Анализ кредиторской задолженности предприятия

3. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ЭФФЕКТИВНОМУ УПРАВЛЕНИЮ КРЕДИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ

3.1. Расчет прогнозной величины кредиторской задолженности

Целью данной курсовой работы является расчет прогнозной величины  кредиторской задолженности предприятия. Кроме того, необходимо спрогнозировать коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности. Для этого следует определить величину выручки от реализации услуг на перспективу.

Для прогноза используем  трендовый метод. Трендовый анализ — сравнение каждой позиции отчетности с рядом предшествующих периодов и определение тренда, то есть основной тенденции динамики показателя, очищенной от случайных влияний и индивидуальных особенностей отдельных периодов. С помощью тренда формируют возможные значения показателей в будущем, т.е. ведется прогнозный анализ.

Проведем трендовый анализ при помощи приложения Excel. В первую очередь, отразим фактические значения кредиторской задолженности в 2006 году на точечной диаграмме. Далее добавим линию тренда, при которой коэффициент детерминации примет значение, большее 60%. Одновременно с линией тренда на диаграмме будут указаны уравнение регрессии и величина достоверности аппроксимации.

Рис.3.1. Тенденция изменения кредиторской задолженности Департамента связи в 2006 году

В случае с кредиторской задолженностью, была выбрана линейная трендовая модель – уравнение прямой у=-8,1783х+11501, при этом величина достоверности аппроксимации R2=0,7446.

Проверка адекватности всей модели (уравнения регрессии) осуществляется с помощью расчета F-критерия Фишера (Fэмп):

,                                                    (3.1)

где n – число наблюдений;

p – количество параметров в уравнении регрессии.

Если Fэмп > Fтабл , то Но – гипотеза о несоответствии заложенных в уравнении регрессии связей реально существующим отвергается. Величина Fтабл определяется по специальным таблицам на основании величины вероятности и числа степеней свободы (1;2).

Рассчитаем величину F-критерия Фишера по формуле 3.1:

Fтабл=4,26. В нашем примере Fэмп > Fтабл, что свидетельствует о значимости уравнения регрессии.

Оценка  существенности связи осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента:

                                               (3.2)

При этом выдвигается и проверяется гипотеза о равенстве коэффициента корреляции нулю.

Если расчетное значение tр> tкр (табличное), то гипотеза Но отвергается, что свидетельствует о статистической существенности зависимости между х и у.

tкр=2.262, а следовательно tр> tкр, значит гипотеза отвергается.

Таким образом, мы можем использовать уравнение прямой для расчета прогнозной величины кредиторской задолженности.

Зная уравнение и подставляя в него значения х за пределами исследованного ряда, можно рассчитать вероятностные значения кредиторской задолженности.

Так, на основе уравнения у=-8,1783х+11501 при х=13 можно определить ожидаемую кредиторскую задолженность в январе 2007 года:

упрогн= -8,1783*13+11501=11394,68 тыс.руб.

Таким образом определяем ожидаемую кредиторскую задолженность на февраль-декабрь 2007 года.

Результаты прогнозирования кредиторской задолженности представлены в таблице 3.1. На конец 2007 года прогнозное значение кредиторской задолженности составило 11304,72 тыс.руб., соответственно средняя величина кредиторской задолженности составит 11349,36 тыс.руб.

Таблица 3.1

Прогнозирование кредиторской задолженности Департамента связи на 2007 год, тыс.руб.

Аналогично прогнозируем выручку от реализации услуг. С помощью приложения Excel получили полиномиальную трендовую модель - уравнение параболы у=14417,67х2-124019,37х+2235203,93 и величину достоверности аппроксимации, равную 0,76.

Проверим значимость уравнения регрессии, для этого рассчитаем величину F-критерия Фишера по формуле 3.1:

Fтабл=4,35. В нашем примере Fэмп > Fтабл, что свидетельствует о значимости уравнения регрессии.

Оценка  существенности связи осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента:

tкр=2.603, а следовательно tр> tкр, что свидетельствует о статистической существенности зависимости между х и у.

Рис.3.2. Тенденция изменения выручки от реализации Департамента связи в 2006 году

Таким образом, мы можем использовать полученное уравнение для расчета прогнозной величины выручки от реализации.

На основе уравнения у=14417,67х2-124019,37х+2235203,93 при х=13 можно определить ожидаемую выручку от реализации в январе 2007 года:

упрогн= 14417,67*132-124019,37*13+2235203,93=3059538,35 тыс.руб.

Таким образом определяем ожидаемую выручку от реализации услуг на февраль-декабрь 2007 года.

Результаты прогнозирования выручки от реализации отражены в таблице 3.2. Прогнозная сумма выручки от реализации за 2007 год составляет 60565244,52 тыс.руб.

Таблица 3.2

Прогнозирование выручки от реализации Департамента связи на 2007 год, тыс.руб.

Продолжение таблицы 3.2

Рассчитав прогнозную величину кредиторской задолженности и выручки от реализации, можно рассчитать прогнозную величину коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности.

                                                                                                                                            Таблица 3.3

Прогнозные значения коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности