Исследование динамики уровня финансового результата в строительстве Российской Федерации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_

УДК 338.4

Крапивина Татьяна Алексеевна

студентка 2 курса

Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова, Россия

E-mail: [email protected]

ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ УРОВНЯ ФИНАНСОВОГО РЕЗУЛЬТАТА В СТРОИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Аннотация

Статья посвящена исследованию динамики финансового результата в строительстве, а также определено влияние факторов на динамику данного показателя в РФ посредством применения корреляционно-регрессионного анализа.

Ключевые слова

финансовый результат, инвестиции в строительство, ВВП на душу населения, корреляционно-

регрессионный анализ, парная регрессия.

В современных условиях, когда экономика испытывает кризис и предприятия вынуждены мобилизовать все имеющиеся внутренние ресурсы, большую роль в этом процессе играет анализ финансовых результатов деятельности предприятия.

Финансовый результат деятельности предприятия позволяет определить наиболее рациональные способы использования ресурсов и сформировать структуру средств предприятия. Кроме того, финансовый результат может выступать в качестве инструмента прогнозирования отдельных показателей предприятия и финансовой деятельности в целом.

На динамику финансового результата в строительстве Российской Федерации влияет большое количество факторов. С применением корреляционно-регрессионного анализа можно выявить воздействие факторов на результат [1,2].

9000000 8000000 7000000 6000000 >; 5000000 | 4000000 3000000 2000000 1000000 0

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Годы

Рисунок 1 - Динамика финансового результат в строительстве РФ

По рисунку 1 видно, что финансовый результат имеет колеблющуюся динамику. Прослеживается рост с 2001-2007 гг. на 4899669 млн. руб. Затем происходит резкое падение показателя с 2007 по 2008 г на 2239761 млн. руб. Последующие годы показатель постепенно возрастает до 2012 г. и падает в 2014 г на 3477745 млн. руб..

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа используем следующие показатели: У -финансовый результат в расчете на одну строительную организацию, темп роста %; Х1 - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников, темп роста %; Х2 - число убыточных строительных организаций; Х3 - темп роста ВВП на душу населения, %; Х4 - инвестиции в строительство, темп роста %.

Параметры модели с заключением фактора оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК) [3].

С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (табл. 1). Корреляционная матрица получена с помощью табличного редактора Excel XP в пакете анализа.

Таблица 1

Корреляционная матрица влияния факторов на финансовый

У Х1 Х2 Х3 Х4

У 1

Х1 0,108551 1

Х2 0,363902 0,128028 1

Х3 0,37925 0,683616 -0,04868 1

Х4 -0,39817 0,208773 0,376332 0,05277 1

результат в строительстве РФ

По результатам пошагового регрессионного анализа нам были получены следующие результаты (рис. 2).

А В с D Е F

3 Регрессионная статистика

4 Множественный R 0,313861278

5 R-квадрат 0,662370179

6 Нормированный R-квадрат 0,561081233

7 Стандартная ошибка 23,65842108

S Наблюдения 14

9

10 Дисперсионный анализ

11 df 5S MS F Значимость F

12 Регрессия 3 10980,73695 3660,245649 6,539412281 0,010062914

13 Остаток 10 5597,208879 559,7208879

14 Итого 13 16577,94583

15

16 Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика Р-Значение Нижние 95% Верхние 95%

17 Y-пересечение -395,5466405 175,4932108 -2,253914204 0,047860559 -786,56988 -4,523401029

18 х2 4,470070123 1,402088739 3,188150648 0,009684502 1,346021742 7,594118503

19 хЗ 3,893663593 1,614582452 2,411560703 0,036585642 0,296149717 7,491177469

20 х4 -0,232458867 ►1 ЛМСТ2 ЛИСТ16 Лист! ЛистЗ ЛИСТ4 ЛИСТ8 J 0,070032784 -3,319286388 0,007756794 -0,388501633 -0,0764161

Рисунок 2 - Результаты регрессионной статистики

По результатам регрессионного анализа получено уравнение регрессии:

У = 395,55+4,5Х2+3,89Х3-0,23Х4 Множественный коэффициент регрессии равен 0,81. Данное значение свидетельствует о высокой связи между рассматриваемыми показателями и результатом. Коэффициент детерминации - равен 0,662, следовательно, 66,2 % вариации уровня финансового результата в строительстве РФ обусловлено факторами, включенными в построенную модель.

Проверка адекватности модели, построенной на основе уравнений регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии. Значимость коэффициента регрессии осуществляется с помощью ^критерия Стьюдента.

Параметры уравнения все значимы, так как их расчетные значения больше табличных

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х

( tтабличное — 2,16 , УРовень значимости = 0,°5, ^^таблиц )

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета F-критерия. Если Fp> FT, при U — 0,05, то модель в целом адекватна изучаемому явлению. F^^ 4, F^^ 3,71 уровень значимости равен

0.05. F^^ ^табл. Следовательно, построенная модель на основе ее проверки по F-критерию Фишера и t-критериям Стьюдента в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии статистически значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

Зависимость финансового результата в строительстве РФ от числа убыточных строительных организаций, темп роста ВВП на душу населения, что чем больше тем роста ВВП тем выше показатель финансового результата, инвестиций в строительство, обратная зависимость объясняется тем, что в рассматриваемом нами периоде 2001-2014гг. прослеживается наиболее резкое колебание инвестиций в строительство.

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. Снатенков А.А. Финансово-экономическая оценка строительного сектора Оренбургской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4 (2)

3. Эконометрика: учебник для вузов / А.И. Орлов. - Ростов н/Д: Феникс, 2011.

© Крапивина Т.А., 2016

УДК 33

Крыгина Анна Петровна

канд. экон. наук, доцент Оренбургский ГАУ, г. Оренбург, РФ

E-mail: [email protected] Балабанов Андрей Аркадьевич канд. сельхоз. наук, доцент Оренбургский ГАУ, г. Оренбург, РФ

Балабанова Светлана Витальевна канд. экон. наук, доцент Оренбургский ГАУ, г. Оренбург, РФ

ФОРМИРОВАНИЕ ПРИОРИТЕТНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ В ОБЕСПЕЧЕНИИ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ НЕЗАВИСИМОСТИ РЕГИОНА

Аннотация

Продовольственная независимость Оренбургской области не может быть достигнута без разработки и осуществления целого комплекса мероприятий и программ, направленных на стабильное и устойчивое развитие регионального агропромышленного комплекса.

Ключевые слова

Продовольственная независимость, инвестиционные проекты, мясное скотоводство, субсидии.

Основной задачей организации рациональной государственной поддержки в целях достижения экономической безопасности является повышение конкурентоспособности сельскохозяйственной продукции, а также развитие сельских территорий.

Важным направлением в обеспечении продовольственной независимости региона в рамках экономической безопасности является общая поддержка сельского хозяйства, направленная на совершенствование рыночной и производственной инфраструктуры с целью обеспечения продовольственной независимости в регионе и завоевания стабильных позиций на межрегиональных и