Показатели	нач.1998г	кон.1998г	кон.1999г	кон.2000г.
	тыс.тг	тыс.тг	тыс.тг	тыс.тг
Текущие активы, всего	74133	27867	36451	57904
Денежные средства и краткосрочные вложения	2	1862	237	986
Дебиторская задолженность и прочие активы	1305	937	0	0
ТМЗ	18902	14657	17486	16610
Текущие обязательства, всего	40575	17604	28085	23613
Краткосрочные кредиты и займы	26803	14913	20996	13651
Кредиторская задолженность	0	0	0	0
Прочие текущие обязательства	13772	2691	7089	9962

Таблица 3.3.6-Расчет коэффициента ликвидности

Показатели	нач.1998г	кон.1998г.	кон.1999г	кон.2000г.
Коэффициент абсолютной ликвидности	0,0001	0,11	0,008	0,04
Коэффициент промежуточной ликвидности	0,03	0,16	0,008	0,04
Общий (текущий) коэффициент ликвидности	1,83	1,58	1,30	2,45

Коэффициент промежуточной ликвидности на протяжении всего рассматриваемого периода с начала 1998г. по конец 2000г. не соответствовал нормальному ограничению более или равному 1.
Коэффициент общей ликвидности имел различные изменения на протяжении всего рассматриваемого периода с 1998 по 2000гг. На начало 1998 года он составлял 1,83. В последующие периоды коэффициент общей ликвидности снижался: на конец 1998 года он составил 1,58, а на конец 1999 года – 1,3. К концу 2000 года значение коэффициента общей ликвидности соответствовало нормативному (более или равному 2) и составило 2,45.
Анализируя выше рассматриваемые расчеты, хотелось бы подчеркнуть значимость одного из важнейших показателей финансовой устойчивости предприятия ТОО «ПСТМ» – платежеспособности, которая сильно зависит от ликвидности баланса. Вместе с тем, на платежеспособность предприятия значительное влияние оказывает и другие факторы – политическая и экономическая ситуация в Республике, состояние денежного рынка, совершенство залогового и банковского законодательства, обеспеченность собственным капиталом, финансовое положение предприятий дебиторов и др.

3.4 Оценка рентабельности и деловой активности ТОО «ПСТМ»
Деловая активность предприятия в финансовом аспекте проявляется, прежде всего, в скорости оборота его средств. Рентабельность предприятия отражает степень прибыльности его деятельности.
В анализе деловой активности и рентабельности хотелось бы просмотреть динамику основных финансовых коэффициентов оборачиваемости и рентабельности, которые являются относительными показателями финансовых результатов деятельности предприятия.
Расчет основных коэффициентов и их составляющих представлен в таблице 3.4.1.

Таблица 3.4.1 – Расчет коэффициентов рентабельности и деловой активности

Показатели	кон. 1998г	кон. 1999г	кон. 2000г
1	2	3	4
Затраты на производство и реализацию продукции	125793,1	152871,8	93052
Прибыль от реализации	-1155,46	26643,2	59207
Выручка от реализации	114239,64	179515	152259

Коэффициенты рентабельности

Рентабельность продаж	-0,101	0,148	0,389
Рентабельность всего капитала пред-я	-0,137	0,388	0,670
Рентабельность основных средств и прочих внеоборотных активов	-0,29	0,618	1,346
Рентабельность собственного капитала предприятия	-0,174	0,492	0,898

Продолжение таблицы 3.4.1

1

2

3

4

Коэффициенты деловой активности

Коэффициент общего оборотного капитала	1,358	2,611	1,722
Коэффициент оборотных мобильных средств	1,855	4,751	3,051

Рисунок 3.4.1 – Динамика коэффициента рентабельности продаж

Проанализировав коэффициент рентабельности продаж в период от начала 1998 года по конец 2000 года (см. рисунок 3.4.1) можно отметить его увеличение, – это свидетельствует о том, что произошло повышение прибыли от реализации продаж.
Следующий показатель- коэффициент рентабельности всего капитала предприятия, он характеризует эффективность использования всего имущества предприятия. Его рост с 1998 по 2000гг. свидетельствует о повышение спроса на продукцию ТОО «ПСТМ».
Далее оцениваем показатель – коэффициент рентабельности основных средств и прочих внеоборотных активов, он отражает эффективность использования основных средств и прочих внеоборотных активов, измеряемую величиной прибыли, приходящейся на единицу стоимости средств. Рост этого показателя свидетельствует об избыточном увеличении мобильных средств, это повело за собой образования излишних товарно-материальных запасов.

Следующим этапом анализа является оценка показателя – коэффициента рентабельности собственного капитала. Он характеризует эффективность использование собственного капитала. Рост этого показателя в период с 1998 по 1999гг. свидетельствует об эффективном использовании собственного капитала и его резком увеличении в этот период.
Рисунок 3.4.2 – Динамика коэффициента общей оборачиваемости капитала

Завершающим этапом анализа будет оценка коэффициентов деловой активности: коэффициент общей оборачиваемости капитала, его рост с 1998 по 1999 гг. свидетельствует об ускорении кругооборота средств ТОО «ПСТМ», снижение этого показателя на конец 2000 года показывает обратную ситуацию.

Рисунок 3.4.3 – Динамика коэффициента оборотных мобильных средств

Коэффициент оборачиваемости мобильных средств – рост этого показателя с 1998 по 1999 гг. говорит о том, что увеличивается скоростью оборота всех мобильных средств предприятия, снижение на конец 2000 года, по сравнению с 1999 годом, характеризуется как отрицательное состояние.

3.5 Корреляционно-регрессионный анализ факторов, влияющих на конечные результаты деятельности ТОО «ПСТМ»
Корреляционная (стохастическая) связь – это неполная, вероятная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений. Отличают парную и множественную корреляцию. Парная корреляция – это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой – результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.
Необходимые условия применения корреляционного анализа: наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых результативных факторных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов). Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.
Применение корреляционного анализа позволяет решить:
1 Определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), это значит, значит, определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;
2 Установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.
Для того чтобы убедиться в точности (надежности) уравнения связи и правомерности его использования для практической цели, необходимо дать статистическую оценку надежности показателей связи. Для этого по формуле:
, (3.5.1)
Чем больше коэффициент вариации, тем относительно большой разброс и меньшая выравненность изучаемых объектов. Изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, если вариация не превышает 10%, средней – 10-20%, значительной, если она больше 20%, но не превышает 33% Если же вариация выше 33%, то это говорит о неоднородности информации и ее необходимо исключить или отбросить нетипичные наблюдения, которые обычно бывают в первых и последних ранжированных рядах выборки.
На основании самого высокого показателя вариации можно определить необходимый объем выборки данных для корреляционного анализа по следующей формуле:
, (3.5.2)
где n – необходимый объем выборки данных;
v – вариация, %;
t – показатель надежности связи, который при уровне вероятности Р=0,05 равен 1,96;
m – показатель точности расчетов (для экономических расчетов допускается ошибка 5-8%).
Следующие требования к исходной информации – соответствие ее закону нормального распределения. Согласно этому закону основная масса исследуемых сведений по каждому показателю должна быть сгруппирована около ее среднего значения, а объекты с очень маленькими значениями или с очень большими должны встречаться как можно реже.
Для количественной оценки степени отклонения информации от нормального распределения служит отношения показателя эксцесса и его ошибке.
После отбора факторов и оценки исходной информации важной задачей в корреляционном анализе является моделирование связи между факторными и результативными показателями, то есть подбор соответствующего уравнения, которое наилучшим образом описывает изучаемые соотношения.
Для обоснования функции используются те же приемы, что и для установления наличия связи: аналитические группировки, линейные графики и др.
В случаях, когда трудно обосновать форму зависимости можно провести по разным моделям и сравнить полученные результаты. Адекватность разных моделей фактическим зависимостям проверяется по критерию Фишера, показателю средней ошибки аппроксимации и величине множественного коэффициента детерминации.
Коэффициенты парной корреляции характеризуют тесноту связи между двумя показателями в общем виде, это значит с учетом взаимосвязей факторов, которые оказывают воздействие на результативный показатель.
С помощью парных и частных коэффициентов корреляции можно получить представление о тесноте связи между изучаемыми явлениями в общих и непосредственных соприкосновениях.
Значительный интерес представляют коэффициенты корреляции, характеризующие взаимосвязь факторов между собой. В корреляционную модель надо подбирать независимые между собой факторы. Если коэффициент корреляции двух факторов выше 0,85, то один из них необходимо исключить из модели.
При изучении тесноты связи надо иметь в виду, что величина коэффициентов корреляции является случайной, зависящей от объема выборки.
Известно, что с уменьшением количества наблюдений надежность коэффициентов корреляции падает, и, наоборот, при увеличении количества наблюдений надежность коэффициентов корреляции возрастает.
Значимость коэффициентов корреляции проверяется по критерию Стьюдента:
, (3.5.3)
где
- среднеквадратическая ошибка коэффициента корреляции, которая определяется по формуле:
(3.5.4)
Если расчетное значение t выше табличного, то можно сделать заключение о том, что величина коэффициента корреляции является значимой. Табличное значение t находится по таблице значений критериев Стьюдента. При этом учитывается количество степеней свободы (v = n-1) и уровень доверительной вероятности (в экономических расчетах обычно 0,05 или 0,01).
Следующий этап корреляционного анализа – расчет уравнения связи (регрессии). Решение проводится обычно шаговым способом. Сначала в расчет принимается один фактор, который оказывает наиболее значимое влияние на результативный показатель, потом второй, третий и так далее. И на каждом шаге рассчитывается уравнение связи, множественный коэффициент корреляции и детерминации, F-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущим. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление следующих факторов не улучшает оценочные показатели связи, то надо их отбросить, то есть остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны.
Коэффициент регрессии в уравнении связи имеют разные единицы измерения, что делает их несопоставимыми, если возникает вопрос о сравнительной силе воздействия факторов на результативный показатель. Чтобы привести их в сопоставимый вид, все переменные уравнения регрессии выражают в долях среднеквадратического отклонения, то есть рассчитывают стандартизированные коэффициенты регрессии.
Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет важную научную и практическую значимость. Он позволяет изучить закономерности изменения результативного показателя в зависимости от поведения разных факторов, определить их влияние на величину результативного показателя, установить какие из них являются основными, а какие второстепенными. Этим достигается более объективная оценка деятельности предприятия, более точное и полное определение внутрихозяйственных результатов и плановых показателей.
Цель данного анализа определить основные моменты построения модели и анализа полученных результатов при обработки модели в системе электронных таблиц EXCEL.
Построение экономико-математической модели для проведения корреляционно-регрессионного анализа начался с подбора показателей, участвующих в модели. Эти показатели не должны иметь функциональной зависимости, но должны отражать логическую связь.
Корреляционный анализ предназначен для изучения тесноты связи между факторными и результативными показателями, а регрессионный анализ для нахождения корреляционной связи, оценки их точности и надежности.
В качестве: y – численность, чел.
х1– доход от реализации продукции, тыс. тенге
х2– собственный капитал, тыс. тенге
Исходные данные представлены в таблице 3.5.1

Таблица 3.5.1 – Исходные данные

год	квартал	y	х1	х2
1998	I	258	126300,87	63705
	II	258	114239,64	46326
	III	258	114239,64	46326
	IV	258	114239,64	46326
1999	I	259	179515	45490
	II	259	179515	45490
	III	259	179515	45490
	IV	259	179515	45490
2000	I	260	152259	79603
	II	260	152259	79603
	III	260	152259	79603
	IV	260	152259	79603

Страница: 8 из 10      <-- предыдущая следующая -->

Перейти на страницу: скачать реферат | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

© 2007 ReferatBar.RU - Главная | Карта сайта | Справка