Основы методологии изучения эффективности финансов предприятия

Цель анализа состоит не только в том, чтобы установить и оценить финансовое состояние предприятия, но и в том, чтобы постоянно проводить работу, направленную на его улучшение. Анализ финансового состояния предприятия показывает, по каким направлениям надо вести эту работу; даёт возможность выявить наиболее важные аспекты и наиболее слабые позиции в финансовом состоянии предприятия. В соответствии с этим результаты анализа дают ответ на вопрос, каковы важнейшие способы улучшения финансового состояния предприятия в конкретный период его деятельности. Немаловажным является своевременное устранение недостатков в финансовой деятельности и нахождение резервов улучшения финансового состояния предприятия и его платёжеспособности. для оценки устойчивости финансового состояния предприятия используется целая система показателей, характеризующих изменения: структуры капитала предприятия по его размещению к источникам образования; эффективности и интенсивности его использования; платёжеспособности и кредитоспособности предприятия; запаса его финансовой устойчивости.

Основной целью финансового анализа является получение небольшого числа ключевых (наиболее информативных) параметров, дающих объективную и точную картину финансового состояния предприятия, его прибылей и убытков; изменений в структуре активов и пассивов, в расчётах с дебиторами и кредиторами. При этом аналитика и управляющего может интересовать как текущее финансовое состояние предприятия, так и его проекция на ближайшую или более отдалённую перспективу, то есть ожидаемые параметры финансового состояния.

В целях данного анализа под финансовым оздоровлением будем понимать совокупность мероприятий, направленных на решение финансовых проблем предприятия, повышение платёжеспособности, улучшение финансовой устойчивости, эффективности деятельности.

Выявление количественных соотношений в виде регрессии и сравнение действительных (наблюдаемых) величин с величинами, полученными путём подстановки в уравнения регрессии значений объясняющих переменных, дают возможность лучше понять природу исследуемого явления. А это, в свою очередь, позволяет воздействовать на выявленные факторы, вмешиваться в экономический процесс в целях получения нужных результатов.

Множественный корреляционно-регрессионный анализ финансовой устойчивости был проведён по данным предприятия ОАО «Кк». В качестве результативного показателя (У) была принята чистая прибыль.

Прибыль – это важнейший показатель эффективности и результативности предприятия. Она является главной целью деятельности предприятия и необходима для дальнейшего его развития.

В качестве показателей-факторов, потенциально влияющих на значение прибыли, использованы ключевые финансовые величины. Среди них нами выделены: Х1 – выручка от реализации, Х2–– всего затраты на реализованную продукцию, Х3 – текущий налог на прибыль, Х4 – прибыль от продаж, Х5 – основные средства, Х6 – готовая продукция и товары, Х7 – денежные средства, Х8 – прочие оборотные активы, Х9 – кредиторская задолженнность.

Проведение многомерных статистических исследований, в частности регрессионного анализа, невозможно без массовых наблюдений. В связи с этим в результате обработки годовых отчётов ОАО «Кк» был сформирован исходный массив для анализа информации (табл.2.1).

 

Y	X1	X2	X3	Х4
755231	4815415	3670104	290451	1145311
-148299	4431726	4205569	42279	226157
62805	5011211	4656324	27097	354887
236880	5694583	4990248	138590	704335
576453	6768274	5767941	252492	1000333
692385	7437270	6446503	246706	990767
2876791	9764217	7091113	624763	2673104
1639463	10562959	8086628	634560	2476331
X5	Х6	Х7	Х8	Х9
2238021	205343	169212	222698	323097
2295258	318485	28968	286709	529718
2157195	129960	2122	350589	891381
2155582	132843	9685	238464	790995
2070236	113017	21482	228077	490029
2157388	92722	134761	215566	720204
2272718	116377	1965773	165094	337017
2445180	279499	583971	447657	428276

 

Таблица 2.1 – Исходная информация

 

Наиболее простой формой зависимости и достаточно строго обоснованной для случая совместного нормального распределения является линейная, то есть зависимость вида.

 

                         у=  а0 +а1х1+ а2х2+…+ архр                                     (2.1)

 

Следует определить, все ли переменные нужно включать в уравнение, или есть переменные, которые существенно не влияют на величину Ун их нецелесообразно включать в уравнение (1).

Для решения этого была рассчитана таблица, составленная из коэффициентов парной корреляции для всех 9 факторов.

Для отбора значимых факторов в уравнение регрессии воспользуемся следующей формулой:

 

                                  ryxi  ≥ rxixj;  ryxj  ≥ rxixj;                                          (2.2)

 

На основании данных, полученных в таблице, можно сделать вывод, что связь факторов Х1 Х2, Х3, Х4, Х7, Х9 с фактором У существенная (коэффициенты корреляции были равны соответственно 0,85; 0,72; 0,93; 0,96; 0,93; 0,62).

Из данной модели исключаются факторы X1, Х2, Х3, Х5, Х6, Х8 , X9 поскольку не выполняются неравенства системы (2.2).

Таким образом, уравнение регрессии приобрело вид:

 

                                                 у=  а0 +а1х4+ а2х7                                             (2.3)

 

После предварительного отбора факторов на основе парных и частных коэффициентов корреляции была произведена оценка параметров а0, а1, а2 по методу наименьших квадратов. Была получена система линейных уравнений; решение такой системы осуществлялось методом Гаусса. Уравнение регрессии приобрело вид:

 

                         У = -149972,4+0,6355187Х4+0,6544871Х7                   (2.4)

 

Для определения тесноты связи между фактором У и совокупностью факторов Х4, Х7 был применён коэффициент множественной корреляции К.

Коэффициент изменяется в интервале от 0 до 1. Если R = 0, то нет линейной корреляционной связи между У и Х4, X Если R = 1, то существует функциональная связь. В нашем случае R = 0,99, что говорит о наличии функциональной связи. Обычно интерпретируется не сам коэффициент корреляции R, а его квадрат R2, который называется коэффициентом множественной (общей) детерминации. Он показывает, какая часть общей дисперсии объясняется за счёт вариации линейной комбинации аргументов Х4 , Х7 при данных значениях коэффициентов регрессии. В нашем случае R2 = 0,984029, то есть 98% вари ации результативного признака объясняется факторами, включёнными в уравнение регрессии, а 1,59707% – прочими факторами, которыемы не включили в модель.

Найденные значения коэффициентов эластичности показывают, что увеличение прибыли от продаж на 1% приведёт к увеличению чистой прибыли в среднем на 0,91%. Увеличение денежных средств на 1% приведёт в среднем к увеличению чистой прибыли на 0,27% .

Интерпретация уравнения регрессии будет следующей. За рассматриваемый период в ОАО «Кк» при увеличении прибыли от продаж на единицу от своего среднего уровня чистая прибыль увеличится в среднем на 0,6355187 единиц; при увеличении денежных средств на единицу от своего среднего уровня результативный показатель увеличится в среднем на 0,6544871 единиц. Коэффициент «R2 = 0,98» показывает, что 98% вариации результативного признака объясняется включёнными в модель факторами (прибылью от продаж и денежными средствами). Таким образом, руководству ОАО «Кк» необходимо обратить внимание на данные факторные признаки, поскольку управление ими способно оказать значительное влияние на величину чистой прибыли.

—♦—ряд по исходным данным

ряд по уравнению регрессии

 

Рисунок 2.1 – Динамика изменения чистой прибыли по уравнению регрессии

 

В ходе корреляционно-регрессионного анализа мы выяснили, что существенно значимыми являются прибыль от продаж и денежные средства. Эти факторы были включены в регрессионную модель. В ходе проведения анализа получены следующие результаты: увеличение прибыли от продаж на 1% приведёт к увеличению чистой прибыли в среднем на 0,91%; увеличение денежных средств на 1% приведёт к увеличению чистой прибыли в среднем на 0,27%; при увеличении прибыли от продаж на единицу от своего среднего уровня чистая прибыль увеличится на 0,6355 единиц в сред нем; при увеличении денежных средств на единицу от своего среднего уровня чистая прибыль увеличится на 0,6545 единиц в среднем.

Одна из важнейших целей моделирования заключается в прогнозировании поведения исследуемого объекта. Любое серьёзное решение, в особенности связанное с вложением денег; требует прогноза, предвидения развития экономической ситуации. В настоящее время разработано много методов прогнозирования, которые с той или иной степенью надёжности предсказывают будущие события.

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

В ходе контрольной работы было определено, что стабильная финансовая устойчивость предприятия непосредственно зависит от эффективности управления финансами предприятия. Выявлены основные факторы, влияющие на эффективность финансов предприятия:

– Внутренние факторы (зависят от организации работы на предприятии);

– Внешние факторы (неподвластны воле предприятия);

Факторы, влияющие на финансы предприятия, нельзя рассматривать отдельно. Они взаимосвязаны как внутри групп, так и между группами.

Выпадение хотя бы одного из них может привести к неправильным выводам относительно деятельности организации.

Финансовое состояние характеризуют многие показатели, но наиболее широко для анализа финансового состояния используются финансовые коэффициенты. Это относительные показатели финансового состояния предприятия, которые выражают отношения одних абсолютных финансовых показателей к другим. Существует множество различных коэффициентов, их отбор определяется задачами анализа.

Во второй части контрольной работы были раскрыты основные методы научного исследования эффективности финансов предприятия.

Общепринятой классификации общенаучных методов и приемов нет; она проводится по самым разным основаниям. Наиболее удачным представляется подход, в соответствии с которым в структуре общенаучных методов и приемов выделяются три уровня («снизу вверх»): эмпирический, теоретический и общелогический.

Освещенна краткая характеристика методики оценки влияния на эффективность финансов предприятия. В контрольной работе на примере ОАО «Кк» был проведен корреляционно-регрессионный анализ.

В ходе корреляционно-регрессионного анализа мы выяснили, что существенно значимыми являются прибыль от продаж и денежные средства. В ходе проведения анализа получены следующие результаты:

– увеличение прибыли от продаж на 1% приведёт к увеличению чистой прибыли в среднем на 0,91%;

– увеличение денежных средств на 1% приведёт к увеличению чистой прибыли в среднем на 0,27%;

– при увеличении прибыли от продаж на единицу от своего среднего уровня чистая прибыль увеличится на 0,6355 единиц в среднем;

– при увеличении денежных средств на единицу от своего среднего уровня чистая прибыль увеличится на 0,6545 единиц в среднем.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

БИБЛИОРАФИЯ

 

1. Ананьин О.И. Структура экономико-теоретического значения. Методологический анализ.-М.: Наука, 2005.-381с.
2. Баскаков А.Я. Методология научного исследования: Учеб. пособие / А.Я. Баскаков, Н.В. Туленков. – К.: МАУП, 2002.—212с.
3. Блауг М. Методология экономической науки или как экономисты объясняют / М. Блауг.-М.: НП «Журнал ВЭ», 2004.-198с.
4. Бляхман  Л.С. Экономика, организация, управление и планирование научно-технического прогресса: Учеб пособие для экон. спец. вузов. – М.: Высш. шк., 1991. –  228с.
5. Венецкий И.Г. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе / И.Г. Венецкий, В.И. Венецкая. – М.: Статистика, 1974.—277с.
6. Дубров А. М. И др. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие. Изд. 2-е, перераб. и дополненное / Под ред. Б. А. Логоши. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 224с.
7. Закон РФ «Об инновационной деятельности» [с изменениями и дополнениями].
8. Котлер Ф. Маркетинг менеджмент: Пер. с англ. – СПб.: «Питер», 1999.—896с.
9. Мантыненко Н. Технология менеджмента: Учеб. для студ. высш. учеб. заведений.—К.: ПП«Леся», 1997.—800с.
10. Мескон М.Х. Основы менеджмента / М.Х. Мескон, М. Альбернс, Ф Хедоури. – М.: Дело, 1992. – 702с.
11. Плаксин В.И. Совершенствование систем управления трудом на предприятиях машиностроения.—К.: Вища школа, 1986.—139с.
12. Плаксин В.И. Основы системы инновационной деятельности предприятий: Монография /В.И. Плаксин, О.В. Горбачева.- Симферополь: Ди Ай Пи, 2009.-333с.
13. Проектирвоание системы хозяйствования предприятия. Монография /Под общей ред д.э.н., проф. В.И.Плаксина.- Севастополь: СевНТУ, 2014.-224с.
14. Фатхутдинов Р.А. Инновационный менеджмент: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп.—СПб.: «Питер», 2003.—400с.
15. Хозяйственный кодекс РФ.
16. Шмален Г. Основы и проблемы экономики предприятия: Пер. с нем.—М.: Финансы и статистика, 1996.—512с.
17. Экономика и управление в отраслях НТО: Справ. пособие / П.Н. Завлин, А.К. Казанцев, Л.С. Бляхман и др.—М.: Экономика, 1990.—447с.
18. Экономическая безопасность и инновационная политика: Страна, регион, фирма.—М.: РЭА, 1993.—238с.
19. Экономика предприятия (фирмы): Учебник / Под ред. проф. О.И. Волкова и доц. О.В. Девяткина.—3-е изд., перераб. и доп.—М.: ИНФРА-М, 2002.—601с.