Анализ формирования финансовых результатов

                                 DП_vрп = DVi × П_фi^ед

За счёт снижение себестоимости:

                       DП_с = DС × (V_{i ф} +DV_i)

За счёт улучшения  качества продукции:

                                  DП_к = å ( DУД_i × Ц_{i  пл}) × 0,01 × (V_фi + DV_i)

 

где D УД_i – изменение удельного веса каждого сорта, %;

Ц_{i пл} – отпускная цена соответствующего сорта.

 

Сорт продукции	Отпускная цена за ед., тыс. руб.	Удельный вес, %			Изменение средней цены реализации тыс.руб
		Фактический	Возможный	+,-
Высший	800	80	90	+10	+80
I	700	10	10	--	--
II	600	10	--	-10	-60
Итого		100	100	--	+20
VTП			26658

DП_к = +20000 × 26658 = 533000000 руб.

В связи с увеличением  удельного веса продукции высшего  сорта и сокращением удельного веса продукции II сорта средняя цена реализации изделия Д возрастет на 20 тыс. руб., а сумма прибыли за возможный объем реализации на 533 млн. рублей.

Аналогично подсчитываются резервы роста прибыли за счёт изменения рынков сбыта.

Основными источниками  повышения Rпр являются увеличение суммы прибыли от реализации продукции и снижение её себестоимости. По отдельному продукту:

                                                         Пⁱ_ф + DПⁱ                Пⁱ_ф

                      D R_з = R_з^в _i - R_з^ф_i  = --------------- × 100 - ------

                                                          V_вi × C_вi                      И_фi

V_вi - возможный V с учётом выявленных резервов его роста

С_вi - возможный уровень себестоимости i-тых видов продукции с учётом выявленных резервов снижения.

 

VIII. Цель перспективного анализа прибыли - прогнозирование её величины на основе устойчивых закономерностей и тенденций предшествующего периода. Используются методы непосредственной экстраполяции и корреляционно-регрессионный. Метод непосредственной эстраполяции применяется в 2-х вариантах.

В первом случае применяются средние  абсолютные приросты:

 у_t = у₀ + Dу × t

где у₀ – начальный уровень ряда;

     Dу – средний абсолютный прирост:

     t – порядковый номер даты (год, неделя, месяц) 

Во втором случае – средние темпы  роста. Расчетные уровни определяются по формуле:

у_t = у₀ × (k)^t

(k)^t – средний темп роста, определяемый как среднегеометрическая или среднеарифметическая величина. 

                               к = 9,35/9 = 1,039

Динамический или временной  ряд представляет собой совокупность числовых данных, характеризующих изменение прибыли во времени. При построении временного ряда должна быть обеспечена сопоставимость его членов. Они должны исчисляться за равные промежутки времени (год, квартал, месяц, декада). Длина ряда может быть различной от 2-3 лет до 50. (>=5<=20)

Рассмотрим пример: (табл. 1)

Средний абсолютный прирост равен:

                                               å Dу            9,09         

Dу = ------------ = ----------- 1,01

                                                n – 1               9

Табл. 1 - Исходные данные (за предыдущий период)

 

Год	Порядковый номер даты, t	Прибыль, Y	Абсолютный прирост  прибыли по сравнению с предшествующим периодом, DY	Индекс роста yi/y-1
1986	1	22,4	-	-
1987	2	24,6	+2,2	24,6:22,4=1,098
1988	3	25,4	+0,8	1,032
1989	4	27,2	+1,8	1,071
1990	5	28,3	+1,1	1,040
1991	6	28,6	+0,3	1,011
1992	7	30,0	+1,4	1,040
1993	8	30,5	+0,5	1,017
1994	9	30,6	+0,1	1,003
1995	10	31,5	+0,9	1,029
Итого			å 9,09	å 9,35

 

Прогноз прибыли ведется  по уравнению:

у = 22,4 + 1,01 × t = 22,4 + 1,01 × 11 = 33,5

Табл. 2 - Расчётная таблица  прогнозных значений прибыли, тыс.руб.

 

Год	Порядковый номер даты, t	Прогнозные значения прибыли, тыс.руб.
		По среднему абсолютному  приросту	По среднему темпу роста
1996	11	(22,4+1,01×11)=33,5	22,4× =34,1
1997	12	(22,4+1,01×12)=34,5	22,4× =35,4
1998	13	(22,4+1,01×13)=35,5	36,8
1999	14	(22,4+1,01×14)=36,5	38,3
2000	15	(22,4+1,01×15)=37,5	39,8
2001	16	(22,4+1,01×16)=38,6	41,3
2002	17	(22,4+1,01×17)=39,6	42,9
2003	18	(22,4+1,01×18)=40,6	44,6
2004	19	(22,4+1,01×19)=41,6	46,3
2005	20	(22,4+1,01×20)=42,6	48,4

 

Средний  темп роста  рассчитывается по формуле:

  где n- число ряда

У нас 

Прогноз прибыли в  этом случае ведётся по формуле:

Значения несколько  различаются, из-за того, что не учитываются факторы формирования прибыли. Такой анализ (по одному динамическому ряду), больше пригоден для краткосрочного  прогнозирования и для оценки качества прогнозов, полученными другими методами.

В практике прогнозирование широко используется  корреляционно- регрессионные модели линейного вида:

 

- прогнозируемый показатель;

- прогнозное значение факторных  признаков;

- значения параметров уравнения регрессии;

- период прогнозирования.

Последовательность прогнозирования  прибыли с использованием корреляционно-регрессионного метода следующая:

1. исходная информация обрабатывается на ЭВМ;

2. полученное уравнение регрессии проверяют на значимость в общепринятом порядке (дается статистическая оценка надежности показателей связи с использованием критерия Фишера, средней ошибки аппроксимации и др);

3. прогнозирование осуществляется по каждому одиночному динамическому ряду методом непосредственной экстраполяции, в результате чего получаем прогнозные значения каждого фактора на каждый год;
4. подставив полученные прогнозные значения в уравнение регрессии получим прогнозные значения моделируемого показателя;
5. проверяется  точность прогноза сопоставлением его результатов, полученными разными способами.

Рассмотрим методику на примере:

Табл. 3 – Исходные данные (статистические)

 

Год	Прибыль тыс.руб.		Выработка на одного работающего, тыс.руб		Фондовооруж. Рабочего, тыс.руб.		Порядковый номер года X3
	Абсолютная S y	Прирост по сравнению  с предыдущим годом	Абсолютная       S X1	Прирост по сравнению  с предыдущим годом	Абсолютная       S X2	Прирост по сравнению с предыдущим годом
1981	64,30	-	14,48	-	12,46	-	1
1982	64,48	+0,18	14,19	-0,29	12,39	-0,07	2
1983	64,8	+0,32	13,85	-0,34	12,87	+0,48	3
1984	64,68	-0,12	13,64	-0,21	12,40	-0,47	4
1985	64,72	+0,04	13,41	-0,23	12,86	+0,46	5
1986	66,80	+2,08	14,14	+0,73	12,90	+0,04	6
1987	69,90	+3,10	14,94	+0,8	13,02	+0,12	7
1988	73,25	+3,35	15,61	+0,67	13,83	+0,81	8
1989	75,80	+2,55	16,23	+0,62	13,86	+0,03	9
1990	77,90	+2,10	17,04	+0,81	14,26	+0,40	10
1991	80,98	+3,08	17,73	+0,69	14,07	-0,19	11
1992	87,30	+6,32	18,52	+0,79	14,87	+0,80	12
1993	90,05	+2,75	19,21	+0,69	14,90	+0,03	13
1994	92,70	+2,65	19,88	+0,67	15,02	+0,12	14
1995	95,10	+2,40	20,48	+0,60	15,50	+0,48	15
Итого	x	+30,8	x	+6,00	х	+3,04	x
Средний прирост		30,8/(15-1) = 2,2		6/(15-1) = 0,43		3,04/(15-1)= 0,22

 

Используя данные таблицы получаем уравнение регрессии:

 

 

Далее проводится анализ соответствия фактических значений прибыли с расчётным за предпрогнозный период.

Табл. 4 Анализ фактических значений прибыли

 

Год	Фактическое значение прибыли y	Расчётное значение Прибыли,	Отклонение фактического значения от расчётного
1981	64,30	64,802	-0,502
1982	64,48	64,2977	+0,1823
1983	64,80	64,365	+0,435
1984	64,68	63,625	+1,055
1985	64,72	63,964	+0,756
1986	66,80	66,862	-0,062
1987	69,90	70,083	-0,183
1988	73,25	73,736	-0,486
1989	75,80	76,270	-0,470
1990	77,90	79,867	-1,967
1991	80,98	82,354	-1,374
1992	87,30	86,38	+0,92
1993	90,05	89,137	+0,913
1994	92,70	91,942	+0,758
1995	95,10	91,965	+0,135

 

2,63 + 3,2 × 14,48 + 1,23 × 12,46 + 0,51 × 1 = 64,8018

Далее определяются прогнозные значения каждого фактора по одиночному динамическому ряду с  использованием средних абсолютных приростов или среднего темпа роста.

Рассчитываем средние  величины абсолютных приростов, они  составляют: по выработке 0,43; по фондовооруженности – 0,22. Используя эти данные рассчитываем прогнозные значения выработки и фондовооруженности на 1996-2001 г.