Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретические и методологические аспекты анализа и прогнозирования экономического состояния торговых организаций
1.1. Основные понятия и методы экономического анализа 8
1.2. Теоретические аспекты прогнозирования экономического состояния торговых организаций 32
ГЛАВА 2. Анализ экономического состояния организаций розничной торговли
2.1. Оценка внешних условий деятельности организаций розничной торговли 50
2.2. Анализ экономического состояния организаций розничной торговли 67
2.3. Сравнительная оценка экономического состояния организаций розничной торговли 102
ГЛАВА 3. Прогнозирование экономического состояния организаций розничной торговли
3.1. Прогнозирование экономического положения организаций розничной торговли на основе уравнений трендов 116
3.2. Использование многофакторных регрессионных моделей в прогнозировании экономического состояния организаций розничной торговли 127
Заключение 148
Литература 153
Приложения 177
- Теоретические аспекты прогнозирования экономического состояния торговых организаций
- Сравнительная оценка экономического состояния организаций розничной торговли
- Прогнозирование экономического положения организаций розничной торговли на основе уравнений трендов
- Использование многофакторных регрессионных моделей в прогнозировании экономического состояния организаций розничной торговли
Введение к работе
Актуальность темы. Становление рыночных отношений - процесс бурный неоднозначный и длительный. В России эти преобразования протекают с большими трудностями, что обусловило появление значительных проблем в деятельности хозяйствующего субъекта. В связи с этим возникает необходимость совершенствования содержания, методологии и методики анализа экономического состояния организаций. Это позволит исследовать все стороны хозяйственной деятельности, повысить обоснованность в выработке управленческих решений, более точно спрогнозировать экономическое состояние.
Данная проблема особенно актуальна для торговых организаций. Здесь генерируется один из основных денежных потоков. Это требует индивидуального подхода к анализу экономического состояния организаций данной отрасли.
Многообразие теоретических, научно-практических разработок по анализу экономического состояния организаций, разрозненность в подходах их адаптации к условиям рынка, отсутствие комплексных, обобщающих разработок по данному вопросу с учетом специфики торговых организаций и предопределило выбор темы диссертационного исследования.
Цель диссертационного исследования - совершенствование экономического анализа состояния организаций розничной торговли на основе предлагаемых методов и прогнозирования.
Для реализации намеченной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
- проанализированы внешние условия функционирования торговых организаций;
- дана систематизация основных методов анализа экономического состояния организаций;
- раскрыта сущность элементов анализа экономического состояния организаций;
- детализирована методика оценки оборотного капитала торговых организаций;
- рекомендованы этапы оценки оборотных средств торговых организаций организаций;
- трансформирован и применен метод "поле эффективности" при анализе экономической устойчивости организации;
- разработан модифицированный вариант кривой Лоренца при сравнительной оценки экономического состояния организаций;
- структурированы методы прогнозирования экономических процессов и их назначения применительно к предвидению экономического состояния торговых организаций;
- разработана и испытана интегрированная компьютеризированная методика оперативного прогнозирования экономического состояния торговых организаций на основе уравнений трендов и многофакторных регрессионных моделей с применением программного пакета STATGRAPHICS Plus 2.1, табличного процессора EXCEL 7.0.
Предмет исследования - экономическое состояние организаций розничной торговли, методы его анализа и прогнозирования.
Теоретической и методологической базой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам экономического анализа и
прогнозирования, таких как: А.Д.Шеремета, С.Б.Барнгольц, В.В.Ковалева, М.И.Баканова, М.Крейниной, А.Н.Хорина, У.И.Мересте, В.И.Ганштака, Н.А.Блатова, А.Г.Гранберга, Н.Д.Кондратьева, Р.Л.Раяцкаса, Я.Р.Рейльяна, Е.М.Четыркина, Г.Е.Эдельгауза, Г.Г.Бро, К.Джини, А.М.Длина, М.Езекиела, К.Иберла, П.Кевеша, М.Кенделя, Д.Кима,У.Мьюллера, О.Ланге, Я.Окуня, С.Р.Рао, Г.Тейла, Д.Тьюки, Г.Хармана, А.Хьютсона, Г.Шеффе.
Информационной основой диссертации послужили: законодательные и нормативные материалы; данные Государственного, областного Читинского, Бурятского комитетов статистики, Главного Экономического управления областной Администрации Новосибирской области; данные АО "Центральный" г.Улан-Удэ, ОУ "Звезда" г.Читы.
В процессе исследования, обработки и обобщения информации применялись методы: системного, комплексного, ситуационного, сравнительного анализа, экономико-статистические методы. Вычислительные процедуры осуществлялись в табличном процессоре Excel 7.0 и пакете прикладных программ STATGRAPHICS Plus 2.1 1996 г. разработки.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:
- усовершенствована методика оценки оборотного капитала организаций розничной торговли в части определения его операционного размера;
- уточнен методический подход к оценке оборотных средств торговой организации в разделе определения границ их варьирования;
- рекомендована методика анализа экономической устойчивости организаций розничной торговли с применением трансформированного варианта методики "поля эффективности";
- предложено использование модифицированного варианта кривой Лоренца в сравнительной оценке экономического состояния предприятий розничной торговли;
- адаптирована методика прогнозирования экономического состояния организаций розничной торговли на основе рядов динамики и с использованием многофакторных моделей.
Данные положения выносятся на защиту.
Практическая значимость и апробация результатов исследования.
Практическая значимость результатов исследования с частичной их автоматизацией заключается в: разработке специалистам аналитических, плановых, коммерческих служб торговых организаций предложений по совершенствованию методов анализа и прогнозирования экономического состояния в соответствии с поставленными целями и задачами, решаемыми торговой организацией: эффективности функционирования, разработке бизнес-планов, определении стратегии и тактических мер, определении приемлемых, с
F
учетом сложившейся структуры ресурсов, размеров оборотных средств, оборотного капитала, обеспечении платежеспособности, экономической устойчивости; в разработке специалистам инвестиционных, страховых компаний, банков и других учреждений и организаций предложений по совершенствованию методов сравнительной оценки экономического состояния организаций.
Подтверждением практической значимости и апробации работы являются акты о внедрении, полученные от: АО "Центральный" г.Улан-Удэ от 06.08.98 г. № 2, Окружного универмага "Звезда" г.Читы от 28.08.98 г. № 1, ГЭУ Областной Администрации г.Новосибирска от 19.10.98 № 21/09-24.
Основные положения диссертационного исследования излагались на научно-практических конференциях "Проблемы предпринимательства в условиях рынка" (г.Чита, 1996 г.), "Проблемы экономики и управления в потребительской кооперации" (г.Новосибирск, 1997 г.), "Проблема стабилизации экономики потребительской кооперации" (г.Новосибирск, 1998 г.), а также нашли отражение в публикациях автора.
По теме исследования опубликовано 4 работы общим объемом 0,7 п.л. Объем и структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 310 наименований, и 4 приложений. Она содержит 152 страниц текста, 19 таблиц, 14 рисунков.
Теоретические аспекты прогнозирования экономического состояния торговых организаций
В последнее время значительно увеличился спрос на прогнозные исследования в экономической области. Активными потребителями результатов становится все большее число предприятий. В условиях нестабильности экономической ситуации в нашей стране, существует необходимость не просто проведения экономического анализа, но и его прогнозирования. Просматривая ретроспективу становления прогноза, можно отметить, что одной из основ прогноза является анализ. Первые работы по прогнозированию появилась в работах «Римского клуба», где рассматривался анализ динамики мировой системы. Истоки прогнозирования можно обнаружить и в работах Леонардо да Винчи, и Аристотеля, и других ученых.
В данной работе прогнозирование выступает как неотъемлемая часть системного анализа, который как справедливо отмечает доктор Лычагин М.В., избран основным методом финансовых исследований: «...В соответствии с ним стоимостные аспекты анализируются, «...» рассматриваются под различными углами зрения и с различной степенью детализации (на микро-, мезо- и макроуровнях)» (155, с.5).
Прогнозирование - самостоятельный процесс, отличный от процесса планирования. Планирование - это проекция на будущее экономического положения предприятия для достижения поставленной цели; при определенных средствах — это преобразование информации о будущем для целенаправленной деятельности. При этом прогнозы должны предшествовать планам, содержать оценку хода последствий выполнения планов, охватывать все то, что не поддается планированию. При этом возможны их сочетания. В основном выделяют три типа сочетаний плана и прогноза:
- исходные данные прогноза используются для планирования,
- прогнозируется ход выполнения плана или проводится так называемый предупреждающий прогноз,
- прогнозируются последствия планируемых решений.
Как считает Трисеев Ю.П., «..задачи планирования и прогнозирования не могут рассматриваться изолировано. Прогнозирование создает базу для принятия решений, генерирует варианты вероятностного развития системы.» (256, с.9). Безусловно, такая позиция имеет право на существование. Рассматривать прогнозирование как этап перед принятием решений необходимо, но утверждение о том, что задачи планирования и прогнозирования нельзя рассматривать изолировано, на наш взгляд неправомерно. Несмотря на то, что процессы прогнозирования и планирования взаимосвязаны и имеют частично общие цели и задачи, это два разных типа научного познания, имеющих свою специфику.
Зависимость выбора правильного решения от качества его обоснования, которым является прогноз, очевидны. Отсюда прогнозирование часто рассматривается в качестве компоненты другой области знания - управления, поскольку большинство теорий основаны на предпосылке, что управлять - это значит предвидеть, уметь определять реальную потребность в тех или иных действиях, и в роли объектов прогнозирования выступают только те, на которые можно активно воздействовать в процессе управления экономической деятельностью. Обоснованный достоверный прогноз в той или иной области позволяет правильно организовать деятельность по решению соответствующих экономических проблем. Это лишь небольшая видимая сторона взаимосвязи прогнозирования с управлением. Как писал Д.Крук, прогнозирование имеет различные плоскости конкретизации: предсказательную (дескриптивную, описательную) и другую, сопряженную с ней, относящуюся к категории управления - предуказательную (перспективную, предписательную) (145).
Прогнозирование можно рассматривать в разных аспектах. Встречающиеся в литературе подходы в отношении прогнозирования как области научного познания (получившей название прогностики) и его объектов, можно условно разделить на прагматический и формальный. Экономическая прогностика применительно к анализу экономического состояния предприятий розничной торговли - это основа научной подготовки и обоснования стратегических решений для планомерного и перспективного формирования различных сфер и направлений хозяйственной деятельности, не исключается сочетание с другими направлениями; это научная дисциплина, изучающая общие закономерности, принципы и методы создания прогнозов для объектов и организации процесов экономического прогнозирования. Прагматический подход предполагает точкой отсчета в указанном соотношении объект и цели его изучения. Такой подход, как отмечает Д.Мартино, подчеркивает вспомогательную роль прогноза, что прогноз должен быть приспособлен к той ситуации, для которой принимаются решения (160 ). Это обеспечивает получение определенной части информации, необходимой для специалиста, принимающего решения. Отсюда следует, что в действительности, нет какого-либо одного способа прогнозирования. Поэтому, согласно Д.Мартино, единственными авторами прогнозов будут специалисты, занимающиеся именно исследовательскими разработками. Этот подход нацелен на разработку специальных разработок для каждой отдельной области, в которой прогноз осуществляется. С позицией о том, что не существует какого-либо единого способа прогнозирования, мы согласны полностью, но с позицией о том, что прогноз может выполнять только вспомогательную роль, полностью принять невозможно, поскольку процесс прогнозирования может рассматриваться как самостоятельный процесс.
Формальный подход рассматривает прогностику как некую обобщенную науку о закономерностях разработки прогнозов. В соответствии с таким подходом под прогнозированием понимается научно-обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления. Рассматривая процесс прогнозирования применительно к оценке экономического состояния предприятий розничной торговли, можно отметить, что наблюдается сочетание как формального подхода, так и прагматического. Причем последний часто занимает доминирующее положение.
Также в методологии исследования прогнозирования, как указывает Р.Л. Раяцкас, выделяют два основных направления: генетическое и нормативно-целевое. Сущность генетического (дескриптивного) прогнозирования заключается в рассмотрении возможных этапов и направлений развития объекта, исходя из выявленных в ретроспективном анализе закономерностей (205). В то время как нормативное прогнозирование, как правило, - на определение целей развития и прогнозирование траектории развития от будущего к настоящему.
В классическом виде процесс прогнозирования должен отвечать как минимум принципам: системности, целостности, непрерывности, верификации, согласованности и адекватности. Это должен быть непрерывный процесс. Он не должен рассматриваться обособленно от остальных частей комплексного анализа финансово-экономической деятельности предприятий. Прогноз должен дополнять остальные этапы анализа и отвечать на поставленный вопрос в полном объеме и с максимальной точностью.
Сравнительная оценка экономического состояния организаций розничной торговли
Важное место в анализе экономического положения занимает сравнительная оценка экономического состояния организации. Абсолютно устойчивое экономическое положение предприятий является редкостью в современной рыночной экономике. В связи с этим возникает необходимость проведения сравнительной экономической оценки состояния организации, представляющей многогранный коиплекс, который формируют все субъекты рыночных отношений - поставщики, покупатели, заказчики, акционеры, инвесторы, страховые компании, банки и другие субъекты. В этой ситуации возникает потребность в разработке методики сравнительной оценки экономического состояния.
Проведем сравнительный анализ экономической устойчивости наших объектов исследования. В частности, на первом этапе проанализируем экономическую устойчивость в зависимости от территориального положения, затем - в совокупности. Данный подход позволит детализировать результаты анализа. Анализ торговых организаций в республике Бурятия - ЗАО "Ретан", ЗАО "Юспан", АО "Пакалея", АО "Центральный", проведем по состоянию на 01.01.96 г. на базе данных отчетности. Сравнительный анализ организаций в г.Чите - ТОО "Центральный", ТОО "Одежда", ЗАО "Дружба", ЗАО "Радуга", ОУ "Звезда", осуществим как на дату - 01.01.96 г., так и за 1996 - 1997 г.г., используя аналогичную информационную базу. Сравнительная оценка экономической устойчивости на какую-либо дату является актуальной в современных условиях, поскольку получение внутренней информации затруднено и чаще всего используется внешняя, которая не отражает полноты протекающих процессов.
Перед проведением сравнительного анализа экономической устойчивости, коротко дадим оценку отдельно для каждого предприятия (таблица 2.3.1).
В 1996 г. у ЗАО "Ретан" наблюдалось снижение платежеспособности. Организация в состоянии покрыть свои краткосрочные обязательства на 93%, в то время как на начало 1995 г. данная способность оценивалась на 47% выше, то есть после погашения обязательств универмаг имел свободные денежные ресурсы в размере 40 копеек с учетом размера покрываемых обязательств. Автономность организации, составляющая 53% на начало анализируемого периода, сократилась до 43%. При этом недостаток собственных средств составил 5,9 млн. рублей. Хотя доля оборотных средств в валюте баланса увеличилась с 66% до 89%, а их оборачиваемость составила 173 дня. При этом оборачиваемость краткосрочной дебиторской задолженности - 207,4 дня. Причем данный компонент занимает наибольший удельный вес в оборотных активах - 83,2%. Оборачиваемость кредиторской задолженности также достаточно высокая - 173,8 дня.
ЗАО "Юспан" в анализируемом периоде является платежеспособным. Коэффициент покрытия увеличился на 0,64 по сравнению с 01.01.96 г. и составил 1,98, что говорит о возможности полного погашения обязательств, а также имеющейся возможности непрерывной деятельности, о чем свидетельствует значение нормального уровня коэффициента покрытия - 1,94, который меньше общего уровня. При этом обеспеченность собственными оборотными средствами увеличилась до 0,44. Доля собственных средств в совокупных активах составила 47%.
АО "Пакалея" в 1996 г. оценивается как неплатежеспособное. Организация в состоянии покрыть свои долги на 70% в конце анализируемого периода.
В этот же момент доля собственных средств в совокупных активах составила 12%. Недостаток собственных средств составил 396,3 млн. рублей.
В первой главе уже рассматривались методы сравнительного анализа. Один из наиболее распространенных методов является метод расстояний, имеющий множество модификаций. В сравнительном анализе экономической устойчивости торговых организаций республики Бурятия используем метод расстояний с расчетом интегрального показателя устойчивости, в основе которого положены: коэффициент покрытия, коэффициет обеспеченности собственными средствами, коэффициент автономии, коэффициент маневренности, которая имеет вид ( рис.13) (201):
Прогнозирование экономического положения организаций розничной торговли на основе уравнений трендов
Как известно, экономические явления претерпевают непрерывные изменения как во времени, так и в пространстве. Для изучения динамики необходимо подобрать соответсвтующие экономические показатели, отражающие сущность явлений, а также найти способ изучения процессов и выявить основную тенденцию их протекания. Необходимо заметить, что основой для выбора функции, описывающей тенденцию, является всесторонний теоретический анализ, результаты которого представлены во второй главе.
При этом следует понимать, что фиксируя экономическое состояние для проведения какого-либо анализа, в какой-то момент времени, мы фиксируем не сам процесс движения, а результат, достигаемый к этому моменту.
В современных условиях перед предприятиями возникает проблема не только анализа текущего экономического состояния, но и определения перспективного, что вызвано определяемыми целями и задачами деятельности. В частности, это может быть как при разработке тактических мер управления, так и стратегии развития деятельности организации, бизнес-планов и т.д.
На практике часто используются неформализованные методы прогноза экономического состояния организации. В данной работе мы постарались спрогнозировать экономическое состояние организаций, находящихся как в критическом, так и экономически-устойчивом положении с использованием как однофакторных, многофакторных моделей, так и уравнений трендов.
Прогнозирование экономического состояния исследуемых объектов проводили в соответствие со схемой, представленной в теоретической части работы. При этом прогнозные расчеты осуществлялись с использованием пакета прикладных программ STATGRAPHICS Plus 2.1 1996 г. разработки, которые частично представлены в приложении 3.
Как уже отмечалось, выявление основной тенденции, установление формы связи прогнозного показателя является одним из основных этапов прогнозирования. Для повышения точности результатов прогноза рассмотрим разные формы связи между изучаемым показателем и факторами, на него воздействующими. Использование пакета STATGRAPHICS в прогнозировании экономического положения организаций позволяет рассмотреть разные формы связи: линейную, квадратическую, экспоненциальную, S-кривую.
Первоначально спрогнозируем экономическое положение универмага АО "Центральный" в г.Улан-Удэ на второй квартал 1998 г. (таблица 3.1.1).
Одним из основных показателей, характеризующих экономическое состояние универмага, является собственный капитал. Установили, что наиболее приемлемой функцией, определяющей форму связи, является линейная, которая принимает вид:
Y = 2011,68 + 76,56t, где
Y- прогнозируемая величина собственного капитала. Далее, в диссертации за Y будем принимать величину прогнозируемого показателя, а за t - фактор времени.
Коэффициенты линейного тренда показали, что ежемесячный прирост капитала составил 76,6 тыс.рублей. При этом отклонение фактических данных от прогнозных на 01.05.98 г. составило 2,7%, на 01,06,98 г.- 0,6%.
Изменение краткосрочных пассивов в этот же период времени более точно описывается квадратической функцией вида (приложение 3.1.):
Y = 4631,56-12,28t+2,96t2.
При этом отклонения от фактических данных были существенными - 7,8% на начало прогнозируемого периода.
Таким образом, имея результаты прогноза по выше указанным показателям, возможно рассчитать величину совокупных активов с позиции источников их формирования. Это не единственный вариант расчета. Также возможен расчет с позиции распределения средств. Как видно из таблицы 16, она составила на начало прогнозируемого периода 11000,29 тыс. рублей, а на конец - 11484,55 тыс. рублей, то есть отклонение от фактических данных составляет 4,2%. Сопоставим фактические данные с прогнозными данными, которые мы получили при прогнозировании, опираясь на экспоненциальную функцию зависимости:
Y = exp(8,75 + 0,02t).
При этом отклонение составило 5,6% на 01.05.98 г., 1,7% на 01.06.98 г., 2,1%о - 01.01.07.98 г. Видно, что при вычислении величины совокупных активов расчетным путем результат прогнозной величины значительно точнее.
Рассматривая внеоборотные активы, можно отметить, что несмотря на незначительные изменения в их составе внеоборотных активов, предположения о линейной форме зависимости не оправдались. Наиболее приемлемой формой является S-кривая, которая имеет вид (приложение 3.2.):
Использование многофакторных регрессионных моделей в прогнозировании экономического состояния организаций розничной торговли
Прогнозирование различных показателей, характеризующих экономическое состояние организации с помощью уравнений трендов возможно в тех случаях, когда исследуемый процесс устойчиво развивается во времени. Но детерминированность этих моделей не всегда достаточно обоснована. В большинстве случаев прогнозируемый процесс зависит от других факторов. Для этого целесообразно использовать однофакторные и многофакторные регрессионные модели.
Как известно, методология многофакторного прогнозирования разработана недостаточно. А прогонозирование экономических процессов является одной из сложнейших областей исследования. Однако использование данных моделей позволяет учесть влияние наиболее значимых факторов на изменение изучаемых процессов. Одним из сложнейших проблем по многофакторным моделям является определение значений факторов независимых переменных в прогнозируемом периоде. Ошибки в их определении многократно превышают ошибки, возникающие из-за несовершенства регрессионной модели.
Значение незвисимых переменных в прогнозируемом периоде можно определить или на основе интуитивных методов (экспертных оценок), или с использованием однофакторных и многофакторных моделей второго и последующих уровней, или с помощью уровней трендов. Логический анализ показал, что наиболее приемлемым является прогноз значения факторов на основе уравнения тренда, как это показано в предыдущем параграфе.
Попытаемся спрогнозировать экономическое состояние предприятий розничной торговли в соответствии со схемой, представленной в теоретической части работы, с учетом результатов, полученных при прогнозировании на основе уравнений трендов. Все расчеты также проведем с использованием пакета прикладных программ STATGRAPHICS Plus 2.1., которые сжато представим в приложении 4. Пакет STATGRAPHICS Plus 2.1. позволяет расчитать параметры многофакторных регрессионнных переменных. Однако, как показали наши исследования, непосредственные прогнозные расчеты целесообразно проводит с использованием табличного процессора EXCEL 7.0. Опуская счетные процедуры, приступим к интерпретации результатов расчетов.
С учетом оценки значимости уравнений множественной регрессии показателей, характеризующих экономическое состояние универмага АО
"Центральный" г. Улан-Удэ, получили, что прогнозируемое экономическое состояние универмага в целом соответствовало фактическому положению.
Рассмотрим модели зависимости показателей, характеризующих экономическое состояние организации, и факторов, влияющих на их изменение.
В частности, модель зависимости собственного капитала и отобранных факторов имеет вид:
Ск = 1005,02 + 0,4тос - 0,41dz + 0,18 kz + 0,04 кг, где
Ск - собственный капитал,
тос - материальные оборотные средства,
dz - дебиторская задолженность,
kz - кредиторская задолженность,
кг - кредиты.
Степень связи между изучаемым показателей и вышеуказанными факторами значительная. Так, коэффициент корреляции между собственным капиталом и материальными оборотными средствами составил 0,7403. Следовательно, коэффициент детерминации - 0,548, то есть изменение собственного капитала на 54,8% определяется изменением материальных оборотных средств, а изменением кредиторской задолженности - на 46,8%. Безусловно, с позиции строгих статистических правил, остаточная детерминация, характеризующая долю вариации за счет неучтенных факторов, велика - 0,452 и 0,532 соответственно. Но с учетом сложности изучаемых процессов, данный результат оценивается как допустимый.
Таким образом, можно сделать заключение о том, что увеличение материальных оборотных средств на 1 рубль приводит к росту собственного капитала на 40 копеек; при сокращении дебиторской задолженности на 1 рубль - собственный капитал увеличивается на 41 копейку; при увеличении кредиторской задолженности на 1 рубль - на 18 копеек; при росте кредитов на 1 рубль собственный капитал сокращается на 4 копейки.
Модель зависимости краткосрочных обязательств и факторов, влияющих на их изменение, имеет вид (приложение 4.1.):
Кр - 2018,66 + 069dz + 0,76moc - 0,03ck, где
Кр - краткосрочные обязательства,
dz - дебиторская задолженность,
тос - материальные оборотные средства,
ск - собственный капитал.
Степень связи между анализируемым показателей и материальными оборотными средствами составила 0,8573 (коэффициент корреляции), с собственным капиталом - 0,6971, с дебиторской задолженностью - 0,6505. То есть краткосрочные обязательства объясняются на 48,7% изменениями собстенного капитала, на 42,3% - дебиторской задолженностью, на 91,6% -материальными оборотными средствами. (Здесь и далее рассматривются парные, а не частные коэффициенты корреляции и детерминации, что несомненно снижает достоверность выводов.)
Таким образом, рост дебиторской задолженности на 1 рубль ведет к увеличению краткосрочных обязательств на 69 копеек; материальных оборотных средств - на 76 копеек; сокращение собственного капитала на 1 рубль приводит к росту краткосрочных обязательств на 3 копейки.
Модель зависимости кредиторской задолженности от материальных оборотных средств (тос), дебиторской задолженности (dz), кредитов (кг), собственного капитала (ск), задолженности перед бюджетом (zb) принимает вид (приложение 4.2.):
Kz = 1647,23 + 0,63moc + 0,92dz - 0,73kr + 0,03ck + 0,09zb.
Между вышеуказанными факторами и результативным показателем наблюдается достаточно высокая степень связи: 0,8727 - с материальными оборотными средствами; 0,6602 - с дебиторской задолженностью; с кредитами - 0,5420; 0,6844 - с собственным капиталом; 0,7820 - с платежами в бюджет. То есть изменения кредиторской задолженности при анализе парных зависимостей определяются на 76% изменением материальных оборотных средств, на 43,6% - дебиторской задолженностью, на 29,4% - кредитами банка, на 46,84% - собственным капиталом, на 61,2% - платежами в бюджет.
Можно сделать заключение о том, что увеличение материальных оборотных средств на 1 рубль приводит к росту кредиторской задолженности на 63 копейки; изменение дебиторской задолженности приводит к росту изучаемого показателя на 92 копейки; сокращение кредитов на 1 рубль ведет к увеличению кредиторской задолженности на 73 копейки, а рост собственного капитала - к увеличению на 3 копейки.
