Библиографическое описание:

Цыпин А. П., Топунова А. А. Статистический анализ вариации, финансовых показателей деятельности предприятий сферы ЖКХ г. Оренбурга // Молодой ученый. — 2016. — №7. — С. 1034-1036.



В статье рассматривается проблема выявления и измерения влияния факторов на чистую прибыль предприятий сферы ЖКХ, осуществляющие свою деятельность на территории г. Оренбурга. На основе корреляционно-регрессионного анализа проводится количественная оценка параметров парной линейной регрессии, на основе полученной модели осуществляется имитационное моделирование отклика зависимой переменной при различных значения факторов. В заключении делаются выводы относительно формирования управленческих решений в сфере менеджмента предприятий ЖКХ.

Ключевые слова: жилищно-коммунальное хозяйство, предприятия, статистика, вариация, регрессия.

Жилищно-коммунальная сфера является одной из «проблемных» направлений, это объясняется комплексом нерешенных проблем, связанных с обновлением основных фондов. Выделенная проблема стоит остро, и решение ее видится в переходе к более эффективному управлению, для этого в середине 2000-х годов во всех субъекта РФ были инициированы реформы, направленные на передачу объектов ЖКХ в частное управление. Эта мера по замыслу реформаторов должна была увеличить эффективность в рассматриваемом секторе экономики, но на практике привела к росту тарифов на все виды услуг системы ЖКХ. В связи с этим удельный вес жилищно-коммунальных услуг в расходах домохозяйств региона неуклонно растет (рисунок 1).

Рис. 1. Динамика удельного вес жилищно-коммунальных услуг в общем объеме платных услуг населению, %

Обобщая вышесказанное, в рамках настоящей статьи проведем анализ влияния факторов на чистую прибыль предприятий сосуществующих свою деятельность в рамках подвида «Управление недвижимым имуществом».

Актуальность выбранной темы подчеркивается в трудах таких авторов как: Афанасьев В. Н. [1], Булкина Я. С. [2], Калимуллина Э. Р. [3], Комарова Т. Е. [4], Хаметов Т. И. [5] и др. Стоит отметить что мнения перечисленных авторов в отношении факторов, оказывающих влияние на результаты, были учтены нами в ходе написания настоящей статьи.

На территории Оренбургской области в рамках вида экономической деятельности 70.32 «Управление недвижимым имуществом» осуществляют свою деятельность порядка 7,5 тыс. предприятий, при этом на территории г. Оренбурга подобных субъектов насчитывается более 100. Из них в 2014 году получили чистую прибыль 82 предприятия. Остановимся на данной усечённой совокупности и проанализируем какие факторы оказали существенное воздействие на эффективность их деятельности. При этом используем следующую систему показателей (все показатели измерены в млн. руб.): чистая прибыль (Y); активы (X1); выручка от продажи (X2); капитал и резервы (X3). Выбор данных показателей объясняется их наличием в системе СПАРК (www.spark-interfax.ru).

Основным методом, применяемым на постановочном этапе процесса эконометрического моделирования, является корреляционный метод [7], так с его помощью можно установить (и измерить) наличие (отсутствие) взаимосвязи между зависимой и независимой переменной, а также (в случае значительного количества регрессоров) идентифицировать присутствие мультиколлениарности и исключить данную проблему. Указанные задачи в эконометрике решаются с помощью построения и анализа матрицы парных коэффициентов корреляции.

Обратившись к возможностям пакета программ STATISTICA, получим результаты, представленные в таблице 1.

Таблица 1

Матрица парных коэффициентов корреляции для зависимости чистой прибыли предприятий сферы ЖКХ от факторов в 2014г.

Y

X1

X2

X3

Y

1,000

X1

0,758

1,000

X2

0,412

0,584

1,000

X3

0,222

0,255

0,333

1,000

Для интерпретации значений коэффициентов, представленных в таблице 1, использовалась шкала Чеддока, согласно которой наблюдается высокая взаимосвязь между зависимой переменной и активами предприятий, при этом получено положительное значение, что указывает на прямую взаимосвязь, это полностью согласуется с теоретическими предпосылками.

Итак, опираясь на значения коэффициентов корреляции, можно предположить следующую зависимость между переменными: .

Обратимся к возможностям пакета программ STATISTICA и протестируем выдвинутые гипотезы относительно линейных зависимостей посредством построения регрессионных уравнений (таблица 2).

Представленные в таблице 2 характеристики построенного регрессионного уравнения, показывают, что наблюдается высокая корреляционная связь между результативной переменной и фактором, вошедшим в модели (множественный коэффициент корреляции стремится к единице).

Таблица 2

Характеристики регрессионных уравнений зависимости чистой прибыли от величины активов предприятий сферы ЖКХ в 2014г.

Показатели

Значения

Множественный R

0,755

Множественный коэффициент детерминации R-квадрат

0,570

Фактическое значение F-критерия Фишера

105,858

p-уровень значимости

0,000

Коэффициент множественной детерминации получен также достаточно высоким, и указывают на удовлетворительное качество моделей, 57 % вариации зависимой переменной описывается моделью. Фактическое значение F-критерия Фишера, больше табличного значения (табличное значение F-статистики равно 3,96), отсюда можно сделать вывод о статистической значимости моделей.

Рассмотрим параметры оцененных моделей, для этого обратимся к таблице 3. Так полученные фактические значения t-критерия Стьюдента выше табличного значения (табличное значение t-статистики равно 1,99), отсюда можно сделать вывод о статистической значимости параметров регрессионного уравнения.

Таблица 3

Эконометрическая модель зависимости чистой прибыли от величины активов предприятий сферы ЖКХ в 2014г.

Параметры

Коэффициенты модели

Стандартная ошибка модели

t(80)-статистика Стьюдента

p-уровень значимости

Свободный член

-365,963

129,270

-2,831

0,040

X1

0,248

0,024

10,289

0,000

Интерпретация параметра при независимой переменной заключается в следующем — при увеличении активов предприятия на 1 млн. руб. чистая прибыль увеличится на 0,248 млн. руб.

Так как построенная нами модель статистически значима, а остатки не проявляют наличие гетероскедостичности, то можно перейти к процессу моделирования. При этом выделим три варианта: во-первых, при минимальном значении активов, равным 4,5 млн. руб. и наблюдаемое в ТСЖ «Доверие»; во-вторых, при средних значениях приблизительно соответствующее значению ООО «Управляющая компания «Победа», равному 14572 млн. руб.; в-третьих, при максимальном значении активов равное 346391 млн. руб. — ТСЖ «Мирный».

Таблица 4

Результаты построения прогнозов чистой прибыли предприятий сферы ЖКХ при различных режимах независимой переменной

Показатели

Варианты прогноза Yпри заданных значениях переменной X1

минимальное

среднее

максимальное

Значения X1

4,5

14572

346391

Точечный прогноз

-364,8

3242,6

85413,0

Нижняя доверительная граница

-1241,0

2424,7

69223,1

Верхняя доверительная граница

511,3

4060,5

101603,0

Как и следовало ожидать, согласно полученным прогнозам, максимизировать чистую прибыль предприятий сферы ЖКХ в г. Оренбурге можно наращивая активы данных компаний.

Рассматривая итоги проведенного корреляционно-регрессионного анализа зависимости чистой прибыли предприятий сферы ЖКХ от внутренних факторов, необходимо заметить, что нам не удалось построить множественные уравнения регрессии, в которых доля объясненной вариации приближалась к 100 %. Все это объясняется значительным разнообразием субъектов рассматриваемого сектора экономики и их значительной дифференциации.

Литература:

  1. Афанасьев В. Н. Статистическое исследование качества услуг населению в муниципальных образованиях: монография / В. Н. Афанасьев, А. П. Цыпин. — Оренбург: Изд-во ОГИМ. 2012. — 147 с. — ISBN 978–5-9723–0115–7.
  2. Булкина Я. С. Жилищно-коммунальное хозяйство: современные проблемы и риски / Я. С. Булкина, В. М. Картвелишвили, А. А. Кондрашина // Экономика природопользования. — 2014. — № 5. — С. 42–49.
  3. Калимуллина Э. Р. Жилищно-коммунальное хозяйство и его роль в развитии рынка жилищно-коммунальных услуг / Э. Р. Калимуллина, Н. Г. Ираева // Вестник УГАЭС. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. — 2014. — № 1 (7). — С. 137–141.
  4. Комарова Т. Е. Управление факторами, влияющими на стоимость услуг ЖКХ / Т. Е. Комарова // Российское предпринимательство. — 2012. — № 21. — С. 115–120.
  5. Комиссарова Л. А. Жилищно-коммунальное хозяйство России в условиях реформирования / Л. А. Комиссарова // Аграрная Россия. — 2014. — № 9. — С. 33–36.
  6. Хаметов Т. И. Выделение значимых факторов, влияющих на эффективность системы управления объектами жилищно-коммунального хозяйства / Т. И. Хаметов, С. Н. Букин // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. — 2013. — № 2 (24). — С. 332–339.
  7. Цыпин А. П. Статистический анализ трансформации экономики России / А. П. Цыпин. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Оренбургский государственный аграрный университет. — Оренбург: 2005. — 18 с.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle