Автор: Пользователь скрыл имя, 11 Ноября 2014 в 14:20, курсовая работа
Целью курсовой работы является совершенствование управления текущей дебиторской задолженностью на предприятии.
Для выполнения поставленной цели курсовой работы необходимо решить следующие основные задачи:
Исследовать теоретические аспекты управления текущей дебиторской задолженностью;
Провести анализ организации управления текущей дебиторской задолженностью на предприятии;
ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………………………………3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕКУЩЕЙ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ НА ПРЕДПРИЯТИИ
Сущность, значение и виды дебиторской задолженности ………………………………….5
Управление дебиторской задолженностью: цель, задачи, направления …………………...6
Анализ дебиторской задолженности: источники информации, показатели, этапы. Пути повышения эффективности управления дебиторской задолженностью ………………....10
Опыт зарубежных предприятий по управлению дебиторской задолженностью ………...14
Анализ состояния и тенденций развития машиностроительной и металлообрабатывающей отрасли …………………………………………………………..17
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕКУЩЕЙ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ НА РУП «ГОМЕЛЬСКИЙ СТАНКОСТРОИТЕЛЬНЫЙ ЗАВОД ИМЕНИ С.М. КИРОВА»
2.1. Анализ технико-экономических показателей функционирования предприятия ………....22
2.2. Анализ системы управления дебиторской задолженностью на предприятии …………….28
2.3. Анализ дебиторской задолженности на предприятии ……………………………………...35
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ТЕКУЩЕЙ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ
3.1. Детерминированный факторный анализ дебиторской задолженности ...………………...41
3.2. Стохастический факторный анализ дебиторской задолженности .......................................46
ГЛАВА 4. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ТЕКУЩЕЙ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ НА РУП «ГОМЕЛЬСКИЙ СТАНКОСТРОИТЕЛЬНЫЙ ЗАВОД ИМЕНИ С.М. КИРОВА»
4.1. Снижение дебиторской задолженности путем внедрения информационно-правовой системы «Управление дебиторской задолженностью» .............................................................. 54
4.2. Снижение дебиторской задолженности путем использования гибкой системы скидок, предоставляемых клиентам при условии оплаты долга в определенный срок .........................59
4.3. Снижение дебиторской задолженности путем использования услуги факторинга ..........61
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................................................64
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ...............
Окончание табл. 3.11.
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
2004 |
6,4693 |
3,4012 |
1,6094 |
1,3863 |
1,7918 |
2,4849 |
4,5747 |
2005 |
7,6348 |
3,7612 |
0,6931 |
1,7918 |
1,3863 |
2,7726 |
6,5482 |
2006 |
7,1412 |
3,7377 |
0,4055 |
1,0986 |
1,0986 |
2,7081 |
5,6384 |
2007 |
7,0536 |
3,6376 |
0,4055 |
1,0986 |
1,0986 |
2,6391 |
6,5834 |
[Источник: данные табл. 3.9., прологарифмированные с помощью функции LN MS Excel]
Регрессионный анализ данных, приведенных в таблице 3.11., проведем при помощи функции MS Excel – Пакет анализа – Регрессия. Результаты расчетов при помощи данной функции приведены в таблице 3.12.
Таблица 3.12. – Результаты регрессионного анализа влияния рассматриваемых факторов на величину дебиторской задолженности
Переменная (фактор) уравнения регрессии |
Значение переменной |
t-значение |
p-уровень |
Общая статистика регрессионной модели | |||
1. Скорректированный коэффициент детерминации R2скорр |
0,8831 |
- |
- |
2. Значение F-статистики |
12,33 |
- |
0,03 |
3. Значение DW-статистики |
2,010 |
- |
- |
Переменные регрессионной модели | |||
4. Y-пересечение |
4,42 |
0,92 |
0,43 |
5. Фактор X1 |
1,20 |
0,86 |
0,46 |
6. Фактор X2 |
-0,87 |
-2,14 |
0,12 |
7. Фактор X3 |
1,02 |
2,59 |
0,08 |
8. Фактор X4 |
0,28 |
0,60 |
0,59 |
9. Фактор X5 |
-0,84 |
-0,66 |
0,56 |
10. Фактор X6 |
-0,09 |
-0,42 |
0,70 |
Таким образом, степенная регрессионная модель зависимости величины дебиторской задолженности от шести рассматриваемых факторов имеет следующий вид:
Далее проведем анализ качества построенной регрессионной модели и проверку ее адекватности эмпирическим данным.
Проверка статистической значимости коэффициентов регрессионного уравнения проводится на основе t-статистики, имеющей в данном случае распределение Стьюдента с числом степеней свободы ν = 10 – 6 – 1 = 3. При уровне значимости α = 0,05 наблюдаемое значение t-статистики сравнивается с критической точкой распределения Стьюдента, равной 2,353. В данном случае значения t-статистики всех факторов по модулю, за исключением t-статистики фактора Х3, меньше критического и p-уровень по всем факторам больше 0,05, следовательно, коэффициенты регрессионного уравнения по этим факторам считаются статистически незначимыми и гипотеза о его равенстве нулю не отвергается.
Далее проверку уравнения не имеет смысла проводить, так как одно из условий не выполнилось.
Таким образом, регрессионное уравнение не прошло проверку статистической значимости коэффициентов, следовательно, признается некачественным.
Для последующего регрессионного анализа исключим из исходных данных тот фактор, t-статистика для коэффициента которого в уравнении регрессии по модулю минимальная (то есть с максимальным значением p-критерия). Следовательно, исключаем фактор Х6 – прибыль, остающаяся в распоряжении предприятия.
Результаты регрессионного анализа представлены в таблице 3.13.
Таблица 3.13. – Результаты регрессионного анализа влияния рассматриваемых факторов на величину дебиторской задолженности
Переменная (фактор) уравнения регрессии |
Значение переменной |
t-значение |
p-уровень |
Общая статистика регрессионной модели | |||
1. Скорректированный коэффициент детерминации R2скорр |
0,9071 |
- |
- |
2. Значение F-статистики | <td valign="top" class="gen12494" width=" | ||
Информация о работе Совершенствование управления текущей дебиторской задолженностью на предприятии