Экономическое обоснование прибыли и рентабельности организации

2006 год: 7355,4 тыс.руб./6410,9 тыс.руб.=1,15 руб.;

2007 год: 7493,2 тыс.руб./6410,9 тыс.руб.=1,17 руб.

Получается, что в 2006 и 2007 годах учредители получили с каждого вложенного рубля собственных средств по одному рублю 15 коп. и одному рублю 17 коп. соответственно. Такой показатель можно отнести к показателям рентабельности (доходности), Абсолютная величина прибыли не может характеризовать эффективность работы организации достаточно полно, поэтому проводится анализ рентабельности деятельности организации. Структурная модель анализа прибыли и рентабельности на ОАО «БЛЭМ» представлена в приложении 6.

2.3 Анализ рентабельности ОАО «БЛЭМ»

Рентабельность деятельности организации изучается по каждому показателю в динамике за ряд лет. Также проводится факторный анализ рентабельности, призванный определить причины изменения этого показателя. Поскольку рентабельность определяется несколькими показателями, в основе расчета которых лежит прибыль от реализации, то факторы, влияющие на изменение прибыли от реализации влияют и на изменение показателей рентабельности. Также к влияющим факторам относятся: изменения в объемах собственных, основных средств, изменение себестоимости реализованной продукции и величины выручки от этой реализации, и другие, в зависимости от анализируемого показателя рентабельности.

Для проведения горизонтального анализа рентабельности необходимо составить таблицу 2.14, где указывается порядок расчета и его результат по каждому показателю рентабельности за два анализируемых периода.

Таблица 2.14

Горизонтальный анализ показателей рентабельности ОАО «БЛЭМ» за 2006-2007 года, %

Показатели рентабельности	Расчет и значение	Абсолютное отклонение, %
	2006 год	2007 год
1	2	3	4
Рентабельность продаж (на основе прибыли от реализации)	(9709,8 тыс. руб. / 87550,4 тыс. руб.)*100=11,1	(9859,5 тыс.руб. / 88320,2 тыс. руб.)*100=11,2	+0,1
Рентабельность продаж (на основе прибыли до налогообложения)	(9709,8 тыс. руб. / 87550,4 тыс. руб.)*100=11,1	(9859,5 тыс.руб. / 88320,2 тыс. руб.)*100=11,2	+0,1
Рентабельность продаж (на основе чистой прибыли)	(7355,4 тыс. руб. / 87550,4 тыс. руб.)*100=8,4	(7493,2 тыс.руб. / 88320,2 тыс. руб.)*100=8,5	+0,1
Рентабельность собственного капитала	(7355,4 тыс. руб. / 9901,1 тыс. руб.)*100=7,42	(7493,2 тыс.руб. / 12149,1 тыс. руб.)*100=61,7	-12,5
Рентабельность собственных оборотных средств	(7355,4 тыс. руб. /11150,5 тыс. руб.)*100=66,0	(7493,2 тыс.руб. /11300,0 тыс. руб.)*100=66,3	+0,3
Ресурсорентабельность	[7355,4 тыс. руб. / (4840 тыс.руб. + 11150,5 тыс.руб. + 5825,9 тыс.руб.)] *100=33,7	[7493,2 тыс.руб. / (4750,0 тыс.руб. + 11300,0 тыс.руб. + 5915,7 тыс.руб.)] * 100=34,1	+0,4
Рентабельность основных средств (фондорентабельность)	(7355,4 тыс. руб. /4840,0 тыс. руб.)*100=152	(7493,2 тыс. руб. / 4300,5 тыс. руб.)*100=174,2	+22,2

Как видно из таблицы 2.14, все анализируемые показатели рентабельности имеют тенденцию роста, кроме рентабельности собственного капитала. Это благоприятная тенденция для организации, она означает увеличение эффективности (доходности) всех вложенных средств. Так, например, рентабельность продаж, рассчитанная на основе разных показателей прибыли, увеличилась в среднем на 0,1%. Это говорит о том, что с каждого рубля выручки организация стала получать в 2007 году прибыли на 0,1 копеек больше, чем в 2006 году. В 2007 году с каждого рубля выручки организация стала получать 8,5 копейки чистой прибыли.

Рентабельность собственного капитала показывает, сколько копеек чистой прибыли организация получает с каждого рубля имеющегося у нее имущества. В 2007 году на каждый вложенный рубль в имущество организации приходится 74,2 копейки чистой прибыли, что на 12,5 копейки меньше, чем в 2006 году.

Рентабельность основных средств характеризует эффективность вложений в основные средства. В 2007 году с каждого рубля, вложенного в основные средства, ОАО «БЛЭМ» получило 174,2 копейки чистой прибыли, что больше на 22,2 копейки, чем в 2006 году.

Рентабельность собственных оборотных средств показывает, сколько копеек чистой прибыли организация получает с каждого рубля имеющихся у нее собственных активов. В 2007 году на каждый вложенный рубль в собственные оборотные средства приходится 66,3 копейки чистой прибыли, что на 0,3 копейки больше, чем в 2006 году.

Показатели рентабельности являются важными характеристиками факторной среды формирования прибыли и дохода организаций. По этой причине они являются обязательными элементами сравнительного анализа и оценки финансового состояния организации. Чтобы оценить, на сколько эффективно работает компания, можно воспользоваться следующим методом:

Тр ЧП > Тр В > Тр ВБ , (2.29)

где Тр ЧП темп роста чистой прибыли;

Тр В темп роста выручки;

Тр ВБ темп роста валюты баланса.

101,9 % > 100,9 % > 100,4 %.

Таким образом видно, что данное неравенство соблюдается, темпы роста незначительно, но выше. Можно предположить, что организация работает успешно, не несет финансовые потери.

Использование эффекта «финансового рычага» позволит оценить кредитоспособность организации и ее финансовую независимость, позволит выявить недочеты и положительные качества формирования заемной политики. Данный метод рассчитывается по следующей формуле:

Эффект «финансового
рычага» = (1 0,24) * (Э R_А % ст.) * , (2.30)

где (1 0,24) налоговый корректор по заемному капиталу, исчисляется как разница единицы и процентной ставки по налогу на прибыль;

Э R_А экономическая рентабельность активов;

% ст. средняя процентная ставка по заемному капиталу;

Ср. ЗК среднее значение заемного капитала;

Ср. СК среднее значение собственного капитала.

Э R_А = * 100 %. (2.31)

В организации ОАО «БЛЭМ» средняя процентная ставка по заемному капиталу исчислена в размере 21 %. Таким образом, получаем эффект «финансового рычага»:

Дифференциал данной формулы (80 % 21 %), должен быть всегда больше нуля, он равен 59 %, характеризует запас кредитоспособности организации.

Плечо финансового рычага 0,12 характеризует степень финансовой зависимости, то есть степень финансовых рисков, чем больше плечо отклоняется от единицы, тем больше финансовый риск, и тем выше ожидаемая цена на новые источники финансирования.

Таким образом, можно ожидать дополнительный прирост рентабельности собственного капитала на 5,4 % за счет использования заемного капитала. ОАО «БЛЭМ» привлекать кредит может, так как прибыль от продаж больше затрат, и плечо финансового рычага меньше единицы. Наиболее вероятно следует ожидать, что цены не поднимутся и останутся на уровне среднерыночных.

Оценить рентабельность собственного капитала или норму бизнеса можно с помощью модели Дю Пона:

R _СК = * * = ,(2.32)

где ЧП чистая прибыль;

СР. А среднее значение активов;

Ср.СК среднее значение собственного капитала.

Анализируя данные расчеты можно сделать выводы, что доходность от выручки составляет 0,085, что не является положительным моментом, происходит «омертвление» денежных средств, также это может свидетельствовать о больших товарных запасов на конец года, которые не участвуют в обращении, или затоваривание. И как следствие, ОАО «БЛЭМ» несет дополнительные затраты на хранение излишней продукции.

Коэффициент оборачиваемости активов, который равен 5,513, положительно сказывается на деятельности организации.

Финансовый рычаг, который равен 1,453, является отрицательным моментом, что означает излишнее страхование рисков, излишняя автономия, собственный капитал организации не обеспечивает активы компании.

Таким образом, норма бизнеса (рентабельность бизнеса) равная 68,1 % означает, что с каждого вложенного рубля компания получает 68,1 копеек чистой прибыли.

Результатом анализа показателей прибыли и рентабельности станет разработка мероприятий по их увеличению. Мобилизация резервов увеличения показателей прибыли и рентабельности достигается благодаря внедрению достижений науки, новой техники и технологии, совершенствованию организации производства, выявлению и распространению передового опыта, а также путем устранения потерь и непроизводительных расходов. Необходимо исключать дополнительные запасы, увеличивать обороты продаж, снижать затраты на хранение запасов, оптимально брать кредиты, желательно долгосрочные, или рассмотреть альтернативы банковскому кредитованию:

- предоплата с новых дебиторов;

- скидки, стимулирование досрочного погашения дебиторской задолженности;

- продажа имущества, обремененные активы;

- краткосрочные финансовые вложения, (расторгать договоры займа) и тому подобное.

ГЛАВА 3. ПУТИ ЭФФЕКТИВНОГО ФОРМИРОВАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИБЫЛИ В ОАО «БЛЭМ»

3.1 Планирование прибыли ОАО «БЛЭМ»

Цель планирования прибыли определить источник развития и обеспечить конкурентоспособность организации.

Для планирования прибыли можно использовать несколько вариантов, каждый из которых предусматривает взаимосвязь между прибылью, объемом деятельности и затратами. По окончании расчетов выбирается наиболее оптимальный и вероятный вариант. В ОАО «БЛЭМ» переменные затраты рассчитаны на 1 тонну продукции в размере 4,59 тыс.руб. Средняя цена реализации 1 тонны продукции рассчитана в размере 5,42 тыс.руб., постоянные затраты на весь объем продукции 3512,8 тыс.руб.

1) Метод экстраполяции.

Данный метод предполагает собой перенос сложившихся тенденций на будущий период, то есть использование сложившейся зависимости темпа прироста прибыли от темпа прироста оборота оптовой торговли в 2007 году и планируемого темпа роста оборота. Применение метода экстраполяции в данном случае оправдано, так как отмечается стабильное увеличение прибыли в ОАО «БЛЭМ».

Оптовый оборот
торговли плановый = 88320,2 тыс.руб. Ч 100,9 % = 89115,08 тыс.руб.

Далее определим объем реализации в натуральном выражении, он составит 16441,9 тонн (89115,08 тыс.руб. / 5,42 тыс.руб.).

Отсюда планируемый размер прибыли составит в 2008 году в ОАО «БЛЭМ»:

Таким образом, применяя данный метод, ОАО «БЛЭМ» планирует получить в 2008 году прибыль от продаж в размере 10007,7 тыс. руб.

2) На основе данных о емкости рынка и доле ОАО «БЛЭМ» на нем.

В районе деятельности организации ОАО «БЛЭМ» аналогичный тип деятельности осуществляют еще две организации: ООО «Профи» и сеть универмагов «Балти-М». В 2007 году их доля на рынке составляла 66,7 %. Доля ОАО «БЛЭМ», соответственно, 33,3 %. Компанией в 2007 году было реализовано продукции без учета НДС на сумму 88320,2 тыс. руб. В планируемом периоде емкость рынка должна увеличиться на 11,5 %. Средняя цена реализации одной тонны продукции рассчитана в размере 5,42 тыс. руб. ОАО «БЛЭМ» планирует расширить ассортимент продаваемой продукции, а также открыть еще один магазин и склад при нем, что позволит ей увеличить свою долю на рынке на 2,7 %. Доля ОАО «БЛЭМ» на рынке на 2008 год составит, таким образом, 36%.

Для того чтобы рассчитать емкость рынка, надо выяснить какой объем оборота составляют конкуренты:

V _конк. = = 176905,6 тыс.руб.

где V _конк объем деятельности конкурентов.

Теперь можно узнать общую емкость рынка района деятельности ОАО «БЛЭМ»:

Емкость рынка = 88320,2 тыс. руб. + 176905,6 тыс. руб. = 265225,8 тыс. руб.

Исходя из данных на планируемый 2008 год, что емкость рынка должна увеличиться на 11,5 %, найдем планируемую емкость рынка в регионе:

Емкость рынка план. = 265225,8 тыс.руб. + 11,5 % = 295726,8 тыс.руб.

Если долю ОАО «БЛЭМ» на рынке планируется увеличить, то планируемый объем реализации составит:

где V _{реал.план} объем реализации продукции плановый.

Общий объем реализации в натуральном выражении планируется в количестве 19642,4 тонн: 106461,6 тыс.руб. / 5,42 тыс.руб.

Исходя из данных расчетов видно, что оптовый оборот ОАО «БЛЭМ» в 2008 году по сравнению с 2007 годом увеличиться на 18141,4 тыс.руб. (106461,6 тыс.руб. 88320,2 тыс.руб.).

Расчеты можно представить в таблице 3.1.

Таблица 3.1

Объем реализации и прибыль на 2008 год ОАО «БЛЭМ» тыс.руб.

Показатели	Сумма
1. Объем реализации	106461,6
2. Переменные затраты	90158,6
3. Постоянные затраты	3512,8
4. Маржинальный доход	16303,0
5. Прибыль от реализации	12790,2

3) На основе расчета индекса сезонности.

В 2008 году не планируется никаких существенных изменений в объемах реализации, можно воспользоваться индексом сезонности. Индекс сезонности определяется делением среднегодового объема продаж без НДС с учетом последних трех лет на средний объем продаж за 2007 год:

Объем продаж за 2005 год составил 85030,5 тыс.руб., за 2006 год 87550,4 тыс.руб., за 2007 год 88320,2 тыс.руб. найдем среднегодовой объем продаж с учетом последних трех лет:

Ср.годовой V продаж = =

= 86967 тыс.руб.

где Ср.годовой V продаж среднегодовой объем продаж.

Таким образом, объем реализации составит в 2008 году 86995,4 тыс.руб. (88320,2 тыс.руб. * 0,985). В натуральном выражении планируется поставить 16050,8 тонн продукции (86995,4 тыс.руб. : 5,42 тыс.руб.).

Расчеты можно представить в таблице 3.2.

Таблица 3.2

Объем реализации и прибыль на 2008 год ОАО «БЛЭМ» тыс.руб.

Показатели	Сумма
1. Объем реализации	86995,4
2. Переменные затраты	73673,2
3. Постоянные затраты	3512,8
4. Маржинальный доход	13322,2
5. Прибыль от реализации	9809,4

4) Исходя из задачи получения целевой прибыли.

Целевая прибыль это прибыль, которую организация намерена получить, чтобы сформировать целевые денежные фонды (на пополнение оборотных средств, выплату дивидендов владельцам компании, развития сбыта продукции, материальное стимулирование) и выполнить обязательства по платежам.

ОАО «БЛЭМ» намерено получить прибыли от реализации продукции в сумме 10059,6 тыс.руб., переменные затраты рассчитаны на 1 тонну продукции в размере 4,59 тыс.руб. Средняя цена реализации 1 тонны продукции рассчитана в размере 5,42 тыс.руб., постоянные затраты на весь объем продукции 3512,8 тыс.руб.

Определим безубыточный объем продаж:

В стоимостном выражении это составит 22939,1 тыс.руб. (5,42 тыс.руб. * 4232,3 тонн).

Далее определим объем продаж, при котором организация должна получить запланированную прибыль:

В стоимостном выражении это составит 88629,5 тыс.руб. (5,42 тыс.руб. * 16352,3 тонн).

Произведенные расчеты показывают, что для получения запланированной прибыли необходимо продать продукции в 3,9 раза больше, чем безубыточный объем (16352,3 тонн : 4232,3 тонн). При этом 4232,3 тонн необходимо закупить и реализовать, чтобы покрыть постоянные затраты организации:

(5,42 тыс.руб. * 4232,3 тонн) (4,59 тыс.руб. * 4232,3 тонн) = 3512,8 тыс.руб.

Чтобы получить прибыль в сумме 10059,6 тыс.руб., необходимо закупить дополнительно продукции в количестве 12120 тонн (16352,3 тонны 4232,3 тонны).

(5,42 тыс.руб. * 12120 тонн) (4,59 тыс.руб. * 12120 тонн) = 10059,6 тыс.руб.

Расчеты можно представить в таблице 3.3.

Таблица 3.3

Объем реализации и прибыль на 2008 год ОАО «БЛЭМ» тыс.руб.

Показатели	Сумма
1. Объем реализации	88629,5
2. Переменные затраты	75057,1
3. Постоянные затраты	3512,8
4. Маржинальный доход	13572,4
5. Прибыль от реализации	10059,6

В рассмотренных вариантах определен объем продаж и прибыль с учетом многих факторов. В итоге получены следующие результаты, представленные в таблице 3.4.

Таблица 3.4

Объем продаж и прибыль ОАО «БЛЭМ» на 2008 год

Варианты	Возможный объем продаж	Возможная прибыль, тыс.руб.
	тонн	тыс.руб.
1. Метод экстраполяции	16441,9	89115,08	10007,7
2. Емкость рынка и доля организации на нем	19642,4	106461,6	12790,2
3. Индекс сезонности	16050,8	86995,4	9809,4
4. Получение целевой прибыли	16352,3	88629,5	10059,6

Оптимальность выбранного плана может быть подтверждена соответствующими расчетами. В частности, можно использовать среднее значение прогнозных расчетов оптимистического и пессимистического, полученное при использовании метода Перта. Согласно этому методу, вероятный объем продаж определяется таким образом:

V в = , (3.1)

где V в вероятный объем продаж;

О оптимистический план продаж;

М наиболее вероятный план продаж;

П пессимистический план продаж.

При выборе наиболее оптимального плана продаж нужно руководствоваться целями торговой организации ОАО «БЛЭМ», направленными, прежде всего, на получение прибыли при дальнейшем освоении рынка продаж. Таким образом, наиболее вероятным выбран план, равный 88629,5 тыс.руб. В качестве оптимистического плана взят план, определенный индексом сезонности, в сумме 86995,4 тыс.руб. Так как он рассчитан на основании данных по продажам трех лет и позволяет надеяться на свою надежность. Пессимистический план определен на основе емкости рынка и доли организации на нем, в сумме 106461,6 тыс.руб. Так как полученный результат менее всего характеризует потребность в продукции в районе деятельности и на него опираться не стоит.

Согласно методике расчета, получим:

V в = =

= 91329,2 тыс.руб.

Затем определяется наиболее вероятное значение отклонения от плана:

±?d = . (3.2)

В заключение рассчитывается оптимальный объем продаж:

Объем продаж оптимальный = V в ±? d .

оптимальный объем продаж максимальный = 91329,2 тыс.руб. + 6488,7 тыс.руб. = 97817,9 тыс.руб.

оптимальный объем продаж минимальный = 91329,2 тыс.руб. 6488,7 тыс.руб. = 84840,5 тыс.руб.

Следовательно, если брать среднее значение, то можно остановиться на сумме 84840,5 тыс.руб., она ближе к объему продаж, выбранному в качестве наиболее возможного, 88629,5 тыс.руб., что подтверждает правильность выбора варианта.

Исходя из расчетов, можно определить зону безопасности организации (запас финансовой прочности) по формуле:

где ЗФП запас финансовой прочности;

V план. объем продаж запланированный;

V безуб. объем продаж безубыточный.

Запас финансовой прочности показывает, что на 74,12 % запланированный объем продаж выше критического (при котором рентабельность равна нулю).

Предполагаемые коммерческие расходы в ОАО «БЛЭМ» составят 9 % от предполагаемой выручки от реализации:

88629,5 тыс.руб. * 9 % / 100 % = 7976,7 тыс.руб.

Исходя из намеченного целевого размера прибыли, предполагаемой выручки от реализации и предполагаемых коммерческих расходов можно провести расчет себестоимости продукции:

Себестоимость продукции = 88629,5 тыс.руб. 7976,7 тыс.руб. 10059,6 тыс.руб. = 70593,2 тыс.руб., при этом себестоимость 1 тонны продукции составит 4,3 тыс.руб. (70593,2 тыс.руб. : 16352,3 тонн), а затраты на 1 рубль товарной продукции 79,6 коп. (70593,2 тыс.руб. : 88629,5 тыс.руб.). Таким образом, сумма затрат составит 78569,9 тыс.руб. (70593,2 тыс.руб. + 7976,7 тыс.руб.).

В таблице 3.5 приведен расчет прибыли и рентабельности ОАО «БЛЭМ» на 2008 год:

Таблица 3.5

Ожидаемые прибыль и рентабельность ОАО «БЛЭМ» в 2008 году, тыс.руб.

Показатели	Сумма
1. Выручка от реализации продукции (без акцизов и НДС)	88629,5
2. Себестоимость проданных товаров	70593,2
3. Валовая прибыль	18036,3
4. Коммерческие расходы	7976,7
5. Прибыль от продаж	10059,6
6. Рентабельность продаж, %	11,35
7. Доходы и расходы от внереализационных операций
8. Прибыль до налогообложения	10059,6
9. Налог на прибыль и иные обязательные платежи	2414,3
10. Чистая прибыль	7645,3

Чтобы понять, на сколько эффективны результаты планирования, можно составить таблицу 3.6, где отражена эффективность вводимых мероприятий.

Таблица 3.6

Эффективность вводимых мероприятий в ОАО «БЛЭМ» в 2008 году, тыс.руб.

Показатель	2007 год	Планируемое изменение	План на 2008 год	Абсолютное отклонение
1.Выручка от реализации продукции (без акцизов и НДС)	88320,2	+309,3	88629,5
2. Валовая прибыль	17790,0	+246,3	18036,3
3. Прибыль от продаж	9859,5	+200,1	10059,6
4. Рентабельность продаж, %	11,16	+0,19	11,35
5.Прибыль до налогообложения	9859,5		10059,6	+200,1
6. Чистая прибыль	7493,2		7645,3	+152,1

Таким образом, как видно из таблицы 3.6, при реализации плана, выручка от реализации увеличится в 2008 году по сравнению с 2007 годом на 309,3 тыс.руб., доходы на 246,3 тыс.руб., прибыль от продаж на 200,1 тыс.руб., рентабельность продаж на 0,19 %, чистая прибыль увеличится на 152,1 тыс.руб.

Размер прибыли определяется и объемом выручки, и затратами. Наглядно это можно представить, построив график безубыточности (рис.3.1).



Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 3.1. График достижения безубыточности и получения целевой прибыли ОАО «БЛЭМ»

Как видно из расчетов и графика, организация ОАО «БЛЭМ» обеспечит безубыточную работу, продав 4232,3 тонн товара, затратив на это 22939,1 тыс.руб. и получив выручку в таком же размере. Наращивание объема продаж сверх указанной величины будет обеспечивать получение прибыли. Заданный размер прибыли 10059,6 тыс.руб. будет получен при продаже товара в количестве 16352,3 тонн на сумму 88629,5 тыс.руб. при затратах 78569,9 тыс.руб.

Итак, планируемое увеличение объема продаж положительно сказывается на увеличении показателей прибыли и рентабельности. Организация ОАО «БЛЭМ» может регулировать размер прибыли, в первую очередь, наращивая объем продаж. Это возможно как за счет увеличения продаж в натуральном выражении, так и за счет роста цены за единицу продукции. В случае роста цены безубыточный объем продаж будет достигнут за более короткий период и при меньшем объеме продаж.

Завершается процесс планирования прибыли и рентабельности расчетом срока достижения безубыточной работы деятельности компании. Он рассчитывается по следующей формуле:

T _R = , (3.4)

где T _R срок достижения рентабельной работы;

V безуб. безубыточный (критический) объем деятельности;

К мес. количество месяцев в плановом 2008 году;

V опт оптимальный (необходимый) объем деятельности.

T _R = = 3,106 мес.

Таким образом, ОАО «БЛЭМ» достигнет безубыточной работы уже в начале апреля 2008 года.

3.2 Методы повышения прибыли ОАО «БЛЭМ»

Результаты проведенного анализа выявили, что показатели прибыли и рентабельности ОАО «БЛЭМ» за период 2006-2007 года значительно возросли. Что касается рентабельности собственных средств, то ее значение не велико, потому что ОАО «БЛЭМ» имеет привлеченные средства.

Увеличение объема продаж означает для организации увеличение размера выручки, что ведет к увеличению доли прибыли в ней, и, соответственно, рентабельности. В ОАО «БЛЭМ» произошло увеличение объема продаж. Такая тенденция несет для организации положительные моменты. Для того чтобы в следующем отчетном периоде так же поднять объем продаж ОАО «БЛЭМ» необходимо провести ряд мероприятий:

1) Если это возможно, то собственными силами выяснить возможные причины низкого роста объема продаж. Эту обязанность можно возложить на генерального директора, наиболее полно информированного о всех сторонах деятельности компании. Далее мероприятия будут связаны с устранением вероятных причин замедления роста объема продаж;

2) Одной из причин низких темпов роста объема продаж может быть увеличение цены без соответствующего увеличения качества продукции и обслуживания. Поскольку увеличение цены в какой-то мере неизбежно по причине инфляции, то основное внимание следует уделять увеличению качества продукции и обслуживания. Для чего необходимо провести в следующем отчетном году курсы повышения квалификации работников, связанных с обслуживанием покупателей. Привлеченные со стороны специалисты для проведения курсов обойдутся организации в 15-20 тыс.руб. Результатом проведения курсов станет увеличение объема продаж, поскольку улучшится качество обслуживания покупателей;

3) Наращивать объемы товарооборота, для этого фирме следует искать новые пути сбыта товаров, привлекать индивидуальных предпринимателей, другие торговые фирмы;

4) Еще одним моментом увеличения качества продукции может послужить контроль качества поставляемой косметики. Здесь можно провести работу по подбору поставщиков, основываясь на личном опыте и отзывах конкурентов о качестве поставляемых товаров;

5) Проведение маркетинговых исследований собственными силами позволит выяснить потребности посетителей для построения соответствующей работы компании. Если магазин будет наиболее полно удовлетворять потребности посетителей, то увеличится посещаемость, а значит и объем продаж;

6) Также привлечь посетителей может проведение рекламных акций как внутренних (собственными силами), так и внешних. Из внутренних акций можно предложить доставку заказов на дом, в парикмахерские, консультации покупателей о новых видах товара. Внешние акции - проведение ярмарок, конференций, мастер-классов.

Итак, планируемое увеличение объема продаж должно положительно сказаться на увеличении показателей прибыли и рентабельности. Но вторым немаловажным фактором увеличения показателей прибыли и рентабельности является снижение уровня издержек обращения. С увеличением объема продаж уровень издержек обращения снижается из-за уменьшения средних постоянных затрат. Следующие мероприятия будут направлены на снижение издержек обращения продукции:

1) Для снижения затрат на оплату труда необходимо внедрить общедоступные программные обеспечения для комплексного управления малым предприятием, в результате чего исчезнет необходимость в некоторых сотрудниках, связанных с управлением финансами, кадрами или других. Также автоматизация обслуживающих процессов современной технологией освободит основных и вспомогательных работников;

2) Принять меры по снижению кредиторской задолженности;

3) Необходимо повышать оборачиваемость оборотных средств организации, особенно обратить внимание на приращение быстрореализуемых активов;

4) Усовершенствовать структуру управления;

5) Совершенствовать кадровую политику;

6) Продумывать и тщательно планировать политику ценообразования;

7) Активно заниматься планированием и прогнозированием управления финансов организации;

8) Начислять заработную плату только в соответствии с увеличением производительности труда, а не наоборот, так как это приводит к необоснованным расходам и к перерасходу фонда заработной платы;

9) Для повышения оборачиваемости запасов можно использовать следующие методы:

· снижение запасов продукции на складе;

· снижение ставки по заемным средствам;

· льготирование кредитов под оборотные средства и так далее.

10) Мобилизация резервов увеличения показателей прибыли и рентабельности достигается благодаря внедрению достижений науки, новой техники и технологии, совершенствованию организации производства, выявлению и распространению передового опыта, а также путем устранения потерь и непроизводительных расходов;

11) Необходимо повышать оборачиваемость оборотных средств организации, особенно обратить внимание на приращение быстрореализуемых активов;

12) При неизменной величине оптовой надбавки за счет снижения расходов можно увеличить суму получаемой прибыли. Осуществление режима экономии позволяет снижать текущие затраты организации. При этом необходимо учитывать, что под режимом экономии понимается не абсолютное, а относительное снижение издержек обращения;

13) Результаты анализа сезонных колебаний спроса позволят правильно определить объем закупок, заключать договоры с партнерами и маневрировать имеющимися ресурсами, увеличивая или уменьшая размер арендуемых складских помещений.

3.3 Экономико математические методы в прогнозировании прибыли и рентабельности ОАО «БЛЭМ»

Экономическое прогнозирование - это наука, изучающая процессы функционирования и развития социальных и экономических систем различного уровня; тенденции, закономерности развития и возможные состояния реальных экономических и социальных объектов в будущем; способы и методы разработки прогнозов.

Рассмотрим экономическое прогнозирование прибыли и рентабельности ОАО «БЛЭМ» с помощью следующих методов:

- Прогнозирование на основе многофакторных регрессионных моделей;

- Прогнозирование на основе трендовых моделей (временных рядов).

Прогнозирование на основе многофакторных регрессионных моделей.

Цель работы: 1) оценить качество модели; 2) выявить и устранить попарнокорреляционные факторы (мультиколлинеарные); 3) оценить качество модели после удаления мультиколлинеарных факторов.

Многофакторная регрессионная модель это регрессионная модель, отражающая влияние на моделирующий показатель y нескольких объясняющих факторов х (х₁, х₂, …, х_n), причем это влияние может выражать причинно следственные статистические зависимости. Исходная информация при этом представляется несколькими динамическими рядами, поэтому ее также называют множественной регрессией.

Прогнозирование по многофакторным моделям в случае линейной зависимости осуществляется по уравнению регрессии:

y = a + b₁*x₁+ b₂*x₂ + b₃*x₃+ b₄*x₄+ b_n*x_n + е, (3.5)

где y - прогнозируемый показатель (зависимая переменная);

a отрезок, начальное значение зависимой переменной, экономической интерпретации чаще всего не имеет;

b₁ , b₂ , b₃ , b₄ ,…, b_n - коэффициенты регрессии (наклон); показывают, на сколько единиц изменится прогнозируемый показатель y при изменении независимой величины (фактора) на единицу, наклон является статистическим нормативом;

x₁, x₂, х₃ , х₄ , … , х_n - факторы (независимые переменные), которые влияют на изменения прогнозируемого показателя;

е дополнительный остаточный член, который отражает влияние случайных ошибок, особенностей измерений, действий, оказывающих влияние на результирующую переменную Y других объясняющих переменных Х, которые не были включены в модель (уравнение).

е = Y прогнозное (фактическое) Y теоретическое. (3.6)

Так как Y прогнозное = Y теоретическое + е. (3.7)

Регрессия односторонняя вероятностная зависимость между случайными величинами.

На основе данных за три года (2005 год, 2006 год, 2007 год) и четвертый прогнозный (2008 год) рассчитаем параметры уравнения линейной многофакторной регрессии. Основные данные для всех необходимых расчетов приведены в приложении 7.

Анализируя данные, получаем уравнение регрессии:

y = a + b₁*x₁+ b₂*x₂ + b₃*x₃+ b₄*x₄ + е, (3.8)

где y - прогнозируемый показатель (зависимая переменная);

a отрезок, начальное значение зависимой переменной, экономической интерпретации чаще всего не имеет;

b₁ , b₂ , b₃ , b₄ - коэффициенты регрессии (наклон); показывают, на сколько единиц изменится прогнозируемый показатель y при изменении независимой величины (фактора) на единицу, наклон является статистическим нормативом;

x₁, x₂, х₃ , х₄ - факторы (независимые переменные), которые влияют на изменения прогнозируемого показателя;

е ошибка регрессии, остаток, возмещение.

Для нахождения параметров уравнения регрессии а и b, необходимо выполнить регрессионный анализ.

Результаты регрессионного анализа называются «ВЫВОД ИТОГОВ» и содержат 3 таблицы: табл.3.7, 3.9, 3.10.

Таблица 3.7

Регрессионная статистика

Множественный R	0,999627087
R-квадрат	0,999254314
Нормированный R-квадрат	0,999158096
Стандартная ошибка	2,292300668
Наблюдения	36

Показатели таблицы 3.7, которые нужны в дальнейших расчетах:

- множественный R - коэффициент корреляции R;

- R-квадрат - коэффициент детерминации R²;

- нормированный R-квадрат - нормированное значение коэффициента корреляции;

- стандартная ошибка - стандартное отклонение остатков;

- наблюдения - число исходных наблюдений.

Корреляция связь между объективно существующими явлениями.

Совместное влияние всех факторов (товарооборот, издержки обращения, оптовая надбавка, доходы) на моделируемый показатель (чистая прибыль) измеряется с помощью коэффициентов множественной корреляции и множественной детерминации.

Коэффициенты множественной корреляции показывают тесноту связи между показателями Y и Х и могут принимать значения в диапазоне от 1 до 1. Чем ближе значение коэффициента корреляции к 1, тем более тесная связь между рассматриваемыми показателями.

Знак при линейном коэффициенте корреляции указывает направление связи:

ь «+» прямая связь;

ь «» обратная связь.

Для качественной оценки тесноты связи между признаками используется шкала Чеддока (табл. 3.8):

Таблица 3.8

Шкала Чеддока

Показания тесноты связи	0,1 - 0,3	0,3 - 0,5	0,5 - 0,7	0,7 - 0,9	0,9 - 0,99
Характеристика тесноты связи	Слабая	Умеренная	Заметная	Высокая	Весьма высокая

Коэффициент множественной (индекс) детерминации находится в пределах от 0 до 1. Коэффициент множественной детерминации показывает, какая часть изменений прогнозируемого показателя (в процентах) объясняется совместным влиянием всех факторов, включенных в модель. Для его расчета необходимо возвести коэффициент корреляции в квадрат. Каждый новый фактор добавляет некоторое значение в объяснение изменений переменной Y, но суммарное воздействие меньше суммы их парных связей из-за зависимости факторов между собой.

Таблица 3.9

Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	4	218285,4783	54571,36958	5,518210763	10,38536325
Остаток	31	162,893913	5,254642354
Итого	35	218448,3722

Показатели таблицы 3.9, которые нужны в дальнейших расчетах:

- столбец «F» - расчетное значение Fкритерия Фишера;

- столбец «Значимость F» - значение уровня значимости, соответствующее вычисленному значению F-критерия Фишера.

Показатель Fкритерий Фишера (Fтест) состоит в проверке гипотезы Н₀ о статистической незначимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи. Сравнивается фактическое (F факт.) и критическое, табличное (F табл.) значения Fкритерия Фишера.

Гипотеза Н₀ определяет, что природа оцениваемых характеристик случайна. Гипотеза Н₁ природа оцениваемых характеристик неслучайна. Н₀ всегда должна стремиться к Н₁.

Таблица 3.10

Параметры уравнения регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	+2,961709	4,733124	0,625741	0,536	-6,69156	12,61498	-6,69156	12,61498
Переменная X1	+0,033531	0,006746	4,970328	2,34	0,019772	0,047291	0,019772	0,047291
Переменная X2	0,00622	0,010285	-0,60524	0,549	-0,0272	0,014752	-0,0272	0,014752
Переменная X3	0,35038	0,069609	-5,03363	1,95	-0,49235	-0,20842	-0,49235	-0,20842
Переменная X4	+0,423762	0,003728	113,6794	3,37	0,416159	0,431364	0,416159	0,431364

Показатели таблицы 3.10, которые нужны в дальнейших расчетах:

- ячейка на пересечении столбца «Коэффициенты» и строки «Y пересечение» - значение параметра уравнения линейной регрессии а «отрезок»;

- ячейка на пересечении столбца «Коэффициенты» и строки «Переменная Х₁, Х₂, Х₃, Х₄» - значение параметров уравнения линейной регрессии b «наклон».

Таким образом, на основе результатов регрессионного анализа необходимо построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость результирующего показателя (тыс.руб.) от факторных в линейной форме:

Y = 2,96 + 0,034*Х₁ 0,006 * Х₂ 0,35 * Х₃ +0,42 * Х₄ + е (3.9)

Экономическая интерпретация модели:

При увеличении товарооборота на 1 % чистая прибыль увеличивается на 0,034 %. При увеличении издержек обращения на 1 % чистая прибыль уменьшается на 0,006 %. При уменьшении оптовой надбавки на 1 % чистая прибыль уменьшается на 0,35 %. При увеличении доходов на 1 % чистая прибыль увеличивается на 0,42 %.

Построим диаграмму по полученному уравнению регрессии (рис. 3.2):

Рис.3.2. Зависимость размера чистой прибыли от размеров товарооборота, издержек обращения, оптовой надбавки и доходов.

Анализируя диаграмму 3.2 можно сделать вывод, что видна прямая зависимость изменения чистой прибыли от таких факторов как товарооборот, издержки обращения, торговая надбавка и доходы, так как изменение этих показателей происходят почти синхронно, чистая прибыль увеличилась по прошествии трех лет, растет пропорционально.

Достроим к таблице из приложения 7 дополнительные столбцы к прогнозируемому 2008 году (с 37 месяца по 48 месяц), которые позволят рассчитать ошибку прогноза (аппроксимацию) по формуле:

, (3.10)

И среднюю ошибку аппроксимации (приложение 8). Средняя ошибка аппроксимации это среднее отклонение расчетных значений от фактических.

Средняя ошибка аппроксимации вычисляется по формуле:

где средняя ошибка аппроксимации;

n число исходных наблюдений;

YФ фактическое значение показателя;

YТ соответствующее ему теоретическое (прогнозное) значение.

Допустимый предел значений не более 10 %. Если , то ошибка аппроксимации небольшая, и регрессионная модель хорошо описывает изучаемую закономерность. Если , ошибка аппроксимации высокая, но регрессионная модель хорошо описывает изучаемую закономерность. И последний случай: если , ошибка аппроксимации высокая, но регрессионная модель плохо описывает изучаемую закономерность.

Для более наглядного анализа и оценки тесноты связи с помощью показателей множественной корреляции и детерминации, а также для оценки с помощью средней ошибки аппроксимации () и Fкритерия Фишера качество модели, составим сводную таблицу 3.11.

Таблица 3.11

Сводная таблица показателей регрессионного анализа чистой прибыли

Нормированные значения	Показатели	Значение	Выводы
	R	0,99963	Связь между фактором чистой прибыли и факторами товарооборота, издержек обращения, торговой надбавки и доходами прямая очень сильная.
R2?0,5	R2	1,00	На 100% изменение фактора чистой прибыли объясняется изменениями факторов товарооборота, издержек обращения, торговой надбавки и доходов организации.
?10%		0,349377	Если меньше 8% ошибка аппроксимации небольшая, регрессионная модель хорошо описывает изучаемую закономерность.
Fфакт. ? Fтабл.	Fфакт.	5,5182107	Если Fтабл. меньше Fфакт., то H0гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик чистой прибыли и факторов товарооборота, издержек обращения, торговой надбавки и доходов отклоняется и признается их статистическая значимость и надежность с вероятностью 1-.
H0>H1	Fтабл.	5,25

Таким образом, качество модели высокое, так как выполняются все нормированные значения показателей.

Для получения статистически значимой модели на один фактор требуется объем наблюдений равный от пяти до восьми наблюдений. Также объем выборки зависит от числа факторов, включаемых в модель с учетом свободного члена. Определить минимальный объем выборки можно с помощью формулы:

N min = 5 * (n +m) , (3.12)

где N min минимальный объем выборки;

n количество свободных членов в уравнении (количество а);

m число факторов, включенных в модель (количество Х).

Получим минимальный объем выборки:

N min = 5 * (1 + 4) = 25.

Далее рассчитаем матрицу парных коэффициентов корреляции и на ее основе установим мультиколлинеарность факторов (табл. 3.12). Значения коэффициента парной корреляции используют для анализа тесноты взаимосвязи между Х и Y. Мультиколлинеарность это попарно корреляционная зависимость между факторами. Она присутствует если коэффициент парной корреляции 0,7, где xixj - значение коэффициента парной корреляции, находящегося на пересечении i -той строки и j-того столбца.

Таблица 3.12

Матрица парных коэффициентов корреляции

	Х1	Х2	Х3	Х4	Y
Х1	1
Х2	+0,660734937	1
Х3	+0,707818839	+0,575026151	1
Х4	+0,666152186	+0,995499593	+0,582543065	1
Y	+0,999340449	+0,662136254	+0,709741198	+0,667993885	1

Отрицательное воздействие мультиколлинеарности:

- усложняется процедура выбора главного фактора;

- искажается смысл коэффициента множественной корреляции;

- усложняются вычисления при построении самой модели;

- снижается точность оценки параметров регрессии, и оценка дисперсии.

По диагонали в матрице частной корреляции стоят единицы, так как рассматривается корреляция фактора с самим собой. Для проверки факторов на мультиколлинеарность осуществляется последовательная проверка коэффициентов парной корреляции с условием: 0,7.

В выделенных ячейках коэффициент парной корреляции удовлетворяет вышеуказанному условию - это и есть мультиколлинеарные факторы. Далее необходимо исключить мультиколлинеарные факторы из модели, для этого воспользуемся методом исключения переменных. Метод исключения переменных заключается в том, что высококореллированные объясняющие переменные устраняются из регрессии, и она заново оценивается.

Исходя из данных, получим мультиколлинеарные факторы:

rХ1Х3 = +0,707818839 (связь прямая);

r_Х2Х4 = +0,995499593 (связь прямая).

Поэтапно выполним анализ взаимосвязей каждого фактора из мультиколлинеарной пары с результативной переменной Y:

r_Х1Х3 = +0,707818839,

r_Х1Y = +0,999340449 > r_Х2Y = +0,662136254,

так как у Х₂ связь с Y слабее, его из модели удаляем.

Рассмотрим взаимосвязь r_Х2Х4 = +0,995499593, так как фактор Х₂ из модели удален, эту пару анализу не подвергаем.

Таким образом, из модели (уравнения регрессии) исключается фактор Х₂. издержки обращения. Также этот фактор должен быть удален из таблицы исходных данных (приложение 7).

После исключения мультиколлинеарных факторов из модели, необходимо записать ее новый вид, с учетом оставшихся факторов:

y = a + b₁*x₁ + b₃*x₃+ b₄*x₄ + е, (3.13)

Новые исходные данные после удаления мультиколлинеарного фактора Х₂ представлены в приложении 9.

Повторно выполним регрессионный анализ для оставшихся в модели факторов. Результаты регрессионного анализа и содержаться в таблицах табл.3.13, 3.14, 3.15.

Таблица 3.13

Регрессионная статистика

Множественный R	0,99962268
R-квадрат	0,999245502
Нормированный R-квадрат	0,999175
Стандартная ошибка	2,26949
Наблюдения	36

Таблица 3.14

Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	3	218283,6	72761,18	5,091641	14,12678
Остаток	32	164,8188	5,150586
Итого	35	218448,4

Таблица 3.15

Параметры уравнения регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	+1,7841	4,27179	0,4176	0,6789	-6,9172	10,48549	-6,9172	10,48549
Переменная X1	+0,0337	0,00667	5,0568	1,6805	0,02014	0,047322	0,02014	0,047322
Переменная X3	0,3532	0,06875	-5,137	1,3305	-0,4932	-0,21318	-0,4932	-0,21318
Переменная X4	+0,4222	0,00270	155,96	1,147	0,41671	0,427743	0,41671	0,427743

Таким образом, на основе результатов регрессионного анализа необходимо построить уравнение регрессии, характеризующее зависимость результирующего показателя (тыс.руб.) от факторных в линейной форме:

Y = 1,78 + 0,0337*Х₁ 0,353 * Х₃ +0,422 * Х₄ + е (3.14)

Достроим к таблице из приложения 9 дополнительные столбцы к прогнозируемому 2008 году (с 37 месяца по 48 месяц), которые позволят рассчитать ошибку прогноза (аппроксимацию) и среднюю ошибку аппроксимации (приложение 10). Средняя ошибка аппроксимации это среднее отклонение расчетных значений от фактических.

Для более наглядного анализа и оценки тесноты связи с помощью показателей множественной корреляции и детерминации, а также для оценки с помощью средней ошибки аппроксимации () и Fкритерия Фишера качество модели, составим сводную таблицу 3.16.

Таблица 3.16

Сводная таблица показателей регрессионного анализа чистой прибыли

Нормированные значения	Показатели	Значение	Выводы
	R	0,999623	Связь между фактором чистой прибыли и факторами товарооборота, издержек обращения, торговой надбавки и доходами прямая очень сильная.
R2?0,5	R2	1,00	На 100% изменение фактора чистой прибыли объясняется изменениями факторов товарооборота, издержек обращения, торговой надбавки и доходов организации.
?10%		0,348570	Если меньше 8% ошибка аппроксимации небольшая, регрессионная модель хорошо описывает изучаемую закономерность.
Fфакт. ? Fтабл.	Fфакт.	5,091641	Если Fтабл. больше Fфакт., то H0гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик чистой прибыли и факторов товарооборота, торговой надбавки и доходов не отклоняется и признается их статистическая значимость и ненадежность с вероятностью 1-.
H0>H1	Fтабл.	5,25

Таким образом, качество модели немного ухудшилось, так как не выполняются условие значения показателей Fкритерия Фишера. Качество по модели чуть ухудшилось после удаления мультиколлинеарного фактора издержек обращения. Минимальный объем выборки составил 20 (5* (1+3).

Прогнозирование на основе трендовых моделей (временных рядов).

Цель работы: 1) Спрогнозировать объем чистой прибыли на четвертый год по уравнению линейного тренда. 2) Проверить гипотезу о наличии автокорреляции по данным чистой прибыли за три года, рассчитав критерий ДарбинаУотсона. На основе данных за три года по показателю чистой прибыли рассчитать коэффициенты автокорреляции 1-го, 2-го порядка. Проанализировать полученные результаты. 3) На основе данных чистой прибыли за три года (1 36 месяцы) построить аддитивную или мультипликативную модели. По каждой из моделей дать прогноз на следующий 4-ый год. Сделать выводы.

Модели, построенные по данным, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов или периодов времени называются модели временных рядов. Временной ряд это совокупность значений какоголибо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени.

Многие социальноэкономические процессы обладают инерционностью, которая позволяет судить о будущем, основываясь на анализе прошлого. При значительной инерционности рассматриваемых процессов можно экстраполировать, то есть распространить на будущее сложившиеся в прошлом тенденции.

Тренд это количественная характеристика основной закономерности движения или развития процесса во времени, в какой-то мере свободная от случайных воздействий.

Прогнозирование по уравнению тренда в случае линейной зависимости осуществляется по уравнению:

y = a + b*t + е, (3.15)

где y зависимая переменная, показатель, который прогнозируется;

a отрезок, начальное значение зависимой переменной, экономической интерпретации чаще всего не имеет;

b наклон, показывает, на сколько единиц изменится прогнозируемый показатель y при изменении фактора времени на единицу; наклон является статистическим нормативом;

t фактор времени;

е ошибка регрессии, остаток, возмещение.

Качество модели определяется ее адекватностью исследуемому процессу и точностью. Адекватность характеризуется наличием и учетом определенных статистических свойств, а точность степенью близости к фактическим данным. Модель прогнозирования считается адекватной, если она учитывает существенную закономерность исследуемого процесса, которая находит отражение в наличии определенных статистических свойств остаточной компоненты е. Для качественного анализа изучаемого явления чистой прибыли, необходимо представит исходную информацию по размерам чистой прибыли за три года (2005 год, 2006 год, 2007 год) и за прогнозируемый 2008 год (приложение 11).

Для нахождения параметров уравнения регрессии а и b, необходимо выполнить регрессионный анализ. Результаты регрессионного анализа содержатся в трех таблицах: табл.3.17, 3.18, 3.19.

Таблица 3.17

Регрессионная статистика

Множественный R	0,172233435
R-квадрат	0,029664356
Нормированный R-квадрат	0,001125072
Стандартная ошибка	78,95796386
Наблюдения	36

Таблица 3.18

Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1	6480,13	6480,130309	1,039421889	0,315156
Остаток	34	211968,2	6234,360056
Итого	35	218448,4

Таблица 3.19

Параметры уравнения регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	+589,23492	26,87739	21,9230	1,2213	534,613	643,86	534,6135	643,856
Переменная t	+1,2915058	1,266778	1,01952	0,3151	-1,2829	3,8659	-1,2829	3,86590

Таким образом, на основе результатов регрессионного анализа необходимо построить уравнение тренда, характеризующее зависимость прогнозируемого показателя (тыс.руб.) от фактора времени:

Y = 589,234 + 1,29* t + е (3.16)

В модели представлена зависимость размера чистой прибыли (тыс.руб.) от фактора времени (36 мес.). Таким образом, размер чистой прибыли, начальное значение которой 589,234 тыс.руб., увеличивается на 1,29 тыс.руб. при увеличении времени на один месяц.

Достроим к таблице из приложения 11 дополнительные столбцы к прогнозируемому 2008 году (с 37 месяца по 48 месяц), которые позволят рассчитать ошибку прогноза (аппроксимацию) и среднюю ошибку аппроксимации (приложение 12). Средняя ошибка аппроксимации это среднее отклонение расчетных значений от фактических.

Для более наглядного анализа и оценки тесноты связи с помощью показателей множественной корреляции и детерминации, а также для оценки с помощью средней ошибки аппроксимации () и Fкритерия Фишера качество модели, составим сводную таблицу 3.20.

Таблица 3.20

Сводная таблица показателей регрессионного анализа чистой прибыли

Нормированные значения	Показатели	Значение	Выводы
	R	0,1722334	Связь между фактором чистой прибыли и фактором времени прямая слабая.
R2?0,5	R2	0,0296643	На 2,96 % изменение фактора чистой прибыли объясняется изменениями фактора времени.
?10%		0,8240623	Если меньше 8 % ошибка аппроксимации небольшая, регрессионная модель хорошо описывает изучаемую закономерность.
Fфакт. ? Fтабл.	Fфакт.	1,0394218	Если Fтабл. больше Fфакт., то H0гипотеза о случайной природе оцениваемых характеристик чистой прибыли и фактора времени не отклоняется и признается их статистическая значимость и ненадежность с вероятностью 1-.
H0>H1	Fтабл.	5,25

Таким образом, из данных таблицы 3.20 можно сделать вывод, что качество модели низкое, так как не выполняются условия коэффициента детерминации и Fкритерия Фишера.

Далее построим диаграмму фактического значения объема чистой прибыли в ОАО «БЛЭМ» на 2007 год и сглаживание (рис. 3.3.).



Рис. 3.3. Фактическое значение объема чистой прибыли за 2007 год и трендсглаживание.

На основе полученных параметров уравнения тренда проводится сглаживание динамического ряда, которое позволяет выделить основную тенденцию и случайные колебания. Сглаживание динамического ряда подразумевает определение теоретических значений динамического ряда на тот же период, по которому были рассчитаны параметры тренда, что позволяет освободиться от случайных колебаний.