CC BY
93
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_
УДК 330.43
Федорова Анна Владимировна, магистрант 1 курса, Оренбургский филиал РЭУ им. Г. В. Плеханова, E-mail: anna_181_182@mail.ru
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ТОРГОВЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ
Аннотация
В данной статье автором рассмотрены факторы, оказывающие влияние на финансовую устойчивость предприятий розничной и оптовой торговли Оренбургской области. Проведен корреляционно-регрессионный анализ, отражающий влияние каждого факторного признака на коэффициент автономии.
Ключевые слова
Финансовая устойчивость, коэффициент автономии, корреляционно-регрессионный анализ, корреляционная матрица, уравнение регрессии
В настоящее время с развитием рыночных отношений, ставших результатом проведения экономических реформ, как оптовая, так и розничная, являются наиболее прогрессивным видам деятельности, затрагивающим все слои населения.
Так, в 2014 году в Оренбургской области оборот розничной торговли составил 269615 млн. рублей, или 104,5% (в сопоставимых ценах) к уровню 2013 года. Оборот оптовой торговли организаций в 2014 году составил 121947,2 млн. рублей, или 99,3% в сопоставимых ценах к уровню 2013 года.
Одной из главных характеристик финансового состояния организации является финансовая устойчивость [1]. Она показывает насколько обеспечено предприятие финансовыми ресурсами, с помощью которых происходит непрерывный производственный процесс, а также расширение хозяйственной деятельности [2].
Одним из коэффициентов, характеризующих финансовую устойчивость предприятия, является коэффициент автономии. Данный коэффициент характеризует, в какой степени активы предприятия сформированы за счет собственных средств (рост коэффициента свидетельствует об увеличении финансовой прочности предприятия, его стабильности и независимости от внешних кредиторов, нормативное значение более 0,5) [3].
Для углубленного изучения влияния факторов на финансовую устойчивость организаций используют методы корреляционно-регрессионного анализа [3].
Проведение корреляционно-регрессионного анализа позволят:
-провести анализ и измерение связи показателей финансовой устойчивости с множеством факторов, в том числе с такими факторами, существенность влияния которых вообще или в данных конкретных условиях сомнительна;
- определить факторы, в развитии которых заложены наиболее крупные резервы улучшения финансовой устойчивости торговых организаций;
- измерить потенциальные возможности изменения финансового состояния торговых организаций в зависимости от величины параметров факторов и эффективности их использования.
Проведем факторный анализ финансовой устойчивости оптовой и розничной торговли на основе данных Оренбургской области за период с 2005 по 2014 гг.
В качестве базы для проведения анализа, были использованы следующие показатели:
Y - коэффициент автономии оптовой и розничной торговли;
Х1 -индексы потребительских цен (тарифов) на товары и услуги, %;
Х2 -сальдированный финансовый результат в целом, темп роста %;
Х3 -удельный вес убыточных торговых организаций, %;
Х4 -рентабельность проданных товаров, продукции (работ, услуг) в торговых организациях, %;
Х5 -рентабельность активов в торговых организациях, %;
Х6-коэффициент обеспеченности собственными средствами, %;
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_
Х7- коэффициент текущей ликвидности в торговых организациях, %.
В результате применения алгоритма корреляционно-регрессионного анализа была получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл.1).
Таблица 1
Корреляционная матрица влияния факторов на коэффициент автономии розничной и оптовой торговли оренбургской области
y х1 х2 x3 x4 x5 х6 х7
Y 1
х1 -0,648 1
х2 -0,31 0,1894 1
x3 -0,157 0,1721 0,1904 1
x4 0,1865 -0,149 -0,129 -0,461 1
x5 0,0289 -0,31 -0,25 -0,207 0,7977 1
х6 0,7632 -0,597 0,1583 -0,179 0,118 -0,073 1
х7 0,9597 -0,602 -0,18 -0,219 0,1152 -0,134 0,8077 1
В ходе регрессионного анализа для проведения многомерного статистического анализа из семи факторов мы отобрали следующие факторы:
Х1- индексы потребительских цен (тарифов) на товары и услуги;
Х7- коэффициент текущей ликвидности в торговых организациях
Вместе с тем следует отметить наличие мультиколениарности между факторными признаками [4], что не соответствует параметрам отбора.
Корреляционный анализ проводился до тех пор, пока не была максимально устранена мультиколениарность между факторными признаками.
С применением пакета Excel на рисунке 1 представлен регрессионный анализ окончательной модели факторов (y и х7).
Множественный коэффициент регрессии равен 0,96. Это свидетельствует о высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации R2= 0,92 свидетельствует о том, что 92% всей вариации
коэффициента автономии обусловлено влиянием коэффициента текущей ликвидности.
ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный В 0,959656616
1?-квадрат 0,92094082
Нормированный (!-квадрат 0,911058422
Стандартная ошибка 3,472848339
Наблюдения 10
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 1123,934595 1123,934595 93,19001967 1Д0379Е-05
Остаток 8 96,48540471 12,06067559
Итого 9 1220,42
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика Р-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
У-пересечение -12,92113125 4,188704987 •3,084755619 0,01500834 -22,58030227 -3,261960224 -22,58030227 -3,261960224
х7 0,272760599 0,028255106 9,653497794 1Д0379Е-05 0,207604209 0,337916989 0,207604209 0,337916989
Рисунок 1 - Результаты регрессионного анализа
В ходе расчета получено следующее уравнение регрессии:
У = -12,921 + 0,273 • х7 Оно показывает, что с увеличением коэффициента текущей ликвидности на 1% величина
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_
коэффициента автономии оптовой и розничной торговли будет увеличиваться на 0,273%
Оценка статистической значимости параметров регрессии проверяется с помощью t- статистики Стьюдента. Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически не значимом отличии показателей от нуля: a=bi= 0 и определяем t- критерий Стьюдента. ta=3,1 ; tb5=9,7.
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показатели тесноты связи дает F- критерий Фишера. По данным дисперсионного анализа (рис. 1) Fфакт=93. Вероятность случайно получить такое значение F- критерия составляет 1,104, что не превышает допустимый уровень значимости. Следовательно, полученное значение сформировалось под влиянием существенных факторов, подтверждается статистическая значимость всего уравнения тесноты связи.
Таким образом, торговым организациям необходимо обратить внимание на данные факторные признаки, поскольку управление ими способно оказать значительное влияние на величину коэффициента автономии.
Список использованной литературы:
1. Снатенков А.А. Оценка финансовых показателей организаций строительного комплекса (по материалам Оренбургской области): монография / А.А. Снатенков, И.В. Воюцкая, Б.А. Батанов. - Оренбург, 2015.
2. Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций / Шеремет А.Д., Негашев Е.В. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 208 с.
3. Снатенков А.А., Тимофеева Т.В. Практикум по финансовой статистике: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009.
4. Снатенков А.А. Финансово-экономическая оценка строительного сектора Оренбургской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4 (2)
© Федорова А.В., 2016
УДК 336.221, 336.226.2
Ходова Карина Руслановна
Студентка 3го курса
Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
E-mail: khodova_k@mail.ru Научный руководитель: Каширина Марина Валентиновна Доцент кафедры «Налоги и налогообложение» Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация E-mail: askvm@ya.ru
ИЗМЕНЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ, ПРОБЛЕМЫ И ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ
Аннотация
В связи с постоянным изменением налогового законодательства необходимо регулярно проводить его мониторинг для своевременного получения информации. В данной статье рассмотрены основные изменения, которые коснулись региональных налогов, а также предложены некоторые направления совершенствования регионального налогообложения.
Ключевые слова
Региональное налогообложение, доходы субъектов Российской Федерации, региональная налоговая
политика, администрирование региональных налогов.
