Статистический анализ финансово-экономических результатов деятельности предприятия ОАО «Белебеевский завод «Автонормаль»

Графическое представление общего уровня прибыли показано на рисунке 1.

Рис.1. Динамика уровня прибыли от продаж за 2005-2006гг.

Рассчитаем абсолютные приросты, темпы роста уровня прибыли за данный период по следующим формулам:

Δx i = x i – x i-1,                                                                                                                (1)

где               Δx i – абсолютный прирост;

              x i и x i-1 – уровни динамических рядов.

,                                                                                                                              (2)

где               Тpi – темп роста.

,                                                                                                                (3)

где               Тпpi – темп прироста.

Данные расчета показаны в таблице 2.                                       Таблица 2

Показатели динамики прибыли за 2005-2006гг.

Анализирую рисунок 1 и таблицу 2 можно сказать что:

- максимальное значение прибыли от продаж предприятия ОАО «Белебеевский завод «Автонормаль» приходиться на I кв.2006г, это связанно с тем, что был увеличен пакет заказов на крепежные изделия с предприятия ОАО «АвтоВаз», следовательно объем продаж увеличился.

- наибольший темп прироста составляет 274% также в I кв, 2006, так как в этом квартале  были повышены объемы продаж,  а падение прибыли на 70% зафиксировано в II кв, 2005 года, это связанно с тем, что поставки на крепежную продукцию сократили, следовательно, объем продаж снизился в данном периоде.

2.1.2  Анализ структуры прибыли

В статистике под структурой понимается совокупность элементов социально-экономических явлений, обладающих определенной устойчивостью внутригрупповых связей, при сохранении основных свойств, характеризующих эту совокупность как целое. Статистическая структура – это распределение различных частей в пределах общего для них качества, распределение составляющих совокупность единиц по количественному или качественному признаку.

Структурный анализ прибыли проводится с помощью исследования относительного показателя структуры:

                                                                                                                (4)

по кварталам. Рассчитанные относительные показатели структуры представлены в таблице 3

                                                                                                                    Таблица 3

Структурный анализ прибыли за 2005-2006 гг.

Графическое представление структуры прибыли показано на рисунке 2.

Рис.2. Структурный анализ прибыли предприятия

за период 2005-2006гг.

По полученным данным можно сказать, что прибыль от реализации крепежных изделий превышает прибыль от реализации прочих товаров и услуг. Это связанно с тем, что заказ ОАО  «АвтоВаз» на крепежные изделия больше, чем на прочую продукцию и услуги.

2.2 Анализ влияния производительности труда на прибыль предприятия ОАО «Белебеевский завод Автонормаль»

Допустим, что производительность труда ОАО «Белебеевский завод Автонормаль» влияет на прибыль от продажи. Проверим это предположение с помощью корреляционно-регрессионного анализа (КРА) в программе Statistica.

На данном этапе необходимо определить наличие или отсутствие зависимости между показателями производительности труда и прибылью от продаж. Построить регрессионную модель этой зависимости. Проверить ее качество и использование для анализа и прогнозирования.

Информация для исследования взята с ежеквартального отчета предприятия ОАО «Белебеевский завод Автонормаль». Данные представлены в таблице 5. 

                                                                                             Таблица 5

Исходная информация для проведения КРА

- где хi – показатель производительности труда, а   yi – показатель прибыли.

Пусть изучаемые признаки связаны линейной зависимостью. Тогда  линейный коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:

                                                                                                                (5)

где               r – коэффициент корреляции;

х  и у – расчетные отклонения;

х – уровни факторного ряда динамики, у – уровни результативного ряда динамики.

Коэффициент линейной корреляции равный 0,951 свидетельствует о наличии прямой связи между переменными.

Для оценки существенности коэффициента корреляции необходимо найти расчетное значение t-критерия Стьюдента:

                                                                                                  (6)

По таблице критических точек распределения Стьюдента tкр при уровне значимости α= 0,05 и числе степени свободы ν = n-k-1 = 8-1-1=6. tкр=2,45. Так как tрасч > tкр (7,52>2,45). Поэтому, линейный коэффициент считается значимым, а связь между xi и yi – существенной.

Этап построения регрессионного уравнения состоит в идентификации (оценке) его параметров, оценке из значимости и оценке значимости уравнения в целом.

Идентификация регрессии. Построение однофакторной регрессионной модели вида:

y=а0+а1x                                                                                                                              (7)

где               y – среднее значение результативного признака при определенном значении факторного признака;

              а0 – свободный член уравнения регрессии

              а1 – коэффициент регрессии, показывающий на сколько единиц в среднем изменится значение факторного признака на одну единицу своего изменения;

              x – факторный признак.

Для оценки неизвестных параметров а0,а1 используется метод наименьших квадратов, заключающийся в минимизации суммы квадратов отклонений теоретических значений зависимой переменной от наблюдаемых (эмпирических).

Система нормальных уравнений для нахождения параметров а0,а1 имеет вид:

                                                                                                  (8)                            Решением системы являются значения параметров:

а0=8767,391; а1=175,684.

Уравнение регрессии:

y=8767,4+1,757x,

Коэффициент детерминации: R2=0,91.

Таким образом, 91% вариации показателя производительности труда объясняется вариацией показателя прибыли, а остальные 9% связанно с воздействием не учтенных в модели факторов.

Проверка значимости параметров регрессии.

α= 0,05, ν =6, , tкр=2,45. Так как tрасч < tкр (1,33< 2,45), то параметр а0 не является значимым.

. Так как tрасч > tкр (7,56>2,45), то параметр а1 является значимым.

Проверка значимости уравнения регрессии в целом.

α= 0,05, ν1 = k = 1, ν2 = n-k-1 = 8-1-1=6. Fрасч=57,13. По таблице критических значений критерия Фишера Fкр=5,99. Так как Fрасч> Fкр (57,13>5,99), то для уровня значимости α= 0,05 и числе степеней свободы ν1 = 1, ν2 =6 построенное уравнение регрессии можно считать значимым.

Таким образом, судя по регрессионному коэффициенту а1=7,56, что с увеличением производительности труда на 1 тысячу руб./человек, прибыль от продаж в среднем увеличивается на 7,56 тыс.руб. в год.

Оценка качества регрессионного уравнения производится с использованием анализа остаточной компоненты.

Распределение подчиняется нормальному закону распределения и автокорреляция в остатках отсутствует. Это свидетельствует об адекватности построенной регрессии. 

Прогнозное значение прибыли для значения производительности труда хр= 50000. При уровне значимости α= 0,05:

- точечное значение =96609,4;

- интервальное значении прогноза [80135,9;113082,9].

Т.е. с доверительной вероятностью p=1- α=1-0,05=0,95 можно предполагать, что прогнозное значение прибыли будет находится в интервале [80135,9;113082,9].

На рисунке 3 показаны все диалоговые окна программы Statistica и соответствующие расчеты.

Рис.3. Проведение КРА в программе Statistica

Таким образом, в результате проведения корреляционно-регрессионного анализа показано, что между уровнем прибыли и производительностью труда существует связь. Изучаемые признаки связаны линейной корреляционной зависимостью. Найдены параметры  этой зависимости. Проведена комплексная оценка значимости,  как параметров регрессионного уравнения, так и регрессии в целом. Показана адекватность построенного уравнения регрессии. Следовательно, регрессионная модель зависимости параметра производительности труда и прибыли может быть использована для принятия управленческих решений.

Заключение

Финансовые результаты характеризуют абсолютную эффективность хозяйствования предприятия.

Важнейшими среди них являются показатели прибыли, за счет которой выполняются обязательства предприятия перед бюджетом, банками и другими организациями. Любое предприятие стремиться увеличить прибыль, так как ее рост создает финансовую базу для самофинансирования, расширенного воспроизводства, решения проблем социальных и материальных потребностей не только трудовых коллективов, но и в целом в обществе.