CC BY
159
pISSN 2079-6714 eISSN 2311-9411
Проблемы. Мнения. Решения
ПЕРСПЕКТИВНЫМ АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ
Лилия Баграмовна СУНГАТУЛЛИНА % Ильмира Рамилевна БАДГУТДИНОВА 1
я кандидат экономических наук, доцент кафедры экономического анализа и аудита, Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань, Российская Федерация
ь студентка магистратуры Института управления, экономики и финансов, Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань, Российская Федерация
' Ответственный автор
История статьи:
Получена 08.06.2018 Одобрена 15.07.2018
Ключевые слова: анализ, прогноз, финансовые результаты, прибыль, фактор, результативный показатель, корреляционный анализ, регрессионный анализ, трендовый анализ
Аннотация
Предмет. Процесс управления финансовыми результатами является значимой составляющей деятельности экономического субъекта. Основой эффективного управления финансовыми результатами выступает их перспективный анализ, базирующийся на прогнозировании. Подход к прогнозированию финансовых результатов может рассматриваться как инструмент оптимизации доходов и расходов организации, и практическое применение данного инструмента требует применения соответствующих методов экономико-математического моделирования. В этой связи интерес представляют методы прогнозирования финансовых результатов на основе синтезированной учетной и отчетной информации. Основу должны составлять не очень трудоемкие методы, пригодные для использования всеми видами экономического субъекта. Рассматриваемые методические положения прогнозирования в рамках перспективного анализа финансовых результатов отличаются универсальностью, несложностью расчетов и достаточно точными результатами.
Цели. Рассмотрение методических аспектов перспективной оценки финансовых результатов организации. По материалам действующей компании изучены возможности надстройки Microsoft Excel «Анализ данных» для прогнозирования прибыли.
Методология. В процессе написания статьи применены методы экономико-математического моделирования: корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ.
Результаты. В процессе исследования установлены факторы, влияющие на финансовые результаты организации. Построена многофакторная модель зависимости финансовых результатов от выбранных факторов. Спрогнозирована величина прибыли на среднесрочную перспективу с определением интервала точности расчетов.
Область применения. Результаты данной статьи могут применяться в практике коммерческих и некоммерческих организаций при перспективной оценке финансовых результатов.
Выводы. На основе проведенного исследования сделан вывод, что прогнозирование финансовых результатов необходим для определения перспектив развития организации, установления приоритетных направлений оптимизации расходов и путей повышения доходов экономического субъекта.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2018
Эффективность деятельности организации определяется многими показателями, но ключевым является финансовый результат, выступающий основным критерием успешного менеджмента экономического субъекта. По этой причине для оценки
перспектив развития организации целесообразно прогнозирование тенденций изменения финансового результата, определение факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на показатель и установление
возможностей их повышения. Для реализации данной цели важными являются:
1) установление факторов, формирующих финансовый показатель;
2) оценка степени зависимости (тесноты связи) финансового результата от выявленных факторов;
3) расчет изменения финансового результата под воздействием влияния выявленных факторов;
4) прогнозная оценка финансового результата организации.
Решение указанных задач может осуществляться с использованием методов экономико-математического моделирования, одним из которых является корреляционно-регрессионный анализ, позволяющий сделать новые качественные выводы об экономических процессах и явлениях, происходящих в организации [1, с. 17].
Рассмотрим прогнозирование финансового результата строительной организации с помощью надстройки Microsoft Excel «Анализ данных». Для анализа используем следующие показатели.
1. Результативный показатель - финансовый результат (прибыль по договорам строительного подряда) за 2011-2017 гг.
2. Факторные показатели. В основе отбора факторов, формирующих результативный показатель, находятся как количественные, так и качественные признаки. Их отбор объясняется наибольшей степенью влияния на расходы организации, а также воздействием на доходы, а следовательно, и на финансовый результат организации. К факторам, которые могут быть отобраны, нами отнесены: материалоемкость, фондоемкость, среднегодовая выработка одного работающего, остаток строительных материалов на конец года, величина дебиторской задолженности на конец года [2, с. 94.].
Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа строительной организации представлены в табл. 1.
Для выбора факторов, в наибольшей степени влияющих на результативный показатель, построим корреляционную матрицу с помощью инструмента анализа «Корреляция» (табл. 2).
В последнем столбце корреляционной матрицы получаем корреляцию между результативным показателем и влияющими факторами (коэффициенты парной корреляции между финансовым результатом и каждым фактором). В остальных столбцах -коэффициенты автокорреляции между двумя факторами. По данным табл. 2 видно, что взаимовлияния факторов не наблюдается.
Для выбора факторов, влияющих на финансовый результат, необходимо отобрать показатели, в наибольшей степени оказывающие воздействие на результативный показатель - это фондоемкость и остаток строительных материалов на конец года. Коэффициенты корреляции соответственно равны 0,72 и 0,77, что свидетельствует о тесной связи факторов и исследуемого показателя.
Далее для проведения регрессионного анализа воспользуемся инструментом анализа «Регрессия». В качестве входного интервала Y выступает показатель «финансовый результат», входного интервала X -«фондоемкость» и «остаток строительных материалов на конец года». Результаты решения уравнения регрессии, которые в программе Excel выдаются в виде единой таблицы под заголовком «Вывод итогов», представлены в табл. 3.
Для проверки факторов на адекватность воспользуемся р-значением. Если р-значение фактора меньше (или равно) 0,05 (то есть для 95%-ной доверительной вероятности), то фактор признается значимым. Оценка факторов с помощью р-значений показывает адекватность построенной модели [3, с. 238].
По данным коэффициентов построим многофакторную модель зависимости финансового результата от двух выбранных факторов: Y = 983 + 8659 Xi + 0,4167 x2,
где Y - финансовый результат;
Х1 - фондоемкость, руб.;
Х2 - остаток строительных материалов на конец года, тыс. руб.
Согласно данным табл. 3 «Вывод итогов», многофакторная модель является надежной, так как коэффициент корреляции равен 0,93, что свидетельствует о сильной связи между показателем и факторами.
Значение Р-критерия Фишера для данной модели составляет 13,4, табличное значение Р-критерия равно 6,94 [4, с. 254].
Поскольку Р больше Бтаел, то модель является статистически значимой при 95%-ом уровне надежности. Качество прогнозирования по данной модели является достаточно высоким, так как среднеквадратическое отклонение (стандартная ошибка) равно 69 тыс. руб.
Таким образом, высокое качество модели (1) п о з в о л я е т и с п о л ь з о в ат ь е е д л я прогнозирования финансового результата строительной организации.
Оценим степень влияния каждого фактора на результативный показатель. Воспользуемся инструментом «Описательная статистика», чтобы найти стандартные ошибки результативного показателя и каждого фактора. Параметры описательной статистики представлены в табл. 4.
Составим таблицу расчета стандартизированных коэффициентов регрессии (табл. 5).
Из табл. 5 видно, что на финансовый результат -прибыль по договорам строительного подряда наибольшее влияние оказывает показатель «остаток строительных материалов на конец года», а показатель «фондоемкость» - в меньшей степени. Прогнозное значение изменения финансового результата найдем путем подстановки в уравнение (1) прогнозных значений факторов. Для прогнозирования факторов модели воспользуемся трендами факторов. Тренды представлены на рис. 1 и 2.
На основе уравнений регрессии, полученных с помощью трендового анализа, найдем
прогнозные значения факторов за 2018 г. путем подстановки вместо «Х» порядкового номера 2018 г. - 8.
1. Прогнозное значение фондоемкости за 2018 г.:
У = 0,0211х2 - 0,1823х + 0,5591 = 0,0211 * 82 -
- 0,1823 * 8 + 0,5591 = 0,4511 руб.
2. Прогнозное значение остатка строительных материалов на конец 2018 г.:
У = 255,08х2 - 2 566,1х + 8 644,3 = 255,08 * 82 -
- 2 566,1 х 8 + 8 644,3 = 4 440,62 тыс. руб.
Далее определим прогнозное значение финансового результата на 2018 г., подставив в факторную модель (1) рассчитанные прогнозные значения факторов:
Расчет прогнозных значений финансового результата строительной организации с 2018 г. по 2020 г. представлен в табл. 6.
У = 983 + 8 659х2 + 0,4167x2 = 983 + 8 659 * * 0,4511 + 0,4167 * 4 440,62 = 6 739 тыс. руб.
Для оценки надежности прогнозных значений определим интервал, в который попадут фактические величины с вероятностью 95%. Так, коэффициент Стьюдента равен 12,71, так как число степеней свободы равно 2, а уровень надежности 0,05 [5, с. 191].
Далее находим интервал прогноза (2):
Гс — значение ^критерия Стьюденга;
S - средняя квадратическая ошибка (стандартная ошибка рассчитана в табл. 3).
Интервал прогноза равен:
12,71 * 69 = 877 тыс. руб.
Таким образом, в 2018 г. ожидается финансовый результат 6 739 ± 877 тыс. руб., то есть рост прибыли по договорам строительного подряда в 1-1,3 раза.
Динамика прибыли по договорам строительного подряда с 2010 г. по 2020 г. (с учетом прогнозных значений) представлена на рис. 3.
По результатам проведенного корреляционно-регрессионного анализа можно прийти к выводу о том, что для обеспечения увеличения прибыли по договорам строительного подряда до желаемых результатов необходимо эффективно использовать основные производственные фонды организации и контролировать остатки строительных материалов. Помимо этого, необходимо принимать следующие меры по снижению себестоимости строительно-монтажных работ.
1. Снижение затрат на материальные ресурсы. Для этого необходимо повысить эффективность использования строительных материалов, что включает в себя оптимизацию норм расхода стройматериалов; устранение нерационального и малоэффективного использования материальных ресурсов из-за отступлений от технологии ведения строительных работ, сбоев в работе служб материально-технического снабжения.
2. Снижение затрат на трудовые ресурсы. Необходима оптимизация работы кадровой службы путем совершенствования системы мотивации работников, реализации эффективной социальной политики, повышения эффективности подбора персонала и установления оптимальной численности персонала [6, с. 125].
3. Сокращение амортизационных отчислений. Для решения этой задачи следует обоснованно подойти к выбору метода начисления амортизации, а также снизить время внедрения новой техники [7, с. 31].
4. Правильный подбор партнеров. Любой строительный процесс подразумевает тесное сотрудничество с большим количеством контрагентов. Важно грамотно подойти к подбору поставщиков, необходимо пересмотреть соответствие цен поставляемых материалов рыночным, изучить более выгодные условия сотрудничества. Выбирая поставщиков стройматериалов, необходимо обратить внимание на их географическое расположение, что поможет сэкономить на транспортных расходах.
Таким образом, экономико-математические методы исследования в контуре перспективного анализа финансового результата позволяют определять взаимосвязь показателей, устанавливать ключевые факторы, воздействующие на прибыль, и выявлять тенденции их изменения.
Помимо этого, приемы прогнозирования позволяют не только оценивать перспективы варьирования финансового результата, но и определять приоритеты в системе управления организацией, что в совокупности усиливает аналитические возможности получаемых результатов.
Таблица 1
Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа финансового результата строительной организации за 2011-2017 гг.
Год Материалоемкость, руб. Фондоемкость, руб. Остаток строительных Среднегодовая выработка Величина дебиторской Финансовый результат,
материалов на конец года, тыс. руб. одного работающего, тыс. руб. задолженности на конец года, тыс. руб. тыс. руб.
2011 0,2923 0,4037 5 121 138 4 322 6 669
2012 0,359 0,3169 5 241 126 5 957 5 569
2013 0,5985 0,1232 6 231 326 6 104 4 689
2014 0,6792 0,1469 650 366 7 165 2 708
2015 0,7265 0,2422 785 196 7 972 3 562
2016 0,8209 0,2416 2 448 218 8 848 3 152
2017 0,8677 0,2873 3 894 412 13 382 5 943
Источник: составлено авторами по данным бухгалтерского учета и отчетности строительной организации
Таблица 2
Матрица коэффициентов парной корреляции между финансовым результатом и факторными переменными
Показатели Материалоемкость, Фондоемкость, Остаток Среднегодовая Величина Финансовый
руб. руб. строительных выработка дебиторской результат,
материалов одного задолженности тыс. руб.
на конец года, тыс. руб. работающего, тыс. руб. на конец года, тыс. руб.
Материалоемкость, 1 -0,5025 - 0,5466 0,6803 0,8370 - 0,5546
руб.
Фондоемкость, руб. - 0,5025 1 0,2761 - 0,6132 - 0,1050 0,7228
Остаток - 0,5466 0,2761 1 - 0,1816 - 0,2833 0,7663
строительных
материалов
на конец года,
тыс. руб.
Среднегодовая 0,6803 - 0,6132 - 0,1816 1 0,6458 - 0,2376
выработка одного
работающего,
тыс. руб.
Величина 0,8370 - 0,1050 - 0,2833 0,6458 1 - 0,0800
дебиторской
задолженности
на конец года,
тыс. руб.
Финансовый - 0,5546 0,7228 0,7663 - 0,2376 - 0,0800 1
результат, тыс. руб.
Источник: расчет выполнен авторами в MS Excel по данным бухгалтерского учета и отчетности строительной организации
Таблица 3 Вывод итогов
Регрессионная статистика
Множественный R 0,9328
R-квадрат 0,8701
Нормированный 0,8052
R-квадрат
Стандартная ошибка 69,0233
Наблюдения 7
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 2 11993525,93 5996762,964 13,3978 0,016871
Остаток 4 1790368,93 447592,2325
Итого 6 13783894,86
Коэффициенты Стандартная ошибка ¿-статистика Р-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
У-пересечение 983,0168 790,4712 1,2436 0,2816 -1211,68 3177,717 -1211,68 3177,717
Фондоемкость, руб. 8658,9083 2933,3815 2,9519 0,0419 514,5357 16803,28 514,5357 16803,28
Остаток строительных 0,4167 0,1274 3,2720 0,0307 0,063112 0,770341 0,063112 0,770341
материалов на конец
года, тыс. руб.
ВЫВОД ОСТАТКА
Наблюдение Финансовый результат, тыс. руб. Остатки
1 6612,7 56,3
2 5911,1 -342,1
3 4646,4 42,6
4 2525,9 182,1
5 3407,3 154,7
6 4095,2 -943,2
7 5093,5 849,5
Источник: составлено авторами
Таблица 4
Описательная статистика факторных переменных, влияющих на финансовый результат
Показатели Финансовый результат, тыс. руб. Фондоемкость, руб. Остаток строительных материалов на конец года, тыс. руб.
1 2 3 4
Среднее значение 4 613,1429 0,2517 3 481,4286
Стандартная ошибка 572,8769 0,0366 843,3258
Медиана 4 689 0,2422 3 894
Мода нет данных нет данных нет данных
Стандартное отклонение 1 515,6899 0,0969 2 231,2304
Дисперсия выборки 2 297 315,8095 0,0094 4 978 388,9524
Эксцесс -1,7942 -0,3835 -1,7797
Асимметричность 0,0482 0,1442 -0,2667
Интервал 3 961 0,2805 5 581
Минимум 2 708 0,1232 650
Максимум 6 669 0,4037 6 231
Сумма 32 292 1,7618 24 370
Источник: расчет выполнен авторами в MS Excel по данным бухгалтерского учета и отчетности строительной организации
Таблица 5
Расчет стандартизированных коэффициентов регрессии за 2017 г.
Статистические Финансовый результат, Фондоемкость, Остаток строительных
характеристики тыс. руб. руб. материалов на конец года, тыс. руб.
1. Стандартные отклонения 573 0,0366 843
2. Коэффициенты регрессии - 8 659 0,4167
3. Стандартизированные коэффициенты регрессии - 0,553 0,613
Источник: расчет выполнен авторами в MS Excel по данным бухгалтерского учета и отчетности строительной организации
Таблица 6
Расчет прогнозных значений финансового результата строительной организации с 2018 по 2020 гг.
Фондоемкость, руб. Остаток строительных материалов, тыс.руб. Финансовый результат, тыс.руб.
к1 0,0211 к1 255,08 к1 983
к2 0,1823 к2 2 566,1 к2 8 659
к3 0,5591 к3 8 644,3 к3 0,4167
х1-2018 0,4511 х1-2018 4 440,62 у1-2018 6 739
х2-2019 0,6275 х2-2019 6 210,88 у2-2019 9 005
х3-2020 0,8461 х3-2020 8 491,3 у3-2020 11 848
Источник: составлено авторами
Рисунок 1
Тренд фондоемкости строительной организации за 2011-2017 гг.
Источник: рисунок построен авторами в MS Excel
Рисунок 2
Тренд остатка строительных материалов на конец года за 2011-2017гг.
Источник: рисунок построен авторами в MS Excel
Рисунок 3
Динамика финансового результата строительной организации с 2010 г. по 2020 г.
Источник: авторская разработка
Список литературы
1. Козменкова С.В., Шатина Е.Н., Тельгаева О.О. Финансовые результаты деятельности: особенности аудиторской проверки // Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. 2017. № 16. С. 13-25.
2. Сунгатуллина Л.Б. Анализ вознаграждения персонала с использованием статистических методов исследования // Вестник экономики, права и социологии. 2016. № 4. С. 93-96.
3. Попов А.М. Экономико-математические методы и модели / А.М. Попов, В.Н. Сотников. 3-е изд., испр. и доп. М.: Юрайт, 2017. 345 с.
4. Королев А.В. Экономико-математические методы и моделирование. М.: Юрайт, 2017. 280 с.
5. Основы математической обработки информации / под. общ. ред. Н.Л. Стефановой. М.: Юрайт, 2017. 218 с.
6. Сунгатуллина Л.Б. Методические аспекты оценки численности работников в системе управленческого анализа // Вестник экономики, права и социологии. 2015. № 4. С. 124-126.
7. Козменкова С.В., Шатина Е.Н., Тельгаева О.О. Методические особенности проверки финансовых результатов от обычной деятельности // Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. 2017. № 16. С. 24-35.
