Стат изучение финансового состояния предприятия

     ВВЕДЕНИЕ

      Изучение  эффективности экономической деятельности в условиях рыночной экономики приобретает  особо важное значение. Растущая конкуренция со стороны отечественных и зарубежных производителей предопределяет необходимость повышения эффективности производства как основного фактора успешного функционирования экономики.

      При статистическом изучении основных закономерностей  финансового состояния предприятий  широко используются методы группировок, структурного анализа, регрессионного и корреляционного анализа, рядов динамики, индексный метод и др.

В современной  рыночной экономике повышается самостоятельность  руководителей и специалистов в  принятии решений по всем вопросам хозяйственной деятельности. Эффективность  принимаемых управленческих решений  зависит от качества проведенного анализа, поскольку анализ финансово-экономической  деятельности предшествует управленческим решениям и действиям, обосновывает и подготавливает их.

Качество  самого анализа финансово-экономической  деятельности предприятия зависит  от применяемой методики, достоверности  используемой информации, а также  от компетентности лица, проводившего анализ.

В рыночных условиях залогом выживаемости и  основой стабильного положения  предприятия служит его финансовая устойчивость. Она отражает такое  состояние финансовых ресурсов, при  котором предприятие, свободно манипулируя  денежными средствами, способно путем  эффективного их использования обеспечить бесперебойный процесс производства и реализации продукции, а также  минимизировать затраты на его расширение и обновление.

Определение границ финансовой устойчивости предприятий  относится к числу наиболее важных экономических проблем в условиях перехода к рынку, поскольку недостаточная финансовая устойчивость может привести к отсутствию у предприятий средств для развития производства, их неплатежеспособности и, в конечном счете, к банкротству, а избыточная устойчивость будет препятствовать развитию, отягощая затраты предприятия излишними запасами и резервами.

Для оценки финансовой устойчивости предприятия  необходим анализ его финансового  состояния. Финансовое состояние представляет собой совокупность показателей, отражающих наличие, размещение и использование  финансовых ресурсов.

Финансовое  положение предприятия характеризует  множество показателей одними из самых важных являются показатели прибыли  и рентабельности. Статистические методы достаточно широко применяются в изучении прибыли и рентабельности.  В рыночной экономике прибыль и рентабельность используются как важнейший инструмент государственного регулирования деятельности субъектов хозяйствования и тема изучения финансовых результатов деятельности предприятия весьма актуальна в данный период развития в России.

Актуальность  статистического изучения финансовых результатов деятельности предприятия  выражается в том, что без правильного  учета и глубокого их анализа  невозможно оставаться стабильно действующим  предприятием в условиях рыночной конкуренции  и неопределенности. Также нельзя завышать значение анализа финансовых результатов, так как он немыслим без одновременного проведения анализа  финансового состояния.

Объект исследования– ИП «Игрушки».

Предметом исследования является статистическое изучение основных экономических показателей деятельности ИП «Игрушки».

      1 статистические методы ИЗУЧЕНИя взаимосвязей     финансовых показателей ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

               1.1   Роль корреляционно - регрессионного анализа в изучении        взаимосвязи между показателями деятельности организаций

       Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых являются случайными. При статистической зависимости величины не связаны функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей. Исследование взаимосвязи случайных величин биржевых ставок приводит к теории корреляции, как разделу теории вероятностей и корреляционному анализу, как разделу математической статистики. Исследование зависимости случайных величин приводит к моделям регрессии и регрессионному анализу на базе выборочных данных. Теория вероятностей и математическая статистика представляют лишь инструмент для изучения статистической зависимости, но не ставят своей целью установление причинной связи. Представления и гипотезы о причинной связи должны быть привнесены из некоторой другой теории, которая позволяет содержательно объяснить изучаемое явление.¹

 Формально  корреляционная модель взаимосвязи  системы случайных величин  может быть представлена в следующем виде: , где Z – набор случайных величин, оказывающих влияние на изучаемые случайные величины.

Экономические данные почти  всегда представлены в виде таблиц. Числовые данные, содержащиеся в таблицах, обычно имеют между собой явные (известные) или неявные (скрытые) связи.

Явно связаны показатели, которые получены методами прямого  счета, т. е. вычислены по заранее  известным формулам. Например, проценты выполнения плана, уровни, удельные веса, отклонения в сумме, отклонения в процентах, темпы роста, темпы прироста, индексы и т. д.

Связи же второго типа (неявные) заранее неизвестны. Однако необходимо уметь объяснять и  предсказывать (прогнозировать) сложные  явления для того, чтобы управлять  ими. Поэтому специалисты с помощью  наблюдений стремятся выявить скрытые  зависимости и выразить их в виде формул, т. е. математически смоделировать  явления или процессы. Одну из таких  возможностей предоставляет корреляционно-регрессионный  анализ.

Математические модели строятся и используются для трех обобщенных целей:²

1. для объяснения;
2. для предсказания;

3   для управления.

Представление экономических  и других данных в электронных  таблицах в наши дни стало простым  и естественным. Оснащение же электронных  таблиц средствами корреляционно-регрессионного анализа способствует тому, что из группы сложных, глубоко научных  и потому редко используемых, почти  экзотических методов, корреляционно-регрессионный  анализ превращается для специалиста  в повседневный, эффективный и  оперативный аналитический инструмент. Однако, в силу его сложности, освоение его требует значительно больших знаний и усилий, чем освоение простых электронных таблиц.

Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту  связей показателей с помощью  коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и  др.) и различные по направлению (прямые, обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти  их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую значимость модели. В экономике значимое уравнение используется, как правило, для прогнозирования изучаемого явления или показателя.

Регрессионный анализ называют основным методом современной математической статистики для выявления неявных  и завуалированных связей между  данными наблюдений. Электронные  таблицы делают такой анализ легко  доступным. Таким образом, регрессионные  вычисления и подбор хороших уравнений - это ценный, универсальный исследовательский  инструмент в самых разнообразных  отраслях деловой и научной деятельности (маркетинг, торговля, медицина и т. д.). Усвоив технологию использования  этого инструмента, можно применять  его по мере необходимости, получая  знание о скрытых связях, улучшая  аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность.

Корреляционно-регрессионный  анализ считается одним из главных  методов в маркетинге, наряду с  оптимизационными расчетами, а также  математическим и графическим моделированием трендов (тенденций). Широко применяются  как однофакторные, так и множественные  регрессионные модели.

1.2  Методы регрессионного анализа в изучении взаимосвязи показателей деятельности организации

          Задача регрессионного анализа – выбор типа модели (формы связи), устанавливающих степени влияния независимых переменных. Так, по исследуемой теме возможно определить форму связи между факторами прибыли банка и величины работающих активов.³

Связь признаков проявляется  в их согласованной вариации, при  этом одни признаки выступают как  факторные (из исследуемых признаков  факторным будет выступать скорее величина работающих активов), а другие – как результативные (прибыль). Причинно-следственная связь факторных и результативных признаков характеризуется по степени:⁴

1. тесноты;
2. направлению;
3.   аналитическому выражению.

Для оценки параметров уравнений регрессии  наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК), суть которого заключается в следующем требовании: искомые теоретические значения прибыли банка должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических (фактических) значений, т.е.

  .                                                                                                                     (1)

При изучении связей исследуемых показателей  применяются различного вида уравнения  прямолинейной и криволинейной связи. Так, при анализе прямолинейной зависимости применяется уравнение:

                                                                 (2)

Это наиболее часто используемая форма  связи между коррелируемыми признаками, при парной корреляции она выражается уравнением (2),  где а₀ – среднее значение в точке x=0, поэтому экономической интерпретации коэффициента нет; а₁ – коэффициент регрессии, показывает, на сколько изменяется в среднем значение прибыли банка при увеличении величины работающих активов на единицу собственного измерения.

При криволинейной зависимости  применяется ряд математических функций:

полулогарифмическая:

                                                                 (3)

показательная: 

                                                                  (4)

степенная: 

                                                                                               (5)

параболическая: 

                                                                  (6)

гиперболическая:

                                                                  (7)

Система нормальных уравнений МНК для линейной парной регрессии имеет следующий вид:

                                                                 ₍₈₎

Отсюда можно  выразить коэффициенты регрессии:

;             . (9)

При численности  объектов анализа до 30 единиц возникает  необходимость проверить, насколько  вычисленные параметры типичны  для отображаемого комплекса  условий, не являются ли полученные значения параметров результатом действия случайных  причин. Значимость коэффициентов регрессии  применительно к совокупности  n<30  определяется с помощью t-критерия Стьюдента. При этом вычисляются фактические значения t-критерия:

для параметра а₀:

,                                                                                            (10)

для параметра а₁:

.                                                                                          (11)

В формулах (10) и (11):

- среднее квадратическое отклонение показателя (процентной доходности банка) от выровненных значений .              (12)

- среднее квадратическое отклонение величины выданных кредитов от общей средней .                                                                      (13)

Полученные  по формулам (10) и (11) фактические значения и сравниваются с критическим , который получают по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости и числа степеней свободы ν (ν=n-k-1, где n – число наблюдений, k – число факторов, включенных в уравнение регрессии). Рассчитанные параметры а₀ и а₁ уравнения регрессии признаются типичными, если t фактическое больше t критического.

На практике часто приходится исследовать зависимость  прибыли банка от нескольких факторных  признаков. Аналитическая форма  связи прибыли организации от ряда факторных признаков выражается и называется многофакторным (множественным) уравнением регрессии.

Линейное  уравнение множественной регрессии

       .                                                       (14)

        Система нормальных линейных уравнений МНК для оценки коэффициентов двухфакторной регрессии имеет вид:

                                                        ₍₁₅₎

         1.3 Методы корреляционного анализа в изучении взаимосвязи показателей деятельности организации

          Корреляционная связь (частный случай стохастической) – связь, проявляющаяся при достаточно большом числе наблюдений в виде определенной зависимости между средним значением прибыли банка и признаками-факторами (одним из которых выступает величина работающих активов). Задача корреляционного анализа – измерение тесноты связи между варьируемыми признаками и оценка факторов, оказывающих наибольшее влияние.

Различают:⁵

1. парную корреляцию – это зависимость между результативным и факторным;
2. частную корреляцию – это зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированном значении других факторных признаков;
3. множественную – многофакторное влияние в статической модели     .

Теснота связи при линейной зависимости  измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции, который рассчитывается по одной из формул: 

                                                                                                  (16)             

            .                                                                                           (17)

Таблица 1 – Оценка линейного коэффициента корреляции

Значимость  линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t-критерия Стьюдента. Для этого определяется фактическое значение критерия :

       ,                                                                              (18)

Вычисленное по формуле (18) значение сравнивается с критическим , который получают по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости и числа степеней свободы ν. Коэффициент корреляции считается статистически значимым, если t_расч превышает : t_расч > .

Универсальным показателем тесноты связи является теоретическое корреляционное отношение:

          ,                                                          (19)

где  – общая дисперсия эмпирических значений y, характеризует вариацию одного из показателей результатов деятельности банка (прибыли) за счет всех факторов;

 – факторная дисперсия теоретических значений прибыли банка, отражает влияние одного фактора (величины работающих активов) на вариацию прибыли банка;

 – остаточная дисперсия эмпирических значений прибыли банка, отражает влияние на вариацию прибыли всех остальных факторов кроме величины работающих активов.

По правилу сложения дисперсий:

         ,   т.е.  .           (20)

  Таблица 2 – Оценка связи на основе теоретического     корреляционного отношения (шкала Чеддока)

          Для линейной зависимости теоретическое корреляционное отношение тождественно линейному коэффициенту корреляции, т.е. η = |r|.  Множественный коэффициент корреляции в случае зависимости банковской прибыли от двух факторов вычисляется по формуле:

        ,                                                   (21)

где   – парные коэффициенты корреляции между признаками.

Множественный коэффициент корреляции изменяется в пределах от 0 до 1 и по определению  положителен: .

 Условие  включения факторных признаков в регрессионную модель – наличие тесной связи между результативным и факторными признаками и как можно менее существенная связь между факторными признаками.

Значимость  коэффициента множественной детерминации, а соответственно и адекватность всей модели и правильность выбора формы связи можно проверить  с помощью критерия Фишера:

            ,                                                                       (22)

где R² – коэффициент множественной детерминации (R² );

k – число факторных признаков, включенных в уравнение регрессии.

Связь считается  существенной, если    F_расч > F_табл   – табличного значения F-критерия для заданного уровня значимости  α  и числе степеней свободы ν₁ = k, ν₂ = n – k – 1.

Частные коэффициенты корреляции характеризуют степень тесноты связи различных показателей деятельности банка, при элиминировании его взаимосвязи с остальными факторами, включенными в анализ. Расчет частных коэффициентов корреляции в случае двухфакторной регрессии (в первом случае исключено влияние факторного признака х₂, во втором – х₁):

           ;          ,    (23)

где r – парные коэффициенты корреляции между указанными в индексе переменными.

Для оценки сравнительной силы влияния факторов, по каждому фактору  рассчитывают частные коэффициенты эластичности:

        ,                                                                                               (24)

где   – среднее значение факторного признака;

 – среднее значение результативного  признака;

 – коэффициент регрессии  при  факторном признаке.

Данный  коэффициент показывает, на сколько  процентов следует ожидать изменения  результативного признака при изменении факторного признака на 1% и неизменном значении других факторов.

Частный коэффициент детерминации показывает, на сколько процентов вариация результативного признака объясняется вариацией факторного признака, входящего в множественное уравнение регрессии, рассчитывается по формуле:

         ,                                                                                     (25)

где   – парный коэффициент корреляции между результативным и факторным признаком;

– соответствующий стандартизованный  коэффициент уравнения множественной  регрессии:

        .                                                                                           (26)

2    АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

 2.1 Краткая характеристика предприятия

          Объект исследования ИП Креденцер Г. В. Магазин по продаже детских товаров получил название «Игрушки».

В соответствии с выданным свидетельством о государственной  регистрации физического лица в  качестве индивидуального предпринимателя  №304280732300156 и выписки из ЕГРЮЛ.

Основной задачей ИП является розничная  продажа детских товаров и  обслуживание покупателей по заказу с доставкой товаров на дом.

  Основными видами деятельности в соответствии с ОКВЭД являются:

• розничная продажа детских товаров;
• оптовая продажа детских товаров;
• оптово - роздничная продажа товаров бытового назначения;
• услуги грузоперевозки.

Магазин представляет собой большой отдел  на втором этаже торгового центра. Основными покупателями являются жители города Благовещенска. Однако предприниматель заключает договоры на оптовую реализацию товаров в соседние районные центры.

Магазин ИП «Игрушки» предлагает вниманию клиентов спектр детских товаров первой необходимости  – свыше 2 тысяч наименований от более 50 поставщиков из России, Белоруссии, Украины, Польши, Китая, Турции и других стран. Служба закупок ведёт непрерывный  поиск новинок по всему миру и  как результат – самые привлекательные  предложения лучших товаров для  своих клиентов.

Магазин предоставляет сертифицированную  продукцию от лучших мировых и  российских производителей не только в большом ассортименте, но и в  широком ценовом диапазоне, который  удовлетворит потребности людей  с различными финансовыми возможностями.

Таблица 3 - Основные показатели деятельности

Анализ  основных показателей деятельности предприятия «таблица 3», показал, что выручка от выполненных услуг в 2010г., по сравнению с 2009 годом увеличилась на 720 тыс. руб., (110 %), это связано с увеличением стоимости реализуемых товаров и их объема который увеличился с 2 016 тыс.руб.– 2009 г., до 2 227 тыс.руб. – 2011 г.                               .                                                    Показатель рентабельности основной деятельности (продаж) очень низкий и     составляет в 2011 году всего 10,79 %, что свидетельствует о высокой затратности производства, кроме того данный показатель продолжает снижаться в анализируемом периоде на 26 %. Рентабельность активов также не высокая, что является результатом не эффективного использования оборотных средств организации.                    

 В настоящее время для удобства обслуживания ведется разработка интернет-сайта. А пока, клиенты магазина всегда могут узнать о наличии товара по телефону и оформить доставку на дом. Курьер доставит заказ по Благовещенску и пригороду в течении 1-2 часа. При покупке товаров на сумму от 3000 руб. доставка осуществляется бесплатно. Товары оплачиваются наличными курьеру на основании кассового чека.