Научно - исследовательская работа На тему: Анализ конкурентоспособности организации РХ «Бейсуг» (стр. 7 )

Рисунок 1- График зависимости выручки от себестоимости

Полиномиальную зависимость Y от X характеризует парабола, в данном случае, парабола второго порядка, уравнение которой имеет следующий вид:

Y =  a + bx + cx2

В соответствии с требованиями метода наименьших квадратов значения параметров a, b и c находятся путем решения следующей системы уравнений:

  na + bƩx + c Ʃx2 = Ʃy,

  aƩx + bƩx2 + c Ʃx3 = Ʃxy,

  aƩx2 + bƩx3 + c Ʃx4 = Ʃx2y

где: n — количество наблюдений.

Ʃxy = 37,0 * 35,9 + 42,0 * 32,6 + 61,0 * 47,6 = 1328,3 + 1369,2 + 2903,6 = 5601,1

Ʃx2y = 1369 * 35,9 + 1764 * 32,6 + 3721 * 47,6 = 49147,1 + 57506,4 + 177119,6 = 283773,1

Подставив полученные значения в систему уравнений, имеем:

  3a + 140b + 6854c = 116,1

  140a + 6854b + 351722c = 5601,1

  6854a + 351722b + 18831698 = 283773,1

Параметры уравнения регрессии были найдены с помощью метода Крамера:

a = 154,17

b = -5,43

c = 0,06

Таким образом, уравнение параболы имеет следующий вид:

Yx = 154,17 -5,43x + 0,06x2

Подставив в данное уравнение соответствующие значения X, получим выровненные значения величины выручки в зависимости от себестоимости (Yx). Результаты представлены в таблице 2:

Таблица 2 – Выровненные значения величины выручки в зависимости от себестоимости продаж

n	X, млн. руб.	Y, млн. руб.	Yx, млн. руб.
2015	37,0	35,9	35,4
2016	42,0	32,6	31,95
2017	61,0	47,6	46,2

Для измерения тесноты связи между факторным и результативным показателем при нелинейной зависимости исчисляется корреляционное отношение, формула которого имеет следующий вид:

ƞ = ,

где д2y = ;

д2Yx =

д2y = = 41,42

= = 0,8775

ƞ =   = 0,989351

Корреляционное отношение может принимать значение от 0 до 1. Чем ближе его величина к единице, тем более тесная связь существует между изучаемыми явлениями. Он показывает, на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак Y при изменении факторного признака X на 1 % [7].

Нами было получено значение корреляционного отношения, равное 0,989351 (≈0,99). Это означает, что связь между факторным и результативным признаком сильная и при изменении выручки на 1 % величина оборотных средств предприятия изменится на 0,99 %.

Достаточно высокий уровень корреляционного отношения позволяет сделать вывод о возможности и целесообразности прогнозирования и планирования величины оборотных средств РХ «Бейсуг» с использованием методов регрессионного анализа.

Для оценки качества связи при нелинейной зависимости, определяют индекс детерминации, равный квадрату корреляционного отношения:

R2 =

R2= 0,9893512 = 0,978815 (≈0,979)

Следовательно, на 97,9 % изменение себестоимости продаж обусловлено изменением выручки и только на 2,1% связано с влиянием прочих факторов, не исследуемых в данной модели.

Для оценки качества построенной модели рассчитывают среднюю ошибку аппроксимации (А), которая показывает, на сколько процентов в среднем отличаются фактические значения результативного показателя (Y) от значений, рассчитанных по построенной модели.

Модель регрессии считается хорошо подобранной и достаточно точно описывающей связь между фактором и результативным показателем, если величина средней ошибки аппроксимации не превышает 10 %.

В = * 100%

В = 0,0213* 100% = 2,13

Таким образом, полученное значение средней ошибки аппроксимации не превышает 10 %, следовательно, можно говорить о хорошем качестве построенной модели. Это означает, что полученную модель можно использовать для прогнозирования величины оборотных средств РХ «Бейсуг».

Рассчитаем прогнозные значения величины себестоимости на 2018 и 2019 гг.

Предположим, что предприятие планирует каждый год увеличивать выручку на 15 % по сравнению с предыдущим годом. Тогда в 2018 и 2019 гг. сумма выручки будет составлять:

1) 61,0 + 0,15 * 61,0  = 70,15 (тыс. руб.) — 2018 г.

2) 70,15 + 0,15 * 70,15 = 80,67 (тыс. руб.) — 2019 г.

Подставив рассчитанные значения в уравнение регрессии, получим прогнозные значения величины оборотных средств:

1) 154,17 -5,43 * 70,15 + 0,06 * 70,152 = 68,5 тыс. руб. – 2018 г.

2) 154,17 -5,43 * 80,67  + 0,06 * 80,672 = 106,6 тыс. руб.- 2019 г.

Таким образом, построив регрессионную модель зависимости величины себестоимости продаж РХ «Бейсуг» от суммы выручки и рассчитав по ней прогнозные значения себестоимости, мы установили, что для увеличения выручки по итогам двух планируемых лет на 15 % объем себестоимости составит 68,5 тыс. руб. и 106,6 тыс. руб. в 2018 и 2019 гг. соответственно.

3.2 Методы анализа и прогнозирования динамики развития конкурентоспособности предприятия

Критерии конкурентоспособности продукции – это признак, по которому оцениваются и устанавливаются отличительные особенности товара при продвижении его на рынок и (или) к конкретному потребителю. Показатель конкурентоспособности – это обобщенная количественная характеристика социально-экономических явлений в единстве с их качественной определенностью, проявляющихся при удовлетворении конкретных потребностей. Одним из критериев анализа, оценки и прогнозирования эффективной деятельности предприятия по повышению конкурентоспособности является фондоотдача. С помощью метода линейной экстраполяции можно построить прогноз изменения фондоотдачи на следующий год [15].

Метод экстраполяции – это один из главных способов прогноза, который основывается на прогнозировании событий, учитывая анализ показателей, которые имели место в прошлые годы (при этом, не меньше чем за 5 – 8 лет). В данный момент есть приблизительно триста уравнений, которые дают возможность определить тенденции процессов и позволяют оценить линейную простую зависимость явления и квадратичную зависимость [3].

Прогноз определяет ожидаемые варианты данного экономического развития исходя из гипотезы, что главные факторы и тенденции прошлого периода сберегается на период прогноза или что возможно обосновать и учесть направление их изменений в рассматриваемой перспективе. Такую гипотезу выдвигают, учитывая инертность экономических процессов и явлений. В прогнозировании экстраполяция используется при изучении временных рядов экстраполяции в общем типе можно представить, как определенное значение функции зависимо от особенностей изменения уровней в рядах динамики способы экстраполяции могут быть сложными и простыми. Простые способы экстраполяции базируются на предположении относительной устойчивости в будущем абсолютных значений уровней, среднего абсолютного прироста, среднего уровня ряда, среднего темпа роста.

Таблица 16- Динамика изменения фондоотдачи по годам

Год	Фондоотдача, руб	Прирост (снижение)
2013	1,8	-
2014	2,5	0,7
2015	2,9	0,4
2016	5,5	2,6
2017	4,2	-1,3

Рассчитаем средний темп прироста за четыре года:

(0,7 + 0,4 + 2,6 – 1,3)/4 = 0,6

Определив средний темп прироста, рассчитаем прогнозное значение фондоотдачи предприятия на 2018 год:

Y2018=Y2017 +Y= -1,3 + 0,6 = - 0,7

Из расчетов видно, что фондоотдача имеет отрицательное значение, равное -0,7. Это значит, что 0,7 руб. убытка приходится на единицу стоимости основных средств. Это может произойти по следующим причинам:

1) при увеличении выпуска продукции, стоимость основных средств не увеличилась, или увеличилась по сравнению с выпуском продукции незначительно;

2) стоимость основных средств увеличилась, по сравнению с выпуском продукции, что могло быть обусловлено тем, что могли быть выделены большие средства на модернизацию производства, что позже может положительно повлиять на увеличение продукции.