Статистико-экономический анализ финансовых результатов деятельности на примере ООО «Мясокомбинат Урянхай» г. Кызыла

       Выручка от продажи товаров и услуг, равно как и расходы, в 2008 году снизилась на 14 % (цепные темпы прироста) по сравнению с 2007. Прибыль в этом же году уменьшилась на 89,3 %. Чистая прибыль в 2009 году относительно 2008 увеличилась в 15,5 раз при том, что выручка от продаж и расходы повысились почти на 40 %. А в 2010 году наблюдается отрицательное значение цепного темпа прироста чистой прибыли (-30,2 %), несмотря на увеличение выручки от продаж товаров, продукции, работ, услуг в сравнении с 2008 годом на 25,9 %.

       Важным  статистическим показателем динамики является темп наращивания, который в условиях интенсификации экономики измеряет наращивание во времени экономического потенциала.

       Вычисляются темпы наращивания Тн делением цепных абсолютных приростов Δу_цi на уровень, принятый за постоянную базу сравнения, у_0i:

Тн_i = Δу_цi : у_0i * 100 %. (7)

       Например, темп наращивания чистой прибыли на Мясокомбинате «Урянхай» в 2008 г. составил:

-349 : 391 * 100 % = -89,3 %,

а в 2009 г.: 650 : 391 * 100 % = 166,2 %.

       Рассчитаем  темпы наращивания основных показателей финансовой деятельности мясокомбината (табл. 4), пользуясь данными, имеющимися в приложениях 2 – 7.

Таблица 4

Темпы наращивания  прибыли ООО Мясокомбината

«Урянхай» за период с 1 января 2008 по 31 декабря 2010 гг., % 

 

       Так же, как и вычисленные  в таблице 3 цепные темпы прироста Тп_ц, показывающие развитие, а затем уменьшение финансовых результатов деятельности предприятия в 2008-2010 гг.: -89,3 < 1547,6 > -30,2, темп наращивания Тн свидетельствует об увеличении прибыли в 2009 г. и снижении ее в 2010 г.: -89,3 < 166,2 > -53,5.

       Сравнение абсолютного прироста и темпа  прироста за одни и те же периоды времени показывает, что замедление темпов прироста не всегда сопровождается уменьшением абсолютных приростов. Поэтому, чтобы правильно оценить значение полученного темпа прироста, его рассматривают в сопоставлении с показателем абсолютного прироста. Результат выражают показателем, который называют абсолютным значением одного процента прироста П. Он представляет собой одну сотую часть базисного уровня и в то же время – отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу прироста:

 (8)

       Рассчитаем  абсолютную величину 1% прироста выручки от продажи товаров, продукции, работ, услуг Мясокомбината «Урянхай» как отношение абсолютного прироста к темпу роста, выраженному в процентах:

     2008 г. П₁ = 137225 * 0,01 =  1372,25 тыс. руб.;

     2009 г. П₁ = 118032 * 0,01 = 1180,32 тыс. руб.;

     2010 г. П₁ = 162602 * 0,01 = 1626,02 тыс. руб.;

       Представим  абсолютные значения одного процента прироста финансовых результатов мясокомбината в табл. 5.

     Таблица 5

 

Абсолютные  значения одного процента прироста прибыли

ООО Мясокомбината «Урянхай » за период

с 1 января 2008 по 31 декабря 2010 гг., тыс. руб. 

 

       Абсолютный  прирост 1 % показывает, что в 2010 году 1626,02 руб. выручки от продажи товаров, продукции, работ, услуг скрывается за 1 % прироста, что значительно больше, чем  в 2009 году (1180,32 руб.). В 2008 году 3,91 руб. чистой прибыли скрывается за 1 % прироста. Это значение абсолютного прироста 1 % больше, чем в 2009 году (0,42 руб.), но меньше, чем в 2010 (6,92 руб.).  

3.2 Анализ вариации получения чистой прибыли 

       Имеются данные о получении прибыли предприятием за 2008-2010гг. на основе бухгалтерской отчетности ООО «Мясокомбинатом Урянхай». Исходные данные для расчета показателей вариации представлены в таблице 6.

       Таблица 6

Исходные  данные для расчета показателей вариации

 

       Для характеристики колеблемости признака применяют различные обобщающие показатели. К абсолютным показателям рассеивания относят размах вариации (колебаний), среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратичное отклонение. Наиболее простой из них – размах вариации.

       Размах  вариации или размах колебаний представляет собой разность между максимальными  и минимальными значениями признака в изучаемой совокупности:

R = x_max - x_min. (9)

       Величина  R показывает, в каких пределах колеблется размер признака, образующего ряд распределения.

       Например, размах вариации полученной прибыли  ООО «Мясокомбинат Урянхай»:

R = 692 – 42 = 650 тыс. руб.

       Размах  данной вариации зависит от величины только первых значений признака и не отражает отклонений всех вариантов в ряду, поэтому область его применения ограничена достаточно однородными совокупностями.

       Для анализа вариации необходим показатель, который отражает все колебания  варьирующего признака и дает обобщенную характеристику. Для получения обобщающей характеристики распределения отклонений значений признака используют среднее линейное отклонение d.

       Для несгруппированных данных:

 (10)

       Для сгруппированных данных:

 (11)

       Для того, чтобы определить среднее линейное отклонение чистой прибыли, необходимо рассчитать среднюю арифметическую простую:

, (12)

где x_i – индивидуальное значение признака чистой прибыли, тыс. руб.;

n – количество анализируемых лет.

       Средняя арифметическая простая для рассматриваемого предприятия будет равна:

 тыс. руб.

       Среднее линейное отклонение в статистической практике применяют редко, так как  во многих случаях этот показатель не устанавливает степень рассеивания.

       Более объективно меру вариации отражает показатель дисперсии. Дисперсия признака ( ) представляет собой средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины:

 или   (13)

       В нашем случае = 73165 тыс. руб.²

       Дисперсия имеет большое значение в статистическом анализе. Размерность дисперсии равна квадрату размерности изучаемого признака. В таких случаях для измерения вариации признака используют среднее квадратичное отклонение:

 или   (14)

       Среднее квадратичное отклонение является мерилом  надежности, абсолютной мерой колеблемости признака и выражается в тех же единицах, что и варианты, поэтому экономически хорошо интерпретируется. Чем меньше среднее квадратичное отклонение, тем лучше средняя арифметическая отражает собой всю представляемую совокупность. Чем меньше значение дисперсии и среднего квадратичного отклонения, тем однороднее совокупность и тем более типичной будет средняя величина.

       В рассматриваемом примере δ = 270 тыс. руб.

       Среднее квадратичное отклонение показывает, что на 270 тыс. руб. в среднем отклоняется  чистая прибыль предприятия от ее среднего значения, которое равно 406 тыс. руб.

       Расчет  показателей меры относительного рассеивания  осуществляют как отношение абсолютного  показателя рассеивания к средней  арифметической, умноженное на 100 %:

 (15)

       Если  коэффициент вариации не превышает 33 %, то совокупность по рассматриваемому признаку можно считать однородной. Чем меньше коэффициент вариации, тем меньше колеблемость признака, и наоборот.

       Коэффициент вариации равен 66,5 %. Это значит, что  совокупность чистой прибыли ООО «Мясокомбинат Урянхай» нельзя считать однородной. 

3.3 Метод аналитического выравнивания.

Прогноз чистой прибыли на 2008-2009 гг. 

       Применим  метод аналитического выравнивания по прямой. Для этого используем следующее уравнение:

y_t = a₀ + a₁t. (16)

       Для нахождения параметров а₀ и а₁ применим способ наименьших квадратов:

, (17)

где y – исходные (эмпирические) уровни ряда динамики;

n – число членов ряда;

t – время (1 год);

а₀, а₁ – коэффициенты, которые необходимо найти.

       Придадим  показателям времени t такие значения, чтобы Σt = 0.

;     (18)

       Построим  расчетную таблицу (табл. 7) для чистой прибыли мясокомбината, опираясь на данные, представленные в приложениях 3, 5, 7.

 

        Таблица 7

Расчетная таблица чистой прибыли

ООО «Мясокомбинат  Урянхай», тыс. руб.