Электронный научный журнал
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОАО «РЖД»

Фокина О.С. 1
1 Финансовый университет при Правительстве РФ
1. Голичев В.Д., Голичева Н.Д., Гусарова О.М. и др. Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. Выпуск 2. – Смоленск: Смолгортипография, 2015. – 328 с.
2. Голичев В.Д., Голичева Н.Д., Гусарова О.М. и др. Земля Смоленская и ее население (Историко-статистический обзор в цифрах и фактах). Коллективная монография. – Смоленск: Смоленская городская типография, 2013. – 284 с.
3. Гусарова О.М. Оценка взаимосвязи региональных показателей социально-экономического развития (на материалах Центрального федерального округа России) // Современные проблемы науки и образования. – № 6, 2013. (Электронный журнал).
4. Гусарова О.М. Мониторинг ключевых показателей эффективности бизнес-процессов. В книге Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. – Смоленск: Смолгортипография, 2015. – С. 84–89.
5. Гусарова О.М., Гусаров А.И. Управление финансовыми рисками региональных банков // Современные наукоемкие технологии. – № 7(1), 2014. – С.8–10.
6. Гусарова О.М. Инвестиции как фактор регионального развития // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 2–10. – С. 2194–2199.
7. Гусарова О.М. Компьютерные технологии моделирования социально-экономических процессов // Экономический рост и конкурентоспособность России: тенденции, проблемы и стратегические приоритеты: сборник научных статей по материалам Международной научно-практической конференции. – М.: Юнити-Дана, 2012. – С. 102–104.
8. Гусарова О.М. Проблемы интеграции теории и практики моделирования результатов бизнеса // Экономика и образование: Вызовы и поиск решений: сборник научных трудов по материалам II Всероссийской (заочной) научно-практической конференции (Ярославль, 15 апреля 2014 г.) – Ярославль: Канцлер, 2014. – С.78–82.
9. Гусарова О.М. Моделирование в принятии управленческих решений //Наука и образование: проблемы и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. – Тамбов: Юком, 2014. – С. 41–42.
10. Гусарова О.М. Информационно-аналитические технологии моделирования деятельности организаций Смоленского региона (монография). – Смоленск: Свиток, 2013. – 100 с.
11. Гусарова О.М. Моделирование как способ планирования и управления результатами бизнеса // Успехи современного естествознания. – № 11, 2014. – С. 88–91.
12. Гусарова О.М. Информационно-аналитические технологии прогнозирования деятельности организаций // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – № 12–3, 2015. – С. 492–495.
13. Журавлева М.А., Гусарова О.М. Анализ и совершенствование деятельности акционерных обществ // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 7–3. – С. 10–12.
14. Михальченков Н.В., Гусарова О.М., Киященко Л.Т. Дифференциация регионов по уровню их инновационной активности // Вестник магистратуры. – № 10(37), 2014. – С.87–91.
15. Орлова И.В. Турундаевский В.Б. Многомерный статистический анализ при исследовании экономических процессов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – № 5–2, 2015. – С. 263–264.
[1]По результатам анализа нами было выявлено, что вес г. Москвы в общем объёме ПИИ слишком велик, данный показатель представляет собой аномальное явление по сравнению с остальными регионами России. По этой причине мы исключили Москву для более точного и верного исследования.

Современная российская экономика в силу ряда причин общесистемного характера, таких как падение цен на нефть, обесценение отечественной валюты, нестабильность геополитической обстановки в мире испытывает ряд проблем, связанных с планированием и реализацией взятых обязательств. Актуальны проблемам экономики и управления современной России и проблемам их решения посвящен ряд работ [1,2,3,6,14].

В настоящий момент для многих акционерных обществ особенно остро стоит проблема выживания в этих непростых условиях. Исследованию этих проблем посвящен ряд работ [5,13].

Рассмотрим моделирование результатов деятельности ОАО «РЖД», учредителем и единственным акционером которого является Российская Федерация. От имени РФ полномочия акционера осуществляет Правительство Российской Федерации. ОАО «Российские железные дороги» входит в мировую тройку лидеров компаний железнодорожной отрасли благодаря следующим факторам: обеспечение существенных объемов грузовых и пассажирских перевозок; достижение достаточно высоких финансовых рейтингов; подбор квалифицированных кадров во всей инфраструктуре компании; серьезная научно-техническая база; проектные и строительные мощности; накопленный опыт международного сотрудничества. Миссия компании состоит в удовлетворении рыночного спроса на грузовые и пассажирские перевозки, повышении эффективности деятельности, качества услуг и глубокой интеграции в Евроазиатскую транспортную систему. Главные цели деятельности ОАО «РЖД»: обеспечение потребностей государства, юридических и физических лиц в железнодорожных перевозках, работах и услугах, оказываемых железнодорожным транспортом, а также извлечение прибыли.

Стратегические цели компании: увеличение масштаба транспортного бизнеса; повышение производственно-экономической эффективности; повышение качества работы и безопасности перевозок; глубокая интеграция в Евроазиатскую транспортную систему; повышение финансовой устойчивости и эффективности. Железнодорожный комплекс имеет особое стратегическое значение для России. Он является связующим звеном единой экономической системы, обеспечивает стабильную деятельность промышленных предприятий, своевременный подвоз жизненно важных грузов в самые отдаленные уголки страны, а также является самым доступным транспортом для миллионов граждан.

В качестве показателей, характеризующих результаты финансово-хозяйственной деятельности ОАО «РЖД» за 2011 – 2014 годы были выбраны: чистая прибыль (убыток) (Y), млн. руб.; себестоимость перевозок (Х1), млн. руб.; выручка (Х2), млн. руб.; валовая прибыль (Х3), млн. руб.; доходы от участия в других организациях (Х4), млн. руб. Для осуществления расчетов целесообразно использовать современные информационные технологии, обзор некоторых из которых осуществлен в работах [7,10,12,15].

С целью выявления тесноты взаимосвязи указанных признаков была построена матрица коэффициентов парных корреляций (табл. 1).

Таблица 1

Матрица коэффициентов парных корреляции

 

Y

X1

X2

X3

X4

Y

1

       

X1

-0,76280654

1

     

X2

-0,38310555

0,729807408

1

   

X3

0,798400568

-0,90516929

-0,3700118

1

 

X4

0,022073151

0,258771028

0,09825551

-0,2905714

1

Коэффициент корреляции между чистой прибылью (убытком) ОАО «РЖД» и себестоимостью math22.wmf имеет отрицательную величину, следовательно, между этими признаками имеет место обратная связь, т.е. при увеличении себестоимости перевозок прибыль ОАО «РЖД» уменьшается. Значение коэффициента достаточно велико по абсолютной величине, следовательно, между прибылью предприятия и величиной себестоимости имеет место тесная корреляционная связь. Коэффициент корреляции между чистой прибылью и выручкой math23.wmf также имеет отрицательную величину, следовательно, между этими признаками имеет место обратная связь. Эти тенденции носят негативный характер и в качестве рекомендаций компании следует осуществить детальный анализ всех направлений затрат и издержек.

С помощью Microsoft Excel осуществлено построение уравнения парной регрессии от ведущего факторного признака (Х3) – валовой прибыли. Уравнение линейной парной регрессии имеет вид:

Y = –13281,0989 + 0.80166 Х3.

При увеличении валовой прибыли (Х3) на 1 млн. руб. чистая прибыль (убыток) ОАО «РЖД» (Y) увеличиться на 0,80166 млн. рублей, что свидетельствует о рациональном использовании финансовых ресурсов предприятия. Качество построенного уравнения парной регрессии можно охарактеризовать следующими показателями:

– коэффициент детерминации R2=0,637443466 свидетельствует о том, что чистая прибыль ОАО «РЖД» на 63,7 % зависит от валовой прибыли, качество построенного уравнения можно признать удовлетворительным;

– проверка статистической значимости уравнения регрессии осуществляется по F-критерию Фишера F=24,61466 > Fтабл = 4, следовательно, уравнение регрессии признается статистически значимым и может быть использовано для анализа и прогнозирования результатов деятельности ОАО «РЖД».

По результатам анализа матрицы парныX корреляций для построения множественной регрессии выбраны: фактор X2 (выручка), X3 (валовая прибыль), X4 (доXоды от участия в другиX организацияX). Уравнение множественной регрессии имеет вид:

Y = 34840,55053 – 0,15928 Х2 + 0,84569 Х3 + +1,18595 Х4.

Качество построенной модели множественной регрессии оценим по следующим направлениям: коэффициент детерминации R2=0,716, значение достаточно близко к 1, следовательно качество модели можно признать удовлетворительным; критерий Фишера F=10,101 > Fтабл =3,490, следовательно, уравнение регрессии признается статистически значимым и может быть использовано для анализа и прогнозирования финансовых показателей деятельности ОАО «РЖД».

Данное уравнение множественной регрессии было использовано для построения прогноза чистой прибыли компании ОАО «РЖД» (табл. 2).

Графическая интерпретация результатов расчетов представлена на рис. 1.

Анализ результатов исследования показывает, что динамика чистой прибыли компании имеет сезонные колебания, и использование в качестве аппроксимирующей функции линейной модели дает большой разброс моделируемых значений относительно среднего уровня фактических наблюдений.

Таблица 2

Построение прогноза чистой прибыли ОАО «РЖД», млн.руб.

Вид модели

Уравнение

Коэффициент детерминации

Критерий Фишера

Прогнозное значение

Парная регрессия

Y = -13281,0989 + 0.80166 X3

0,637

24,614

–2943,57

Множественная

регрессия

Y = 34840,55053 – 0,15928 X2 + +0,84569 X3 + 1,18595 X4

0,716

10,101

–3879,16

mat14.jpg

Прогноз объема чистой прибыли (убытка) ОАО «РЖД»

В целом динамику финансово-хозяйственной деятельности ОАО «РЖД» можно охарактеризовать следующим образом: в последние годы ОАО «РЖД» находится в убытке, наибольшее влияние на чистую прибыль (убыток) ОАО «РЖД» оказывает валовая прибыль, незначительное влияние оказывают выручка и доходы от участия в других организациях. Для улучшения финансового состояния ОАО «РЖД» необходимо снизить расходы на грузовые и пассажирские перевозки, строительство объектов инфраструктуры, ремонт подвижного состава, на научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки.

В заключение следует отметить, что использование математического моделирования как одного из способов научного познания помогает компаниям осуществлять оперативный мониторинг ключевых показателей деятельности и своевременно использовать полученные результаты в практической деятельности для принятия управленческих решений и реализации стратегии развития компании. Этим вопросам посвящен ряд работ, в частности [4,8,9,11].


Библиографическая ссылка

Фокина О.С. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОАО «РЖД» // Международный студенческий научный вестник. – 2016. – № 4-4.;
URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=16402 (дата обращения: 02.03.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074