Анализ безубыточности на примере ООО «ММК-Метиз»

Содержание

Введение

Актуальность выбранной  темы курсовой работы обусловлена тем, что анализ безубыточности важен для оценки текущего состояния предприятия и его динамики, а также для выработки стратегии развития компании. Одной из важных задач комплексного экономического анализа является сбор, обобщение информации и анализ полезной для принятия менеджерами и высшим руководством предприятия правильных управленческих решений. Принятие решения предполагает сравнительную оценку ряда альтернативных вариантов и выбор из них оптимального, в наибольшей степени отвечающего целям предприятия.

В рамках изучения КЭА, анализ безубыточности занимает особое место.

Анализ безубыточности - анализ возможных результатов предполагаемого  производства на базе математической модели, часто представленной в форме  графика, позволяющего определить величины доходов и затрат при различных уровнях деловой активности в зависимости от объема производства, продаж; позволяет рассчитать, показать на самом графике точку безубыточности как минимальный объем производства, при котором выручка от реализации продукции в точности равняется сумме постоянных и переменных затрат, то есть точку, в которой полученный доход в точности покрывает затраты.

Анализ безубыточной деятельности предприятия позволяет более точно управлять процессом формирования и прогнозирования величины суммы прибыли на основе минимизации затрат, которые в свою очередь влияют на показатели эффективности работы предприятия.

Предметом изучения в данной курсовой работе являются проблемы оптимального формирования затрат производства продукции и определение безубыточной зоны данного производства тем или иным методом, а также возможные совершенствования механизма управления затрат многопродуктового производства, а объектом соответственно ОАО «ММК-Метиз».

Целью данной работы является изучение вариантов анализа безубыточности на базе ОАО «ММК-Метиз», а также предложение путей  их улучшения.

Для решения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• изучение теоретических основ анализа безубыточности многопродуктового производства;
• рассмотрение способа дифференциации затрата на постоянные и переменные на примере ОАО «ММК-Метиз»;
• изучение методов анализа безубыточности многопродуктового производства;
• предложить способы совершенствования ведения анализа безубыточности на примере ОАО «ММК-Метиз».

Глава 1. Теоретические основы анализа безубыточности

1.1. Концепция безубыточности в современной экономике

Известно, что целью  деятельности фирмы (предприятия) в  современной экономике является получение прибыли. Именно при этом условии фирма может стабильно  существовать и обеспечивать себе основу для роста. Стабильная прибыль фирмы проявляется в виде дивиденда на вложенный капитал, способствует привлечению новых инвесторов и, следовательно, увеличению собственного капитала фирмы. Поэтому становится ясным интерес к проблемам прибыльности деятельности фирмы. Весьма важным аспектом данного вопроса является концепция безубыточности деятельности фирмы, как первого шага к получению бухгалтерской, а в последствии и экономической прибыли. Мы рассмотрим проблему безубыточности деятельности фирмы с точки зрения экономической теории с тем, чтобы изучить вопросы определения точки безубыточности фирмы, анализа безубыточной деятельности фирмы.

С точки зрения экономической теории безубыточность есть нормальное состояние фирмы на современном конкурентном рынке, находящемся в состоянии долгосрочного равновесия. Целью анализа величин в критической точке является нахождение уровня деятельности организации (объема товарооборота), когда выручка от реализации становится равной сумме всех переменных и постоянных издержек обращения, причем прибыль организации равна нулю. Величина в критической точке может быть выражена единицей продажи или денежным выражением продажи. То есть по существу анализ сводится к определению точки безубыточности такого объема товарооборота, при котором организации обеспечен нулевой финансовый результат (нет убытков, он нет еще и прибыли).

ОАО «ММК-Метиз» занимается производством огромного ассортимента продукции. Анализ безубыточности в данном случае осложнен тем, что универсальной точки нулевой прибыли для многопродуктовых производств не существует. Данная проблема волновала многих отечественных и зарубежных ученых. Например, Ч. Хорнгрен считал, что величина ТНП определяется структурой продаж. «Структура продаж – это то количество ассортиментных позиций товаров или услуг, которое составляет полный объем продаж» [3].

По мнению Вахрушиной в процессе определения точки  безубыточности решаются следующие  основные задачи:

- рассчитывается объем  реализации, при котором обеспечивается  полное покрытие затрат предприятия;

- исчисляется объем  реализации, обеспечивающий, при прочих  равных условиях, получение необходимой  предприятию суммы прибыли; 

- дается оценка объема  реализации, при котором предприятие  может быть конкурентоспособно  на рынке, т. е. расчет зоны (поля) безопасности [6].

Такие передовые зарубежные классики управления затратами, как  К. Друри, Ч. Хорнгрен, утверждали, что  распределение постоянных расходов между отдельными видами продукции  является условным и как следствие  недопустимым.

Решение указанной проблемы, по мнению К. Друри, заключается в преобразовании  показателей объема продаж по отдельным видам продукции в типовые партии такой продукции, выбранные на основе планируемого ассортимента продаж. Точку нулевой прибыли при такой типовой партии можно вычислить, воспользовавшись тем же уравнением для определения безубыточности, что и при расчетах в варианте с одним продуктом [2]. ТНП рассчитывается по формуле (2.1):

,

где - точка нулевой прибыли для типовой партии;

    – постоянные затраты;

 МД – маржинальный доход на единицу продукции.

В литературе встречается  также вариант расчета точки нулевой прибыли многопродуктового производства в стоимостном выражении, а именно Ивашкевичем В.Б. была предложена формула (2.2):

,

где - значение объема производства в ТНП в стоимостном выражении;

- цена i-ого вида продукции;

c_i – удельные переменные затраты i-го вида продукции;

- удельные переменные затраты  i-ого вида продукции;

- удельный вес вида продукции  в общем объеме;

- количество видов продукции [3].

Для расчета ТНП с  учетом ассортимента выпускаемой продукции в физических единицах перепишем формулу, предложенную Ч. Хорнгреном, в более удобном  виде:

,

где – доля i-того вида продукции [2].

Показатель ТНП, рассчитанный по формуле, необходимо рассматривать с учетом заданного ассортимента продукции. Фактически необходимо использовать особую единицу измерения продукции, которую можно назвать условной ассортиментной единицей. Условная ассортиментная единица – это ассортиментный набор (комплект), включающий каждый вид продукции предприятия в заданной доле. Сумма долей всех продуктов равна единице или ста процентам.

1.2. Дифференциация затрат на постоянные и переменные

В теории и практике западного  управленческого учета рассматриваются  следующие аспекты классификации затрат на постоянные и переменные:

1. Поведение затрат  в зависимости от изменения объема производства.

2. Относительность (условность) классификации затрат на переменные  – постоянные.

3. Методы деления затрат  на переменные - постоянные.

Критерием выделения  постоянных и переменных затрат, по мнению Ивашкевича В.Б., является их зависимость от изменения объема производства. Объем производства и продаж зависит от степени использования производственно-сбытовых возможностей предприятия.  Каждая хозяйственная организация располагает ограниченным потенциалом выпуска готовой продукции или оказания услуг, которая обозначается понятием производственная мощность.[4]

Переменные затраты  — затраты, абсолютная величина которых  находится в прямой зависимости от уровня (объема) производства продукции. В зависимости от процентного соотношения изменения затрат и изменения объема производства продукции переменные затраты подразделяются на пропорциональные, прогрессивные и дегрессивные расходы. Постоянные затраты — затраты, абсолютная величина которых не зависит от изменения объема производства продукции. Постоянные затраты на единицу продукции уменьшаются (увеличиваются) при увеличении (уменьшении) объема производства продукции.[6]

 Отечественный экономист Н.Г.Чумаченко постоянные расходы подразделяет на две части, различные по своему содержанию и расходованию [2]:

• расходы, определяемые в основном мощностью предприятия;

• расходы управления (расходы на исследования, рекламу, на проведение консультаций, на повышение  квалификации сотрудников и т.д.).

Постоянные затраты, определяемые мощностью, не ограничиваются рамками  вышеназванных расходов. К ним  относятся расходы технологического топлива, абсолют центр энергетических затрат в части затрат на поддержание определенного температурного режима и затрат на поддержания оборудования в работоспособном состоянии; затраты по содержанию основных средств; транспортные расходы по перевозке материальных ценностей, необходимых при проведении ремонтов и др. Дегрессирующие затраты увеличиваются в абсолютной величине медленнее, чем объем производства. К ним, например, относятся расходы на текущий ремонт производственного оборудования, ценных инструментов и транспортных средств, стоимость смазочных, обтирочных материалов, эмульсии для охлаждения и прочих вспомогательных материалов, необходимых для ухода за оборудованием и содержанием его в рабочем состоянии; затраты топлива, электроэнергии, воды, пара, сжатого воздуха и других видов энергии на приведение в движение производственных механизмов; расходы на внутризаводское перемещение грузов; премиальные выплаты за выполнение плана по выпуску продукции.[8]

Также выделяют регрессивные расходы, которые с ростом объемов занятости, загрузки производственных мощностей и площадей уменьшаются как в абсолютной, так и в относительной величине. К таким затратам относят, например, оплату электроэнергии с учетом коэффициента загрузки мощностей потребления. Они сравнительно редки и существенной роли в затратах организаций не играют.

В экономической литературе выделяют следующие методы разделения смешанных затрат на постоянную и  переменную части:

• экономико-математические методы (метод высшей и низшей точек; метод корреляции или графический метод, метод наименьших квадратов);

• графический способ изучения зависимости между объемом  производства и себестоимостью продукции;

• метод экспертных оценок;

• инженерный (аналитический) метод.

Метод высшей и низшей точек, метод корреляции, метод наименьших квадратов, алгоритмы определения доли постоянных затрат в смешанных расходах, недостатки и преимущества их достаточно подробно описаны в экономической литературе [2].

Метод экспертных оценок используется в тех случаях, когда исходные динамические ряды данных о смешанных затратах не поддаются анализу и оценке экономико-математическими методами. Наличие смешанных затрат требует применения расчетных методов дифференциации затрат на постоянные и переменные. В настоящий момент используются три метода дифференциации затрат на постоянные и переменные: метод экспертных оценок, аналитический метод и регрессионный анализ. В литературе приоритет отдается регрессионному анализу, так как данный вариант анализа в итоге дает самые точные результаты. Регрессионный анализ - статистическая процедура для математического расчета среднего значения соотношения зависимой и независимой переменных величин. В отличие от минимаксного метода регрессионный анализ включает в себя все результаты наблюдений в целях определения линии наилучшего соответствия при расчете переменной величины и постоянной составляющей затрат.

Глава 2. Анализ безубыточности на примере ООО «ММК-Метиз»

2.1. Распределение затрат на постоянные и переменные методом регрессионного анализа

Проведение регрессионного анализа начинается с подбора  исходных данных, содержащих необходимую информацию об объеме продукции в зависимости от ее вида и совокупных затратах предприятия.

В полученном результате  необходимо сравнить показатели описательной статистики с теоретическими значения данных показателей, для того, чтобы проверить значимость полученного уравнения регрессии

Таблица 1  – Регрессионная статистика

Регрессионная статистика
Множественный R	1
R-квадрат	1
Нормированный R-квадрат	1
Стандартная ошибка	0,000232469
Наблюдения	24

 

 

Множественный коэффициент  корреляции R (множественное R) - это  положительный квадратный корень из R-квадрата. Эта статистика полезна  при проведении многомерной регрессии (т.е. использовании нескольких независимых переменных), когда необходимо описать зависимость между переменными.

Множественный коэффициент  корреляции характеризует тесноту  связи между зависимой переменной и предиктором. Он изменяется в пределах от 0 до 1 и рассчитывается по формуле:

где - определитель корреляционной матрицы;

- алгебраическое дополнение  -го элемента.

Значимость множественного коэффициента корреляции проверяется  по таблице F-критерия Фишера. Гипотеза о его значимости отвергается, если значение вероятности отклонения превышает заданный уровень (чаще всего берут = 0.1, 0.05; 0.01 или 0.001). Наблюдаемое значение находится по формуле:

При небольшом числе  наблюдений величина множественного коэффициента корреляции, как правило, завышается.

Множественный коэффициент  корреляции считается значительным, т.е. имеет место статистическая зависимость между  и остальными факторами , если где определяется по таблице F-распределения.

Иногда показателям  тесноты связи можно дать качественную оценку по шкале Чеддока, представленной в таблице 2.

Таблица 2 -  Шкала Чеддока

Количественная мера тесноты связи	Качественная характеристика силы связи
0,1-0,3	Слабая
0,3-0,5	Умеренная
0,5-0,7	Заметная
0,7-0,9	Высокая
0,9-0,99	Весьма высокая

Функциональная связь возникает при значении равном 1, а отсутствие связи - 0. На долю вариации факторных признаков приходится меньшая часть по сравнению с остальными неучтенными в модели факторами, влияющими на изменение результативного показателя. Построенные при таких условиях регрессионные модели имеют низкое практическое значение.

Стандартная ошибка описывает  размер отклонения наблюдаемого значения (х,у) от линии регрессии. Стандартную ошибку представляем как усредненную меру отклонений от линии регрессии. Отклонение наблюдаемой точки от линии регрессии составляет 0.

Наблюдения показывают размер выборки, т.е. регрессия основана на значениях  24 месяцев.

Основной целью дисперсионного анализа является исследование значимости различия между средними. Проверка значимости в дисперсионном анализе основана на сравнении компоненты дисперсии, обусловленной межгрупповым разбросом (называемой средним квадратом эффекта или MSэффект) и компоненты дисперсии, обусловленной внутригрупповым разбросом (называемой средним квадратом ошибки или MSошибка).

В таблице 3 представлен  дисперсионный анализ

Таблица 3 – Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	4	88688090713	22172022678	4,103E+17	1,3352E-160
Остаток	19	1,02679E-06	5,40416E-08
Итого	23	88688090713

 

В столбце df приводятся данные о количестве степенней свободы. Общее количество степеней свободы  равно 23. Из них 4 степени связаны с изменениями линии регрессии. 19 степеней свободы связаны с хаотичными изменениями. В столбце SS приводятся значения суммы квадратов. В столбце MS отображаются результаты деления суммы квадратичных отклонений на количество степеней свободы (дисперсия). В столбце F отображаются результаты отношения среднеквадратического значения для регрессии и среднеквадратического значения для остатков. Можно сделать вывод, что регрессия является статистически значимой.

В таблицы 3. 5 данные для проверки статистической значимости параметров модели регрессии. В столбце Коэффициенты указаны значения пересечения и наклона. Отношение оценки к стандартной ошибке удовлетворяет t-распределению с n- 2 или 18 степенями свободы, где n - количество наблюдений.

Величины этого отношения  для пересечения и  наклона  указаны в столбце t-статистика, а  двусторонние Р-значения - в столбце  Р-значение.

В двух последних столбцах приводятся 95%-ные доверительные  интервалы для пересечения и  наклона.

На основании данных регрессионного анализа можно записать следующее уравнение:

где – объем производства продукции вида 1;

      – объем производства продукции вида 2;

– объем производства продукции вида 3.

- объем производства продукции  вида 4.

Таким образом, с помощью  регрессионного анализа мы поделили затраты на постоянные и переменные. Постоянные затраты составили 24935,66 т.руб., переменные затраты по первому виду продукции составили 1002,74 т.руб., по второму виду -2281,46 т.руб., по третьему виду – 846,431 т.руб. и по четвертому – 1536,768 т.руб.

2.2. Графический метод расчета области изменения точки безубыточности

Точку безубыточности можно  определить и с помощью графического метода. Основу этого достаточно широко распространенного метода составляет деление затрат на постоянные и переменные.

Определим выручку  для каждого вида продукции. Пусть  объем производства равен нулю, тогда  выручка тоже равна нулю (первая точка). Для второй точки максимальный объем производства по каждому виду продукции.

Первый вид = 50 т.т. (тогда выручка =   588440 тыс. руб.);

Второй вид = 23,5 т.т.(тогда выручка = 740880тыс. руб.);

Третий вид = 17 т.т. (тогда выручка = 234360тыс. руб.);

Четвертый вид = 7 т.т. (тогда выручка = 151228,8тыс. руб.).

Определим затраты для  каждого вида продукции. Пусть объем  производства равен нулю, тогда  затраты равны постоянным, т.е. 311540 тыс.руб. (первая точка). Для нахождения второй точки возьмем максимальный объем производства по каждому виду продукции:

Первый вид = 50 т.т. (тогда затраты = 16143057тыс. руб.);

Второй вид =23,5 т.т. (тогда затраты = 7998170 тыс. руб.);

Третий вид = 17 т.т. (тогда затраты = 5625929 тыс. руб.);

Четвертый вид = 7 т.т.. (тогда затраты = 2354937тыс.руб.).

Расчеты по данным видам  продукции представлены в таблице 4.

Таблица 4 – Затраты по каждому виду продукции

Переменные	Затраты
	По продукции вида 1
X-объем производства	0	50,8
Y – затраты	311540	16143057
	По продукции вида 2
X-объем производства	0	23,52
Y – затраты	311540	7998170
	По продукции вида 3
X-объем производства	0	17,36
Y – затраты	311540	5625929
	По продукции вида 4
X-объем производства		7,12
Y – затраты	311540	2354937

 

По рассчитанным данным был построен график безубыточности, который представлен на рисунке 1.

 

Рисунок 1 – График безубыточности производства

На рисунке 2 представлен график безубыточности многопродуктового производства, а также полигон распределения вероятности.

Рисунок 2 – График безубыточности производства и полигон распределения вероятности.

Полигон распределения  представляет собой замкнутый многоугольник, абсциссами вершин которого являются значения варьирующегося признака, в данном случае – объем производства, а ординатами – соответствующие им значения выручки и затрат.

Таким образом, получаем область изменения ТНП [16;43].

2.3. Статистический метод определения точки нулевой прибыли

Для расчета области  риска статистическим методом необходимы следующие данные: Период; Объем производства; Постоянные затраты; Удельные переменные затраты по видам продукции.

Далее рассчитаем точку  нулевой прибыли, данные расчетов приведены в таблице 5.

Таблица 5 - Расчет ТНП

Период	СТС	СПС	СР	СРН	ТНП
янв.11	46,72	19,84	16,48	5,52	16,9248
фев.11	43,52	18,48	15,36	6	16,86
мар.11	48,16	20,48	17,04	5,92	16,9064
апр.11	46,88	19,92	16,56	5,68	16,9136
май.11	48,16	20,48	17,04	5,68	16,9232
июн.11	46,56	19,76	16,48	5,84	16,9064
июл.11	48,24	20,56	17,04	5,52	16,9248
авг.11	48,32	20,56	17,12	6,16	16,8904
сен.11	46,72	19,84	16,56	5,68	16,9184
окт.11	48,48	20,64	17,12	5,2	16,9528
ноя.11	46,56	19,84	16,48	6,4	16,8512
дек.11	48,4	20,56	17,12	6,88	16,8464
янв.12	46,16	21,68	16	7,12	16,4088
фев.12	43,76	20,56	15,2	6,08	16,4536
мар.12	49,36	23,12	17,12	5,52	16,5432
апр.12	47,68	22,4	16,56	5,36	16,5312
май.12	49,36	23,12	17,12	6,08	16,5096
июн.12	45,84	21,44	15,92	6,24	16,4784
июл.12	49,52	23,2	17,2	5,52	16,5448
авг.12	49,68	23,28	17,28	5,92	16,5224
сен.12	47,52	22,32	16,48	5,68	16,5088
окт.12	50,08	23,52	17,36	5,12	16,5608
ноя.12	48,16	22,56	16,72	5,12	16,56
дек.12	49,52	23,2	17,2	6,4	16,492

 

ТНП рассчитывается по формуле:

где - суммарные постоянные затраты;

- цена i-го вида продукции;

- удельно-переменные затраты  по i-му виду продукции;

- доля i-го продукта в общем  выпуске.

Графическое представление  результатов обработки статистических данных обычно оформляется в виде гистограммы. Совокупность данных разбивается на частичные интервалы, называемые нормальными. Интервалы разбиения могут быть любой ширины, но обязательно они должны следовать в порядке возрастания. Интервалы разбиения откладываются по оси абсцисс гистограммы. На оси ординат гистограммы откладывается число значений, попавших в интервал разбиения. Это число значений признака совокупности называется частотой.

Для построения гистограммы:

• в меню Данные выбрать команду Анализ данных и указать инструмент анализа – Гистограмма и нажать ОК.

В диалоговом окне Гистограмма следует указать:

• в группе Входные данные в поле Входной интервал – интервал ячеек с данными, а в поле Интервал карманов – интервал ячеек с частичными интервалами разбиения. Подбор карманов представлен в таблице 6.

После нажатия ОК инструмент Гистограмма выводит два столбца: карман и частота.

Таблица 6 – Подбор карманов

Карман	Частота
16,4	0
16,5	1
16,6	4
16,7	8
16,8	6
16,9	4
17	1
Еще	0

 

В результате была построена гистограмма, которая представлена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Гистограмма распределения частот

 

Для более наглядного изображения распределения вероятностей преобразуем данный график, изменив  тип. Полученный результат представлен на рисунке 4.

 

 

Рисунок 4 – Гистограмма распределения частот сглаженный нормальным законом распределения