CC BY
4УДК 330
Н.С. Дралина, Д.П. Селютина
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ФИНАНСОВОЕ СОСТОЯНИЕ ОРГАНИЗАЦИЙ СТРОИТЕЛЬНОГО КОМПЛЕКСА РЕГИОНА
Основным инструментом для анализа осуществления строительной деятельности, является статистическая информация, и полученные с ее помощью статистические показатели. Используя официальную статистическую информацию, всегда можно узнать методологию ее сбора, особенности агрегирования информации, а также методику распространения данных выборочного обследования на генеральную совокупность, что в ряде случаев имеет особую важность.
Ключевые слова: строительные организации, парный коэффициент корреляции, регрессионный анализ, оценка статистической значимости параметров регрессии.
В процессе осуществления строительной деятельности тесно взаимодействуют заказчики и инвесторы, инвесторы и банки, заказчики и подрядчики по проектированию и строительству. Здесь особенно важно обладать достоверными сведениями о деловой состоятельности и надежности партнеров. Особенно необходимы характеристики деловой состоятельности и надежности при проведении конкурсов, торгов, тендеров [1].
Рекламной информации здесь совершенно недостаточно из-за ее тенденциозности и поверхностного отражения деловых характеристик. Для взаимодействующих субъектов со сложным составом работ и длительными сроками их выполнения требуются более обоснованные данные.
Основным инструментом для анализа является статистическая информация, и полученные с ее помощью статистические показатели. Несмотря на то, что существует множество коммерческих организаций, проводящих собственные исследования, а также непосредственно занимающиеся сбором информации по определенной программе обследования организаций строительной отрасли, официальная статистическая информация остается самым доступным, прозрачным и надежным источником данных для анализа экономического состояния строительной отрасли.
Используя официальную статистическую информацию, всегда можно узнать методологию ее сбора, особенности агрегирования информации, а также методику распространения данных выборочного обследования на генеральную совокупность, что в ряде случаев имеет особую важность.
Для количественной оценки влияния выделенных факторов на финансовое состояние строительных организаций нами был проведен корреляционно-регрессионный анализ по данным Оренбургской области, за период с 2000 по 2014 гг., по следующим показателям:
У - коэффициент автономии строительных организаций;
Х1 - ВРП на душу населения, темп роста, %;
Х2 - среднедушевой доход населения, темп роста, %;
Х3 - индекс инфляции, %;
Х4 - коэффициент покрытия (соотношение дебиторской и кредиторской задолженности);
Х5 - факторы времени;
Х6 - рентабельность производства строительной организации, %;
Х7 - коэффициент износа основных средств в строительстве;
Х8 - сальдированный финансовый результат строительных организаций, темп роста, %;
Х9 - объем инвестиции в основной капитал строительных организаций, темп роста, %;
Х10 - объем выполненных работ на одну строительную организацию, темп роста, %.
© Дралина Н.С., Селютина Д.П., 2016.
ISSN 2223-4047
Вестник магистратуры. 2016. № 2 (53). Т. II.
Дадим оценку влияние ряда показателей на состояние строительного сектора экономики региона [2]. В результате применения алгоритма корреляционного анализа была получена матрица парных коэффициентов корреляции (таблица 1).
Таблица 1
Матрица парных коэффициентов корреляции
у Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10
у 1,0
Х1 0,563 1,0
Х2 0,823 0,731 1,0
Хз 0,830 0,638 0,804 1,0
Х4 -0,562 0,010 -0,289 -0,502 1,0
Х5 -0,830 -0,712 -0,971 -0,803 0,326 1,0
Хб 0,633 0,313 0,502 0,639 -0,536 -0,404 1,0
Х7 -0,162 -0,366 -0,545 -0,291 -0,235 0,576 0,178 1,0
Х8 -0,006 0,103 0,072 -0,175 0,067 0,079 0,488 0,199 1,0
Х9 0,354 0,793 0,680 0,528 0,002 -0,652 0,193 -0,547 0,085 1,0
х10 0,815 0,571 0,830 0,698 -0,382 -0,792 0,550 -0,229 0,121 0,388 1,0
По этой матрице можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой. Наиболее тесная связь выявлена между среднедушевым доходом населения и коэффициентом автономии строительных организаций (гуХ2 = 0,822).
В ходе пошагового регрессионного анализа, для проведения многомерного статистического анализа из 10 факторов мы отобрали 1 фактор:
Х2 - среднедушевой доход населения, темп роста, %.
С применением пакета Excel были получены результаты, которые представлены рисунком 1.
И А В С D Е F G Н
1 ВЫВОД ИТОГОВ
2 3
Регрессионная статистика
4 Множественный 0,82290067
5 и-квадрат 0,677165512
6 Нормированный 1?-квадрат 0,65233209
7 Стандартная ошибка 7,10894554
S Наблюдения 15
9
10 11 12 Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 1378,061613 1378,061613 27,2683124 0,000164698
13 Остаток 13 656,982387 50,53710669
14 15 16 17 Итого 14 2035,044
Коэффициенты Стандартно я ошибка t-статистика Р-Значение Нижние 95% Верхние 95%
У-пересечение -94,66255897 23,86326196 -3,966874233 0,001609477 -146,2160021 -43,1091158
18 19 х2 1,026684875 0,1966111 5,22190697 0,000164698 0,601932416 1,451437333
Рис. 1. Результаты регрессионной статистики
В ходе расчета получено следующее уравнение регрессии:
у = -94,66 + 1,02Х2 ,
которое показывает, что с увеличением среднедушевого дохода населения на 1% коэффициент автономии строительных организаций увеличится на 1,02 ед.
Коэффициент детерминации R 2 = 0,677 свидетельствует о том, что 67,7% всей вариации коэффициента автономии строительных организаций, обусловлено влиянием среднедушевого дохода населения, а 32,3% вариации обусловлено другими неучтенными в модели факторами.
Оценка статистической значимости параметров регрессии проверяется с помощью t-статистики Стьюдента. Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля: a = fy = 0, и определяем t-критерия Стьюдента:
ta = -3,96; t&2 = 5,22.
£табл для числа степеней свободы df = n-3 = 15-3 = 12 и а = 0,05 составит 2,18. Фактические значение t-статистики превосходят табличные значения, поэтому гипотеза Н0 отклоняется, т.е. Ь2 не случайно отличается от нуля, и является статистически значимым.
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи, даёт F-критерий Фишера. По данным таблицы дисперсионного анализа Рфакт = 27,26. Вероятность случайно получить такое значение F-критерия составляет 0,00016, что не превышает допустимый уровень значимости 5%. Следовательно, полученное значение не случайно, оно сформировалось под влияние существенных факторов, т.е. подтверждается статистическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи.
Таким образом, на основании проведенного анализа по имеющимся статистическим данным было выявлено, что на состояние строительного сектора экономики региона наибольшее влияние оказывает среднедушевой доход на душу населения - с увеличением среднедушевого дохода населения на 1% коэффициент автономии строительных организаций увеличится на 1,02 ед.
В целом на основе проведенного анализа, можно сделать вывод, что коэффициент автономии строительных организации зависит от темпа роста дохода населения, т.е. чем больше в регионе будет величина среднедушевого дохода населения, тем строительные организации будут более финансово устойчивы.
Библиографический список
¡.Тимофеева Т.В. Практикум по финансовой статистике: учеб. пособие / Т.В. Тимофеева, А.А. Снатенков. -М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2014. - 320 с.
2.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. -72с.
3.www.gks.ru
ДРАЛИНА НАДЕЖДА СЕРГЕЕВНА - студент направление подготовки «Менеджмент», Оренбургский филиал «РЭУ им. Г.В. Плеханова», Россия.
СЕЛЮТИНА ДАРЬЯ ПАВЛОВНА - студент направление подготовки «Менеджмент», Оренбургский филиал «РЭУ им. Г.В. Плеханова», Россия.
