1	2774,000	2780,947	-6,947	-0,250
2	3198,000	3101,477	96,523	3,018
3	3371,000	3288,975	82,025	2,433
4	3368,000	3422,008	-54,008	-1,604
5	3398,000	3525,195	-127,195	-3,743
6	3538,000	3609,506	-71,506	-2,021
7	3722,000	3680,789	41,211	1,107
8	4082,000	3742,538	339,462	8,316
9	3071,000	3797,004	-726,004	-23,641
10	3821,000	3845,726	-24,726	-0,647
11	3940,000	3889,800	50,200	1,274
12	4331,000	3930,036	400,964	9,258
Период сезонности = 4
Характеристики остатков
Характеристика	Значение
Среднее значение	0,000
Дисперсия	70684,964
Приведенная дисперсия	84821,956
Средний модуль остатков	168,397
Относительная ошибка	4,776
Критерий Дарбина-Уотсона	2,234
Коэффициент детерминации	0,994
F - значение ( n1 =   1, n2 =  10)	1799,926
Критерий адекватности	67,967
Критерий точности	62,918
Критерий качества	64,180
Уравнение значимо с вероятностью 0.95
Таблица прогнозов (p = 95%)
Упреждение	Прогноз	Нижняя  граница	Верхняя  граница
1	3967,050	3667,784	4266,316
2	4001,320	3686,855	4315,785

Зависимость Y

Таблица прогнозов (p = 95%)
Упреждение	Прогноз	Нижняя граница	Верхняя граница
1	5029,419	4595,702	5463,137
2	5030,604	4243,867	5817,341

 

 

 

 

Рис. 10. Аппроксимация и прогноз факторов Х3 и Х4, полученные в «СТАТЭКСПЕРТЕ»

 

Результатом использования специального ППП стало получение прогнозных значений Х3 и Х4 и их интервальных прогнозов, теперь введем их в регрессионную модель и можно будет спрогнозировать значение оборотного капитала.

В следующем разделе выпускной работы на основе разработанных и экономически обоснованных в разделе 3.1. мероприятиях управлению оборотным капиталом, подкрепленных расчетом регрессионной модели, проведено прогнозирование размера оборотного капитала на 1 квартал 2010 года и построен прогноз показателей деловой активности.

 

 

3.3   Рекомендации по повышению эффективности использования оборотного капитала ООО «Макдоналдс»

 

Рассчитаем экономический эффект от внедрения рекомендаций по повышению эффективности использования оборотных активов, предложенных в разделе 3.1.

Предложенный экономический эффект базируется на внедрении схемы моделирования структуры оборотного капитала, ее главное отличие от существующих – то, что она включает расчет и планирование повышения эффективности использования оборотного капитала. Повышение эффективности использования предлагается оценивать при помощи коэффициентов оборачиваемости оборотных активов (любой коэффициент оборачиваемости например актива Х рассчитывается как отношение выручки от реализации на среднегодовую стоимость актива Х).

Эффект от внедрения первого мероприятия  «Проведение работы с поставщиками» составляет по мясным продуктам в месяц 2,50 тыс.руб., в год 30 тыс.руб.

Эффект от второго мероприятия «По оптимизации структуры оборотных активов» – качественный, поскольку усилится аналитическая работа по планированию оборотного капитала. Эффект проявится со временем.

По второму мероприятию предлагается расширить штатное расписание бухгалтерии ООО «Макдоналдс»  за счет включения дополнительной единицы – финансового менеджера.