Многомерный статистический анализ деятельности региональных строительных компаний Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Региональное развитие • № 3(7) • 2015

http://regrazvitie.ru

«Региональное развитие: электронный научно-практический журнал» Е-ISSN 2410-1672 http ://re grazvitie.ru Выпуск № 3(7), 2015 http://regrazvitie.ru/2015/05/

URL статьи: http ://regrazvitie.ru/statistika-sotsiolo giya-demo grafiya-37129/

УДК 311.42

Многомерный статистический анализ деятельности региональных строительных компаний

© 2015 Блинова Светлана Владимировна

кандидат экономических наук, доцент Самарский государственный экономический университет E-mail: lanablinova@rambler.ru

© 2015 Сладкова Ксения Петровна

студент

Самарский государственный экономический университет E-mail: ksenia-sl5@yandex.ru

Ключевые слова: многомерный анализ, рентабельность продаж, региональные филиалы строительных компаний, тип развития финансово-производственной деятельности филиалов.

Аннотация. Проведен многомерный анализ филиалов строительных компаний по рентабельности продаж в регионах.

Multivariate statistical analysis of activities of the regional construction companies

© 2015 Blinova Svetlana Vladimirovna

Candidate of Economics, Assistant Professor Samara State University of Economics E-mail: lanablinova@rambler.ru

© 2015 Sladkova Kseniya Petrovna

student

Samara State University of Economics E-mail: ksenia-sl5@yandex.ru

Keywords: multivariate analysis, return on sales, regional branches of construction companies, the development of financial and production activities of branches.

Abstract. Conducted multivariate analysis of the branch construction companies in terms of profitability of sales in the regions.

37129

regrazvitie@yandex.ru I Статистика. Социология. Демография

Выходные сведения статьи:

Блинова С.В., Сладкова К.П.. Многомерный статистический анализ деятельности региональных строительных компаний // Региональное развитие: электронный научно-практический журнал. 2015. № 3(7). URL: http://regrazvitie.ru/statistika-sotsiologiya-demografiya-37129/ (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.

Строительство дорог и мостов - важное производственное направление российских строительных предприятий, которое способствует развитию транспортной инфраструктуры в Российской Федерации. ОАО «Мостотрест» является наиболее крупным структурным подразделением на рынке строительства, которое выполняет большое количество государственных и частных заказов.

Деятельность каждого филиала оказывает непосредственное влияние на общее функционирование компании и ее место, занимаемое на рынке строительства. Важнейшим статистическим показателем финансовой результативности деятельности организации является рентабельность продаж, показывающая долю прибыли в каждом заработанном рубле.

Все региональные филиалы имеют свою тенденцию в развитии и оказывают разнонаправленное воздействие на общую рентабельность продаж компании в целом. Надежное отображение всех факторов воздействия в моделях возможно при условии учета наиболее присущих им существенных характеристик. Для решения данной задачи применяется метод многомерного анализа, который позволяет определить неявные (латентные), но объективно-существующие закономерности в организационной структуре и тенденции развития изучаемых статистических явлений и процессов.

ОАО «Мостотрест» — первый в России интегрированный диверсифицированный холдинг, оказывающий полный спектр услуг в инфраструктурном строительстве, ведущая компания Российской Федерации на рынке строительства транспортной инфраструктуры по объему выручки в части работ, выполненных своими силами. Компания основана в 1930 году в Москве как Всесоюзный трест по строительству внеклассных и больших мостов «Мостотрест». В структуре компании — 15 региональных филиалов и 5 дочерних и зависимых обществ [1] (рис. 1).

37129

Региональное развитие • № 3(7) • 2015

http://regrazvitie.ru

1. Москва и Московская область - «Мостоотряд-4» (Москва), «Мостоотряд-114» (Москва), Завод ЖБК «Мокон» (Москва), «Таганка Мост» (Москва), «Мостоотряд-90» (Дмитров), «Мостоотряд-99» (Серпухов), «Мостоотряд-125» (Коломна)

2. «Мостоотряд-81» (Воронеж)

3. «Мостоотряд-22» (Рязань)

4. Завод «Мехстроймост» (Тула)

5. «Мостоотряд-6» (Ярославль)

Приволжский федеральный округ:

6. «Мостоотряд-46» (Киров)

7. «Мостоотряд-1» (Нижний Новгород)

8. «Мостоотряд-41» (Чебоксары)

Южный федеральный округ:

9. «Мостоотряд-10» (Ростов-на-Дону)

Рис. 1. Филиалы компании ОАО «Мостотрест»

Итоговым завершением деятельности любой организации коммерческого и некоммерческого направления является выручка. Каждый региональный филиал предприятия вносит свою долю в общую выручку компании, оказывая непосредственное влияние на ее развитие (табл. 1).

37129

regrazvitie@yandex.ru

Статистика. Социология. Демография

Таблица 1 - Динамика структуры выручки филиалов ________ОАО «Мостотрест» за 2012-2013 г. [1]

Наименование подразделения Выручка, тыс. руб. Темп при- роста, % Структура прибыли от продаж, % Изменение доли Влияние на общее изменение, %

2012 2013 2012 2013 п.п. %

НТФ "Мостоотряд-1" 3815826 1901268 -50,17 11,08 5,13 -5,95 -53,69 -5,56

МТФ "Мостоотряд-4" 3817746 5368846 40,63 11,08 14,48 3,40 30,72 4,50

ЯТФ "Мостоотряд-6 1774183 2423402 36,59 5,15 6,54 1,39 26,97 1,88

НТФ "Мостоотряд-10" 2371049 2728781 15,09 6,88 7,36 0,48 6,98 1,04

РТФ "Мостоотряд-22" 2306582 5035196 118,30 6,69 13,58 6,89 102,91 7,92

ЧТФ "Мостоотряд-41" 1784582 1535575 -13,95 5,18 4,14 -1,04 -20,02 -0,72

КТФ "Мостоотряд-46" 1371123 929738 -32,19 3,98 2,51 -1,47 -36,97 -1,28

ВТФ "Мостоотряд-81" 1809493 1162747 -35,74 5,25 3,14 -2,11 -40,27 -1,88

ДТФ "Мостоотряд-90" 4590049 3782170 -17,60 13,32 10,20 -3,12 -23,41 -2,34

СТФ "Мостоотряд-99" 3187937 3033210 -4,85 9,25 8,18 -1,07 -11,56 -0,45

МТФ "Мостоотряд-114" 3717936 3322165 -10,64 10,79 8,96 -1,83 -16,94 -1,15

МТФ "Мостоотряд-125" 1657509 2397671 44,66 4,81 6,47 1,66 34,46 2,15

МТФ Завод "Мокон" 375296 409980 9,24 1,09 1,11 0,02 1,54 0,10

ТТФ "Мехстроймост" (МСМ) 20803 58201 179,77 0,06 0,16 0,10 160,06 0,11

МТФ "Таганка Мост" 1854159 2977522 60,59 5,38 8,03 2,65 49,27 3,26

Итого 34454273 37066472 7,58 100,00 100,00 0,00 — 7,58

По данным таблицы можем сделать вывод, что выручка по филиалам в 2013 году по сравнению с 2012 годом увеличилась на 7,58% за счет увеличения объемов строительства. Наибольший рост выручки произошел в основном за счет увеличения объема выручки МТФ "Мостоотряд-4" на 40,63% общая выручка возросла на 4,5%, за счет увеличения объема выручки РТФ "Мостоотряд-22" на 118,3% общая выручка выросла на 7,92% и за счет увеличения выручки МТФ "Таганка Мост" на 60,59% общая выручка возросла на 3,26%. Отрицательно на показатель повлияло уменьшение объема выручки НТФ "Мостоотряд-1" на 50,17%, что привело к общему снижению выручки на 5,56%.

При характеристике изменений структуры можно выявить её стабильность или подвижность во времени. При этом вычисляются показатели структурных различий, среди которых наиболее распространенным является индекс структурных различий В. Рябцева:

1рябцева- ^^i(dl+d0-)2

Расчет данного индекса возможен только по сопоставимым уровням, то есть не следует учитывать филиалы, которые существовали в базисном периоде, но отсутствуют в отчетном периоде, а также новые филиалы, открытые в отчетном году. В данном случае, расчет индекса структурных сдвигов осуществлен по всем филиалам (табл. 2).

37129

Региональное развитие • № 3(7) • 2015

http://regrazvitie.ru

Таблица 2 - Расчет индекса структурных изменений Рябцева

Наименование подразделения Прибыли от продаж, в % к итогу (d^)2 (d!-d0)2

2012 2013

НТФ "Мостоотряд-1" 11,08 5,13 35,35 262,58

МТФ "Мостоотряд-4" 11,08 14,48 11,59 653,57

ЯТФ "Мостоотряд-6 5,15 6,54 1,93 136,59

НТФ "Мостоотряд-10" 6,88 7,36 0,23 202,88

РТФ "Мостоотряд-22" 6,69 13,58 47,47 411,23

ЧТФ "Мостоотряд-41" 5,18 4,14 1,07 86,91

КТФ "Мостоотряд-46" 3,98 2,51 2,16 42,09

ВТФ "Мостоотряд-81" 5,25 3,14 4,47 70,37

ДТФ "Мостоотряд-90" 13,32 10,20 9,72 553,47

СТФ "Мостоотряд-99" 9,25 8,18 1,14 304,01

МТФ "Мостоотряд-114" 10,79 8,96 3,34 390,21

МТФ "Мостоотряд-125" 4,81 6,47 2,75 127,22

МТФ Завод "Мокон" 1,09 1,11 0,00 4,82

ТТФ "Мехстроймост" (МСМ) 0,06 0,16 0,01 0,05

МТФ "Таганка Мост" 5,38 8,03 7,03 179,95

Итого 100,00 100,00 128,27 3425,95

Расчетные значения индексов структурных различий:

Рябцева

V

342 5,95

= 0,19;

Подробная шкала нормированности в настоящее время разработана только для индекса Рябцева [2]. В данном случае наблюдается существенный уровень различия структур, то есть каждый филиал имеет различную долю влияния на общий размер выручки от продаж компании.

Классифицировать наблюдения (филиалы) по группам поможет кластерный анализ, который является разновидность многомерного статистического анализа. С его помощью можно проводить разбиение объекта не по одному параметру, а по целому набору признаков. Так же данный вид анализа в отличие от большинства методов не накладывает никаких ограничений на вид рассматриваемых объектов [5].

Системой показателей исследования деятельности строительных компаний в регионах являются:

Y - рентабельность продаж, % ;

Xj - производительность труда, тыс. руб./чел.;

Х2 - средняя заработная плата в год, тыс. руб./чел.;

Х3 - валовая прибыль, тыс. руб. на 1 рабочего;

Х4 - фондоотдача, тыс. руб.;

Х5 - материалоотдача, тыс. руб.;

Х6 - затраты, тыс. руб.;

Х7 - себестоимость продаж, тыс. руб.;

37129

regrazvitie@yandex.ru

Статистика. Социология. Демография

Х8 - чистая прибыль (убыток), тыс. руб.

Одним из основных критериев, позволяющим точно и эффективно провести кластерный анализ, является отсутствие мультиколлинеарности между исследуемыми признаками. Для этого необходимо построить матрицу парных коэффициентов корреляции (табл. 3). Из результатов таблицы видно, что независимые переменные Xj и X3, Xj и X4, Xj и X8 являются мультиколлинеарными, что подтверждают соответствующие значения парных коэффициентов корреляции (тх±х = 0,8373; тх±Х4 = 0,87629; тх±Хв= 0,83719). Между Y и Х3 тесная корреляционная зависимость, это дает нам основание включить переменную Xj в дальнейшее исследование, а переменные Х3, Х4, Х8 исключить из анализа. Так же прослеживается высокое значение мультиколлинеарности между Х3 и Х8 (тх^х = 0,95901), ХбяХ7 (тХбХ7= -0,9052). Проанализировав тесноту взаимосвязи данных переменных c Y, переменные Х8 и Х7 тоже исключаются из исследования.

Таблица 3 - Матрица парных коэффициентов корреляции

Y Xi X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8

Y 1

Xi 0,74285 1

X2 0,44342 0,34113 1

X3 0,65329 0,83730 0,34295 1

X4 0,66837 0,87629 0,22934 0,67398 1

х5 0,53856 0,24214 -0,18645 0,20764 0,23983 1

X6 0,58349 0,75963 0,12539 0,44858 0,66561 0,25862 1

X7 -0,4749 -0,7139 0,03606 -0,37543 -0,66174 -0,20056 -0,9052 1

X8 0,63295 0,83719 0,40628 0,95901 0,67014 0,26559 0,46948 -0,3853 1

В полученном массиве данных показатели Y, Xj, X2, X5, X6, измеряются в различных единицах: процентах, тыс. руб., тыс. руб./чел. Если проводить группировку по данным показателям методом кластерного анализа, конечные результаты будут искажены из-за несопоставимости значений группируемых показателей. Во избежание подобного искажения, исходные данные необходимо пронормировать [3]. Осуществление этой операции при работе с пакетом STA-TISYICA 6.0. выполняется в модуле Данные, подпрограмма которого «Стандартизировать» позволяет пронормировать значение переменных исходного массива, при котором проводится деление центрированной величины на среднее квадратическое отклонение.

Для выполнения процедуры кластерного анализа выбран метод Варда. Данный метод построен на принципе минимизации дисперсии внутри кластеров. Метрика расстояний для получения однородных групп объектов задана как обычное Евклидово расстояние, что соответствует случаю, когда признаки одинаково важны для классификации. Многомерная группировка осуществля-

37129

Региональное развитие • № 3(7) • 2015

http://regrazvitie.ru

лась с использованием пакета STATISYICA 6.0., результаты анализа представлены в виде вертикальной дендограммы [4] (рис. 2).

Дендрограмма для 15 набл. Метод Варда Евклидово расстояние

х

о

о

ч:

о

СО

го

со

В

н

d

в

н

X

Рис. 2. Кластеризация филиалов компании ОАО «Мостотрест» Рентабельность продаж/ производительность труда/ средняя заработная плата в год/

материалоотдача/ затраты

Таблица 4 - Тип развития финансово-производственной деятельности __________________филиалов ОАО «Мостотрест»___________________

Номер кластера Тип развития Филиалы ОАО "Мостотрест"

I кластер "Развивающиеся" НТФ "Мостоотряд-10", ВТФ "Мостоотряд-81", I СТФ "Мостоотряд-99", МТФ "Мостоотряд-125", МТФ Завод "Мокон"

II кластер "Лидеры" МТФ "Мостоотряд-4", РТФ "Мостоотряд-22", ДТФ "Мостоотряд-90", МТФ "Таганка Мост"

III кластер "Аутсайдеры" НТФ "Мостоотряд-1", ЯТФ "Мостоотряд-6, ЧТФ "Мостоотряд-41", КТФ "Мостоотряд-46", МТФ "Мостоотряд-114", ТТФ "Мехстроймост"

37129

regrazvitie@yandex.ru I Статистика. Социология. Демография

Таблица 5 - Вариация основных показателей деятельности _____________филиалов ОАО «Мостотрест»________________

Финансово- экономические показатели Расчетные показатели Кластеры

I II III

Рентабельность продаж, % (Y) Среднее значение 8,12 23,14 -28,50

Минимальное значение -2,46 11,27 -99,87

Максимальное значение 14,57 40,18 -1,34

Стандартное отклонение 6,41 10,67 34,47

Коэффициент вариации 79,02 46,12 120,93

Производительность труда, тыс. руб./чел. (Х) Среднее значение 1927,40 3661,94 1210,05

Минимальное значение 1227,49 2663,50 199,32

Максимальное значение 2646,44 4907,60 1691,16

Стандартное отклонение 561,02 806,34 521,76

Коэффициент вариации 29,11 22,02 43,12

Средняя заработная в год тыс. руб./чел. Хг) Среднее значение 471,53 388,44 295,40

Минимальное значение 412,36 324,86 266,25

Максимальное значение 503,59 451,50 334,89

Стандартное отклонение 31,68 55,26 25,01

Коэффициент вариации 6,72 14,23 8,47

о . Ч г Ю ей g >> _ 1°* Среднее значение 2,21 2,93 2,30

Минимальное значение 0,56 1,85 0,32

Максимальное значение 3,61 3,75 3,72

Стандартное отклонение 1,04 0,77 1,12

Коэффициент вариации 46,87 26,26 48,88

Затраты млн. руб. (Хб) Среднее значение 1864,08 3649,97 1964,65

Минимальное значение 460,56 2120,38 212,96

Максимальное значение 2759,19 4552,22 3825,76

Стандартное отклонение 895,90 968,57 1103,17

Коэффициент вариации 48,06 26,54 56,15

Из результатов таблицы 5 видно, что филиалы-«лидеры», относящиеся ко II кластеру, имеют наибольшее среднее значение рентабельности продаж (23,14%%), при этом мы наблюдаем что внутри самого кластера существует неоднородность (коэффициент вариации 45,12%,), но она менее выражена, по сравнению с двумя другими кластерами. Так же необходимо отметить, что у филиалов-«лидеров» самая высокая производительностью труда (3661,94 тыс. руб./чел.) и материалоотдача (2,93 тыс. руб./чел.), при это самые высокие затраты (3649,97 млн. руб.), что говорит о больших объемах производства, и средняя заработная плата в год на достаточно высоком уровне (388,44 тыс. руб./чел.). МТФ «Мостоотряд-4», РТФ «Мостоотряд-22» и МТФ «Таганка Мост», относящиеся к предприятиям-«лидерам», имеют наибольшее влияние на общее изменение выручки компании (4,5%; 7,92% и 3,26%, соответственно, см. табл. 1), что еще раз подтверждает их важнейшее значение в развитии компании ОАО «Мостотрест».

Наименьшее среднее значение рентабельности продаж (-28,5%) имеют фи-лиалы-«аутсайдеры», относящиеся к III кластеру. Так же данные предприятия

37129

Региональное развитие • № 3(7) • 2015

http://regrazvitie.ru

имеют самые низкие значения по всем показателем, при этом с достаточно высоким уровнем затрат (1964,65 млн. руб.). Филиал НТФ «Мостоотряд-1», относящийся к данной группе, в 2013 году привел к общему снижению выручки компании на 5,56% (см. табл. 1), поэтому данному филиалу требуются дополнительные финансовых вложения для его дальнейшего эффективного функционирования на рынке строительства.

Филиалы-«развивающиеся» I кластера обладают умеренным средним значением рентабельности продаж (8,12%), но коэффициент вариации достаточно большой (79,02%), что говорит о сильной неоднородности внутри самого кластера (минимальное значение рентабельности 11,27%, а максимальное -40,18%) . Производительность труда (1927,4 тыс. руб./чел.) - на уровне среднего значения среди кластеров, при самых низких затратах (1864,08 млн. руб.) и самой высокой заработной плате в год (471,53 тыс. руб./чел.).

Таким образом, осуществление многомерного статистического анализа позволило сгруппировать региональные филиалы компании ОАО «Мостотрест» по степени выраженности исследуемых факторов, определить наиболее сильные и слабые стороны каждого филиала для принятия соответствующих мер по дальнейшему улучшению их развития и увеличения рентабельности продаж.

Литература:

1. Официальный сайт компании ОАО «Мостотрест», http://mostotrest.ru/

2. Перстенёва Н.П. «Критерии классификации показателей структурных различий и сдвигов», «Фундаментальные исследования» №3, 2012.

3. Назарова М.Г., Курс социально-экономической статистики: Учеб. Для вузов / Под ред. проф., 2000. - 771

4. Зарова Е.В., Н.Н. Проживина, О.В. Баканач, монография, Продовольственная безопасность Самарской области: методология исследования и прогнозирования, Изд-во: Самарский государственный экономический университет, 2002.-156

5. Блинова С.В., Статистическое исследование дифференциации цен на рынке жилья Самарской области, Автореферат, 2004.

References:

1. Official website of the company OJSC "Mostotrest", http://mostotrest.ru/

2. Berseneva N. P. "Criteria for the classification of indicators of structural differences and faults", "Fundamental research" №3, 2012.

3. Nazarov M. G., a Course of socio-economic statistics: Proc. For high schools/Under the editorship of Prof., 2000. - 771

4. Sharova E. V., N. N. Protivin, O. V. Bakanas, monograph, food security of the Samara region: research methodology and forecasting, Publishing house of Samara state economic University, 2002. -156

37129

regrazvitie@yandex.ru

Статистика. Социология. Демография

5. Blinov, S. V., Statistical study of price differentiation in the housing market of the Samara region, abstract, 2004.

Рецензент: Баканач Ольга Вячеславовна, кандидат экономических наук, доцент, Самарский государственный экономический университет

Reviewers: Bakanach Olga Vyacheslavovna, candidate of economic Sciences, associate Professor, Samara state University of Economics

37129