Библиографическое описание:

Гурлев В. Г., Хомякова Т. С., Букреев К. А. Оценка и анализ экономического состояния предприятий ОАО «РЖДСТРОЙ» УрФО на основе математических моделей системных показателей // Молодой ученый. — 2015. — №3. — С. 401-409.

Анализ современного законодательства в сфере управления строительными компаниями показывает, что создаваемые предприятия наделяются значительными полномочиями в плане регулирования экономических взаимоотношений основных участников рынка. Экономика региона рассматривается, в том числе через экономическое развитие предприятий. Одной из значимых непосредственно влияющих на устойчивое развитие региона является функционирование предприятий, а именно экономическое состояние предприятий. В этих условиях актуальными становятся задачи оценки хозяйственно-экономического функционирования предприятий, совершенствование управления в информационном, методическом, организационном и энергосберегающем направлениях. Таким образом, важно оценить экономическое состояние предприятий, которое в научной литературе называют диагностикой. Сущность диагностики заключается в оценке экономического состояния объекта и возможных прогнозируемых ситуаций в его системе [1,2,3]. Развитие строительных предприятий, в том числе предприятий ОАО «РЖДСтрой» рассматривается с позиции устойчивого экономического роста и характеризуется комплексной системой экономических показателей. Известно, что экономическая устойчивость не измеряется одномерно, а оценивается системой сбалансированных критериев и показателей, характеризующих хозяйственную деятельность предприятий.

Экономическое состояние, в отличие от традиционных трактовок, учитывает существенные признаки стабильно работающих предприятий и рассматривает экономическое состояние с позиции производственной и финансовой деятельности, что позволяет комплексно оценить деятельность предприятий (рис.1). Оценка экономического состояния и хозяйственной эффективности функционирования предприятий ОАО «РЖДСтрой» субъектов РФ производилась по системе показателей, отражающих современное состояние. Метод представлен моделями в виде разработанного алгоритма, системы математических уравнений и компьютерных программ [1, 2] «Plan-Ex» (рис.2):

математическая модель оценки экономических и финансовых показателей на основе полного факторного эксперимента рототабельного и (или) ортогонального униформ-центрального композиционного планирования второго порядка, где величина факторов варьируются на двух уровнях (+1 — max; -1 — min).

Экономическое состояние предприятия это сложное экономическое явление, зависящее от заданной исследователем совокупности экономических показателей по классификационным признакам, изменчивость значений которых определяется комплексом условий, от методов оценки этого состояния и позволяющее комплексно оценить деятельность хозяйствующих субъектов [4].

Рис. 1. Схема системы критериев и показателей развития предприятий ОАО «РЖДСтрой»

 

Математическая модель представляет собой систему регрессионных уравнений, которые в общем виде возможно представить следующим образом

,

где c1, c2, c3,...cm — факторы, воздействующие на функцию y основных отчётных финансовых показателей; F и g — «шумы» т. е. факторы, которые могут влиять на показатели, но трудно определимые (погрешности в расчётах, скрываемые данные, искажения данных в отчётах и т. п.).

Оценка и оптимизация показателей (как критериев оценки) производилась по построенным математическим моделям в виде аналитических выражений и номограмм, что является трудоёмким. Поэтому для обработки результатов целесообразно использование разработанной компьютерной программы «Plan ex» [3,4]..

Оценка экономического состояния предприятий ОАО «РЖДСтрой» регионов производилась по системе коэффициентов (показатели-индикаторы), вся совокупность которых классифицирована по четырём группам. В практике оценки деятельности предприятий, как правило, стремятся к ограничению числа показателей (индикаторов), но в то же время учитывается то, что они охватывают основные характеристики процесса. Формирование системы показателей характеризующих экономическое состояние предприятий ОАО «РЖДСтрой» осуществлялось по следующим принципам.

1. Обоснование и определение требований к системе показателей (индикаторов). При определении критериев отбора показателей, характеризующих экономическое состояние предприятий, учитывалось то, что их деятельность оценивается количественными значениями как отдельной компании, так и для группы предприятий входящих в соответствующий регион. Выбор показателей производился по принципу экспертной оценки, где учитывалось мнение возможно широкого круга специалистов, что позволило уменьшить субъективизм в выборе показателей [5,6]. В результате выбраны показатели, которые удовлетворяют следующим требованиям:

-          показатели отражают сложившуюся экономическую ситуацию предприятия и одновременно соответствуют единой концепции использования системы коэффициентов;

-          показатели относительно просто рассчитываются (определяются). Расчётные показатели базируются на сопоставлении значений отдельных групп, состоящих из соответствующих коэффициентов.

2. Выбор групп экономических показателей. В системе предприятий ОАО

«РЖДСтрой», показателями (индикаторами) являются следующие группы коэффициентов: коэффициенты оценки рентабельности; коэффициенты оценки деловой активности; показатели финансовой устойчивости и платёжеспособности (рис.1).

Группа коэффициентов оценки рентабельности характеризует способность предприятия генерировать необходимую прибыль в процессе осуществления деятельности и определяют общую эффективность. Из группы показателей рентабельности выбраны следующие:

ROA — рентабельности совокупного капитала (активов) (Return on assets);

RCA — рентабельность оборотных активов (Return on Currency Assets);

RFA — рентабельность внеоборотных активов (Return on fixed assets);

ЭФР* — эффект финансового рычага — финансовый левередж;

ROE — рентабельность собственного капитала.

Группа коэффициентов деловой активности характеризует насколько быстро сформированные в процессе хозяйственной деятельности операционные активы, осуществляют оборот. Для осуществления анализа выбраны следующие:

КОа — коэффициент оборачиваемости всех используемых активов;

КОКЗ — коэффициент оборачиваемости кредиторской задолжности;

КОдз — коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности;

ПОа — продолжительность оборота всех активов, дни;

ПООА — период оборота оборотных активов;

ПСдз — период сбора дебиторской задолженности;

ПОКЗ — продолжительность сбора кредиторской задолженности, дни;

Группа коэффициентов финансовой устойчивости. Показатели характеризуют финансовый риск, а соответственно и степень его финансовой стабильности. Из этой группы выбраны следующие показатели:

КФУ — коэффициент финансовой устойчивости (Equity Ratio);

КФА(ER) — коэффициент финансовой независимости (финансовой автономии) Equity Ratio;

КФЗ — коэффициент финансовой зависимости;

КДФН — коэффициент долгосрочной финансовой независимости — финансовая устойчивость (ФУ);

КМСК — коэффициент маневренности собственного капитала;

Группа коэффициентов платёжеспособности (ликвидности). Характеризует возможность предприятия в процессе своей инвестиционной деятельности своевременно рассчитываться по своим текущим финансовым обязательствам за счет оборотных активов различного уровня ликвидности. Из данной группы выбраны следующие показатели:

КАЛ — коэффициент абсолютной ликвидности или «кислотный тест»;

ККЛ — коэффициент критической (срочной) ликвидности;

КТЛ — коэффициент текущей ликвидности.

В представленной работе на основе анализа существующих методов оценки экономического состояния предприятий, выявлены и применены основные отличительные инструментарии:

-          оптимизация натуральных и (или) относительных показателей (индикаторов) на основе разработанных математических моделей выявленных закономерностей связывающих влияние изучаемых факторов характеризующих хозяйственную деятельность предприятий ОАО «РЖДСтрой». Функции представляют собой систему регрессионных уравнений, при совместном решении которых, представляется возможным оптимизировать показатели при поиске сочетания величин исследуемых факторов;

-          разработаны и применены методы интегрирования (разработка обобщённых оценочных коэффициентов) на основе полученных математических моделей. Выявлены и рассчитаны «нормативные» величины исследуемых факторов и показателей оптимизации;

-          разработаны и применены методы компаративного анализа параметров оптимизации и сопоставление их с рекомендованными величинами Минэкономики РФ [7] и с наилучшими показателями выборки по регионам.

Оценка экономического состояния предприятий ОАО «РЖДСтрой» произведена по всем регионам Уральского федерального округа (УрФО): Челябинской, Свердловской, Курганской и Тюменской областям (в том числе по Ханты-Мансийскому и Ямало-Ненецкому автономным округам). В каждом регионе для определения закономерностей влияния исследуемых факторов на эффективность деятельности предприятий ОАО «РЖДСтрой», выбраны ОАО в соответствии с рейтинговой их оценкой представленной на правительственных и административных сайтах регионов.

Такая позиция выбора исходных данных объясняется тем, что отчёт о деятельности выбранных управляющих компаний являются наиболее реальными и достоверными, по которым представляется возможным выявить закономерности в виде математических моделей как исходных аналитических выражений для прогнозирования их деятельности. Кроме того, данный подход соответствует методам статистической обработки данных [8] по выборочной совокупности, так как генеральная совокупность выборки в этом случае не представляется возможной (многие компании не отчитываются или представляют такие результаты своей деятельности, которые явно выделяются как нереальные). Таким образом, в работе проанализирована хозяйственная деятельность более 30-ти предприятий ОАО «РЖДСтрой» УрФО за пять годовых отчётных периодов.

Применяя методы математического регрессионного анализа в сочетании с анализом данных деятельности хозяйствующих субъектов, предоставляется возможность прогнозировать «деятельность предприятий в будущем», т. е. как и в котором направлении осуществлять дальнейшую работу. Предлагаемый метод моделирования основан на выявлении закономерностей влияния исследуемых факторов на показатели, характеризующих хозяйственную деятельность предприятий и их развитие. В результате анализа данных экономической отчётности деятельности предприятий определено количество факторов, влияющих на основные экономические показатели (индикаторы), характеризующие их экономическое состояние (рис. 1). В работе произведён выбор более 20 факторов объединённых в 4 группы (оборотные и внеоборотные активы, величина заёмного капитала выручка и прибыль и т. п.).

При выборе граничных значений факторов (максимальные и минимальные значения) учитывалась соразмерность величин экономических отчётных показателей предприятий ОАО «РЖДСтрой» соответствующих регионов. При этом принимались во внимание показатели статистической оценки на однородность по . — критерию Кохрена и выбранного уровня значимости (α=0,05) [3,4]. Для сбора экономических показателей и их статистической обработки установлены граничные значения, которые выбраны и оценены по системе критериев однородности и адекватности. Анализ факторов произведён в натуральных значениях и в кодированных величинах. Кодирование факторов обосновано тем, что они имеют различные единицы измерения и их целесообразно привести к единой системе отсчёта. В этом случае предоставляется возможность исследовать их влияние на экономические показатели с различными единицами измерения (рубли, относительные единицы, количество — лет, шт, число единиц и т. п.). Учитывая выше изложенное, авторами разработаны и предложены показатели оценки в виде обобщенных оценочных коэффициентов (ООК) на основе системы полученных уравнений регрессии. Применение ООК по выбранным показателям объясняется тем, что экономическое состояние объекта характеризуется коэффициентами, которые даже при одинаковой размерности оцениваются в большом числовом диапазоне — от сотых долей единицы до целых десятков единиц, то есть все показатели приведены к единой системе измерения.

По соответствующей системе ООК показателей с использованием результатов динамического анализа регионов по индексу ВВП и ВРП на душу населения предоставляется возможность произвести оценку развития инфраструктуры, как территориально локализованной подсистемы региона по соответствующим коэффициентам. Степень изменения экономического состояния предприятий по индексу ВВП, выражен  — обобщенным оценочным коэффициентом:

,

где  — относительная величина оценочных коэффициентов экономического состояния предприятий при условии, когда Yi(max) — величина i-го коэффициента в группе показателей должна быть наибольшей;  — относительная величина оценочных коэффициентов, если Yi(min) — минимальная величина i-го коэффициента является наилучшей; Yi — оцениваемая (исследуемая) величина i-го коэффициента. При идеальных условиях стабильной работы предприятия показатель  будет равен 1 (должен удовлетворять условию ;  — логарифмический показатель учитывающий уровень валового регионального продукта УрФО по отношению к ВВП РФ на душу населения (рис.2);  — величина ВВП РФ за 2000 год (базовый год отсчёта). Значение  должно удовлетворять условию, когда  > 0. В этом случае, чем больше величина логарифмического показателя , тем более благоприятные условия стабильного функционирования предприятий соответствующего региона. Отрицательные величины логарифмических коэффициентов указывают на то, что условия региона не способствуют развитию хозяйственной деятельности предприятий.

Стабильное функционирование предприятий будет достигнуто при соблюдении требований эффективности, когда фактические значения показателей сравниваются с «нормативными» величинами критериев. При условии соблюдения адекватности моделей, определяющих экономическое состояние предприятий ОАО «РЖДСтрой», варианты аналитической и графической интерпретаций системы оценочных критериев (показатели оптимизации) Уральского ФО приведены в табл.1 и 2, рис.3.

Таблица 1

Обобщенные оценочные коэффициенты (ООК и ) с учётом индекса ВВП РФ

Наименование регионов УрФО

Обобщённые относительные коэффициенты (ООКВВП)

min- ООКВВП*

optim-ООКВВП**

min-ОПYi*

optim-ОПYi**

min-ОПYi*

optim-ОПYi**

период оценки

прогноз 2020 г

период оценки

прогноз 2020 г

Оцениваемый период

прогноз 2020 г

Тюменская область (в т. ч. ЯН-ХМ-АО)

1,958

2,796

5,774

7,063

0,132

0,390

0,177

0,446

Х-Мн-АО

4,212

3,913

6,612

8,215

0,269

0,422

0,244

0,512

Я-Нц-АО

3,020

3,900

8,285

10,302

0,185

0,508

0,209

0,553

Свердловская область

2,520

3,955

3,357

6,707

0,289

0,385

0,296

0,503

Челябинская область

1,583

4,021

3,112

6,880

0,211

0,414

0,316

0,540

Курганская область

0,968

1,488

1,656

3,448

0,166

0,284

0,208

0,482

Примечание. Min — ОПYi* — минимальные значения обобщённого показателя, который соответствуют наиболее неблагоприятным сочетаниям значений факторов.

Optim ОПYi** — значение обобщённого показателя, характеризующего границу оптимальной величины, где предприятия могли бы функционировать стабильно.

 

Оценка развития региональной территориальной локализации, произведена на основе компаративного анализа полученной системы математических регрессионных уравнений (отдельных индикаторов), как частных расчётных величин, так и обобщённых показателей и оценочных коэффициентов. В этой связи экономическое состояние предприятий ОАО «РЖДСтрой» возможно рассмотреть как оценку функций откликов, а именно системы показателей экономического состояния предприятий от перечисленных факторов. Стабильное функционирование предприятий будет достигнуто при соблюдении требований эффективности, когда фактические значения показателей сравниваются с «нормативными» величинами критериев.

В качестве примера, на номограмме в координатах ЗК/СК-ВА (рис.2) приведён анализ показателей экономического состояния предприятий Челябинской области.

Рис. 2. Номограмма оптимизации экономического состояния предприятий ОАО «РЖДСтрой» по УрФО при фиксированных значениях факторов ЧП=1 450 000 тыс. руб. (ОР=3 834 000 тыс. руб.); ОА=780 000 тыс. руб. т.т. …4 — оптимальная зона; т.т. 1**, 2* — варианты решений; т.т. 5…9 — показатели действующих предприятий

 

Поиск оптимальных решений производился путём решения системы уравнений на ЭВМ с контролем изменения переменных по номограмме и таблицам «оперативного и фиксированного контроля» (представленного вверху номограммы) при следующих условиях.

Анализ результатов произведён при фиксированных значениях переменных: для осуществления чистой прибыли предприятия ЧП=1450000 тыс. руб. (соответственно объёму реализованной продукции ОР=3 834 000 тыс. руб. соответствующей выручке обеспечивающей прибыль с учётом платежей по ССП в размере 20 %) и планируемых оборотных активов ОА=780 000 тыс. руб.

На номограмме определена оптимальная зона (т.т. 1…4), где сочетание всех показателей экономического состояния соответствуют оптимальным величинам, а именно, определена величина обобщённого оценочного коэффициента , которая является наименьшим граничным значением, так как все остальные коэффициенты (параметры оптимизации) больше 0,414 (см. рис.2). При этих условиях как вариант оценки, целесообразно произвести анализ в сочетании величин внеоборотных активов и покателя ЗК/СК (или наличия СК) по изоуровням номограммы. Факторы, определяющие стабильность работы предприятий имеют следующие значения (т. т. 1** и 2* рис.2): соотношение ЗК/СК=0,705 при значениях ОА = 405 000…535 000 тыс. руб., ОА = 780 000…880 000 тыс. руб. Соответствующие показатели, определяющие экономическое состояние предприятий ОАО «РЖДСтрой» в этом случае будут следующие (табл. 3, рис. 2): обобщённый показатель коэффициента эффекта финансового рычага — ОПЭФР = 0,415 (что соответствует величинам обобщённого оценочного коэффициента эффекта финансового рычага ООК-ЭФРВВП = 3,112, табл.3).

На основе расчётных «пороговых значений» показателей оценки экономического состояния предприятий (при неблагоприятных сочетаниях значениях факторов, определяющих экономические показатели) определены регионы РФ с относительно стабильным функционированием, «стагнирующей» (застойной) и «депрессивной» деятельностью. Расчёт показателя («индикатора»), по которому производится выбор величины ООКВВП основано на поиске наименьшего его значения ниже которого экономическое состояние предприятия соответствующего региона, будет функционировать нестабильно. Если произвести ранжирование по «порогу ООКВВП», то к возможности стабильно функционирующим на период оценки можно отнести предприятия ОАО «РЖДСтрой» (региона лидера) ХМАО и ЯНАО, где расчётный показатель «min- ООКВВП» составил 4,212 и 3,0120 соответственно (см. табл.1). Соответствующие величины «min- ООКВВП» для Свердловской и Тюменской областей составили 2,520 и 1,958. Вышеизложенное подтверждено ещё и тем, что величины «оптимизации» соответствующих показателей, так же имеют наибольшие (наилучшие) значения (см. табл.1): расчётный показатель «Optim ООКВВП» составил 8,285; 6,612; 5,774 и 3,357, соответственно для ЯНАО, ХМАО, Тюменской и Свердловской областей. Результаты расчёта свидетельствуют, о том, что в ЯНАО и ХМАО экономические условия для развития предприятий ОАО «РЖДСтрой» наиболее благоприятные по сравнению с другими областями УрФО.

В то же время худшие экономические показатели по УрФО — регион с «депрессионной деятельностью» (табл.1), определены по Курганской области, где величины «min- ОПВВП» равен 0,968, то есть в 3–4 раза меньше соответствующего показателя ХМАО и ЯНАО (Тюменской области). Аналогичное заключение можно сделать и по «Optim — ОПВВП», где соответствующие величины составили 8,285 для ЯНАО и 1,656 для Курганской области — в 4 раза хуже.

Анализируя экономическое состояние предприятий Тюменской и Челябинской областей можно отнести их к стагнирующим. Отмечено, что показатели «min- ООКВВП» сопоставимы (1,958 и 1,583 соответственно), а «Optim ООКВВП» с учётом ВВП различны: Челябинская область — 4,021, а Тюменская область — 2,796. Данное утверждение обусловлено ещё и тем, что логарифмический показатель учитывающий уровень валового регионального продукта на душу населения — , влияющий на поиск оптимальных показателей по ООК отражает различие величин ВРП на душу населения Челябинской и Тюменской областей. На момент оценки (рис. 2): Челябинская область имеет — 223,1 тыс. руб/чел, ВРП Тюменской области (с учётом ХМАО и ЯНАО) составляет 1192,1 тыс. руб/чел.

Следует отметить, что Optim-ООКВВП соответствующего показателя для рассматриваемых регионов на перспективу к 2020 году составит (табл.1):

для предприятий ХМАО и ЯНАО Optim-ООКВВП =8,215…10,302;

для предприятий Свердловской, Тюменской, Челябинской и Курганской областей Optim-ООКВВП составит от 3,448 — Курганская область до 6,707 — Свердловская область.

Увеличение ВРП к 2020 году несомненно будут способствовать улучшению показателей ООКВВП и, тем самым, создавать условия для развития предприятий ОАО «РЖДСтрой» соответствующих регионов.

Таким образом, разработанные модели позволяют не только анализировать финансовую деятельность предприятий, но и осуществлять поиск решений, способствующий их стабильной работе. Применение разработанного метода с получением математических моделей системы интегрированных показателям экономического состояния предприятий ОАО «РЖДСтрой» с чёткой направленностью региональных условий в работе предложено ранжирование регионов УрФО по индексу ВВП и ВРП на (табл.2 и рис.3).

Основные выводы по результатам выполненных исследований следующие.

1.                  В условиях рыночной нестабильности и неудовлетворительного экономического состояния предприятий ОАО «РЖДСтрой» затруднено или невозможно достоверно оценить их хозяйственную деятельность и на этой основе принять эффективные управленческие решения. Для репрезентативности и достоверности управленческих решений разработаны научно обоснованные теоретические и практические положения включающие:

-         усовершенствование теоретических основ выбора критериев оценки экономического состояния предприятий ОАО «РЖДСтрой». Разработку принципов прогнозирования хозяйственной деятельности предприятий ОАО «РЖДСтрой», основанных на выявлении закономерностей с получением математических;

-         создание метода получения системы математических моделей, описывающих экономическое состояние при различном варьировании экономических факторов при поиске оптимальных решений. На этой основе разработаны методы создания базы данных ОАО «РЖДСтрой» и обоснование выбора величин определяющих факторов, характеризующих экономическое состояние стабильно работающих предприятий;

2.                  На основе разработанных алгоритмов и реализующих их компьютерных программ создана информационно-управленческая база по оптимизированию стратегии управленческих решений, направленных на эффективное функционирования предприятий

3.                  ОАО «РЖДСтрой». Метод позволил произвести сравнительную оценку эффективности функционирования предприятий ОАО «РЖДСтрой» по регионам УрФО.

4.                  На основе организационно-математических моделей получена система уравнений обобщённых (интегрированных) показателей, позволяющих комплексно оценить уровень экономического состояния как предприятий отдельного региона, так и их сравнительная характеристика по УрФО. Сравнительное ранжирование регионов УрФО по величинам обобщенного показателя выявило, что относительная стабильность функционирования предприятий ОАО «РЖДСтрой» относится к предприятиям ЯНАО и ХМАО (Тюменской области) с величиной оптимального показателя ООКВВП — 8,825…6,612) соответственно.

По обобщённым показателям представляется возможным установить (рассчитать) нормативные значения критериев оценки экономического состояния всех анализируемых предприятий по регионам УрФО в зависимости от заданных (установленных) величин в диапазоне от 0,00 до 1,00. Система данных показателей представляет возможность установить, своего рода, «степень риска» функционирования ОАО «РЖДСтрой» по УрФО.

 


 

Таблица 2

Определение величин критериев оценки экономического состояния (оцениваемый период «optim»)

Наименование регионов УрФО

Характер критерия

Наименование критерия по группам

Гр. показателей рентабельности

Гр. показателей деловая активность

Гр. показателей финанс. устойч

Гр. показателей платёжеспособности

Определение группы показателей*

коэф. оборач.

продолжительность оборотов

Наименование показателя на уровне

эквививалент НПYi

Группа

Показатель в группе

Натуральный Показатель Yi по ЛИ (МинЭк РФ)

>0

max значение

min значение

>0

>1 (КТЛ-0,5…0,7)

Тюменская

область

(в т. ч.

ЯН-ХМ-АО)

optim-ООКВВП

5,774

8,188

9,099

6,028

9,722

Мз-Ур

5,774

Рт-R

Y1–4 ООК-ЭФРВВП

optim-ОПYi

0,390

0,553

0,615

0,407

0,657

Мкр-Ур

0,390

Рт-R

Y1–4 ОП- ЭФР0,2

НП-Экв-Opt-ОПYi

0,279

0,152

0,430

0,453

1,845

НП-Экв-Opt-ОП-Yi

0,279

Рт-R

Y1–4 НВ- ЭФР0,2

Челябинская

область

optim-ООКВВП

3,112

3,113

3,138

3,184

5,744

Мз-Ур

3,112

Рнт-R

Y1–4ООК-ЭФРВВП

optim-ОПYi

0,414

0,414

0,418

0,424

0,764

Мкр-Ур

0,414

Рнт-R

Y1–4-ОП- ЭФР0,2

НП-Экв-Opt-ОПYi

0,476

0,053

19,490

0,226

1,454

НП-Экв-Opt-ОП-Yi

0,476

Рнт-R

Y1–4-НВ- ЭФР0,2

Х-Мн-АО

optim-ООКВВП

7,471

9,939

8,127

6,612

13,316

Мз-Ур

6,612

ФУст

Y4–5-ООК-КДН-ВВП

optim-ОПYi

0,477

0,635

0,519

0,422

0,851

Мкр-Ур

0,422

ФУст

Y4–6 ОВ- Кдфн

НП-Экв-Opt-ОПYi

0,050

0,659

5,938

0,324

8,105

НП-Экв-Opt-ОП-Yi

0,324

ФУст

Y4–7 НВ- КМск

Я-Нц-АО

optim-ООКВВП

9,732

11,79

11,170

11,224

9,013

Мз-Ур

9,013

ПлС

Y5–2-ООК-ВВП-ККЛ

optim-ОПYi

0,597

0,723

0,685

0,688

0,553

Мкр-Ур

0,553

ПлС

Y5–2-ОП-ККЛ

НП-Экв-Opt-ОПYi

0,378

3,478

1,960

1,820

0,984

НП-Экв-Opt-ОП

0,984

ПлС

Y5–3-НВ-КТЛ

Свердловская

область

optim-ООКВВП

5,222

8,319

7,847

3,357

6,805

Мз-Ур

3,357

ФУст

Y4–5-ООК- ВВП-КДН-

optim-ОПYi

0,599

0,954

0,900

0,385

0,781

Мкр-Ур

0,385

ФУст

Y4–6 — Кдфн

НП-Экв-Opt-ОПYi

0,221

0,704

10,280

1,589

1,247

НП-Экв-Opt-ОП

1,589

ФУст

Y4–7 — КМск

Курганская

область

optim-ООКВВП

2,167

3,816

2,296

2,365

3,977

Мз-Ур

2,167

Рнт-R

Y1–4ООК-ЭФРВВП

optim-ОПYi

0,371

0,654

0,393

0,405

0,681

Мкр

0,371

Рнт-R

Y1–4-ОП-ЭФР0,2

НП-Экв-Opt-ОПYi

0,721

0,150

85,120

0,989

1,330

НП-Экв-Opt-ОП

0,721

Рнт-R

Y1–4-НВ-ЭФР0,2

 

*Примечание. Выбор группы показателей, которая является базовой производится по величинам наименьших значений (граничных) обобщённого оценочного коэффициента и относительного показателя — ООКВВП и ОПYi. Величины всех остальных показателей ООКВВП, ОПYi и НП будут больше чем у базовых показателей.


Литература:

 

1.                  Хомякова Т. С., Гурлев В. Г. Использование математического моделирования в управлении развитием предприятия (на примере жилищно-коммунального комплекса) / Т. С. Хомякова, В. Г. Гурлев // Управление развитием предприятия в условиях предпринимательской экономики: Коллективная монография / под ред.С. И. Кухаренко, Т. А. Шиндиной.-Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2010.-160с.(с. 137–150)

2.                  Хомякова Т. С. Управление жилищно-коммунальным комплексом на основе математического моделирования / Хомякова Т. С., Гурлев В. Г. // Управление инновационным развитием социально-экономических систем: Коллективная монография / под ред. С. И. Кухаренко, Т. А. Шиндиной.-Челябинск: Изд-во ЮурГУ, 2011.-217с.(стр.203–216)

3.                  Gurlev V. G. To the question of assessment economic condition of the enterprises of housing and communal services on the basis of organizational and mathematical models. V. G. Gurlev, T. S. Khomyakova, Y. A. Golikov // European Science and Technology: Materials of the III International research and practice conference. Vol. I. October 30th — 31th, 2012. Munich, Germany 2012.P. 422–436.

4.                  Хомякова Т. С. Оценка экономического состояния предприятий жилищно-коммунальной сферы Уральского региона // Региональная экономика: теория и практика: ООО издательский дом «Финансы и кредит», 37(268) — 2012, (с.42–51)

5.                  Журавлёва и др. Стратегия и тактика развития экономики России до 2020 года на федеральном и региональном уровнях: Монография // Под общ. ред. И. С. Цыпина, Ю.Н., Шедько. – М.: ВГНА Минфина России, 2011. — 478 с.…

6.                  Хомякова Т. С. Разработка и реализация программно-математического комплекса экономической оценки и управления жилищно-коммунальным хозяйством. В. Г. Гурлев, // Региональная экономика: теория и практика: ООО издательский дом «Финансы и кредит», 8(191) — 2011, (с.38–41)

7.                  URL: afdanalyse.ru/publ/1/1/16-1-0-35

8.                  Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. - М.: Финансы и статистика, 2001; Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel : учебное пособие / В.Р. Бараз. – Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ–УПИ», 2005. – 102 с.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle