МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070
предприятии. Этот процесс включает планирование затрат на единицу продукции и по элементам и статьям.
Гасин Ф.М. в своей работе [1] отмечает, что учет и анализ затрат необходим для подготовки плановых решений на следующий период; для осуществления оценки эффективности использования всех ресурсов предприятия, выявления резервов снижения затрат.
Мотивация в управлении затратами предприятия подразумевает осуществление определенных мероприятий по влиянию на участников производственной деятельности, в целях побуждения их к выполнению утвержденных планом объемов затрат и к изысканию путей их снижения. План и факт контроля в процессе осуществления управления затратами предприятия позволяет обнаружить причины их отклонения, что обеспечивает их взаимосвязь.
Таким образом, основными задачами управления затратами предприятия в практике хозяйственной деятельности являются:
• обоснование затрат предприятия по всем имеющимся направлениям деятельности, а именно: затраты на персонал, затраты на материалы, затраты на содержание оборудования, на продвижение продукции, на услуги вспомогательной деятельности и пр.;
• выявление экономических последствий при определенных отклонениях от разработанного плана и принятие адресных эффективных управленческих решений.
Список использованной литература:
1. Гасин Ф.М. Стратегическое управление затратами // Экономические науки. - 2011. - № 9. - с 170-172.
2. Гомонко Э.А., Тарасова Т.С. Управление затратами на предприятии: Учебник. - М.: КНОРУС, 2010. - 320 с.
3. Залевский В.А. Управленческий учет и анализ формирования целевой себестоимости для целей стратегического менеджмента // Управленческий учет. -2013. - №12. - с. 3-14.
© Штофер Г.А., Бошкова В.Д., 2017
УДК 338
Н.С. Шумайлова, студент магистратуры Р.Г. Абакумов, к.э.н., доцент БГТУ им. В. Г. Шухова г. Белгород, Российская Федерация
АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ ЦЕНЫ НА ПЕРВИЧНОМ РЫНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ ОТ
НЕКОТОРЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО БЛАГОПОЛУЧИЯ
НАСЕЛЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ ДАННЫХ БЕЛГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ, ЦЕНТРАЛЬНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА И РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Аннотация
В статье проводятся результаты регрессионного анализа зависимости цены на первичном рынке недвижимости от некоторых показателей социально-экономического благополучия населения.
Ключевые слова Недвижимость, зависимость, анализ.
В рамках регрессионного анализа, возможно, определить связь между статистическими показателями, отражающими текущее состояние рынка недвижимости, по отношению к другим статистическим данным. Проведение регрессионного анализа зависимости цены на первичном рынке недвижимости от показателей социально-экономического благополучия населения вызвано необходимость выявления закономерностей развития рынка недвижимости в Белгородской области.
В рамках проведенного анализа результатирующим признаком принята цена за 1 м2 на первичном рынке (см. табл.1), в качестве факторов выбраны некоторые показатели характеризующие социально-
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070_
экономическое благополучие населения: количество безработных (см. табл.2), число прибывших из стран дальнего зарубежья (см. табл. 3), количество острых гепатитов на 100000 человек населения (см. табл.4). Анализ проведен на основе данных Белгородской области, Центрального Федерального округа и Российской Федерации на основе информации представленной в сборниках «Регионы России. Социально-экономические показатели».
В ходе регрессионного анализа, произведенного в программе «MS Excel», были определены уравнения регрессии для трех представленных результирующих показателей и на их основе построены графики (рис.13).
Таблица 1
Динамика цен 1 м2 на первичном рынке недвижимости за 2004-2015 гг., тыс. руб.
Год Белгородская область ЦФО РФ
2004 13,7 28,4 20,8
2005 15,8 34,8 25,4
2006 25,8 47,8 36,2
2008 43,4 70,1 52,5
2009 41,6 62,3 47,7
2010 39,3 63,6 48,1
2011 40,4 53,1 43,7
2012 48,9 56,3 48,2
2013 52,9 59,7 50,2
2014 54,6 58,4 51,7
2015 50,3 58,6 51,5
Таблица 2
Динамика количества безработных за 2004-2015 гг., тыс. чел.
Год Белгородская область ЦФО РФ
2004 43 919 5675
2005 43 846 5596
2006 42,1 805,6 4999,1
2008 31 731 4791,5
2009 38,1 1176,9 6372,8
2010 40,8 947,4 5644,9
2011 34 845,9 5020,2
2012 29,5 658,9 4130,7
2013 32,2 697,8 4137,4
2014 32,5 655,1 3889,4
2015 32,8 744,9 4263,9
Таблица 3
Динамика числа прибывших из стран дальнего зарубежья за 2004-2015 гг., чел.
Год Белгородская область ЦФО РФ
2004 65 2024 7178
2005 48 1919 7113
2006 74 1967 7239
2008 95 2189 9991
2009 92 2304 9313
2010 117 3732 12590
2011 204 13161 46033
2012 242 13806 53726
2013 204 16957 59532
2014 177 15661 61380
2015 235 17846 62487
Таблица 4
Динамика количества острых гепатитов на 100000 человек населения числа за 2004-2015 гг.
Год Белгородская область ЦФО РФ
2004 47,5 52,2 68,1
2005 50,8 56,7 65,3
2006 9,1 18,5 21,1
2008 7 14,4 15,3
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070
Продолжение таблицы 4
2009 4,7 13 13,4
2010 2,4 14 11,4
2011 11,2 8 8
2012 7,6 8,1 8,1
2013 7 8,7 8,5
2014 6 9,6 10,7
2015 2,7 5,6 7
Уравнение регрессии для Белгородской области будет иметь вид:
Y = 83,13534731+0,033697643*х1-1,200665597*х2-0,391382612*х3 (1) Уравнение регрессии для ЦФО будет иметь вид:
Y = 80,2746351-0,000724226*х1-0,007416978*х2-0,750202595*х3 (2) Уравнение регрессии для РФ будет иметь вид:
Y = 60,8249698-2,14883Е-05*х1-0,001482852*х2-0,443206763*х3 (3)
где, XI - показатель «Число прибывших со странами дальнего зарубежья»; Х2 - показатель «Безработные»; Х3 - показатель «Острые гепатиты на 100000 человек населения»; Y - цена 1 кв.м на первичном рынке недвижимости
-25,8
.43,4-41,6-39,3-40,4'
,48,9
13,7—15,8'
2004 2005 2006 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Рисунок 1 - Прогноз изменения цены за 1 м2 на первичном рынке недвижимости в Белгородской области
70,1
47,8
/ 62,3_63,6^53Д_ 56,3—59,7~58,4—58,6—57,1—56,1—55,2
28,4
34,8
2004 2005 2006 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Рисунок 2 - Прогноз изменения цены за 1 м2 на первичном рынке недвижимости в ЦФО
^52,5^47,7—48,1^43 ^48,2—50,2—51,7~51,5—50,4—50,9—51,5
36,2
20,8
25,4
2004 2005 2006 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Рисунок 3 - прогноз изменения цены за 1 м2 на первичном рынке недвижимости в РФ
Выявленная закономерность свидетельствует о схожести экономических процессов, влияющих на изменение цены за 1 м2 на первичном рынке недвижимости на разных уровнях.
Данный регрессионный анализ наглядно отражает закономерность изменения показателей цен от статистических «маркеров» - факторов социально-экономического благополучия населения. Так же текущий анализ можно использовать для дальнейшего прогнозирования или для возможности оказания влияния на результирующую характеристику.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №04-1/2017 ISSN 2410-6070
Список использованной литературы:
1. Экономика недвижимости и основы оценки собственности: учебное пособие: в 2 ч. Ч1. Экономика недвижимости / Р.Г. Абакумов, В.П. Товстий- Белгород: Изд-во БГТУ, 2015. - 219 с.
2. Щенятская М.А., Авилова И.П., Наумов А.Е. Оценка финансово-экономических рисков инвестиционно-строительного проекта при дефиците исходных данных // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2016.№ 1. С. 185-189.
© Шумайлова Н.С., Абакумов Р.Г., 2017
УДК 338
Н.С. Шумайлова,
студент магистратуры Р.Г. Абакумов, к.э.н., доцент БГТУ им. В. Г. Шухова г. Белгород, Российская Федерация
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ ДИНАМИКИ ОБЪЕМА ВЫПОЛНЕННЫХ РАБОТ ПО ВИДУ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ «СТРОИТЕЛЬСТВО» И ДИНАМИКИ КОЛИЧЕСТВА
ЗАРЕГИСТРИРОВАННЫХ ПРЕСТУПЛЕНИЙ
Аннотация
В статье приводятся результаты корреляционного анализа зависимости динамики объема выполненных работ по виду деятельности «строительство» и динамики количества зарегистрированных преступлений.
Ключевые слова
Строительство, зависимость, преступления.
Корреляционный анализ позволяет сделать вывод о силе взаимосвязи между измерениями одной величины с другой. Это позволяет оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак. Применение метода возможно для подготовки данных, используемых для решения оптимизационных задач.
Для анализа зависимости динамики объем выполненных работ по виду деятельности «строительство» и динамики количества зарегистрированных преступлений проанализируем соответствующие данные по Белгородской, Московской области, Центральному Федеральному округу и Российской Федерации с 2004 по 2015 годы (см. табл.1-2).
Таблица 1
Динамика количества зарегистрированных преступлений за 2004-2015 гг.
Год Белгородская область Московская область ЦФО РФ
2004 19362 88945 658990 2893810
2005 25243 116428 779968 3554738
2006 24111 128850 808433 3855373
2008 19138 121225 692377 3209862
2009 19985 120995 669251 2994820
2010 16842 114463 601252 2628799
2011 15895 113869 563746 2404807
2012 14888 109349 548415 2302168
2013 14930 107178 526090 2206249
2014 14296 91061 517802 2190578
2015 15792 89183 556490 2388476