Библиографическое описание:

Кливак А. А., Рихерт А. А., Рожкова М. Г. Корреляционно-регрессионный анализ как способ прогнозирования экономического развития предприятия (на примере ПАО «Севастопольгаз») // Молодой ученый. — 2016. — №11.1. — С. 28-30.



Ключевые слова: корреляционно-регрессионный анализ, экономическое развитие предприятия, прогнозирование

Модернизация жилищно-коммунального хозяйства требует пристального внимания к изучению показателей деятельности предприятий отрасли. Одним из маркеров деятельности предприятия является кредиторская задолженность [2].

Кредиторская задолженность представляет собой вид обязательств, характеризующих сумму долгов, причитающихся к уплате в пользу других лиц. Кредиторская задолженность отражает стоимостную оценку финансовых обязательств предприятия перед различными субъектами экономических отношений. Кредиторская задолженность входит в состав его краткосрочных пассивов и должна быть погашена в срок, не превышающий 12 месяцев после отчетной даты (в противном случае задолженность учитывается по статье "Прочие долгосрочные пассивы"). В составе кредиторской задолженности выделяются обязательства: перед поставщиками и заказчиками за поставленные материальные ценности, выполненные работы и оказанные услуги; по векселям, выданным поставщикам, заказчикам и прочим кредиторам в обеспечение поставок их продукции; перед работниками по оплате труда (начисленная, но не выплаченная заработная плата); перед социальными фондами по выплатам на государственное социальное страхование, в пенсионный фонд, в фонды медицинского страхования и занятости; перед бюджетом по всем видам платежей; перед сторонними организациями и физическими лицами по авансам, полученным в соответствии с договорами и контрактами.

Важность анализа и управления кредиторской задолженностью обусловлена еще и тем, что, составляя значительную долю текущих пассивов предприятия, ее изменения заметно сказываются на динамике показателей его платежеспособности и ликвидности.

Наиболее распространенный вид кредиторской задолженности - задолженность перед поставщиками и подрядчиками за поставленные материально-производственные запасы, оказанные услуги и не оплаченные в срок работы.

Для того чтобы эффективно управлять долгами компании необходимо, в первую очередь, определить их оптимальную структуру для конкретного предприятия и в конкретной ситуации: составить бюджет кредиторской задолженности, разработать систему показателей (коэффициентов), характеризующих, как количественную, так и качественную оценку состояния и развития отношений с кредиторами компании и принять определенные значения таких показателей за плановые. Вторым шагом в процессе оптимизации кредиторской задолженности должен быть анализ соответствия фактических показателей их рамочному уровню, а также анализ причин возникших отклонений. На третьем этапе, в зависимости от выявленных несоответствий и причин их возникновения, должен быть разработан и осуществлен комплекс практических мероприятий по приведению структуры долгов в соответствие с плановыми (оптимальными) параметрами.

Для планирования экономического развития предприятия используют корреляционно-регрессионный анализ, как метод для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса [2].

Корреляционный анализ – метод, позволяющий обнаружить зависимость между несколькими случайными величинами.

Регрессионный анализ заключается в определении аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимается за постоянные и средние значения [1].

Продемонстрируем применение корреляционно-регрессионного анализа на примере предприятия ПАО «Севастопольгаз», используя данные, представленных в таблице 1, определим зависимость результативного признака Y от фактора X.Относительное увеличение кредиторской задолженности и как следствие уменьшение ее оборачиваемости, с одной стороны является благоприятным, так как у предприятия появляется дополнительный источник финансирования, с другой стороны может отразиться на общей платежеспособности организации и привести к банкротству [4].

Таблица 1

Данные о кредиторской задолженности и денежных средствах ПАО «Севастопольгаз»

Период

Кредиторская задолженность

Денежные средства

2012

1355

1770

2013

106920

19587

2014

130716

17868

2015

205829

28714

Итого

444820

67939

Согласно расчетам, коэффициент корреляции равен 0,9882. Так как коэффициент корреляции близок к 1, то это свидетельствует о том, что кредиторская задолженность и денежные средства взаимосвязаны между собой.

Коэффициент детерминации равен 0,9767. Из этого следует, что на 97,6% изменение величины денежных средств связано с изменением величины кредиторской задолженности. Теперь рассчитаем коэффициенты b0 и b1 и получим уравнение регрессии.

У=555083-0,58Х

Рассчитаем прогнозные значения величины оборотных средств на 2016 гг.

Допустим, на предприятии будет каждый год увеличиваться КЗ на 10%, по сравнению с предыдущим годом. Значит, сумма КЗ 2016 году будет составлять:

2016: 444 820+ 0,1·444 820= 489302 (тыс. руб.).

Подставим полученные значения в уравнение регрессии:

2016: 555083-0,58·489302= 271288 (тыс. руб.).

Подводя итоги по построенной регрессионной модели, можно сказать, что для погашениякредиторской задолженности, которая увеличивается на 10% необходимо, чтобы предприятие имело не менее 271288тыс. руб. денежных средств в 2016 году.

Если предприятию достоверно известны суммы будущих поступлений денежных средств, то она сможет спланировать график уплаты задолженности точно в соответствии с графиком поступлений ожидаемых собственных средств. В результате прибыль будет максимальной и не будет необходимости в том, чтобы держать малодоходные ликвидные активы и использовать долгосрочное финансирование, когда оно не нужно. Прогноз поступлений денежных средств может быть составлен для ряда возможных результатов с вероятностью появления каждого. Эта информация позволяет финансовому директору определять вероятность неплатежеспособности и планировать, как ее избежать, в соответствии со степенью обеспеченности ссуды.

Литература:

  1. Афанасьева В.Н. Эконометрика для бакалавров. – 2014.
  2. Бутакова М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов: Учебное пособие / М.М. Бутакова. – 2-е изд. – М.: Кнорус, 2010. – 168 с.
  3. Гиляровская Л.Т. Экономический анализ: Учебник для вузов. – М.: Юнити-Дана, 2011.
  4. Спирина А.А. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. О.Э. Башенной. – М.: Финансы и статистика, 2005.
  5. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – М.: Инфра-М, 2012.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle