Содержание и задачи оперативного анализа хозяйственной деятельности

     Математические  модели строятся и используются для  трех обобщенных целей:

     • для объяснения;

     • для предсказания;

     • для управления.

     Представление экономических и других данных в  электронных таблицах в наши дни  стало простым и естественным. Оснащение же электронных таблиц средствами корреляционно-регрессионного анализа способствует тому, что из группы сложных, глубоко научных  и потому редко используемых, почти  экзотических методов, корреляционно-регрессионный  анализ превращается для специалиста  в повседневный, эффективный и  оперативный аналитический инструмент. Однако, в силу его сложности, освоение его требует значительно больших знаний и усилий, чем освоение простых электронных таблиц.

     Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту  связей показателей с помощью  коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и  др.) и различные по направлению (прямые, обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти  их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить  статистическую значимость модели. В  экономике значимое уравнение используется, как правило, для прогнозирования  изучаемого явления или показателя.

     Регрессионный анализ называют основным методом современной  математической статистики для выявления  неявных и завуалированных связей между данными наблюдений. Электронные  таблицы делают такой анализ легко  доступным. Таким образом, регрессионные  вычисления и подбор хороших уравнений - это ценный, универсальный исследовательский  инструмент в самых разнообразных  отраслях деловой и научной деятельности (маркетинг, торговля, медицина и т. д.). Усвоив технологию использования  этого инструмента, можно применять  его по мере необходимости, получая  знание о скрытых связях, улучшая  аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность.

     Корреляционно-регрессионный  анализ считается одним из главных  методов в маркетинге, наряду с  оптимизационными расчетами, а также  математическим и графическим моделированием трендов (тенденций). Широко применяются  как однофакторные, так и множественные  регрессионные модели.

     Корреляционный  анализ является одним из методов  статистического анализа взаимосвязи  нескольких признаков. Он определяется как метод, применяемый тогда, когда данные наблюдения можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. Основная задача корреляционного анализа (являющаяся основной и в регрессионном анализе) состоит в оценке уравнения регрессии.

     Корреляция  – это статистическая зависимость  между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение одной  из случайных величин приводит к  изменению математического ожидания другой.

1. Парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными).
2. Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.
3. Множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

     Корреляционный  анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между  двумя признаками (при парной связи) и между результативным признаком  и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

     Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя  количественную характеристику тесноты  связи между признаками, дают возможность  определить «полезность» факторных  признаков при построении уравнений  множественной регрессии. Величина коэффициентов корреляции служит также  оценкой соответствия уравнению  регрессии выявленным причинно-следственным связям.

     Первоначально исследования корреляции проводились  в биологии, а позднее распространились и на другие области, в том числе  на социально-экономическую. Одновременно с корреляцией начала использоваться и регрессия. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: первая оценивает силу (тесноту) статистической связи, вторая исследует ее форму. И корреляция, и регрессия служат для установления соотношений между явлениями и для определения наличия или отсутствия связи между ними.

 

4. Практическая часть 

     Задача 6.

     На  основе приведенных ниже данных требуется  определить:

     - текущую и абсолютную ликвидность и сравнить их с нормативными значениями, равными коэффициентами 2 и 1;

     - направления работы предприятия по обеспечению требуемого уровня ликвидности и предупреждению банкротства.

(тыс.  руб.)

     Решение:

1. Рассчитаем текущую ликвидность.

     Коэффициент текущей ликвидности — финансовый коэффициент, равный отношению текущих (оборотных) активов к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам).

     Ктл = (ОА – ДЗд – ЗУ) / КО

где:   Ктл — коэффициент текущей ликвидности;

ОА  — оборотные активы;

ДЗд — долгосрочная дебиторская задолженность;

     ЗУ  — задолженность учредителей  по взносам в уставный капитал;

     КО — краткосрочные обязательства.

     Ктл = (9640 – 1194 – 190) / 4035 = 2,05 ≈ 2

      

     Коэффициент отражает способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства  за счёт только оборотных активов. В данном случае мы получили коэффициент текущей ликвидности с нормативным значением 2, которое подходит под соотношение 2:1, что говорит о том, что 50% оборотных средств сформировано за счет собственных средств, а 50% - за счет заемных, следовательно, организация находится в зоне низкого финансового риска.

2. Рассчитаем абсолютную ликвидность.

     Коэффициент абсолютной ликвидности — финансовый коэффициент, равный отношению денежных средств и краткосрочных финансовых вложений к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам).

     Кал = (Денежные средства + краткосрочные  финансовые вложения) / (Краткосрочные  пассивы - Доходы будущих периодов - Резервы предстоящих расходов)

     Кал = (219) / (4035 – 100 – 135) = 0,05 ≈ 0,1

     Столь низкий коэффициент абсолютной ликвидности  означает, что в распоряжении предприятия  недостаточно денежных средств, чтобы  возвратить долги, когда в этом возникнет  необходимость. Это обязывает предприятие  принимать меры по укреплению финансовой устойчивости путем мобилизации отвлеченных средств в оборотные активы. Однако и при небольшом значении коэффициента абсолютной ликвидности предприятие может быть всегда платежеспособным, если сумеет сбалансировать приток и отток денежных средств по объему и срокам. Лишним доказательством чего служит Ктл = 2. Соответственно, предприятие уже совершенствует свою деятельность и наметило тенденции роста абсолютной ликвидности.

      

     Задача 7.

      На  основе приведенных в таблице данных по предприятию определить:

      - ускорение оборачиваемости оборотных  средств за отчетный период  по сравнению с базисным;

      - высвобождение оборотных средств в результате ускорения их оборачиваемости.

      Сделайте  также заключение по ситуации.

(тыс.  руб.)

     Решение:

1. Определим товарооборачиваемость в днях:

Товарооборачиваемость в днях (Т_обор. в дн.) =

(Т_обор. в дн.) =                               (Т_обор. в дн.) =                                    

2. Найдем отклонение в днях оборота (Од) = Т_{обор.2 (отчет. период)} – Т_{обор.1 (предшест. период)} = 45 – 47 = - 2 дня. Что говорит о том, что на 2 дня произошло ускорение оборачиваемости оборотных средств за отчетный период по сравнению с базисным.
3. Среднедневной товарооборот (То _{ср. дн.}) = 

Т_{о ср. дн.} =  = 133                                Т_{о ср. дн.} =  = 139

4. Определим высвобождение оборотных средств в результате ускорения их оборачиваемости:

Базисный период = 2 х 133 = 266                Отчетный период = 2 х 139 = 278

5. С целью уточнения данных найдем средний экономический результат изменения оборачиваемости в сумме (тыс. руб.):                             = 272

     Можно сделать вывод о том, что средства торгового предприятия используются эффективно. Это следует из того, что в результате ускорения оборотных средств на 2 дня произошло их высвобождение на сумму            272 тыс. руб.

      

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 

     На  основе рассмотренных вопросов можно сделать вывод о том, что существует зависимость между уровнем показателя и скоростью выявления отклонений. Таким образом, при построении цепочки причинно-следственных связей между результатом и причиной следует выбирать для контроля факторы самого начального уровня. При этом необходимо учесть тот факт, что чем ниже уровень, тем больше показателей и, соответственно, больше затрат, связанных с их сбором и обработкой. Поэтому все факторы необходимо ранжировать по степени важности и контролировать только те, которые оказывают определяющее воздействие на конечный результат.

     Главной сложностью при проведении экономического анализа на стадии контроля является возможность оперативного получения  информации. Само же сравнение плановых и фактических показателей не представляет особых трудностей. В  связи с этим на стадии контроля на передний план выходит система  обработки информации, поскольку  именно она будет определять скорость получения выводов.

     Рассмотрев  особенности организации и проведения оперативного экономического анализа, можно подвести следующие итоги. Оперативность анализа в большей степени зависит от скорости получения необходимой информации, поэтому, в первую очередь, следует разработать методику его проведения и наладить учетный процесс для своевременной фиксации всех хозяйственных операций и получения необходимой информации. Кроме оценки текущей ситуации, оперативный анализ является основой для осуществления краткосрочного планирования. Проведение оперативного анализа является одним из необходимых условий создания эффективного механизма управления организацией, поскольку позволяет осуществлять непрерывный мониторинг состояния бизнеса и получать актуальную информацию, необходимую для принятия управленческих решений.