CC BY
69
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х
конкуренции между коммерческими и государственными кредитно-финансовыми организациями и заинтересованы в увеличении клиентской базы. Причиной этому может служить рост предприятий малого бизнеса в последние годы, а также такие случаи, когда предприниматель порой готов брать деньги на развитие на очень невыгодных условиях»[2]
Таким образом, в настоящее время в любом коммерческом банке потенциальному заемщику малого и среднего бизнеса готовы предложить целый набор услуг и программ кредитования, различающихся целевой направленностью, суммами и условиями кредитования.
По прогнозам экспертов в ближайшее время большую роль при получении кредитов МСБ будет играть уровень сервиса. Наиболее важными критериями станут сроки получения кредита, быстрота принятия решения о возможности финансирования. Все это приведет к дальнейшему сокращению времени оформления кредитов, уменьшению количества необходимых для этого документов, росту доли беззалоговых кредитов, снижению процентных ставок и увеличению сумм кредитования. Список использованной литературы:
1. Elena Tikhomirova. Crediting Small and Medium Business - Long Term Directions of Banks' Crédit Policy// Money and credit. - 2010. - №1
2. Киреев В.Л. Банковское дело : учебник / В. Л. Киреев, О. Л. Козлова. - М: КНОРУС, 2012. - 239 с.
3. Тавасиев А. М. Банковское дело: управление кредитной организацией: учеб. пособие / А. М. Тавасиев. -2-е изд., перераб. и доп. - М.: Дашков и К, 2011. - 639 с.
4. Рейтинговое агентство RAEX («Эксперт РА»). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://raexpert.ru
5. РосБизнесКонсалтинг [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://money.rbc.ru
6. Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cbr.ru
©Исмаилов А Н., 2016г.
УДК 330.43
Калинина Ирина Юрьевна
магистрант 1 курса Оренбургского филиала РЭУ им. Г. В. Плеханова,
E-mail: [email protected]
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ КРЕДИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ, ОСУЩЕСТВЛЯЮЩИХ УПРАВЛЕНИЕ ЖИЛИЩНЫМ ФОНДОМ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Аннотация
В статье рассмотрена модель влияния различных социально-экономических факторов на объем кредиторской задолженности управляющих организаций в России. Проведен корреляционно -регрессионный анализ, отражающий влияние каждого факторного признака на размер задолженности.
Ключевые слова
Управляющая организация, кредиторская задолженность, корреляционно-регрессионный анализ.
Социально-экономическая ситуация в России становится все более зависимой от состояния и реформирования жизнеобеспечивающих инфраструктурных отраслей, особое место среди которых занимает жилищно-коммунальный комплекс.
Понятие "жилищно-коммунальное хозяйство" получило широкое распространение в России и в странах СНГ, вошло в научный и практический оборот. В советской экономике жилищные и коммунальные услуги были в равной степени монополизированы и зачастую оказывались в рамках одного
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_
многоотраслевого предприятия. Ныне производственная структура жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ) России интегрирует более 30 видов деятельности. На жилищно-коммунальный комплекс приходится около 5,9% валового внутреннего продукта российской экономики.
В связи с высокой значимостью деятельности предприятий в сфере ЖКХ возникает вопрос финансового состояния данных организаций. В этом аспекте можно условно выделить организации-монополисты, к которым относятся ресурсоснабжающие организации, а также управляющие компании, ТСЖ, ТСН, то есть организации, деятельность которых связана с управлением и эксплуатацией жилищного фонда. Деятельность таких организаций напрямую зависит от качества жилищного фонда, находящегося в управлении, уровня доходов населения, даже от психологических и демографических особенностей населения, в то время как деятельность ресурсоснабжающих организаций не сопряжена с подобными проблемами, поскольку спрос на их продукцию и услуги практически неэластичен [1].
Тарифообразование ресурсоснабжающих организаций осуществляется по принципам монополистических рынков, а в управляющих и обслуживающих организациях решение о принятии тарифов исходит исключительно от собственников помещений. В то же время в соответствии с Постановлением Правительства РФ от 03.04.2013г. № 290 "О минимальном перечне услуг и работ, необходимых для обеспечения надлежащего содержания общего имущества в многоквартирном доме, и порядке их оказания и выполнения" законодательно закреплен перечень обязательных работ, которые управляющие и обслуживающие организации обязаны проводить даже в тех случаях, когда стоимость таких работ выходит за рамки установленных для населения тарифов.
Эти условия вызывают ряд особенностей в деятельности управляющих и обслуживающих организаций:
- конкурентная борьба за новый жилищный фонд - относительно новые дома вызывают меньше расходов, связанных с аварийными и иными чрезвычайными ситуациями; в то же время платежеспособность жителей в благополучных районах городов выше, нежели жителей ветхого жилфонда;
- штрафы надзорных и контролирующих органов, а также предписания по устранению аварийных ситуаций сопряжены с дополнительными расходами, которые далеко не всегда возможно покрыть с помощью поступлений от жителей исходя их принятых ими тарифов;
- дебиторская задолженность со стороны населения, особенно увеличивающаяся в кризисный период под влиянием снижения доходов населения; рост дебиторской задолженности влечет за собой образование кредиторской задолженности, что, в свою очередь, отрицательно сказывается на общем финансовом состоянии организаций.
Исходя из вышеизложенного, целесообразно оценить влияние различных социально-экономических факторов на финансовое положение организаций, осуществляющих управление жилищным фондом. В качестве результативного показателя будем рассматривать объем кредиторской задолженности управляющих и обслуживающих организаций в России. В качестве факторов рассмотрены следующие показатели:
- удельный вес ветхого и аварийного жилищного фонда в стране;
- удельный среднедушевые денежные доходы населения (руб. в месяц);
- удельный вес граждан, пользующихся социальной поддержкой по оплате жилого помещения, в общей численности населения, процентов;
- индекс потребительских цен на жилищные услуги;
- возмещаемая населением величина затрат по предоставлению жилищно-коммунальных услуг.
Последний показатель характеризует проблему отказа населения от принятия повышающих тарифов
на жилищные услуги и отражает ту часть затрат по эксплуатации многоквартирных домов, которые управляющая или обслуживающая организация покрывает за счет собственников и нанимателей жилых помещений (остальная часть таких расходов ложится на плечи управляющих организаций).
В таблице 1 приведены значения парных коэффициентов корреляции, полученных с помощью MS
Excel.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_
Таблица 1
Значения парных коэффициентов корреляции
Y X1 X2 X3 X4 X5
Y 1
X1 0,253657 1
X2 0,637171 0,405229 1
X3 -0,48095 -0,86863 -0,6244 1
X4 -0,22056 -0,2836 -0,27178 0,571911 1
X5 0,69257 0,098176 0,684265 -0,40074 -0,04038 1
Из приведенных в таблице 1 данных видно, что наиболее тесная связь наблюдается между результативным признаком и индексом потребительских цен на жилищные услуги [2]. При этом следует отметить, что наблюдается мультиколлинеарность между признаками х1 и х3, поэтому данные факторы включить в модель невозможно.
Проведем регрессионный анализ, использовав в качестве факторного признака индекс потребительских цен на жилищные услуги.
ВЫВОД итогов -
Регресси онная cm атист ика
Множественный В 0,522570037
Р-квадрат 0,673079444
Нормированный В-квадрат 0,15923355
Стандартная ошибка 15,50735317
На&людения 9
Дисперсионный анализ >F
df SS MS F ачимост t
Регрессия 1 532,4172931 532,4172931 2,52966302 0,143915
Остаток 7 1533,455555 240,4935551
| Итого 3 2315,372954
Коэффициенты Стандартная ошибка f- статистика Р-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
У-пересечение 11,53574337 51,37374919 1,137943613 0,35525297 -133,602 156,5734 -133,602 155,6734
Переменная Х5 0,373213755 0,541554503 3,621523576 0,14391451 -0,40233 2,15331 -0,40233 2,15331
Рисунок 1 - Результаты регрессионного анализа
Значение R, равное 0,52, говорит о средней тесноте связи между факторным признаком и результатом, а значение R2, равное 0,6731, говорит о том. Что 67,31% дисперсии результативного признака объясняются динамикой факторного. Оценка статистической значимости параметров регрессии проверяется с помощью ^критерия Стьюдента. Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически не значимом отличии показателей от нуля: a=bi= 0 и определяем ^критерий Стьюдента.
^=1,19 ; Ш5=3,62.
Так как вычисленное значение критерия больше табличного (1,86), нулевая гипотеза отвергается на выбранном уровне значимости, и различия между выборкой и известной величиной признаются статистически значимыми.
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показатели тесноты связи дает F-критерий Фишера [3]. По данным дисперсионного анализа, также приведенного на рисунке 1, Fфакт=2,63. Вероятность случайно получить такое значение F- критерия составляет 0,15, что не превышает допустимый уровень значимости. Следовательно, полученное значение сформировалось под влиянием существенных факторов, подтверждается статистическая значимость выбранной модели.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х
Уравнение регрессии для выбранной модели будет выглядеть следующим образом:
у = 11,54 + 0,88 X х5
Интерпретировать показатели можно следующим образом. При увеличении индекса потребительских цен на 1% кредиторская задолженность управляющих организаций вырастет на 0,88%. На практике это означает, что рост цен на жилищные услуги вызывает возникновение дебиторской задолженности, поскольку недостаточно высокие доходы населения не позволяют своевременно осуществлять платежи за жилищно-коммунальные услуги, а дебиторская задолженность, в свою очередь, приводит к необходимости поиска дополнительных источников финансирования, одним из которых и выступает кредиторская задолженность.
Практическая значимость представленной модели заключается в возможности ее использования в процессе принятия решений об изменении тарифов на жилищные услуги. Список использованной литературы:
1. Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций / Шеремет А.Д., Негашев Е.В. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2012. - 208 с.
2. Тимофеева Т.В., Снатенков А.А. Статистическое изучение уровня развития сберегательного дела в РФ / Материалы Межрегиональной науч.-практ. конференции «Конкурентоспособность АПК: теория и практика» Посвященной памяти чл.-корр. РАСХ А.А. Семенова. - М: Восход-А, 2007.
3. Снатенков А.А., Тимофеева Т.В. Практикум по финансовой статистике: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика;ИНФРА-М,2009.320 с.:ил.
4. www.gks.ru - Федеральная служба государственной статистики
© Калинина И.Ю., 2016
УДК 331.5.024.5 (575.2)
Калманбетова Гульзат Талимбековна
к.э.н., доцент БГУ им. К. Карасаева г. Бишкек, Кыргызская Республика gulzat_kalmanbetova@mail .т
СПРОС И ПРЕДЛОЖЕНИЕ НА МОЛОДЕЖНОМ РЫНКЕ ТРУДА КЫРГЫЗСТАНА
Аннотация
В статье проведено исследование молодежного рынка труда Кыргызстана, где выявлены проблемы молодежной занятости.
Сделаны выводы и предложения по устранению имеющихся проблем, что особенно важно в условиях вхождения Кыргызстана в ЕАЭС.
Ключевые слова
Молодежная политика, занятость, спрос, предложение, миграция, рынок труда, безработица.
Государственная молодежная политика в Кыргызской Республике реализуется через создание социально-экономических, правовых и других условий для становления, самореализации молодых граждан и защиты их интересов. Большое значение имеет проблема молодежной занятости, поскольку молодежь представляет собой наиболее крупный сегмент в структуре рынка труда, и это в настоящее время порождает тенденцию к росту предложения рабочей силы. Состояние занятости молодежи видна из следующей таблицы.
