Статистический анализ показателей деятельности авиакомпании ОАО «Аэрофлот»

Министерство  образования и науки РФ

Самарский государственный  экономический университет

Кафедра статистики

КУРСОВАЯ РАБОТА

на  тему: «Статистический анализ показателей деятельности авиакомпании ОАО «Аэрофлот»

по  дисциплине «Микроэкономическая статистика»

Выполнила студентка 4 курса

специальности Статистика

М. А. Касаткина

Научный руководитель:

к.э.н., доцент Н.И. Меркушова

Самара – 2012

Содержание

Введение    …………………………………………………………………….…..3

Глава 1. Теоретические основы изучения деятельности воздушного

1.1 ОАО «Аэрофлот» как объект статистического исследования   ………..…6

1.2 Методы статистического исследования показателей авиационных перевозок  ………………………………………………………………...16

Глава 2. Статистический анализ показателей ОАО «ДОНАВИА»

2.1 Анализ динамики объемов работы ОАО «ДОНАВИА   …………….......20

2.2 Статистический анализ  финансовых результатов деятельности предприятия ОАО «ДОНАВИА» …………………………………………....26

Заключение          …………………………………………………………..34

Список используемой литературы …………………………………………....37

Приложения         ………………………………………………….…………….39

Введение

Авиакомпания  — термин, определяющий организацию, которая производит пассажирские или  грузовые воздушные перевозки. Наиболее известным примером авиакомпании в  России является Аэрофлот, который базируется в московском аэропорту Шереметьево. По итогам 2011 года компания ОАО «Аэрофлот» является крупнейшим авиаперевозчиком  в России как в сфере перевозок пассажиров, различных грузов и почты. «По ОКВЭД перевозка пассажиров и грузов воздушным путем входит в раздел IA «Транспорт и связь» группу 62 «Деятельность воздушного транспорта», вид 62.1 «Деятельность воздушного транспорта, подчиняющегося расписанию», 62.2 «Деятельность воздушного транспорта, не подчиняющегося расписанию(включая чартерные рейсы», 63.11 «Транспортная обработка грузов». Вид деятельности 62.1 является для Аэрофлота основным, а 62.2 и 63.11 являются дополнительными видами деятельности»¹.

Россия занимает огромную территорию и в этом случае роль авиационных перевозок очень важна. «Для начала стоит заметить, что авиационные перевозки грузов осуществляются очень быстро. Это очень важно, ведь бывают случаи, когда авиатранспорт является незаменимым ни одним другим средством перевозок. Быстро портящиеся товары, ценные вещи, драгоценности, лекарства нуждаются в скорой доставке к месту назначения, тянуть часы и минуты непозволительно и тогда на помощь приходят именно авиационные грузоперевозки. Вторым очень большим плюсом является возможность преодолевать любые географические препятствия. Горы, пустыни, моря и океаны, пропасти – все это для авиационных перевозок не помеха, в воздухе могут доставить легкое неудобство только воздушные ямы. Другие виды транспорта не могут конкурировать с самолетами в данном случае. Авиационные грузоперевозки позволяют перевозить самые разные товары, независимо от тяжести и габаритности. Огромные партии различных стройматериалов, медикаментов, металлоконструкций и прочего груза, не говоря уже о людях, легко погружается в транспортировочный самолет и также просто переправляется к точке назначения»².

Актуальность темы данной курсовой работы обусловлена тем, что  в настоящее время наша страна имеет огромную территорию. К тому же, Россия обладает труднодоступными районами, куда  кроме авиатранспорта не на чем добраться. Поэтому особое внимание уделяется анализу эффективности использования авиационных перевозок, а также результатам финансовой деятельности.

Целью данной курсовой работы является  освещение теоретических  основ деятельности воздушного транспорта, статистический анализ объемов работы и финансовой деятельности на примере предприятия      ОАО «ДОНАВИА».

Руководствуясь  этой целью необходимо решить следующие  задачи:

- рассмотреть  теоретические и методологические  основы статистического изучения авиационных перевозок;

-  провести  разбиение совокупности на кластеры;

- исследовать  динамику перевозки пассажиров и перевозки грузов и почты на предприятии ОАО «ДОНАВИА»;

- осуществить  статистический анализ финансовой деятельности на примере ОАО «ДОНАВИА», как один из кластеров предприятий ОАО «Аэрофлот»;

- осуществить корреляционно-регрессионный анализ результотов финансовой деятельности предприятия ОАО «ДОНАВИА»;

- рассчитать  прогнозные значения по перевозке пассажиров;

Объектом исследования является основная  деятельность ОАО «Аэрофлот», а в частности ОАО «ДОНАВИА».

Предметом изучения выступает характеристика влияния  различных факторов на объем выручки предприятия авиационных перевозок.

Данная курсовая работа состоит из введения, 2 глав, заключения, библиографического списка и приложений.

В первой главе  рассматривается характеристика российской авиации, ее особенности, роль в экономике России; характеристика ОАО«Аэрофлот», разбиение ее дочерних предприятий на кластеры, характеристика ОАО «ДОНАВИА»; система показателей и методика исследований авиационного предприятия.

Вторая глава  содержит анализ основного вида деятельности ОАО «ДОНАВИА» в динамике, а так же его прогноз, анализ результатов деятельности предприятия.

В заключении сформулированы основные результаты проведенного исследования.

Для решения  поставленных задач применялись  пакеты Statistica 6.0 и Microsoft Excel.

Теоретической и методологической основой данной курсовой работы послужили труды  ученых по вопросам исследования и  применения статистических методов в анализе.

Информационной  базой являются официальные сайты  ОАО«Аэрофлот» и ОАО «ДОНАВИА».

В качестве статистического  инструментария использовались многомерные  методы корреляционного, регрессионного, факторного и кластерного анализа, аналитические показатели, а так же табличные и графические методы визуализации результатов исследований.

В приложении приведены  информационно-справочные материалы, иллюстрации и дополнительные расчеты.

Глава 1. Теоретические основы изучения деятельности воздушного транспорта на примере ОАО «Аэрофлот»

1.1  ОАО «Аэрофлот» как объект  статистического исследования

«ОАО «Аэрофлот - российские авиалинии» - крупнейшая российская авиакомпания, национальный авиаперевозчик. Основана 15 июля 1923 года, когда Совет труда и обороны РСФСР принял постановление «Oб организации Совета по гражданской авиации» и «О возложении технического надзора за воздушными линиями на Главное управление воздушного флота». Название «Аэрофлот» было закреплено за гражданской авиацией СССР 25 февраля 1932 года»³. Штаб-квартира находится в Москве.

«Аэрофлот» - член Международной ассоциации воздушного транспорта (ИАТА). Базовый аэропорт авиакомпании — московский аэропорт Шереметьево (терминалы D, E, F). 1 мая 1922 года открылись полёты по первой международной авиалинии Москва—Кёнигсберг—Берлин. 15 июля 1923 года открылась первая регулярная внутренняя линия Москва—Нижний Новгород. В 1976 Аэрофлот стал первой авиакомпанией в мире, которая за год перевезла более 100 миллионов пассажиров. В основном Аэрофлот выполнял рейсы по Советскому Союзу, но маршрутная сеть компании охватывала 5 из 6 континентов: Европу, Азию, Африку, Северную и Южную Америку.

В 1994 «Аэрофлот» был реорганизован в акционерное  общество и подвергся частичной  приватизации, 51 % акций осталось за государством. В 90-х авиакомпания по большей части занималась международными перевозками, но по мере того, как мелкие авиакомпании, отколовшиеся от «Аэрофлота», прекращали свою деятельность в регионах, «Аэрофлот» постепенно расширял свою внутрироссийскую маршрутную сеть.

«Аэрофлот»  является крупнейшим заказчиком SSJ и  крупнейшим оператором западной авиатехники в СНГ.

«Аэрофлот»  располагает самым крупным воздушным  флотом в СНГ, состоящим из 117 самолётов, 102 из которых используются, 14 простаивают  и 1 сдан в аренду. Заказан 51 новый самолёт. В январе 2007 все самолёты Ил-86 были выведены из эксплуатации.

Таблица 1⁴

Флот авиакомпании

«Аэрофлот» - рекордсмен по количеству завоеванных премий «Крылья  России». Авиакомпания «Аэрофлот» занимает среди российских авиаперевозчиков первое место по международным перевозкам и второе по внутрироссийским после авиакомпании S7.

«Важную долю в доходах «Аэрофлота» занимают платежи иностранных авиакомпаний за пролёт их самолётов над территорией России. По словам заместителя генерального директора «Аэрофлота» по корпоративному и стратегическому развитию Сергея Харитонова, в год компания получает от них $110-120 млн. Платежи за пролёт поступают в бюджет «Аэрофлота» ещё с 70-х годов XX века и, как ожидается, могут быть отменены к 2013 в рамках вступления России в ВТО»⁵.

«Аэрофлот»  выполняет рейсы в 45 стран мира, в том числе шесть стран  СНГ, осуществляет посадки в 82 пунктах, из них 56 пунктов за рубежом, 8 пунктов  в странах СНГ и 23 пункта в России.

«Аэрофлот» располагает большой парковой зоной и большим количеством авиалайнеров. Благодаря тому, что авиакомпания занимается большим количеством пассажирских перевозок и грузоперевозок, помимо этого так же на их долю приходится большое количество чартерных рейсов. Все это помогает повысить пассажиропоток и получать дополнительные денежные средства и развиваться в дальнейшем.

В структуру ОАО «Аэрофлот» входит двенадцать дочерних предприятий, специализирующихся на перевозке пассажиров, почты и других грузов. Крупнейшие и наиболее значимые предприятия компании ОАО «Авиакомпания «Сахалинские Авиатрассы», ООО «Оренбургские авиалинии», ОАО «Авиакомпания «Россия», ЗАО «АэроМаш»-Авиационная безопасность», ЗАО «Джеталлианс Восток» , ЗАО «Аэромар»,  ЗАО «Аэроферст», ООО «Аэрофлот-Финанс», ОАО « ДОНАВИА», ЗАО «Аэрофлот-Карго», ООО «Аэрофлот-Рига» и ЗАО «Шеротель».

Разобьем группу дочерних предприятий  ОАО «Аэрофлот» на однородные для понимания кластеры. Для этого используем кластерный анализ, целью которого является образование групп, схожих  между собой объектов. В отличии от традиционных группировок кластерный анализ приводит к разбиению на группы с учетом всех группировочных признаков одновременно. В этом заключается достоинство данного анализа. Однако кластерный анализ имеет свои недостатки. В частности, количество кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения. При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определенные искажения, а так же могут теряться индивидуальные черты отдельных объектов за счет замены их характеристиками обобщенных значений параметров кластер. Все методы кластерного анализа можно разделить на две группы: иерархические (Евклидово расстояние, метод Варда и др.) и итеративные (метод к-средних, метод сгущений и др.).⁶

Иерархическая кластеризация заключается  в  разбиении крупных кластеров  на более мелкие, которые в свою очередь дробятся еще на более  мелкие. Результатом является древообразная  иерархическая структура.

Итеративные методы выявляют более высокую устойчивость по отношению к выбросам, включению незначимых переменных в набор. Однако в данной группе методов количество кластеров определяется самостоятельно.

Начнем непосредственно  анализ. Для начала, используя программу Statistika 6.0, проведем анализ  под названием описательные статистики. Это поможет нам определить средние значения, нижние и верхние границы значений изучаемых признаков, абсолютное значение измеренных значений от среднего, асимметрию ( А < 0 то это означает, что преобладают данные с большими значениями, а если А > 0, то больше данных с меньшими значениями, чем среднеарифметическое) и однородность изучаемой совокупности (коэффициент вариации).

Таблица 2

Описательные  статистики

Количество  рейсов находится в пределах от 7 112 до 12 162, и в среднем 9503 рейса, количество перевезенных пассажиров колеблется в пределах от 316,6 до 898 тыс. чел., и в среднем составляет 600,9 тыс. чел. Количество перевезенной почты находится в пределах от 1026 до 1703,6 тонн, и в среднем составляет 1319,9 тонн. Анализируя одини из главных показателей пассажирооборот и эксплуатационный тоннокилометраж, можно сказать, что в среднем пассажирооборот составляет 1216,8 млн. пассажирокилометров, а эксплуатационный тоннокилометраж - 106,3 млн. тоннокилометров. Характеризуя показатель асимметрии можно сказать, что три  показателя из пяти, такие как количество рейсов, количество пассажиров и эксплуатационный тоннокилометраж имеют отрицательные значения, что говорит о преобладании данных с большими значениями, а два из них имеют положительную асимметрию, и, следовательно, имеют больше данных с меньшими значениями. Неформально говоря, коэффициент асимметрии положителен, если правый хвост распределения длиннее левого (правосторонняя асимметрия), и отрицателен в противном случае (левосторонняя асимметрия).

 Коэффициент вариации используют для сравнения рассеивания двух и более признаков, имеющих различные единицы измерения. Коэффициент вариации представляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в процентах. Он вычисляется по формуле путем деления среднеквадратического (стандартного) отклонения на среднюю величину признака. Возникает вариация в силу того, что отдельные значения признака статистической совокупности формируются под воздействием разнообразных факторов. Значение изучения вариации в том, что по колеблемости признаков можно судить о качественной однородности совокупности. Совокупности могут иметь одинаковые значения средней величины, но отличаться колеблемостью индивидуальных значений. Величина рассчитанного коэффициента вариации свидетельствует о том, что колеблемость значений пассажирооборота и перевозки грузов и почты невысокая и составляет 31,7% и 28,0% соответственно, что не противоречит условию V . Поэтому данную совокупность можно считать однородной, а ее среднюю надежной. Для таких признаков, как количество пассажиров, количество рейсов и эксплуатационный тоннокилометраж колеблемость значений наоборот высокая и составляет 63,0%, 42,0% и 33,5% соответственно. Поэтому эту совокупность нужно считать неоднородной, а ее среднюю ненадежной.

Далее произведем разбиение совокупности дочерних предприятий  ОАО «Аэрофлот» на основе таких признаков, как количество рейсов, количество пассажиров, перевозка грузов и почты, пассажирооборот, эксплуатационный тоннокиломметраж.⁷

Для устранения несоответствия используем процедуру  нормирования или стандартизации исходных данных.⁸

Теперь, когда  исходные данные не имеют единиц измерения. Используя иерархическую классификацию, построим дендрограмму объединения кластеров. Суть ее состоит в последовательном объединении меньших кластеров в большие. Этот график схематично напоминает дерево. Вертикальная ось представляет собой ось межкластерного расстояния, а по горизонтальной оси отмечаются предприятия.

Рис.1 Дендрограмма объединения кластеров методом  «ближнего соседа»

Построенная вертикальная дендрограмма служит достаточным основанием для того, чтобы сделать выводы по объединению дочерних предприятий  ОАО «Аэрофлот». Первыми в кластер объединились «Шеротель» и «Аэрофлот Рига» и т.д. Таким образом, можно выделить больших 4 кластера.

Наряду с  методом одиночной связи широкое  распространение получил метод  Варда. Он построен таким образом, чтобы  оптимизировать минимальную дисперсию внутри кластеров. Преимущество данного метода заключается в том, что он имеет тенденцию к созданию кластеров приблизительно равных размеров.

 Рис.2 Дендрограмма объединения  кластеров «методом Варда»

Данная вертикальная дендрограмма подтверждает объединение всех дочерних предприятий ОАО «Аэрофлот» в 4 кластера.

Теперь проведем кластеризацию методом  К-средних. В данном случаем указывается уже определенное число кластеров. Особенностью метода является то, что выделенные в результате расчетов кластеры не будут пересекаться,  то есть каждое предприятие будет относиться лишь к одному кластеру. Однако, чтобы убедиться, что классификация эффективна, необходимо провести дисперсионный анализ.

Таблица 3

Дисперсионный анализ абсолютных показателей

Выдвигаем гипотезу о неравенстве дисперсий между  кластерами и внутри них. Поскольку  анализируя полученные результаты, можно сказать, что межгрупповые и внутригрупповые дисперсии значительно отличаются друг от друга. Построим график средних.

Рис.3 График средних  для кластеров

Средние значения по кластерам довольно значительно  различаются, что говорит о эффективной классификации дочерних предприятий по факторам.

Таблица 4

Средние значения для кластеров

Что же касается содержания каждого кластера, то анализируя данную таблицу по элементам кластеров, получим первый кластер содержит ЗАО «Шеротель», ЗАО «Аэрофлот-Карго», ООО «Аэрофлот-Рига», второй кластер ОАО «Авиакомпания «Сахалинские Авиатрассы», ОАО «Оренбургские авиалинии», ОАО «Авиакомпания «Россия», третий кластер содержит ЗАО «Аэрофест», ЗАО «АэроМАШ-Авиационная Безопаснось», ну и четвертый -  самый многочисленный ОАО «ДОНАВИА», ООО  «Аэрофлот-Финанс», ЗАО «Аэромар», ЗАО «Джеталлианс Восток».

Таблица 5

Содержание  кластеров по элементам

Более подробно рассмотрим предприятие ОАО «ДОНАВИА».

«ОАО «ДОНАВИА» - крупнейшая авиакомпания Юга России. С 2007 года 100% акций ОАО «ДОНАВИА» принадлежат ОАО «Аэрофлот – российские авиалинии» (г. Москва). В соответствии с решением ОАО «Аэрофлот – российские авиалинии» открытое акционерное общество «АЭРОФЛОТ-ДОН» с 25 сентября 2009 года переименовано в открытое акционерное общество «ДОНАВИА»⁹.

1.2 Методы статистического исследования показателей  авиационных перевозок

Для того, чтобы  правильно осуществить анализ предприятия  ОАО «ДОНАВИА» необходимо знать  методологию расчета. Поскольку  в данной курсовой работе будет использоваться кластерный, корреляционно-регрессионный, аналитические показатели рассмотрим методологию расчета каждого по отдельности.

Анализ скорости и интенсивности развития явления  во времени осуществляется с помощью  аналитических показателей, которые  получаются в результате сравнения  уровней ряда динамики между собой.

Аналитические  показатели ряда динамики¹⁰:

Абсолютный прирост характеризует  размер увеличения (или уменьшения) уровня ряда за определенный промежуток времени. Определяется как разность двух сравниваемых уровней и выражает абсолютную скорость роста. Различают цепные и базисные абсолютные приросты. Если уровень у _i-1 является предыдущим для данного ряда, то абсолютные приросты будут цепными. Если же y _i-1 постоянно для целого ряда, то абсолютные приросты будут базисными.

где: Dу - абсолютный прирост;

уi - текущий  уровень ряда;

у_{i - 1} - предшествующий уровень при цепных показателях, при базисных - нулевой;

i - номер уровня.

Относительные величины выражают соотношение между  явлениями в виде степени, доли или темпа. Исчисляются сопоставлением между собой абсолютных величин. Это такие показатели как, коэффициент роста, темпы роста и прироста.

Основным в  изучении взаимосвязи явлений является множественный корреляционно-регрессионный анализ, который в свою очередь делится на корреляционный и регрессионный анализы.

Регрессионный анализ – это статистический метод  исследования зависимости случайной  величины Y-отклик от переменной (X) или  переменных - предикторы;  рассматриваются в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона их распределения. В ходе регрессионного анализа при помощи выбранного метода  строится математическая модель, описывающая форму связи переменных – уравнение регрессии.¹¹ Как правило, регрессионному анализу предшествует анализ корреляционной зависимости переменных, который позволяет установить наличие связи между анализируемыми переменными, оценить ее тесноту и определить направление (прямая или обратная связь). Кроме того, в ходе корреляционного анализа происходит отбор существенных факторов, включаемых в уравнение регрессии. Наиболее простой формы корреляционного анализа является парная корреляция – анализируется связь между парой признаков – откликом Y и одним предиктором X. В этом случае уравнение регрессии принимает вид y = f(x).

где Qр- объем реализованной за данный период продукции;

Rост.ср.- средний остаток оборотных средств за рассматриваемый период»¹².

Статистическое  описание развития экономических процессов во времени осуществляется с помощью временных рядов. Временным рядом (рядом динамики, динамическим рядом) называется последовательность значений показателя (признака), упорядоченная в хронологическом порядке, т.е. в порядке возрастания временного параметра. Отдельные наблюдения временного ряда называются уровнями этого ряда.¹³ В практике исследования динамики явлений и прогнозирования принято считать, что значения уровней временных рядов экономических показателей могут содержать следующие компоненты (составные части или структурно-образующие элементы):

• тренд;

• сезонную компоненту;

• циклическую  компоненту;

• случайную  составляющую.

Под трендом  понимают изменение, определяющее общее  направление развития, основную тенденцию  временного ряда. Это систематическая составляющая долговременного действия. Решение любой задачи по анализу и прогнозированию временных рядов начинается с построения графика исследуемого показателя, тем более, что современные программные средства предоставляют пользователю большие возможности для этого. Таким образом, на стадии проведения графического анализа можно исследовать компонентный состав временных рядов, а также сделать первые шаги к выбору модели для описания их динамики и последующего прогнозирования. Если присутствие тренда во временном ряду прослеживается нечетко, то прежде чем перейти к определению тенденции и выделению тренда, нужно выяснить, существует ли вообще тенденция в исследуемом процессе. Основные подходы к решению этой задачи основаны на статистической проверке гипотез. Критерии выявления компонент ряда основаны на проверке гипотезы о случайности ряда.

Глава 2. Статистический анализ показателей  ОАО «ДонАвиа»

2.1 Анализ  динамики  объемов работы ОАО  «ДонАвиа»

ОАО «ДОНАВИА» - крупнейшая авиакомпания Юга России. С 2007 года 100% акций ОАО «ДОНАВИА» принадлежат ОАО «Аэрофлот – российские авиалинии» (г. Москва). В соответствии с решением ОАО «Аэрофлот – российские авиалинии» открытое акционерное общество «АЭРОФЛОТ-ДОН» с 25 сентября 2009 года переименовано в открытое акционерное общество «ДОНАВИА».

Основным направлением деятельности ОАО «ДОНАВИА» является перевозка пассажиров. По итогам 2011  года компания перевезла 864,2 тыс. чел., что на 62,3 % меньше перевезенного количества пассажиров в  2010 году. Причем прослеживается тенденция то к увеличению, то к уменьшению количества пассажиров на протяжении последних 5 лет.