Підсумкові характеристики руху коштів від усіх видів діяльності ПрАТ «МЗМВ» «Оскар» за 2010 – 2012 рр

Джерело: розраховано автором на підставі фінансової звітності підприємства (Додаток А)

Так, чистий рух грошових коштів внаслідок виробничо-господарської діяльності підприємства збільшився у 2012 році порівняно з 2010 роком на 6549 тис. грн., або у 9,23 разів. Враховуючи залишок коштів на початок року і вплив зміни валютних курсів на нього, станом на кінець 2012 року залишок коштів складав 8377 тис. грн., що вп’ятеро більше, ніж у 2010 році та розцінюється позитивно з огляду на розширення масштабів виробничо-господарської діяльності підприємства.

Крім того, слід наголосити, що наявність позитивного грошового потоку від операційної та від’ємного – від фінансової та інвестиційної діяльності свідчить про високу якість управління грошовими потоками підприємства, адже це означає, що воно здатне у повному обсязі забезпечити виробничо-збутовий процес за рахунок диверсифікованих напрямків діяльності.

Таким чином, фінансове планування ПрАТ «МЗМВ «Оскар» зводиться до складання фінансових планів за всіма формами обов’язкової бухгалтерської звітності, переважно, із використанням методу «відсотку від продажу», балансового, розахунково-аналітичного і методу грошових потоків.

3.2. Підвищення ефективності фінансового планування ПрАТ «Моршинський завод мінеральних вод «Оскар» з використанням методів економіко-математичного моделювання

Господарська діяльність сучасних підприємств здійснюється в умовах невизначеності ринку, нестаціонарності поведінки покупців, постачальників, конкурентів і органів державної влади. З позиції високої прогностичної здатності до врахування імовірнісної природи екзогенно-ендогенних чинників впливу на фінансові показники підприємств, встановлення між ними причинно-наслідкових зв’язків виникає необхідність впровадження на підприємствах об’єктивної реакційної системи фінансового планування і прогнозування, заснованої на стохастичних оцінках.

Вивчення ряду літературних джерел [4, с. 54–96; 34, с. 213–312; 35, с. 164–169; 44; 45] з питань сучасного економіко-математичного забезпечення фінансового планування і прогнозування дало підстави виділити ключові групи економетричних моделей, що використовуються у господарській практиці підприємств, зокрема, моделі часових рядів і регресійне моделювання, та переваги яких детально представлені в першому розділі бакалаврської роботи.

Наступні дослідження будуть зорієнтовані на практичну апробацію методики кореляційно-регресійного аналізу за підсумками господарської діяльності ПрАТ «Моршинський завод мінеральних вод «Оскар». Оскільки однією зі стратегічних цілей підприємства є збільшення обсягів виробництва і реалізації продукції, нами пропонується встановити кореляційний зв'язок між показником чистого доходу та низкою фінансово-економічних показників, що на нього впливають, на основі побудови економіко-математичної моделі за алгоритмом, наведеним на рис. 3.1.

Зважаючи на перелік показників оцінки фінансового стану підприємств в економічних літературних джерелах, з усієї їх множини у якості факторів-аргументів було відібрано такі:

· собівартість реалізованої продукції (товарів, робіт, послуг), тис. грн. (Х1);

· коефіцієнт структури активів (Х2);

· коефіцієнт фінансування (Х3);

· фондоозброєність праці, тис. грн./особу (Х4);

· результативною ознакою, як зазначалось вище, виступатиме чистий доход від реалізації продукції (товарів, робіт, послуг) підприємства, тис. грн. (У).

Розрахунки проведемо за даними квартальної фінансової звітності ПрАТ «МЗМВ «Оскар» продовж 2010 – 2012 рр., що представлені в Додатку Б (табл. Б.1, Б.2).

Рис. 3.1. Методичний алгоритм фінансового планування і прогнозування на основі встановлення кореляційно-регресійних залежностей

складено автором на підставі [4, с. 54–96; 34, с. 213–312; 35, с. 164 – 169]

Надалі здійснимо регресійне моделювання між результуючим показником і чотирма обраними факторами за допомогою пакету «Аналіз даних» в MS Excel. Зокрема, зведемо вихідні дані до симетричної кореляційної матриці (таблиця 3.6), перевіряючи їх на щільність (тісноту) та наявність мультиколінеарності. Остання свідчить про лінійну залежність між двома і більше факторними ознаками й обумовлює необхідність виключення таких факторів з економіко-математичної моделі.

Таблиця 3.6

Матриця вихідних даних для побудови кореляційно-регресійної моделі залежності чистого доходу ПрАТ «МЗМВ «Оскар» від ряду факторів та перевірки зв’язків між ними на щільність та наявність мультиколінеарності

Про щільність зв’язку можна зробити висновок, зважаючи на величину коефіцієнтів парної кореляції Пірсона, наведених в табл. 3.6. Згідно математично-статистичних канонів значення коефіцієнта кореляції пересувається в інтервалі [+1;–1], тобто може бути позитивним (існування прямого зв’язку між результативною і факторними ознаками) і негативним (зворотна залежність), а чим ближче наближається до одиниці, тим тіснішим вважається такий зв’язок, починаючи з позначки «0,7» [4, с. 55].

Як бачимо з табл. 3.1, між чистим доходом (У) і трьома факторами-аргументами – собівартістю реалізованої продукції (Х1), коефіцієнтом структури активів (Х2) і коефіцієнтом фінансування (Х3) – спостерігається високий ступінь залежності, тільки у першому і третьому випадках зв’язок між ними є зворотним, а в другому – прямим. При цьому зв’язок між факторами Х1 і Х3 відзначається мультиколінеарність, щодо наявності якої технологія кореляційно-регресійного моделювання передбачає виключення одного з двох показників, і за критерієм величини коефіцієнта кореляції в моделі залишатиметься той, що має його вищим, тобто Х1.

Отже, на другому етапі кореляційно-регресійного аналізу чистого доходу від реалізації продукції ПрАТ «МЗМВ «Оскар», до якого залучаються фактори Х1 і Х2, отримуємо економіко-математичну модель виду:

(3.1)

З рівняння регресії (3.1) можна зробити висновок, що при збільшенні собівартості реалізованої продукції підприємства на одиницю обсяг виручки зросте на 1,08 тис. грн., а приріст коефіцієнта структури активів на одну соту, навпаки, зменшить величину результативного показника на 20159,98 тис. грн.

Для оцінки якості рівняння регресії використаємо набір стандартних статистичних показників (табл. 3.7).

Коефіцієнт множинної регресії R = 0,925 вказує на дуже тісний зв’язок між результатом і факторами. Статистика R-квадрат свідчить, що побудована модель пояснює 85,5% дисперсії чистого доходу, решта 14,5% визначаються дією інших факторів, які не включені до рівняння регресії, але їх сукупний вплив є достатньо вагомим. Тобто з огляду на високі значення коефіцієнтів множинної регресії та детермінації дана залежність є закономірною. Критерій Фішера дорівнює 35,43, що набагато перевищує табличне значення та вказує на високий рівень достовірності результатів оцінювання.

Для обґрунтування статистичної значущості коефіцієнтів регресії здійснюється розрахунок t-критерію Стьюдента за формулою [34, с. 91]:

(3.2)

Кореляційний зв’язок вважається статистично значимим, якщо > , де – розрахункове значення критерію Стьюдента, а – табличне для заданого рівня імовірності і (n – 2) ступенів вільності (n – кількість періодів дослідження). З таблиці 3.7 видно, що як для факторних ознак Х1 і Х2, так і для Y-перетину ця умова виконується в повній мірі.

Таблиця 3.7

Date: 2015-09-22; view: 376; Нарушение авторских прав