Анализ финансовых результатов на примере магазина «Кош»

1)Изменение отпускных цен на продукцию:

197544-149000=48544тыс.руб.

2)Изменение объема продукции:

135009/39450=2625,        2625-767=1858тыс.руб.

3) Изменения в структуре реализованной продукции:

767 х (149000/17467-135009)=767 х 1,002= -768,5 тыс.руб.

Таким  образом значительные изменения в структуре объемов реализации уменьшили сумму прибыли от реализации на 769 тыс.руб.

4) Изменение себестоимости продукции: 175649-135009=40640 тыс.руб.Увелечение себестоимости на 40640тыс.руб. ведет к уменьшению прибыли.

5) Измнение себестоимости за счет структурных сдвигов в составе продукции: 39450 х 149000/47467-135009= -11174,5 тыс.руб.

Уменьшение прибыли за счет изменения себестоимости в результате структурных сдвигов в составе продукции

                                                                                               Таблица12

Оценка прибыли от реализации

Как видно из таблицы 12 убыток от реализации на 7042 тыс.руб. обусловлен слишком большими затратами на комерческие расходы на 11805% (12524 тыс.руб.), так как этот показатель имееет наибольшую сумму отклонения среди всех показателей. Тогда как все другие  показатели увеличились в меньших пропорциях (415%,445%,218).

Следовательно, при значительном сокращении коммерческих расходов  приведет к  увелечению  прибыли.                                                                                                                      Таблица13

Результаты расчетов влияния прибыли от реализации продуции

Как видно из таблицы 13 нарушения хозяйственной дисциплины повлиявшие отрицательно на объем прибыли составили 25871 тыс. рублей . Это произошло в результате не эффективной ценовой политики на 48544 тыс.руб.Увеличение объема не рентабельной продукции на 1858 тыс. руб. также оказало неблаготворное влияние на объем прибыли. Зато положительно повлияло снижение себестоимости и принесло прибыль 40640 тыс.руб. Как вышеуже было отмечено резкое увелечение коммерческих расходов сократило прибыль на 12524 тыс.руб.

Выводы:

1) ГУСП “Башхлебоптицепром” располагает относительно новыыми основными средствами, что говорит о том ,что предприятие технически оснащено.

2) Предприятие испытывает значительные проблемы неплатежей за реализованную продукцию.Дополнительный приток средств в основном связан с увелечением заемных средств, а не за счет собственного капитала, так как прекратилось целевое финансирование из бюджета на зерна.

Значительный удельный вес в собственном капитале принадлежит добавочному капиталу, образовавшего за счет переоценки.

3) Все поступающие денежные средсва  направляются  на сезонную закупку зерна.

В результате замедленный оборот средств вложенных в запасы. Для погашения следует  сократить велечину запасов. Неоправданный рост дебиторской задолженности также замедляет оборот денежных средств и ухудшает финансовый результат.

4)Увелечение объема прибыли в 1999 году произошло за счет внереализационных доходов. При этом убыток от реализации из-за больших коммерческих расходов уменшил размер прибыли на 7042 тыс.руб.

ГЛАВА 3.    ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ГУСП «БАШХЛЕБОПТИЦЕПРОМ» С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

                3.1 Основные положения корреляционного и регрессионного анализа

             Одним из инструментов экономического анализа в настоящее время, является экономико-математического моделирование.

           Экономико-математическое моделирование представляет собой метод исследования экономико-математических моделей, с помощью экономико-математических методов.

           Экономико-математическая модель - это математическое описание экономического процесса или объекта.

           Экономико-математические методы – это комплекс экономических и математических дисциплин, таких, как:

экономико-статистические методы;

эконометрика;

исследование операций;

экономическая кибернетика.       

           Предметом экономико-математического моделирования является изучение реальных процессов социально-экономического развития, их обобщение и представление в виде конкретных объективно обусловленных оценок.

           Основной целью экономики является обеспечение общества предметами потребления. Экономика состоит из элементов – хозяйственных единиц: предприятия, фирмы, банки и так далее. Экономика является подсистемой  системы более высокого уровня – природы и общества.  

           Задачами экономико-математического моделирования являются:

-   анализ экономических объектов и процессов;

- экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических процессов;

-   выработка данных необходимых для принятия управленческих решений.

           Любое экономическое исследование всегда предполагает объединение теории (экономической модели) и практики (статистических данных).           Теоретические модели используются для описания и объяснения наблюдаемых процессов, а статистические данные собираются с целью эмпирического построения и обоснования модели.

           Математические модели, используемые в экономике, подразделяются на классы по ряду признаков, относящихся к особенностям моделируемого объекта, цели моделирования и используемого инструментария: модели макро- и микроэкономические, теоретические и прикладные, оптимизационные и равновесные, статистические и динамические.

           Макроэкономические модели описывают экономику как единое целое, связывая между собой укрупненные материальные и финансовые показатели: ВНП, потребление, инвестиции, занятость и т.д. Микроэкономические модели описывают взаимодействие структурных и функциональных составляющих экономики, либо поведение отдельной такой составляющей в рыночной среде. Теоретические модели позволяют изучать общие свойства экономики и ее характерных элементов дедукцией выводов из формальных предпосылок. Прикладные модели дают возможность оценить параметры функционирования конкретного экономического объекта и сформулировать рекомендации для принятия практических решений. Равновесные модели описывают такие состояния экономики, когда результирующая  всех сил, стремящихся вывести ее из данного состояния, равна нулю. В моделях статистических описывается состояние экономического объекта в конкретный момент или период времени; динамические модели включают взаимосвязи переменных во времени.

           В экономической деятельности достаточно часто требуется не только получить прогнозные оценки исследуемого показателя, но и количественно охарактеризовать степень влияния на него других факторов, а также возможные последствия их изменений в будущем. Для решения этой задачи предназначен аппарат корреляционного и регрессионного анализа.

           Результат опыта можно охарактеризовать качественно и количественно. Любая качественная характеристика результата опыта называется событием; любая количественная характеристика результата опыта называется случайной величиной. Случайная величина – это такая величина, которая в результате опыта может принимать различные значения, причем до опыта не возможно предсказать, какое именно значение она примет. 

           Понятие зависимости (независимости) случайных величин является одним из важнейших понятий в теории вероятностей. Так как наличие или отсутствие зависимости между случайными величинами оказывает существенное влияние на метод исследования. Степень тесноты изменяется в широких пределах: от полной независимости случайных величин до очень сильной, близкой по существу к функциональной зависимости.          

           Связь между зависимой переменной Y(i) и n независимыми факторами можно охарактеризовать функцией регрессии Y(i) = f (X1, X2, ......, Xm), которая показывает, каким будет в среднем значение переменной Y, если переменные Х примут конкретное значение. Это обстоятельство позволяет применять модель регрессии не только для анализа, но и для прогнозирования.

              Множественная корреляция и регрессия определяют форму связи переменных, выявляют тесноту их связи и устанавливают влияние отдельных факторов.

              Основными этапами построения регрессионной модели являются:

              - построение системы показателей (факторов). Сбор и предварительный анализ исходных данных.

              - выбор вида модели и численная оценка ее параметров.

              - проверка качества модели

              - оценка влияния отдельных факторов на основе модели

              -  прогнозирование на основе модели регрессии.

              Рассмотрим содержание этих этапов и их реализацию.

          Построение системы показателей (факторов).                  

              Информационной базой регрессионного анализа являются многомерные временные ряды, каждый из которых отражает динамику одной переменной и должен удовлетворять требованиям статистического аппарата исследования.