- Основные средства, тыс.р. (Х1)
Зависимость между основными средствами и чистой прибылью показывает успешность работы компании, а также эффективность использования имеющихся ресурсов.
- Запасы,тыс.р. (Х2)
К запасам организации относятся различные запасные части, инструменты, горюче-смазочные материалы, а также другие объекты стоимостью ниже 20000 р.
- Денежные средства (Х3)
Денежные средства – это наличные деньги в кассе организаций; денежные средства на банковских счетах; денежные средства, воплощенные в денежных документах.
- Уставный капитал (Х4)
Уставный капитал – это сумма средств, первоначально инвестированных собственниками для обеспечения уставной деятельности компании; уставный капитал определяет минимальный размер имущества юр. лица, гарантирующего интересы его заемщиков.
- Нераспределенная прибыль(Х5)
В нашей системе нераспределенная прибыль подразумевает сумму чистой прибыли до налоговых вычетов, а также других расходов.
Для получения достаточно точной картины экономической ситуации проводится анализ данных с 2008 по 2015 гг., т.е. в исследовании рассматривается 8 лет деятельности предприятия.
- Нематериальные активы (Х6)
Нематериальные активы – идентифицируемые немонетарные активы, не имеющие физической формы; входят в состав внеоборотных активов.
Для любой компании чистая прибыль является основным показателем эффективности ее работы. Задачей работы является определение связи между чистой прибылью и другими макроэкономическими показателями. Целью данной работы является изучение зависимости чистой прибыли «ООО АтомСпецТранс» от ряда экономических факторов, с которыми часто связывают упомянутый выше показатель.
Проанализируем связь факторов с зависимым показателем и между собой, а также проведем отсев некоторых факторов, используя пошаговый метод. Для определения тесноты связей построим матрицу коэффициентов парной корреляции.
Коэффициент корреляции показывает насколько тесно факторы Х1-Х6 связаны с показателем Y и между собой. В нашем случае видно, что чистая прибыль наиболее тесно связана с запасами организации.
Широко известным критерием анализа мультиколлинеарности считается фактор инфляции дисперсии [1]. Фактор инфляции дисперсии VIFj определяется для j-го признака и является показателем наличия зависимости между j-ым и остальными признаками.
В среде R функцией для оценки факторов инфляции дисперсии является функция vif(mod,..), где mod – объект, содержащий информацию об оцененной модели.
fm<-lm(data=tab1,Y~X1+X2+X3+X4+X5+X6 )
v1<-vif(fm)
Получили VIFj для каждого фактора:
x1 x2 x3 x4 x5 x6
2.052021 186.137 52.882 39.2988 331.994 23.9095.
Видим, что все значения превышают пороговое значение 10, что свидетельствует о сильной мультиколлинеарности [3].
Вычислив коэффициенты корреляции и факторы инфляции дисперсии, будем проводить пошаговый отсев незначимых, а также факторов, вызывающих мультиколлинеарность. Пошаговый метод представлен ниже.
Шаг 1-й: Как видно на табл. 2, коэффициент корреляции чистой прибыли инематериальных активов отрицателен, а также довольно невелик по модулю, более того на табл. 1 видно как после 2012 года данный показатель упал до 57 т.р. с 4298 т.р. что говорит об аномальной природе данного фактора, объясняемой тем, что после 2012 года директивой управляющей компании «РосАтом» были сокращены проекты по новым разработкам защиты грузов за ненадобностью.
Шаг 2-й: Произведя перерасчет показателей без учета нематериальных активов, мы получили такие данные:
ос |
0,0109207 |
запасы |
2,5316973 |
денж.ср.ва |
0,0500347 |
устав.кап. |
-0,283313 |
нераспр.приб |
0,3630417 |
Уставный капитал имеет отрицательный коэффициент, т.к. может вызвать мультиколлинеарность, а также имеет довольно слабую связь с чистой прибылью, более того, как видно на табл. 1, уставный капитал слабо изменялся на протяжении периода по причине директивы управления.
Таблица 1
Показателиисследуемойкомпании
y |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
х6 |
|
Года/ period |
Чистая прибыль / NP |
ОC/ Capital assets |
Запасы / Resources |
Денж. ср.ва / Cash |
Уставный капитал /Nominal Capital |
Нераспр. прибыль /Retained profit |
НМА/ Fictitious assets |
2008 |
-891 |
197845 |
2309 |
75702 |
212314 |
1600 |
4058 |
2009 |
7520 |
713101 |
1511 |
77671 |
212314 |
723 |
4126 |
2010 |
976 |
746374 |
1935 |
103668 |
212314 |
3879 |
4314 |
2011 |
7564 |
896533 |
1977 |
139509 |
227314 |
3069 |
4229 |
2012 |
5306 |
921027 |
2746 |
187302 |
251414 |
10584 |
4298 |
2013 |
3851 |
956560 |
4281 |
128030 |
264154 |
14944 |
57 |
2014 |
616 |
925330 |
1832 |
203576 |
272874 |
14342 |
45 |
2015 |
50731 |
901634 |
14375 |
258799 |
281074 |
64996 |
33 |
Таблица 2
Матрица коэффициентов парной корреляции
y |
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
х6 |
|
Года/ period |
Чистая прибыль / NP |
ОC/ Capital assets |
Запасы / Resources |
Денж. ср.ва / Cash |
Уставный капитал /Nominal Capital |
Нерасп. прибыль / Retained profit |
НМА/ Fictitious assets |
Чистая прибыль/ NP |
1 |
||||||
ОC/ Capital assets |
0,279675 |
1 |
|||||
Запасы / Resources |
0,961435 |
0,236373 |
1 |
||||
Денж. ср.ва / Cash |
0,687962 |
0,618606 |
0,700636 |
1 |
|||
Уставный капитал / NominalCapital |
0,527034 |
0,643772 |
0,621377 |
0,881196 |
1 |
||
Нераспред. прибыль / Retained profit |
0,938618 |
0,349232 |
0,977753 |
0,816544 |
0,74305994 |
1 |
|
НМА/ Fictitious assets |
-0,43678 |
-0,45033 |
-0,56633 |
-0,62397 |
-0,8729367 |
-0,665973 |
1 |
Шаг 3-й: Снова производим перерасчет показателей без учета нематериальных активов и уставного капитала:
ос |
0,005005611 |
запасы |
5,426897486 |
денж.ср.ва |
0,025162397 |
нераспр.приб |
-0,414870837 |
Нераспределенная прибыль может вызвать мультиколлинеарность, т.к. компания занимается деятельностью, имеющей существенные налоговые льготы, поэтому показатель налоговых платежей, подразумеваемый в разнице между чистой прибылью и нераспределенной прибылью довольно невелик и не может значительно влиять на результатирующий фактор предприятия.
Шаг 4-й: Расчет показателей без учета вычтенных в предыдущих вычислениях:
ос |
0,004933467 |
запасы |
3,802205001 |
денж.ср.ва |
-0,009680647 |
Убираем из системы показатель денежные средства, т.к. финансы компании в большей степени заключаются в выдаче заработной платы работникам, которая не зависит от результативности предприятия, т.к компания государственная.
Шаг 5-й: Перерасчет показателей:
ос |
0,003737448 |
запасы |
3,716975496 |
Показатель основных средств крайне незначителен, эластичность которого составляет 0,4 % отрезультирующего фактора, т.к. в 2002 году компания получила в дар большое количество техники, большая часть которого не используется, а также земельных участков, на территории которых располагаются депо ЖД, которые никак не влияют на показатель чистой прибыли, потому что не сдаются в аренду и служат складами для упомянутой техники.
fm<-lm(data=tab1,y~x2 )
> summary(fm)
Call:
lm(formula = y ~ x2, data = tab1)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7154.1 -2007.5 -537.4 2576.0 6953.4
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -5127.4612 2465.7780 -2.079 0.082798 .
x2 3.7684 0.4401 8.563 0.000139 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 5042 on 6 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9244, Adjusted R-squared: 0.9117
F-statistic: 73.32 on 1 and 6 DF, p-value: 0.0001393
После использования данного метода, мы имеет лишь 1 показатель: X2 – Запасы, который сильно влияет на чистую прибыль, т.к. в него входят расходные запасные частидля используемой техники, такие как запасные части и инструменты, а такжегорюче-смазочные материалы, расход которых растет в зависимости от перевозок данной транспортной компании, как следствие повышения активности предприятия и в итоге вызывающей рост прибыли.
Полученная модель значима (F-statistic: 73.32on 1 and 6 DF, p-value: 0.0001393), тест Дарбина-Уотсона показывает отсутствие автокорреляции остатков.
> # тест Дарбина-Уотсона
>dwt(fm)
lag Autocorrelation D-W Statistic p-value
1 -0.2580036 2.366665 0.704
Alternativehypothesis: rho != 0
В заключение нужно отметить, что система нуждается в дополнительных данных, но мы получили представление о сильном влиянии на чистую прибыль запасов, что объясняется повышенным расходом запасных частей и горюче-смазочных материалов, при интенсивной работе предприятия, но повышать запасы для данной компании для увеличения прибыли неразумно, т.к. почти все заказы предприятия государственные и их частота независит от самой компании.
Библиографическая ссылка
Куканов Н.А. ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ЧИСТОЙ ПРИБЫЛИ ТРАНСПОРТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ОТ БАЛАНСОВЫХ СТАТЕЙ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА // Международный студенческий научный вестник. – 2017. – № 4-5. ;URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=17501 (дата обращения: 08.12.2024).