Статистический анализ денежных потоков предприятий транспорта и связи Оренбургской области

В данной статье проанализированы денежные потоки предприятий транспорта и связи Оренбургской области. Рассмотрена и проанализирована эффективность денежных потоков предприятий транспорта и связи. С помощью корреляционно-регрессионного анализа осуществлен прогноз уровня денежных потоков предприятий транспорта и связи Оренбургской области.

Ключевые слова: денежные потоки, эффективность денежных потоков, платежеспособность, финансовые ресурсы, корреляция, регрессия, прогноз.

В современных условиях хозяйствования формирование положительного суммарного денежного потока является важной задачей. Все это сопровождается наличием возможности предприятия обеспечить свою деятельность необходимыми финансовыми ресурсами.

В процессе осуществления всех видов финансовых операций организации генерируют движение денежных средств, в форме их поступления или расходования.

Движение денежных потоков представляет собой непрерывный во времени процесс, распределенный и сбалансированный в хозяйственной деятельности. На сегодня главной целью управления денежными потоками является обеспечение финансового равновесия предприятия в процессе его развития путем балансирования объемов поступления и расходования денежных средств и их синхронизация во времени [1,2].

При этом управление денежными средствами требует осуществления предварительного анализа, конкретных расчетов и мероприятий. В связи с этим содержание анализа денежных потоков предприятия сводится к процессу выработки управляющих воздействий на движение денежных ресурсов и капитала с целью повышения эффективности их использования и приращения.

Для обеспечения постоянной платежеспособности предприятием разрабатывается политика управления денежными активами, которая заключается в оптимизации их величины.

Для выяснения причин изменения показателей платежеспособности, важное значение имеет анализ выполнения финансового плана по доходной и расходной части. Для этого данные отчета о движении денежных средств, а также отчета о финансовых результатах сравнивают с данными финансовой части бизнес-плана. При анализе в первую очередь следует установить выполнение плана по поступлению денежных средств, главным образом от реализации продукции, работ и услуг, имущества, выяснить причины изменения суммы выручки и выявить резервы ее увеличения [3].

Особое внимание следует обратить на использование денежных средств, так как даже при выполнении доходной части финансового плана перерасходы и нерациональное использование денежных средств могут привести к финансовым затруднениям.

Для более полного анализа необходимо рассмотреть динамику эффективности денежных потоков предприятий транспорта и связи Оренбургской области (рис. 1).

Рис. 1. Динамика объема денежных потоков предприятий транспорта и связи Оренбургской области

Таким образом, на основе данных представленных на рисунке 1 можно сделать вывод о том, что динамика объема денежных потоков предприятий транспорта и связи неоднородна, то увеличивается, то уменьшается, с 2012 года денежные потоки стремительно снижаются.

Предприятия транспорта и связи, активно развиваются в нашей стране. Поэтому необходимо спрогнозировать уровень объема денежных потоков предприятия транспорта и связи Оренбургской области и провести регрессионный анализ [4].

На уровень развития денежных потоков предприятий влияет большое количество факторов. Для изучения взаимосвязи между развитием денежных потоков предприятий транспорта и связи, и основных показателей следует провести полный корреляционно-регрессионный анализ. Данный анализ позволяет установить и оценить воздействие каких-либо факторов на изучаемый объект. Данный прием широко применяется в анализе временных рядов, когда тенденция фиксируется через включение фактора времени в модель в качестве независимой переменной [5].

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа используем следующие факторные признаки:

Х1 — Рентабельность активов, %;

Х2 — Сальдированный финансовый результат, темп роста.

Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК).

Рассчитывают матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (табл. 1).

Таблица 1

Корреляционная матрица влияния факторов на структуру денежных потоков предприятий транспорта исвязи Оренбургской области

Из корреляционной матрицы видна достаточно сильная взаимосвязь между результативным (y) и факторными признаками (Х1, Х2). Связь очень сильная.

Проведем регрессионный анализ. По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии и значения t-критерия Стьюдента:

(1)

В результате построения уравнения регрессии получили следующие результаты (рис. 2).

Множественный коэффициент корреляции равен 0,8843. Это свидетельствует о высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации — равен 0,7821, следовательно, 78,21 % вариации уровня основных показателей в ипотечных кредитах обусловлено факторами, включенными в модель (1).

Анализ полученного уравнения позволяет сделать выводы о том, что с ростом рентабельности активов, денежные потоки сокращаются на 2,1млрд. руб., а с ростом сальдированного финансового результата, уровень денежных потоков возрастает на 5,2 млрд. руб.

Рис. 2. Результаты регрессионной статистики

(2)

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета F-критерия. Если F_p>F_т при =0,05, то модель в целом адекватна изучаемому явлению.

(3)

Следовательно, построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Вероятность случайно получить такое значение F- критерия составляет 0,021, что не превышает допустимый уровень значимости. Следовательно, полученное значение сформировалось под влиянием существенных факторов, подтверждается статистическая значимость всего уравнения тесноты связи.

Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов (табл. 2). Таким образом, при среднем значении факторов, включенных в модель уровень денежных потоков предприятий транспорта и связи при неизменности имеющейся тенденции может составить 256,19 %.

При минимальных значениях факторов уровень денежных потоков предприятий транспорта и связи может составить 146,11 %, а при максимальных значениях — этот уровень может составить 1313,15 %.

Таблица 2

Прогнозируемые значения уровня денежных потоков предприятия транспорта исвязи Оренбургской области

Деятельность любого предприятия неразрывно связана с движением денежных средств. Денежные средства обслуживают практически все аспекты операционной, инвестиционной и финансовой деятельности предприятия. Непрерывный процесс движения денежных средств во времени представляет собой денежный поток, который образно сравнивают с системой «финансового кровообращения», обеспечивающей жизнеспособность предприятия.

Построив регрессионную модель зависимости величины коэффициента денежных потоков предприятия транспорта и связи Оренбургской области от суммы рентабельности активов и сальдированного финансового результата, рассчитав по ней прогнозные значения коэффициента денежных потоков мы установили, что для увеличения рентабельности активов и финансового результата необходимо увеличение денежных потоков.

1. Анализ денежных потоков предприятия: учеб. пособие / Т. В. Тимофеева. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. — 368с.
2. Бланк И. А. Управление денежными потоками: Учеб пособие. К.: Ника-Центр, Эльга, 2016. — 736с.
3. Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Анализ и прогнозирование денежных потоков организации: практикум: учеб. пособие / Т. В. Тимофеева, А. А. Снатенков — Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2016.
4. Кожарский В. В. Анализ движения денежных средств // Планово-экономический отдел. — 2016. — № 12. — С.42–46.
5. Снатенков А. А., Тимофеева Т. В. Статистическое исследование факторов формирования просроченной задолженности по кредитам российского банковского сектора // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. — 2017. — № 7–1. С. 137–144.