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:
- 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.
- 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.
- 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.
- Комарова Т. Е. Управление факторами, влияющими на стоимость услуг ЖКХ / Т. Е. Комарова // Российское предпринимательство. — 2012. — № 21. — С. 115–120.
- Комиссарова Л. А. Жилищно-коммунальное хозяйство России в условиях реформирования / Л. А. Комиссарова // Аграрная Россия. — 2014. — № 9. — С. 33–36.
- 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.
- 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.
