Оценка экономического роста бизнеса (на примере розничной сети «Магнит») | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 4 мая, печатный экземпляр отправим 8 мая.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №5 (109) март-1 2016 г.

Дата публикации: 02.03.2016

Статья просмотрена: 476 раз

Библиографическое описание:

Коротков, А. В. Оценка экономического роста бизнеса (на примере розничной сети «Магнит») / А. В. Коротков, Ю. Л. Брук. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 5 (109). — С. 356-358. — URL: https://moluch.ru/archive/109/26572/ (дата обращения: 23.04.2024).



Оценка экономического роста бизнеса (на примере розничной сети «Магнит»)

Коротков Анатолий Владимирович, доктор экономических наук, профессор;

Брук Юлия Леопольдовна, студент

Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова

Одной из приоритетных целей бизнеса является экономический рост и развитие предприятия. Экономический рост делает предприятие инвестиционно привлекательным, позволяет ему удовлетворять возрастающий спрос на продукцию, является одним из ключевых факторов изменения рыночной стоимости фирмы. В процессе экономического развития фирма адаптируется к условиям внешней среды, изменениям хозяйственной конъектуры. Экономический рост позволяет фирме оставаться конкурентоспособной.

Всё вышеперечисленное свидетельствует об актуальности данной темы.

Общим показателем динамики экономического роста обычно считается рост выручки, прибыли и рентабельности за определенный период времени. В качестве частных показателей используются производительность труда, эффективность производства и т. д.

Общие и частные показатели всегда находятся в тесной взаимосвязи и нельзя судить об экономическом росте предприятия, опираясь только на один из них. Например, в качестве основного показателя экономического развития часто рассматривается максимизация прибыли предприятия. В то же время, процесс максимизации прибыли всегда тесно связан с увеличением риска, в случае реализации которого неизбежно ухудшение результатов деятельности предприятия. Поэтому максимизация прибыли не может выступать единственной основной целью деятельности фирмы.

Сеть магазинов «Магнит» — ведущая розничная сеть по торговле продуктами питания в России. «Магнит» является лидером по количеству продовольственных магазинов и территории их размещения. Магазины розничной сети «Магнит» расположены в 2 108 населенных пунктах Российской Федерации.

Из всего множества факторов для анализа использовались следующие:

Количество открытых магазинов

Общее количество магазинов

Чистая выручка

Базовая прибыль на 1 акцию

Этих четырёх факторов достаточно, чтобы выявить и адекватно оценить основную тенденцию экономического роста розничной сети «Магнит».

ОАО «Магнит» публикует финансовую отчетность начиная с 2005 года, но для исследования были взяты данные за период начиная с 2006 года по 2013 год. Это связано с неоднородностью данных в отчетностях компании, а также с неадекватным поведением второй половины 2014 года.

В таблице 1 представлены данные по всем четырем выбранным показателям.

Таблица 1

Факторы экономического роста розничной сети «Магнит»

Год

Кол-во открытых магазинов

Общее количество магазинов

Чистая выручка, млн. руб.

Базовая прибыль на 1 акцию, долл. США

2006

393

1 893,00

68 100,00

0,81

2007

304

2 197,00

94 035,00

1,34

2008

385

2 582,00

132 921,22

2,34

2009

646

3 228

169 860,97

3,27

2010

827

4 055

236 193,55

3,76

2011

1254

5309

335 699,95

4,69

2012

1 575

6 884

448 661,13

8,54

2013

1 209

8 093

579 694,88

11,83

В течение восьми лет количество магазинов «Магнит» в целом с каждым годом растет. В среднем ежегодно за изучаемый период времени в количество магазинов растет на 23 %.

Абсолютный прирост количества магазинов на конец 2013 года по сравнению с концом 2006 года составил 6200 штук (или 328 %).

Самое резкое увеличение количества магазинов зафиксировано в 2011 году, тогда количество магазинов увеличилось по сравнению с 2010 годом на 31 %.

Последние же два года (2012 и 2013 гг.) количество магазинов увеличивается на 29 % и 17 % соответственно.

Изменение количества открытых магазинов во времени описывается уравнением регрессии вида y = -18,356x3 + 252,63x2–811,94x + 1009,4. Коэффициент детерминации (R2) равен 0,96, что говорит о хорошо подобранной модели.

Изменение чистой выручки магазина описывается уравнением регрессии вида y = 9768,6x2–16144x + 81695. Коэффициент детерминации (R2) равен 0,99, что говорит о хорошо подобранной модели. Коэффициент корреляции (r) равен 0,964. Это свидетельствует о сильной зависимости чистой выручки от времени.

Опираясь на знания экономической теории, можно сделать вывод о том, что магазин находится в стадии роста.

Изменение чистой выручки под влиянием количества открытых магазинов описывается уравнением регрессии вида y = 9768,6x2–16144x + 81695. Коэффициент корреляции равен 0,89, следовательно, связь между признаками прямая и достаточно тесная. Коэффициент детерминации равен 0,789 − это означает, что вариация результата на 78,9 % объясняется вариацией фактора х.

Несмотря на то, что R2=0,99, данная модель может быть несовершенной, поскольку в динамических рядах может существовать автокорреляция. Автокорреляция − это взаимосвязь последовательных элементов временного или пространственного ряда данных. Наличие автокорреляции приводит к искажению средних квадратических ошибок коэффициентов регрессии, что в свою очередь затрудняет построение доверительных интервалов по ним. Поэтому, если автокорреляция присутствует, то необходимо избавиться от нее.

В данном случае фактический коэффициент автокорреляции, равный 0,516, превысил табличное значение (0,371), что говорит о наличии автокорреляции в ряду динамики.

Гипотеза о наличии автокорреляции проверяется по критерию Дарбина-Уотсона. Величина критерия Дарбина-Уотсона d=0,636, т. е. d< 2, что подтверждает наличие в исходном динамическом ряду положительной автокорреляции.

Убедившись в наличии автокорреляции в ряду динамики, необходимо исключить или уменьшить ее. В соответствии с теоремой, доказанной Фришем и Boy, время вводится в систему связных динамических рядов в качестве дополнительного фактора. Введение фактора времени исключает основную тенденцию развития всех явлений, представленных исследуемыми рядами динамики.

После избавления от автокорреляции методом Фриша-Воу, была получена новая модель:

y=-65369,8+18,9x+68429,9t

Полученная модель лучше старой тем, что она учитывает временной фактор, а так же коэффициенты корреляции и детерминации выше, чем в старой − 0,92 и 0,84 соответственно. Средняя ошибка аппроксимации для новой модели составляет 12 %, что свидетельствует о хорошем качестве модели, следовательно, ее можно использовать для построения прогноза.

Опираясь на результаты точечного прогноза, можно сделать вывод, что в 2016 году, чистая выручка розничной сети «Магнит» составит 653 612,2 млн. руб.

Таблица 2

Расчет прогнозных значений

Год

года(t)

Чистая выручка, млн. руб.

2014

9

565306,4

2015

10

615092,5

2016

11

653612,3

В дополнение к точечному прогнозу необходимо определить границы возможного изменения прогнозируемого показателя, т. е. вычислить прогноз интервальный.

Средняя квадратическая ошибка прогноза (Sp)= 52 318,8, статистика Стьюдента равна 2,836, следовательно, Y2016= 653 612,28 +/- 148 381,4. Таким образом, чистая выручка в 2016 году с вероятностью 95 % составит от 505 230,92 млн. руб. до 801 993,64 млн. руб.

Чтобы говорить о будущем экономическом росте розничной сети «Магнит», не достаточно опираться только на прогнозные значения чистой выручки. Важным показателем развития и экономического роста предприятия является показатель базовой прибыли на 1 акцию.

При помощи метода аналитического выравнивания можно сделать прогноз на ближайшие несколько лет. При сохранении данной тенденции абсолютного прироста базовой прибыли на 1 акцию, можно ожидать, что к 2014 году базовая прибыль на 1 акцию составит 11 долл. США, к 2015 году—12,5 долл. США, а к 2016 году—13,9 долл. США, что на 44,9 % выше, чем в 2013 году.

По материалам исследования можно сделать следующие выводы:

  1. В целом за период наблюдается положительная динамика роста количества магазинов розничной сети «Магнит». Средний темп прироста составляет 23 %;
  2. Самое резкое увеличение количества магазинов зафиксировано в 2011 году, тогда количество магазинов увеличилось по сравнению с 2010 годом на 31 %;
  3. Деятельность фирмы сопровождается постоянным увеличением объемных показателей, таких как чистая выручка, количество открытых магазинов и базовой прибыли на 1 акцию. Это говорит об экономическом росте ОАО «Магнит»;
  4. Экономический рост фирмы имеет место только тогда, когда будет соблюдаться взаимосвязанный и взаимоувязанный рост различных объемных показателей. Для этого был проведен анализ влияния количества открытых магазинов «Магнит» на изменение чистой выручки;
  5. Чистая выручка в 2016 году составит от 505 230,92 млн. руб. до 801 993,64 млн. руб. А базовая прибыль на 1 акцию к 2016 году—13,9 долл. США, что на 44,9 % выше, чем в 2013 году.

Литература:

  1. Тонких А. С., Остальцев А. С., Остальцев И. С. Приемы моделирования экономического роста предприятия. — Екатеринбург — Ижевск: ИЭ УрО РАН, 2012. — 50 с.
  2. Садовникова Н. А., Шмойлова Р. А. Анализ временных рядов и прогнозирование. — 3-ий вып. — М.: Изд. центр ЕАОИ, 2009. — 264 с.
  3. Антохонова И. В. Методы прогнозирования социально-экономическихпроцессов. — Улан-Удэ: ВСГТУ, 2004. — 212 с.
  4. Магнит сегодня // Розничная сеть «Магнит». URL: http://magnit-info.ru/about/today/ (дата обращения: 28.02.2016).
Основные термины (генерируются автоматически): чистая выручка, магазин, розничная сеть, экономический рост, США, базовая прибыль, наличие автокорреляции, коэффициент детерминации, коэффициент корреляции, уравнение регрессии вида.


Похожие статьи

Эконометрический анализ инфляции в Российской Федерации

x3 — темп прироста среднегодового курса доллара США к рублю, %. Модель множественной регрессии будет иметь вид

Поскольку фактическое значение F > Fт, то коэффициент детерминации значим и уравнение регрессии надежно. Выводы

Статистическое исследование финансовых результатов...

США). Уравнение имеет вид

С помощью критерия Дарбина — Уотсона модель была проверена на наличие автокорреляции в остатках показатель составил 2,93.

Рост чистой прибыли составит 210 % в 2017 году по сравнению с 2014 годом.

Статистический анализ доходов местного бюджета

Рис. 2. Матрица коэффициентов корреляции.

Коэффициент детерминации R2 показывает, что 70,6 % всей вариации доли доходов местного бюджета обусловлено

Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи, дает F-критерий Фишера.

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Результаты комплексного анализа развития базовых видов экономической деятельности Алтайского края во взаимосвязи с динамикой

Результаты расчетов средних квадратических отклонений, парных коэффициентов корреляции и коэффициентов регрессии.

Статистический анализ вариации, финансовых показателей...

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

Множественный коэффициент детерминации R-квадрат. 0,570. Фактическое значение F-критерия Фишера.

Статистическое изучение объема розничного товарооборота в РФ

Ключевые слова: розничный товарооборот, экономические факторы, заработная плата, корреляционный анализ, регрессионный анализ.

Коэффициент детерминации R2=0,83.

Уравнение регрессии примет вид

Применение модели Менгеса к странам Латинской Америки

Таблица 1. Коэффициенты корреляции между переменными модели.

Значения коэффициента детерминации.

Таким образом, есть положительная автокорреляция между смежными случайными остатками в уравнении Уругвая, нет информации о наличии...

Эконометрическое исследование курса доллара в современных...

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии

Коэффициент корреляции R. 0,709.

Скорректированный коэффициент детерминации R2. 0,448.

Эконометрический анализ инфляции в Российской Федерации

x3 — темп прироста среднегодового курса доллара США к рублю, %. Модель множественной регрессии будет иметь вид

Поскольку фактическое значение F > Fт, то коэффициент детерминации значим и уравнение регрессии надежно. Выводы

Статистическое исследование финансовых результатов...

США). Уравнение имеет вид

С помощью критерия Дарбина — Уотсона модель была проверена на наличие автокорреляции в остатках показатель составил 2,93.

Рост чистой прибыли составит 210 % в 2017 году по сравнению с 2014 годом.

Статистический анализ доходов местного бюджета

Рис. 2. Матрица коэффициентов корреляции.

Коэффициент детерминации R2 показывает, что 70,6 % всей вариации доли доходов местного бюджета обусловлено

Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи, дает F-критерий Фишера.

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Результаты комплексного анализа развития базовых видов экономической деятельности Алтайского края во взаимосвязи с динамикой

Результаты расчетов средних квадратических отклонений, парных коэффициентов корреляции и коэффициентов регрессии.

Статистический анализ вариации, финансовых показателей...

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

Множественный коэффициент детерминации R-квадрат. 0,570. Фактическое значение F-критерия Фишера.

Статистическое изучение объема розничного товарооборота в РФ

Ключевые слова: розничный товарооборот, экономические факторы, заработная плата, корреляционный анализ, регрессионный анализ.

Коэффициент детерминации R2=0,83.

Уравнение регрессии примет вид

Применение модели Менгеса к странам Латинской Америки

Таблица 1. Коэффициенты корреляции между переменными модели.

Значения коэффициента детерминации.

Таким образом, есть положительная автокорреляция между смежными случайными остатками в уравнении Уругвая, нет информации о наличии...

Эконометрическое исследование курса доллара в современных...

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии

Коэффициент корреляции R. 0,709.

Скорректированный коэффициент детерминации R2. 0,448.

Похожие статьи

Эконометрический анализ инфляции в Российской Федерации

x3 — темп прироста среднегодового курса доллара США к рублю, %. Модель множественной регрессии будет иметь вид

Поскольку фактическое значение F > Fт, то коэффициент детерминации значим и уравнение регрессии надежно. Выводы

Статистическое исследование финансовых результатов...

США). Уравнение имеет вид

С помощью критерия Дарбина — Уотсона модель была проверена на наличие автокорреляции в остатках показатель составил 2,93.

Рост чистой прибыли составит 210 % в 2017 году по сравнению с 2014 годом.

Статистический анализ доходов местного бюджета

Рис. 2. Матрица коэффициентов корреляции.

Коэффициент детерминации R2 показывает, что 70,6 % всей вариации доли доходов местного бюджета обусловлено

Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи, дает F-критерий Фишера.

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Результаты комплексного анализа развития базовых видов экономической деятельности Алтайского края во взаимосвязи с динамикой

Результаты расчетов средних квадратических отклонений, парных коэффициентов корреляции и коэффициентов регрессии.

Статистический анализ вариации, финансовых показателей...

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

Множественный коэффициент детерминации R-квадрат. 0,570. Фактическое значение F-критерия Фишера.

Статистическое изучение объема розничного товарооборота в РФ

Ключевые слова: розничный товарооборот, экономические факторы, заработная плата, корреляционный анализ, регрессионный анализ.

Коэффициент детерминации R2=0,83.

Уравнение регрессии примет вид

Применение модели Менгеса к странам Латинской Америки

Таблица 1. Коэффициенты корреляции между переменными модели.

Значения коэффициента детерминации.

Таким образом, есть положительная автокорреляция между смежными случайными остатками в уравнении Уругвая, нет информации о наличии...

Эконометрическое исследование курса доллара в современных...

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии

Коэффициент корреляции R. 0,709.

Скорректированный коэффициент детерминации R2. 0,448.

Эконометрический анализ инфляции в Российской Федерации

x3 — темп прироста среднегодового курса доллара США к рублю, %. Модель множественной регрессии будет иметь вид

Поскольку фактическое значение F > Fт, то коэффициент детерминации значим и уравнение регрессии надежно. Выводы

Статистическое исследование финансовых результатов...

США). Уравнение имеет вид

С помощью критерия Дарбина — Уотсона модель была проверена на наличие автокорреляции в остатках показатель составил 2,93.

Рост чистой прибыли составит 210 % в 2017 году по сравнению с 2014 годом.

Статистический анализ доходов местного бюджета

Рис. 2. Матрица коэффициентов корреляции.

Коэффициент детерминации R2 показывает, что 70,6 % всей вариации доли доходов местного бюджета обусловлено

Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи, дает F-критерий Фишера.

Применение регрессионного анализа для расчета прогнозных...

Результаты комплексного анализа развития базовых видов экономической деятельности Алтайского края во взаимосвязи с динамикой

Результаты расчетов средних квадратических отклонений, парных коэффициентов корреляции и коэффициентов регрессии.

Статистический анализ вариации, финансовых показателей...

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

Множественный коэффициент детерминации R-квадрат. 0,570. Фактическое значение F-критерия Фишера.

Статистическое изучение объема розничного товарооборота в РФ

Ключевые слова: розничный товарооборот, экономические факторы, заработная плата, корреляционный анализ, регрессионный анализ.

Коэффициент детерминации R2=0,83.

Уравнение регрессии примет вид

Применение модели Менгеса к странам Латинской Америки

Таблица 1. Коэффициенты корреляции между переменными модели.

Значения коэффициента детерминации.

Таким образом, есть положительная автокорреляция между смежными случайными остатками в уравнении Уругвая, нет информации о наличии...

Эконометрическое исследование курса доллара в современных...

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии

Коэффициент корреляции R. 0,709.

Скорректированный коэффициент детерминации R2. 0,448.

Задать вопрос