Ключевые слова: корреляционно-регрессионный анализ, экономическое развитие предприятия, прогнозирование
Модернизация жилищно-коммунального хозяйства требует пристального внимания к изучению показателей деятельности предприятий отрасли. Одним из маркеров деятельности предприятия является кредиторская задолженность [2].
Кредиторская задолженность представляет собой вид обязательств, характеризующих сумму долгов, причитающихся к уплате в пользу других лиц. Кредиторская задолженность отражает стоимостную оценку финансовых обязательств предприятия перед различными субъектами экономических отношений. Кредиторская задолженность входит в состав его краткосрочных пассивов и должна быть погашена в срок, не превышающий 12 месяцев после отчетной даты (в противном случае задолженность учитывается по статье "Прочие долгосрочные пассивы"). В составе кредиторской задолженности выделяются обязательства: перед поставщиками и заказчиками за поставленные материальные ценности, выполненные работы и оказанные услуги; по векселям, выданным поставщикам, заказчикам и прочим кредиторам в обеспечение поставок их продукции; перед работниками по оплате труда (начисленная, но не выплаченная заработная плата); перед социальными фондами по выплатам на государственное социальное страхование, в пенсионный фонд, в фонды медицинского страхования и занятости; перед бюджетом по всем видам платежей; перед сторонними организациями и физическими лицами по авансам, полученным в соответствии с договорами и контрактами.
Важность анализа и управления кредиторской задолженностью обусловлена еще и тем, что, составляя значительную долю текущих пассивов предприятия, ее изменения заметно сказываются на динамике показателей его платежеспособности и ликвидности.
Наиболее распространенный вид кредиторской задолженности - задолженность перед поставщиками и подрядчиками за поставленные материально-производственные запасы, оказанные услуги и не оплаченные в срок работы.
Для того чтобы эффективно управлять долгами компании необходимо, в первую очередь, определить их оптимальную структуру для конкретного предприятия и в конкретной ситуации: составить бюджет кредиторской задолженности, разработать систему показателей (коэффициентов), характеризующих, как количественную, так и качественную оценку состояния и развития отношений с кредиторами компании и принять определенные значения таких показателей за плановые. Вторым шагом в процессе оптимизации кредиторской задолженности должен быть анализ соответствия фактических показателей их рамочному уровню, а также анализ причин возникших отклонений. На третьем этапе, в зависимости от выявленных несоответствий и причин их возникновения, должен быть разработан и осуществлен комплекс практических мероприятий по приведению структуры долгов в соответствие с плановыми (оптимальными) параметрами.
Для планирования экономического развития предприятия используют корреляционно-регрессионный анализ, как метод для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса [2].
Корреляционный анализ – метод, позволяющий обнаружить зависимость между несколькими случайными величинами.
Регрессионный анализ заключается в определении аналитической формы связи, в которой изменение результативного признака обусловлено влиянием одного или нескольких факторных признаков, а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимается за постоянные и средние значения [1].
Продемонстрируем применение корреляционно-регрессионного анализа на примере предприятия ПАО «Севастопольгаз», используя данные, представленных в таблице 1, определим зависимость результативного признака Y от фактора X.Относительное увеличение кредиторской задолженности и как следствие уменьшение ее оборачиваемости, с одной стороны является благоприятным, так как у предприятия появляется дополнительный источник финансирования, с другой стороны может отразиться на общей платежеспособности организации и привести к банкротству [4].
Таблица 1
Данные о кредиторской задолженности и денежных средствах ПАО «Севастопольгаз»
|
Период |
Кредиторская задолженность |
Денежные средства |
|
2012 |
1355 |
1770 |
|
2013 |
106920 |
19587 |
|
2014 |
130716 |
17868 |
|
2015 |
205829 |
28714 |
|
Итого |
444820 |
67939 |
Согласно расчетам, коэффициент корреляции равен 0,9882. Так как коэффициент корреляции близок к 1, то это свидетельствует о том, что кредиторская задолженность и денежные средства взаимосвязаны между собой.
Коэффициент детерминации равен 0,9767. Из этого следует, что на 97,6% изменение величины денежных средств связано с изменением величины кредиторской задолженности. Теперь рассчитаем коэффициенты b0 и b1 и получим уравнение регрессии.
У=555083-0,58Х
Рассчитаем прогнозные значения величины оборотных средств на 2016 гг.
Допустим, на предприятии будет каждый год увеличиваться КЗ на 10%, по сравнению с предыдущим годом. Значит, сумма КЗ 2016 году будет составлять:
2016: 444 820+ 0,1·444 820= 489302 (тыс. руб.).
Подставим полученные значения в уравнение регрессии:
2016: 555083-0,58·489302= 271288 (тыс. руб.).
Подводя итоги по построенной регрессионной модели, можно сказать, что для погашениякредиторской задолженности, которая увеличивается на 10% необходимо, чтобы предприятие имело не менее 271288тыс. руб. денежных средств в 2016 году.
Если предприятию достоверно известны суммы будущих поступлений денежных средств, то она сможет спланировать график уплаты задолженности точно в соответствии с графиком поступлений ожидаемых собственных средств. В результате прибыль будет максимальной и не будет необходимости в том, чтобы держать малодоходные ликвидные активы и использовать долгосрочное финансирование, когда оно не нужно. Прогноз поступлений денежных средств может быть составлен для ряда возможных результатов с вероятностью появления каждого. Эта информация позволяет финансовому директору определять вероятность неплатежеспособности и планировать, как ее избежать, в соответствии со степенью обеспеченности ссуды.
Литература:
- Афанасьева В.Н. Эконометрика для бакалавров. – 2014.
- Бутакова М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов: Учебное пособие / М.М. Бутакова. – 2-е изд. – М.: Кнорус, 2010. – 168 с.
- Гиляровская Л.Т. Экономический анализ: Учебник для вузов. – М.: Юнити-Дана, 2011.
- Спирина А.А. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. О.Э. Башенной. – М.: Финансы и статистика, 2005.
- Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – М.: Инфра-М, 2012.
