Методы статистического изучения деятельности убыточных организаций
 Скачать 261.92 Kb.
|
3.2. Выявление тенденций развития деятельности убыточных организаций на основе метода аналитического выравнивания и прогнозированияВ данном разделе нам необходимо продолжить изучать социально – экономические показатели во Владимирской области, для того чтобы выявить тенденции данных показателей, используя метод аналитического выравнивания и прогнозирования. Для того чтобы выявить тенденции данных показателей, а также для того, чтобы рассчитать аналитическое выравнивание ряда динамики применим программное обеспечение «Microsoft Office Excel 2016». Аналитическое выравнивание необходимо для того, чтобы определить прогнозные значения исследуемого показателя на будущие периоды – 2017-2019 гг. Применим фактические данные о финансовом результате убыточных организаций Владимирской области в 2006-2016 гг. Применим метод аналитического выравнивания. Аналитическое выравнивание является методом количественного описания развития или изменения явления во времени. Суть данного метода состоит в построении уравнения тренда и осуществлении на его основе краткосрочного прогноза. Построение уравнений тренда связано с подбором наиболее адекватной математической функции, которая даёт описание развитию. В данной работе мы будем выравнивать значения показателя по линейной функции времени и параболической функции времени. По исходным значениям построим график, линейную линию тренда и параболическую линию тренда для результативного показателя – финансовый результат убыточных организаций Рис. 3.2.1 – Финансовый результат убыточных организаций и аналитическое выравнивание по линейной функции и параболической функции Мы получили следующие уравнения тренда: Линейное уравнение тренда:  Параболическое уравнение тренда:  Аналитическая модель с параболическим выравниванием значений показателя является наиболее адекватной, так как коэффициент детерминации (R²) данной модели имеет наибольшее значение, равное 0,6602. Примем данную модель в качестве основной и рассмотрим её прогноз на период до 2019 года. Можно сказать, о том, что динамика финансового результата убыточных организаций положительная и в последующие годы объём прибыли будет постепенно увеличиваться. Имеются следующие фактические данные о дебиторской задолженности во Владимирской области в 2006-2016 гг. По исходным значениям построим график, линейную линию тренда и параболическую линию тренда. Рис. 3.2.2 – Дебиторская задолженность и аналитическое выравнивание по линейной функции и параболической функции Мы получили следующие уравнения тренда: Линейное уравнение тренда:  Параболическое уравнение тренда:  Аналитическая модель с параболическим выравниванием значений показателя является наиболее адекватной, так как коэффициент детерминации (R²) данной модели имеет наибольшее значение, равное 0,8861. Примем данную модель в качестве основной и рассмотрим её прогноз на период до 2019 года. Можно сказать, о том, что динамика дебиторской задолженности положительная и в последующие годы число преступлений будет увеличиваться, что говорит о неосмотрительной кредитной политике предприятия по отношению к покупателям либо об увеличении объема продаж, либо неплатежеспособности и банкротстве части покупателей. С другой стороны, предприятие может сократить отгрузку продукции, тогда счета дебиторов уменьшатся. Имеются следующие фактические данные об инвестициях в основной капитал за счет средств муниципального бюджета во Владимирской области в 2006-2016 гг. По исходным значениям построим график, линейную линию тренда и параболическую линию тренда. Рис. 3.2.3 – Инвестиции в основной капитал за счет средств муниципального бюджета и аналитическое выравнивание по линейной функции и параболической функции Мы получили следующие уравнения тренда: Линейное уравнение тренда:  Параболическое уравнение тренда:  Аналитическая модель с параболическим выравниванием значений показателя является наиболее адекватной, так как коэффициент детерминации (R²) данной модели имеет наибольшее значение, равное 0,7931. Примем данную модель в качестве основной и рассмотрим её прогноз на период до 2019 года. Можно сказать, о том, что динамика инвестиций в основной капитал за счет средств муниципального бюджета положительная и в последующие годы число преступлений будет увеличиваться, что влияет на расширение основных фондов, повышение их технических характеристик. Это, в свою очередь, приводит к повышению технологичности производства, а, следовательно, к выпуску более качественной, конкурентоспособной продукции. Такая продукция будет хорошо продаваться, что приведет к увеличению основного капитала и, соответственно, получению прибыли инвестором. Имеются следующие фактические данные о кредиторской задолженности Владимирской области в 2006-2016 гг. По исходным значениям построим график, линейную линию тренда и параболическую линию тренда. Рис. 3.2.4 – Кредиторская задолженность и аналитическое выравнивание по линейной функции и параболической функции Мы получили следующие уравнения тренда: Линейное уравнение тренда:  Параболическое уравнение тренда:  Аналитическая модель с параболическим выравниванием значений показателя является наиболее адекватной, так как коэффициент детерминации (R²) данной модели имеет наибольшее значение, равное 0,384. Примем данную модель в качестве основной и рассмотрим её прогноз на период до 2019 года. Можно сказать, о том, что динамика кредиторской задолженности положительная и в последующие годы она будет увеличиваться, что влияет на увеличение задолженности по оплате труда. Как известно, рост оплаты труда положительно влияет на повышение мотивации персонала и стремление работать. Тогда, не трудно представить, как может повлиять просроченная задолженность по оплате труда на персонал, его стимул и мотивацию. Естественно, стимул понизится, мотивация сотрудников упадет, отношение подчиненных к руководителю изменится не в лучшую сторону. Также, возможен риск высокого коэффициента текучести кадров, что только отрицательно будет сказываться на деятельности предприятия и его репутации. Таким образом, рост кредиторской задолженности носит негативный характер и свидетельствует об ухудшении финансового состояния предприятия. Имеются следующие фактические данные о среднесписочной численности работников организаций во Владимирской области в 2006-2016 гг. По исходным значениям построим график, линейную линию тренда и параболическую линию тренда. Рис. 3.2.5 – Среднесписочная численность работников организаций и аналитическое выравнивание по линейной функции и параболической функции Мы получили следующие уравнения тренда: Линейное уравнение тренда:  Параболическое уравнение тренда:  Аналитическая модель с параболическим выравниванием значений показателя является наиболее адекватной, так как коэффициент детерминации (R²) данной модели имеет наибольшее значение, равное 0,4916. Примем данную модель в качестве основной и рассмотрим её прогноз на период до 2019 года. Можно сказать, о том, что динамика среднесписочной численности работников организаций положительная и в последующие годы она будет увеличиваться, что говорит об увеличении объема производства и повышении его эффективности, снижении себестоимости изготовленной продукции и увеличении размера полученной прибыли. Имеются следующие фактические данные о количестве отгруженных товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (без субъектов малого предпринимательства) во Владимирской области в 2006-2016 гг. По исходным значениям построим график, линейную линию тренда и параболическую линию тренда. Рис. 3.2.6 – Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (без субъектов малого предпринимательства) и аналитическое выравнивание по линейной функции и параболической функции Мы получили следующие уравнения тренда: Линейное уравнение тренда:  Параболическое уравнение тренда:  Аналитическая модель с параболическим выравниванием значений показателя является наиболее адекватной, так как коэффициент детерминации (R²) данной модели имеет наибольшее значение, равное 0,3032. Примем данную модель в качестве основной и рассмотрим её прогноз на период до 2019 года. Можно сказать, о том, что динамика количество отгруженных товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (без субъектов малого предпринимательства) положительная и в последующие годы они будут увеличиваться, что способствует положительной динамике среднемесячных заработных плат работников предприятий. |