Анализ и прогнозирование рентабельности российских компаний в отдельных видах экономической деятельности
|
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ 7
1.1 Место и роль анализа рентабельности предприятий в системе комплексного экономического анализа хозяйственной деятельности 7
1.2 Современные подходы к анализу рентабельности предприятий 14
1.3. Приемы прогнозирования рентабельности предприятий 20
ГЛАВА 2 ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ 29
2.1 Бухгалтерская (финансовая) отчетность как источник данных для анализа и прогнозирования рентабельности предприятия 29
2.2 Систематизация основных факторов и путей повышения эффективности и результативности деятельности предприятий 37
ГЛАВА 3 ОСОБЕННОСТИ МНОГОФАКТОРНЫХ МОДЕЛЕЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ В ОТДЕЛЬНЫХ ВИДАХ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 43
3.1 Построение многофакторной регрессионной модели для анализа рентабельности предприятий 43
3.2 Анализ и прогнозирование показателей рентабельности активов в разных видах экономической деятельности с использованием регрессионной модели 49
3.3 Прогнозирование рентабельности активов в разных видах экономической деятельности 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 75
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 79
ПРИЛОЖЕНИЯ 84
Приложение А – Расчет показателей для корреляционно регрессионного анализа 84
Приложение B – Корреляционные матрицы для предприятий 93
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ 7
1.1 Место и роль анализа рентабельности предприятий в системе комплексного экономического анализа хозяйственной деятельности 7
1.2 Современные подходы к анализу рентабельности предприятий 14
1.3. Приемы прогнозирования рентабельности предприятий 20
ГЛАВА 2 ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ 29
2.1 Бухгалтерская (финансовая) отчетность как источник данных для анализа и прогнозирования рентабельности предприятия 29
2.2 Систематизация основных факторов и путей повышения эффективности и результативности деятельности предприятий 37
ГЛАВА 3 ОСОБЕННОСТИ МНОГОФАКТОРНЫХ МОДЕЛЕЙ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ В ОТДЕЛЬНЫХ ВИДАХ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 43
3.1 Построение многофакторной регрессионной модели для анализа рентабельности предприятий 43
3.2 Анализ и прогнозирование показателей рентабельности активов в разных видах экономической деятельности с использованием регрессионной модели 49
3.3 Прогнозирование рентабельности активов в разных видах экономической деятельности 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 75
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 79
ПРИЛОЖЕНИЯ 84
Приложение А – Расчет показателей для корреляционно регрессионного анализа 84
Приложение B – Корреляционные матрицы для предприятий 93
Комплексное системное исследование приемов и способов достижения финансовой стабильности и безопасности развития организаций всех сфер деятельности осуществляется в результате повышения устойчивости национальной экономики, в результате роль и приоритетность экономического анализа возрастает. Прибыль является контрольным показателем деятельности предприятия, включает многообразие факторов и условий деятельности компании, является важнейшим источником производственного, социального, государственного и личного развития. С помощью прогнозно-аналитических процедур можно объективно оценить влияние внешних и внутренних факторов на финансовый результат деятельности компании, оценить перспективы ее функционирования, разработать план мероприятий по повышению эффективности управленческих решений, а также развитию хозяйствующих субъектов, отдельных отраслей или экономики в целом.
Интерес к максимизации размера прибыли и рентабельности обуславливает цель предпринимательской деятельности, позволяет обеспечить защиту интересов собственников и сократить риски банкротства. Прибыль является как основой для будущих проектов предприятия, так и выступает гарантом исполнения бюджетов и реализации национальных программ.
На современном этапе развития экономики РФ грамотное и эффективное управление прибылью является сложной и актуальной задачей. Многие стремятся максимизировать прибыль в краткосрочном периоде, не осуществляя при этом финансовых вложений в развитие производства на перспективу. Данная проблема является последствием как нестабильной экономической ситуации в стране, так и отсутствием качественных экономических и финансовых знаний. В этом случае актуален своевременный мониторинг ключевых показателей рентабельности, сравнение их с аналогичными показателями и их корректировка, в зависимости от выбранных факторов, отвечающих адекватным мировым финансовым реалиям.
ВКР продолжает развитие ряда вопросов анализа и управления прибылью предприятий, поскольку результаты исследования позволят улучшить эффективность деятельности в результате соблюдения оптимального барьера между формированием и использованием прибыли, что и подчеркивает актуальность выбранной темы исследования.
На основе системы взаимосвязи целей, обменом информацией, методов анализа и прогнозирования, возникает необходимость разработки теоретических и методических основ анализа и прогнозирования рентабельности предприятий различных видов деятельности, отвечающий информационным потребностям применимо к пользователям данной информации, обусловило выбор направления и темы магистерской диссертации.
Степень разработанности проблемы исследования. Проблемы формирования прибыли в финансово-хозяйственной деятельности предприятий рассматривали в своих трудах зарубежные и российские исследователи: Бланк И.А., Гиляровская Л.Т., Ефимова О.В., Ковалев В.В., Крицмен М.П., Любушин Н.П., Пятов М.Л.,Савицкая Г.В., Соколов Я.В., Усенко Л.Н., Швандар К.В., Шеремет А.Д., Кенэ Ф., Манн Т.,Маркс К., Петти У.,Смит А., Рикардо Д.,Хендриксен Э.С.,Юм Д.и многие другие выдающиеся экономисты.
Помимо учебников и учебных пособий были изучены статьи о рентабельности и достоверности финансовой отчётности следующих авторов: Карельской С.И. «Анализ рентабельности организаций», Пятова М.Л. Оценка рентабельности: развитие методологии», «Методы расчета показателей рентабельности», «Оценка рентабельности деятельности организации» и другие статьи, Карельская С.Н., Зуга Е.И. «Достоверность и информационные границы финансовой отчетности» и других.
Для определения переменных и построения модели в теоретической части были изучены ряд статей о моделировании и прогнозировании рентабельности следующих авторов: Кузнецовой Т.А., Мусиенко С.О., Спицына В.В. Шагиева А.Х., Вагазова Г.И., Белячкова К.А., при построении самой регрессионной модели упор был сделан именно на научные статьи зарубежных авторов, выпущенные за последние 5-7 лет. Следует отметить работу для предприятий Малазии от коллектива авторов под предводительством AlarussiAliSaleh, работу Abor, J.о влиянии структуры капитала на рентабельность в Гане, Alipour, M – управление оборотным капиталом и корпоративная прибыльность: опыт Ирана и прочих авторов.
Однако в настоящее время потенциал анализа и прогнозирования рентабельности изучены не в полной мере, большее количество работ представлены зарубежными авторами, что подтверждает актуальность к проведению аналитических процедур на основе системного исследования с использованием комплекса автоматизированных технологий, без понимания которых полноценное применение прогнозно-аналитического инструментария невозможно.
Цель исследования – на основании изучения теоретико-методических аспектов анализа и прогнозирование рентабельности разработать собственные регрессионные модели, которые позволили бы оценить степень влияния факторов на рентабельность активов в отдельных видах экономической деятельности, исходя из полученных результатов построить прогноз.
В рамках поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- определить место и роль анализа рентабельности предприятий в системе комплексного экономического анализа хозяйственной деятельности.
- проанализировать современные подходы к анализу рентабельности предприятий и изучить приемы прогнозирования рентабельности предприятий;
- рассмотреть основные факторы и пути повышения эффективности и результативности деятельности предприятий;
- определить и обосновать факторы, влияющие на рентабельность активов, провести корреляционно-регрессионный анализ на предприятиях выбранных отраслей;
- подтвердить/опровергнуть гипотезу о том, что в различных отраслях хозяйствования на рентабельность активов могут влиять различные факторы.
- на основании полученных моделей сделать прогноз рентабельности активов на 2021 год и сравнить его с фактическими данными, полученными с помощью финансовой отчетности соответствующих предприятий за 2021 год.
Гипотеза исследования – в результате анализа полученных моделей обнаружить схожий характер влияния для представителей каждой отрасли (т.е. идентичные факторы и схожую тесноту связи) на результативный показатель.
Предмет и объект исследования. Предметом исследования является совокупность теоретических, методических и практических аспектов для проведения анализа и прогнозирования рентабельности активов предприятий для различных видов отраслей. Объектом исследования выступают по 3 крупных предприятия: отрасли черной металлургии, сельскохозяйственной отрасли и отрасли легкой промышленности.
В основу данной работы легли следующие методы исследования: сравнительный, системный, метод анализа и синтеза, индукции и дедукции, методы экономического и финансового анализа: группировки, табличный, графический, балансовый, корреляционно-регрессионный.
Методологической основой и информационной базой магистерской диссертации послужили нормативно-правовые акты, данные Федеральной службы государственной статистики РФ, научные доклады, статьи, монографии, учебные и учебно-методические пособия, периодические издания.
Научная новизна заключается в разработке собственных регрессионных моделей и прогнозирование рентабельности активов в отдельных видах экономической отрасли с целью повышения информативности и качества управленческих и контрольных процедур.
Практическая значимость работы заключается в том, что полученные выводы, рекомендации и экономико-математические модели позволяют более точно определить прогнозируемую рентабельность активов на предприятиях соответствующих отраслей. Методика расчета адекватности экономико-математических моделей может применяться не только в процессе анализа моделей прогнозирования прибыли рентабельности, но и других моделей, заданных зависимостями. Все полученные модели являются значимыми, позволяют оценить силу и тесноту влияния факторов на рентабельность активов, полученные результаты дают понять на какие элементы финансовой отчетности стоит обращать большее внимание и понять какие резервы есть у предприятия для повышения рентабельности активов. С помощью полученных моделей можно проводить сравнительный анализ предприятий, соответствующей отрасли, и в дополнение к этому сравнивать величину влияния факторов на рентабельность активов предприятий разных отраслей, а также выполнять прогноз на следующие периоды, что позволяет определить на какие показатели, следует сконцентрировать внимание руководству предприятия для улучшения финансового результата компании на следующие периоды.
Структура работы: ВКР состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. ВКР содержит 19 таблиц и 12 рисунков.
В первой главе изучено место и роль анализа рентабельности предприятий, изучены подходы к определению и анализу рентабельности различными зарубежными и отечественными авторами.
Во второй главе рассматриваются качественные характеристики информации и значимость анализа финансовой отчетности для анализа и прогнозирования. Изучены методологические основы рентабельности и её прогнозирования, проанализированы публикации и исследования зарубежных авторов по данной тематике, включая, выбор факторов, которые используют авторы для своих регрессионных моделей.
В третьей главе разработана своя система показателей, которая охватывает большую часть отчетности, характеризующая экономическую деятельность предприятия. На основании полученных моделей анализируются значимые факторы для каждого предприятия и производится прогноз рентабельности на 2021 год.
Список источников ВКР составляет 70 источника, из них: 5 нормативно-правовых актов, 33 учебника и учебных пособий, 25 статьи на русском и английском языках, 1 статистический сборник и 6 интернет-источников.
Интерес к максимизации размера прибыли и рентабельности обуславливает цель предпринимательской деятельности, позволяет обеспечить защиту интересов собственников и сократить риски банкротства. Прибыль является как основой для будущих проектов предприятия, так и выступает гарантом исполнения бюджетов и реализации национальных программ.
На современном этапе развития экономики РФ грамотное и эффективное управление прибылью является сложной и актуальной задачей. Многие стремятся максимизировать прибыль в краткосрочном периоде, не осуществляя при этом финансовых вложений в развитие производства на перспективу. Данная проблема является последствием как нестабильной экономической ситуации в стране, так и отсутствием качественных экономических и финансовых знаний. В этом случае актуален своевременный мониторинг ключевых показателей рентабельности, сравнение их с аналогичными показателями и их корректировка, в зависимости от выбранных факторов, отвечающих адекватным мировым финансовым реалиям.
ВКР продолжает развитие ряда вопросов анализа и управления прибылью предприятий, поскольку результаты исследования позволят улучшить эффективность деятельности в результате соблюдения оптимального барьера между формированием и использованием прибыли, что и подчеркивает актуальность выбранной темы исследования.
На основе системы взаимосвязи целей, обменом информацией, методов анализа и прогнозирования, возникает необходимость разработки теоретических и методических основ анализа и прогнозирования рентабельности предприятий различных видов деятельности, отвечающий информационным потребностям применимо к пользователям данной информации, обусловило выбор направления и темы магистерской диссертации.
Степень разработанности проблемы исследования. Проблемы формирования прибыли в финансово-хозяйственной деятельности предприятий рассматривали в своих трудах зарубежные и российские исследователи: Бланк И.А., Гиляровская Л.Т., Ефимова О.В., Ковалев В.В., Крицмен М.П., Любушин Н.П., Пятов М.Л.,Савицкая Г.В., Соколов Я.В., Усенко Л.Н., Швандар К.В., Шеремет А.Д., Кенэ Ф., Манн Т.,Маркс К., Петти У.,Смит А., Рикардо Д.,Хендриксен Э.С.,Юм Д.и многие другие выдающиеся экономисты.
Помимо учебников и учебных пособий были изучены статьи о рентабельности и достоверности финансовой отчётности следующих авторов: Карельской С.И. «Анализ рентабельности организаций», Пятова М.Л. Оценка рентабельности: развитие методологии», «Методы расчета показателей рентабельности», «Оценка рентабельности деятельности организации» и другие статьи, Карельская С.Н., Зуга Е.И. «Достоверность и информационные границы финансовой отчетности» и других.
Для определения переменных и построения модели в теоретической части были изучены ряд статей о моделировании и прогнозировании рентабельности следующих авторов: Кузнецовой Т.А., Мусиенко С.О., Спицына В.В. Шагиева А.Х., Вагазова Г.И., Белячкова К.А., при построении самой регрессионной модели упор был сделан именно на научные статьи зарубежных авторов, выпущенные за последние 5-7 лет. Следует отметить работу для предприятий Малазии от коллектива авторов под предводительством AlarussiAliSaleh, работу Abor, J.о влиянии структуры капитала на рентабельность в Гане, Alipour, M – управление оборотным капиталом и корпоративная прибыльность: опыт Ирана и прочих авторов.
Однако в настоящее время потенциал анализа и прогнозирования рентабельности изучены не в полной мере, большее количество работ представлены зарубежными авторами, что подтверждает актуальность к проведению аналитических процедур на основе системного исследования с использованием комплекса автоматизированных технологий, без понимания которых полноценное применение прогнозно-аналитического инструментария невозможно.
Цель исследования – на основании изучения теоретико-методических аспектов анализа и прогнозирование рентабельности разработать собственные регрессионные модели, которые позволили бы оценить степень влияния факторов на рентабельность активов в отдельных видах экономической деятельности, исходя из полученных результатов построить прогноз.
В рамках поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- определить место и роль анализа рентабельности предприятий в системе комплексного экономического анализа хозяйственной деятельности.
- проанализировать современные подходы к анализу рентабельности предприятий и изучить приемы прогнозирования рентабельности предприятий;
- рассмотреть основные факторы и пути повышения эффективности и результативности деятельности предприятий;
- определить и обосновать факторы, влияющие на рентабельность активов, провести корреляционно-регрессионный анализ на предприятиях выбранных отраслей;
- подтвердить/опровергнуть гипотезу о том, что в различных отраслях хозяйствования на рентабельность активов могут влиять различные факторы.
- на основании полученных моделей сделать прогноз рентабельности активов на 2021 год и сравнить его с фактическими данными, полученными с помощью финансовой отчетности соответствующих предприятий за 2021 год.
Гипотеза исследования – в результате анализа полученных моделей обнаружить схожий характер влияния для представителей каждой отрасли (т.е. идентичные факторы и схожую тесноту связи) на результативный показатель.
Предмет и объект исследования. Предметом исследования является совокупность теоретических, методических и практических аспектов для проведения анализа и прогнозирования рентабельности активов предприятий для различных видов отраслей. Объектом исследования выступают по 3 крупных предприятия: отрасли черной металлургии, сельскохозяйственной отрасли и отрасли легкой промышленности.
В основу данной работы легли следующие методы исследования: сравнительный, системный, метод анализа и синтеза, индукции и дедукции, методы экономического и финансового анализа: группировки, табличный, графический, балансовый, корреляционно-регрессионный.
Методологической основой и информационной базой магистерской диссертации послужили нормативно-правовые акты, данные Федеральной службы государственной статистики РФ, научные доклады, статьи, монографии, учебные и учебно-методические пособия, периодические издания.
Научная новизна заключается в разработке собственных регрессионных моделей и прогнозирование рентабельности активов в отдельных видах экономической отрасли с целью повышения информативности и качества управленческих и контрольных процедур.
Практическая значимость работы заключается в том, что полученные выводы, рекомендации и экономико-математические модели позволяют более точно определить прогнозируемую рентабельность активов на предприятиях соответствующих отраслей. Методика расчета адекватности экономико-математических моделей может применяться не только в процессе анализа моделей прогнозирования прибыли рентабельности, но и других моделей, заданных зависимостями. Все полученные модели являются значимыми, позволяют оценить силу и тесноту влияния факторов на рентабельность активов, полученные результаты дают понять на какие элементы финансовой отчетности стоит обращать большее внимание и понять какие резервы есть у предприятия для повышения рентабельности активов. С помощью полученных моделей можно проводить сравнительный анализ предприятий, соответствующей отрасли, и в дополнение к этому сравнивать величину влияния факторов на рентабельность активов предприятий разных отраслей, а также выполнять прогноз на следующие периоды, что позволяет определить на какие показатели, следует сконцентрировать внимание руководству предприятия для улучшения финансового результата компании на следующие периоды.
Структура работы: ВКР состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. ВКР содержит 19 таблиц и 12 рисунков.
В первой главе изучено место и роль анализа рентабельности предприятий, изучены подходы к определению и анализу рентабельности различными зарубежными и отечественными авторами.
Во второй главе рассматриваются качественные характеристики информации и значимость анализа финансовой отчетности для анализа и прогнозирования. Изучены методологические основы рентабельности и её прогнозирования, проанализированы публикации и исследования зарубежных авторов по данной тематике, включая, выбор факторов, которые используют авторы для своих регрессионных моделей.
В третьей главе разработана своя система показателей, которая охватывает большую часть отчетности, характеризующая экономическую деятельность предприятия. На основании полученных моделей анализируются значимые факторы для каждого предприятия и производится прогноз рентабельности на 2021 год.
Список источников ВКР составляет 70 источника, из них: 5 нормативно-правовых актов, 33 учебника и учебных пособий, 25 статьи на русском и английском языках, 1 статистический сборник и 6 интернет-источников.
Анализ и прогнозирование прибыли и рентабельности – это процесс системного исследования, который требует определенной информационно-аналитической базы, с целью принятия оптимальных управленческих решений, повышению эффективности производства и разработкой рекомендаций по их использованию в зависимости от стратегий развития субъекта.
Цели и задачи ВКР были достигнуты, в результате исследования были получены значимые модели, которые позволяют оценить тесноту связи и величину влияния факторов на рентабельность активов. При этом стоит отметить, что полученные модели прошли большинство тестов и в целом могут считаться статистически значимыми, таким образом, на основании полученных моделей, был построен прогноз рентабельности активов, рассматриваемых предприятий.
В первой главе исследования была изучена сущность прибыли и рентабельности в трактовках отечественных и зарубежных авторов, рассмотрены основные коэффициенты рентабельности, выделяемые экономистами, а также приемы прогнозирования рентабельности.
Во второй главе ВКР обозначена важность анализа финансовой отчетности, необходимость в достоверности и правдивости финансовой информации. Так как исследование построено на корреляционно-регрессионном анализе, был изучен опыт выдающихся исследователей – какие факторы включены в модель, по какому принципу, какое их экономическое обоснование. На основании данного анализа автором была разработана система показателей, приведенная в третьей главе.
Третья глава носит практический характер на основании изученных теоретико-методических аспектов. Для исследования были выбраны три отрасли РФ, которые, по мнению автора, имеют большой потенциал для экономического развития – это отрасль черной металлургии (ОКВЭД 24), сельское хозяйство (разведение сельскохозяйственной птицы - ОКВЭД 01.47) и легкая промышленность (производство бумаги и картона - ОКВЭД 17.12).
На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы о полученных моделях:
1) Полученные модели позволяют оценить тесноту связи и величину влияния факторов модели на рентабельность активов компаний выбранных отраслей, что прежде всего дает понимание того от каких факторов в основном зависит рентабельность активов, и насколько сильна данная зависимость, а также проводить сравнительный анализ предприятий внутри выбранной отрасли, например, оценить на сколько сильно на рентабельность активов оказывают влияния схожие факторы или на сколько полученная модель для конкретного предприятия отличается от моделей, полученных для предприятий этой же отрасли.
2) Выдвинутая гипотеза о том, что значимые факторы в полученных моделях должны быть различными в зависимости от отраслевой принадлежности предприятий и схожими в моделях для предприятий одной отрасли в процессе проведенного подтвердилась частично.
Первая часть гипотезы действительно подтверждается, так как в зависимости от отраслевой принадлежности компаний, меняются факторы, попадающие в итоговую модель. А вторая часть гипотезы подтвердилась не для всех выбранных отраслей. Так для предприятий отрасли черной металлургии и легкой промышленности действительно были обнаружены схожие факторы, оказывающие влияния на рентабельность активов (у отрасли черной металлургии – коэффициент автономии и коэффициент валовой маржи, у отрасли легкой промышленности – фондоотдача). В свою очередь для птицефабрик такой особенности обнаружено не было, фактор, который бы оказался значим во всех трех моделях для выбранных предприятий не оказалось.
3) Полученные модели имеют достаточный уровень объяснения изменения рентабельности активов за счет изменения факторов, включенных в модель. В данном случае, под этим стоит понимать то, что коэффициент детерминации (R2) во всех моделях выше 0,53 пунктов, при этом среднее значение коэффициента детерминации составляет 0,83 пункта. То есть, можно сказать, что в среднем в представленных моделях изменение рентабельности активов на 83% объясняется факторами, включенными в модель.
4) В дополнение к этому стоит отметит, что построенные модели положительно прошли большинство статистических тестов (тест на нормальность распределения ошибок, тесты на нелинейность, тесты на гетероскедастичность, тест на наличие автокорреляции, тест на мультиколлинеарность). Таким образом, можно считать построенные модели статистически значимыми и использовать их для анализа и прогнозирования рентабельности активов.
5) Завершающим этапом исследования стало прогнозирование рентабельности активов, на основании полученных моделей, на 2021 год, и сравнение полученного прогноза с фактическими показателями рентабельности активов, рассчитанными на основании финансовой отчётности рассматриваемых компаний за 2021 год. На основе полученных результатов можно сделать вывод, что прогнозные характеристики полученных моделей являются достаточно близкими к реальным значениям. Лишь у предприятия ПАО «Птицефабрика Боровская» фактическое значение не попало в интервал, что связано с тем, что на протяжении исследования 10 лет (2011-2020 гг.) рентабельность компании была в границах от 0 до 3 %, а в 2021 году, в первые за 11 лет, рентабельность активов оказалась отрицательной и составила – 11%, как следствие, данное значение можно считать аномальным для периода наблюдения.
Анализ построенных моделей позволяет сделать следующие выводы по каждой группе предприятий:
1) Во всех моделях отрасли черной металлургии значимыми оказались два фактора в каждой из моделей, что является их отраслевой особенностью. У ПАО «ММК» и ПАО «Северсталь» - коэффициент валовой маржи, у ПАО «ММК» и ПАО «НЛМК» - коэффициент автономии.
2) В моделях для сельскохозяйственной отрасли а именно для представителей птицеводческих предприятий, не удалось обнаружить никаких схожих факторов, у предприятий АО «Рефтинская» и ПАО «Боровская» оказались значимыми по два фактора, у АО «Рефтинская» - это коэффициент финансового левериджа и коэффициент валовой маржи, а у ПАО «Боровская» - это коэффициент текущей ликвидности, темп прироста выручки. В свою очередь, у АО «Сеймовская» рентабельность активов тесно связана лишь с одним фактором (размер компании).
3) В моделях для представителей легкой промышленности было выявлено наибольшее количество значимых факторов, которые вошли в итоговые модели. У АО «Волга» шесть значимых факторов, у АО «Монди СЛПК» - четыре фактора.
Можно сделать вывод, что на рентабельность активов данных компаний влияние отобранных факторов оказалось более всесторонним в сравнение с предприятиями черной металлургии и представителей птицеводческих предприятий. Общим фактором, который присутствует во всех моделях, является фондоотдача. В данном случае значимость фактора фондоотдача, подчеркивает отраслевую особенность предприятий легкой промышленности. Как оказалось, данные компании среди представленных наиболее зависимы от новых основных средств, приносящих наибольшую отдачу. Таким образом предприятиям легкой промышленности следует поддерживать основные средства в хорошем состоянии, современно их обновлять, что в соответствии с полученными моделями окажет положительное влияние на рентабельность активов (при условии неизменности прочих факторов).В дополнение к этому, следует отметить, что рентабельность активов данных фирм тесно связана с ростом выручки (размером компании), руководству предприятий следует контролировать и уделять внимание известной зависимости «ликвидность – рентабельность».
Преимуществом моделей является использование большого количества финансовых показателей, которые являются достоверными, так как получены расчетным путем на основе данных финансовой отчетности, и как следствие, полученные результаты можно применять на практике. По результатам исследования можно выявить общие факторы, оказывающие влияние на представителей предприятий одной отрасли. Недостатком исследования является временной период исследования – 10 лет, для более качественного прогноза с возможностью прогнозирования на 2-3 периода, нужно его продлить, кроме того, следует увеличить количество предприятий в выборке.
Дальнейшее исследование может быть направленно на углубление теоретико-методологических результатов для совершенствования методики анализа и прогнозирования рентабельности активов, а также применение полученных теоретических результатов на практике, с целью улучшения текущей деятельности компаний и максимизации их рентабельности.
Таким образом можно сделать вывод, что используемый в данной ВКР подход к построению регрессионных моделей может быть использован и для предприятий других отраслей хозяйствования. В целом, результаты исследования можно считать положительными, так как большинство моделей прошли статистические тесты, имеют достаточный уровень объяснения взаимосвязи рентабельности с отобранными факторами и показывают довольно хорошие прогнозные характеристики.
Цели и задачи ВКР были достигнуты, в результате исследования были получены значимые модели, которые позволяют оценить тесноту связи и величину влияния факторов на рентабельность активов. При этом стоит отметить, что полученные модели прошли большинство тестов и в целом могут считаться статистически значимыми, таким образом, на основании полученных моделей, был построен прогноз рентабельности активов, рассматриваемых предприятий.
В первой главе исследования была изучена сущность прибыли и рентабельности в трактовках отечественных и зарубежных авторов, рассмотрены основные коэффициенты рентабельности, выделяемые экономистами, а также приемы прогнозирования рентабельности.
Во второй главе ВКР обозначена важность анализа финансовой отчетности, необходимость в достоверности и правдивости финансовой информации. Так как исследование построено на корреляционно-регрессионном анализе, был изучен опыт выдающихся исследователей – какие факторы включены в модель, по какому принципу, какое их экономическое обоснование. На основании данного анализа автором была разработана система показателей, приведенная в третьей главе.
Третья глава носит практический характер на основании изученных теоретико-методических аспектов. Для исследования были выбраны три отрасли РФ, которые, по мнению автора, имеют большой потенциал для экономического развития – это отрасль черной металлургии (ОКВЭД 24), сельское хозяйство (разведение сельскохозяйственной птицы - ОКВЭД 01.47) и легкая промышленность (производство бумаги и картона - ОКВЭД 17.12).
На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы о полученных моделях:
1) Полученные модели позволяют оценить тесноту связи и величину влияния факторов модели на рентабельность активов компаний выбранных отраслей, что прежде всего дает понимание того от каких факторов в основном зависит рентабельность активов, и насколько сильна данная зависимость, а также проводить сравнительный анализ предприятий внутри выбранной отрасли, например, оценить на сколько сильно на рентабельность активов оказывают влияния схожие факторы или на сколько полученная модель для конкретного предприятия отличается от моделей, полученных для предприятий этой же отрасли.
2) Выдвинутая гипотеза о том, что значимые факторы в полученных моделях должны быть различными в зависимости от отраслевой принадлежности предприятий и схожими в моделях для предприятий одной отрасли в процессе проведенного подтвердилась частично.
Первая часть гипотезы действительно подтверждается, так как в зависимости от отраслевой принадлежности компаний, меняются факторы, попадающие в итоговую модель. А вторая часть гипотезы подтвердилась не для всех выбранных отраслей. Так для предприятий отрасли черной металлургии и легкой промышленности действительно были обнаружены схожие факторы, оказывающие влияния на рентабельность активов (у отрасли черной металлургии – коэффициент автономии и коэффициент валовой маржи, у отрасли легкой промышленности – фондоотдача). В свою очередь для птицефабрик такой особенности обнаружено не было, фактор, который бы оказался значим во всех трех моделях для выбранных предприятий не оказалось.
3) Полученные модели имеют достаточный уровень объяснения изменения рентабельности активов за счет изменения факторов, включенных в модель. В данном случае, под этим стоит понимать то, что коэффициент детерминации (R2) во всех моделях выше 0,53 пунктов, при этом среднее значение коэффициента детерминации составляет 0,83 пункта. То есть, можно сказать, что в среднем в представленных моделях изменение рентабельности активов на 83% объясняется факторами, включенными в модель.
4) В дополнение к этому стоит отметит, что построенные модели положительно прошли большинство статистических тестов (тест на нормальность распределения ошибок, тесты на нелинейность, тесты на гетероскедастичность, тест на наличие автокорреляции, тест на мультиколлинеарность). Таким образом, можно считать построенные модели статистически значимыми и использовать их для анализа и прогнозирования рентабельности активов.
5) Завершающим этапом исследования стало прогнозирование рентабельности активов, на основании полученных моделей, на 2021 год, и сравнение полученного прогноза с фактическими показателями рентабельности активов, рассчитанными на основании финансовой отчётности рассматриваемых компаний за 2021 год. На основе полученных результатов можно сделать вывод, что прогнозные характеристики полученных моделей являются достаточно близкими к реальным значениям. Лишь у предприятия ПАО «Птицефабрика Боровская» фактическое значение не попало в интервал, что связано с тем, что на протяжении исследования 10 лет (2011-2020 гг.) рентабельность компании была в границах от 0 до 3 %, а в 2021 году, в первые за 11 лет, рентабельность активов оказалась отрицательной и составила – 11%, как следствие, данное значение можно считать аномальным для периода наблюдения.
Анализ построенных моделей позволяет сделать следующие выводы по каждой группе предприятий:
1) Во всех моделях отрасли черной металлургии значимыми оказались два фактора в каждой из моделей, что является их отраслевой особенностью. У ПАО «ММК» и ПАО «Северсталь» - коэффициент валовой маржи, у ПАО «ММК» и ПАО «НЛМК» - коэффициент автономии.
2) В моделях для сельскохозяйственной отрасли а именно для представителей птицеводческих предприятий, не удалось обнаружить никаких схожих факторов, у предприятий АО «Рефтинская» и ПАО «Боровская» оказались значимыми по два фактора, у АО «Рефтинская» - это коэффициент финансового левериджа и коэффициент валовой маржи, а у ПАО «Боровская» - это коэффициент текущей ликвидности, темп прироста выручки. В свою очередь, у АО «Сеймовская» рентабельность активов тесно связана лишь с одним фактором (размер компании).
3) В моделях для представителей легкой промышленности было выявлено наибольшее количество значимых факторов, которые вошли в итоговые модели. У АО «Волга» шесть значимых факторов, у АО «Монди СЛПК» - четыре фактора.
Можно сделать вывод, что на рентабельность активов данных компаний влияние отобранных факторов оказалось более всесторонним в сравнение с предприятиями черной металлургии и представителей птицеводческих предприятий. Общим фактором, который присутствует во всех моделях, является фондоотдача. В данном случае значимость фактора фондоотдача, подчеркивает отраслевую особенность предприятий легкой промышленности. Как оказалось, данные компании среди представленных наиболее зависимы от новых основных средств, приносящих наибольшую отдачу. Таким образом предприятиям легкой промышленности следует поддерживать основные средства в хорошем состоянии, современно их обновлять, что в соответствии с полученными моделями окажет положительное влияние на рентабельность активов (при условии неизменности прочих факторов).В дополнение к этому, следует отметить, что рентабельность активов данных фирм тесно связана с ростом выручки (размером компании), руководству предприятий следует контролировать и уделять внимание известной зависимости «ликвидность – рентабельность».
Преимуществом моделей является использование большого количества финансовых показателей, которые являются достоверными, так как получены расчетным путем на основе данных финансовой отчетности, и как следствие, полученные результаты можно применять на практике. По результатам исследования можно выявить общие факторы, оказывающие влияние на представителей предприятий одной отрасли. Недостатком исследования является временной период исследования – 10 лет, для более качественного прогноза с возможностью прогнозирования на 2-3 периода, нужно его продлить, кроме того, следует увеличить количество предприятий в выборке.
Дальнейшее исследование может быть направленно на углубление теоретико-методологических результатов для совершенствования методики анализа и прогнозирования рентабельности активов, а также применение полученных теоретических результатов на практике, с целью улучшения текущей деятельности компаний и максимизации их рентабельности.
Таким образом можно сделать вывод, что используемый в данной ВКР подход к построению регрессионных моделей может быть использован и для предприятий других отраслей хозяйствования. В целом, результаты исследования можно считать положительными, так как большинство моделей прошли статистические тесты, имеют достаточный уровень объяснения взаимосвязи рентабельности с отобранными факторами и показывают довольно хорошие прогнозные характеристики.
Подобные работы
- МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ (БАНКРОТСТВА) КОМПАНИИ
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 6500 р. Год сдачи: 2019 - ВЫЯВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМ И ПОИСК ПУТЕЙ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ
АНАЛИЗА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ (НА
ПРИМЕРЕ ООО «ГУЛЬНАЗ»)
Дипломные работы, ВКР, анализ хозяйственной деятельности. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2018 - УЧЕТ, КОНТРОЛЬ И АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОТ ПРОДАЖИ ПРОДУКЦИИ (РАБОТ, УСЛУГ)
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4360 р. Год сдачи: 2018 - Планирование прибыли, как фактор повышения рентабельности на предприятии
Магистерская диссертация, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 5680 р. Год сдачи: 2016 - Ценовая политика предприятия, ее цели, задачи и механизм разработки
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4290 р. Год сдачи: 2016 - Анализ прибыли и рентабельности организации (на примере ООО «МКТ»)
Бакалаврская работа, бухгалтерский учет, анализ и аудит. Язык работы: Русский. Цена: 4850 р. Год сдачи: 2021 - Разработка мероприятий повышения прибыли и рентабельности предприятия
Главы к дипломным работам, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 3000 р. Год сдачи: 2017 - ДЕТЕРМИНАНТЫ ИНВЕСТИЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 6300 р. Год сдачи: 2018 - Прогнозирование потребности в материалах НТЦ ПАО «КАМАЗ» средствами современных информационных технологий
Дипломные работы, ВКР, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 6500 р. Год сдачи: 2019
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы
Каталог работ (152561)
- Бакалаврская работа (38868)
- Диссертация (978)
- Магистерская диссертация (22489)
- Дипломные работы, ВКР (62279)
- Главы к дипломным работам (2139)
- Курсовые работы (10693)
- Контрольные работы (6269)
- Отчеты по практике (1357)
- Рефераты (1488)
- Задачи, тесты, ПТК (631)
- Ответы на вопросы (155)
- Статьи, Эссе, Сочинения (942)
- Бизнес-планы (51)
- Презентации (106)
- РГР (84)
- Авторефераты (РГБ) (1692)
- Диссертации (РГБ) (1882)
- Прочее (458)
Новости
06.01.2018
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
Помощь в выполнении учебных и научных работ на заказ ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ
дальше»» Все новости
Статьи
- Где лучше заказывать диссертации и дипломные?
- Выполнение научных статей
- Подготовка диссертаций
- Подводные камни при написании магистерской работы
- Помощь в выполнении дипломных работ
»» Все статьи
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы
