Экономико-статистический анализ прибыли и рентабельности предприятия

Выручка

100,0

100,0

-

100,0

-

-

100,0

-

-

-

100,0

-

-

-

-

Себестоимость продаж

98,1

94,3

-3,8

99,8

1,7

5,5

82,1

-16,0

-12,2

-17,7

108,5

10,4

14,2

8,7

26,4

Валовая прибыль (убыток)

1,9

5,7

3,8

0,2

-1,7

-5,5

17,9

16,0

12,2

17,7

8,5

6,6

2,8

8,3

-9,4

Прибыль (убыток) от продаж

1,9

5,7

3,8

0,2

-1,7

-5,5

17,9

16,0

12,2

17,7

8,5

6,6

2,8

8,3

-9,4

Проценты к уплате

13,0

7,8

-5,2

5,4

-7,6

-2,4

5,1

-7,9

-2,7

-0,3

3,4

-9,6

-4,4

-2,0

-2,0

Прочие доходы

105,0

61,1

43,9

52,0

-53,0

-9,1

28,2

-76,8

-32,9

-23,8

28,5

-76,5

-32,6

-23,5

-23,5

Прочие расходы

38,2

27,8

-10,4

22,2

-16,0

-5,6

20,3

-17,9

-7,5

-1,9

0,1

-38,1

-27,7

-22,1

-22,1

Прибыль (убыток) до налогообложения

55,7

31,1

-24,6

24,5

-31,2

-6,6

20,7

-35,0

-10,4

-3,8

16,6

-39,1

-14,5

-7,9

-7,9

Прочее

0,3

0,8

0,5

0,2

-0,1

-0,6

0,2

-0,1

-0,6

0

0,1

-0,2

0,7

-0,1

-0,1

Чистая прибыль (убыток)

55,4

30,3

-25,1

24,4

-31,0

-5,9

20,5

-34,9

4,6

-3,9

16,5

-38,9

-13,8

-7,9

-7,9

3.2 Динамика показателей рентабельности

Статистическое исследование развития общественных явлений во времени осуществляется путем построения и анализа рядов динамики. Они представляют собой совокупность значений одного или нескольких показателей за ряды последовательных периодов или моментов времени. Таким образом, динамический ряд - это своеобразная статистическая совокупность, единицами которой являются расположенные в хронологической последовательности моменты или отрезки времени , а их признаками - соответствующие значения показателей.

Изучение явлений во времени может проводиться как по совокупности единиц, сосуществующих в пространстве, так и по отдельным их единицам (отдельному предприятию, работнику, подразделению и т.д.). в последнем случае ряды динамики формируют признаки отдельных единиц, тогда как при анализе массовых явлений - статистические показатели по пространственной совокупности в целом.

Ряды динамики могут быть построены по абсолютным, средним или относительным показателям. В зависимости от характера их формирования во времени различают интервальные и моментные динамические ряды.

Интервальные динамические ряды состоят из показателей. Взятых за определенный отрезок или период времени, - например, объем полученной продукции, сумма выручки от реализации, выплаченной зарплаты за месяц, год и т.п. Эти ряды характеризуют итоги каких-то процессов. Величина показателей интервального ряда зависит от продолжительности периода (день, декада, месяц, квартал, год). Такие показатели можно суммировать, получая новые, накопленные итоги или средние уровни за более длительный период. Периоды в интервальном ряду должны иметь равную длительность.

Моментные динамические ряды содержат показатели размера явления на определенный момент - начало месяца, квартала, года, столетия и т.п. Это чаще всего показатели численности единиц или объема ресурсов на какую-то дату - численность населения, площадь земли, число машин, предприятий. Суммирование этих показателей не имеет смысла, так как они не накапливаются во времени. В моментном ряду периоды должны иметь равные промежутки времени.

Уровни динамического ряда имеют свойство изменяться с различной скоростью и интенсивностью. Для характеристики развития явления во времени применяются специальные статистические показатели.

Показатели анализа ряда динамики могут рассчитываться на постоянной и переменной базой сравнения. При этом принято называть сравниваемый уровень отчетным, а уровень, с которым производится сравнение, - базисным.

Для расчета показателей на постоянной базе каждый уровень сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. Рассчитанные при этом показатели на переменной базе каждый последующий уровень сравнивается с предыдущим. Показатели называют цепными. [21]

Проведем анализ ряда динамики рентабельности производства ООО «Племенной завод Боргойский» и сведем расчеты в таблицу10.

Таблица 10 - Анализ ряда динамики рентабельности производства

Показатели	2009 г.	2010 г.	2011 г.	2012 г.	2013 г.
Рентабельность производства, %	1,91	6,02	0,17	21,83	7,81
Абсолютные приросты, %: цепной базисный	- -	4,11 4,11	-5,85 -1,74	21,66 19,92	-14,02 5,90
Темпы роста,%: цепной базисный	- -	315,18 315,18	2,82 8,90	12841,18 1142,93	35,78 408,90
Темпы прироста, %: цепной базисный	- -	215,18 215,18	-97,18 -91,1	12741,18 1042,93	-64,22 308,90
Темпы наращивания, %	-	215,18	-306,28	1134,03	-734,03
Абсолютное значение 1% прироста	-	0,0191	0,0602	0,2183	0,0781

Анализируя данную таблицу, можно сделать вывод, что произошел спад рентабельности производственной деятельности на 41,5%. Это связанно с сокращением прибыли(убытка) до налогообложения на 12076 тыс.руб. по сравнению с 2009г. (в 2013 г. прибыль составила 16922 тыс.руб.) и ростом себестоимости продаж на 53653 тыс. руб. (в 2009г. - 51078 тыс.руб., а в 2013г. - 110731 тыс.руб.). Рассчитанные показатели в данной таблице подтверждают динамику снижения уровня рентабельности как в базисном, так и в цепном методе расчета.

После чего нужно найти:

· средний уровень ряда

· средний абсолютный прирост

· средний темп роста и прироста

1.Средние показатели изменения уровня ряда:

а) средний абсолютный прирост (средняя скорость роста)

Решение:

цепной:

,

базисный:

,

б) средний темп роста:

Решение:

цепной:

142,25%,

базисный:

,

Таким образом, в среднем за 5 представленных лет средний абсолютный прирост составил 1,5%,а общая рентабельность предприятияв среднем увеличилась на 42,25%.

2. Средний уровень ряда:

Решение:



,

В результате средний уровень рентабельности за 5 представленных лет составил 7,5%

Необходимо соблюдать осторожность при применении средних показателей в тех случаях, когда появляется перелом в тенденции изменения уровней ряда динамики. В таком случае сначала рассчитывают средние показатели для периода роста, затем - для периода снижения.

3.3 Корреляционно-регрессионный анализ рентабельности продукции растениеводства

Корреляционно-регрессионный анализ - один изнаиболее широко распространенных и гибких приемов обработки статистических данных. Данный метод начинает свой отсчет с 1975 г., когда английский исследователь Фрэнсис Гальтон предложил теоретические основы регрессионного метода, а в 1801 г. рассчитал с его помощью траекторию полета планеты Церера. Им же введен в статистику термин «корреляция» (английское relation - связь, отношение),но впервые метод применил в 18 в. Французский палеонтолог Жорж Кювье. Можно также назвать французского кристаллографа Огюста Браве, немецкого физика Густава Теодора Фехнера, английского экономиста и статистика Фрэнсиса Эджуорта, впервые высказывавших в середине - конце 19 в. идеи о количественном измерении связей явлений. В разное время над теорией анализа работали известные в области теоретической статистики ученые Карл Фридрих Гаусс (Германия), Андриан Мари Лежандр (Франция), Карл Пирсон (Англия) и др.

К. Пирсон и Дж. Юл разработали корреляционный анализ, который по их мнению должен ответить на вопрос о том, как выбрать с учетом специфики и природы анализируемых переменных подходящий измеритель статистической связи (коэффициент корреляции, корреляционное отношение, и т.д.), решить задачу как оценить его числовые значения по уже имеющимся выборочным данным.

Важное место в анализе регрессионной модели занимает оценка тесноты корреляционной связи между изучаемыми признаками. Для определения тесноты связи воспользуемся корреляционным анализом. Для этого определим результативный и факторный признак.

Корреляционно - регрессионный анализ.

для выявления факторов влияющих на выручку ООО "Племенной завод Боргойский" проведем корреляционно - регрессионный анализ.

В качестве результативного признака (у) возьмем выручку от реализации продукции. тогда за факторные признаки возьмем:

х1 - среднегодовую численность рабочих;

х2 - расход кормов;

х3 - себестоимость продукции;

х4 - начисленная за год заработная плата.

Таблица - Исходные данные

№	отрасли животноводства	выручка от реализации	среднегодовая численность рабочих	расход кормов	себестоимость продукции	начислено за год З.П
		Y	x1	x2	x3	х4
1	свиноводство	186	5	11895	125	644
2	крс молочного направления	8124	11	10537	6060	1078
3	овцеводство и козоводство	3642	22	5837	2923	3199
4	пчеловодство	872	29	71	813	1127
5	крс мясного направления	10419	13	4259	11663	1307
6	коневодство	1371	1	363	1316	84
	Сумма	24614	81	32962	22900	7439
	среднее значение	4102,333333	13,5	5493,666667	3816,667	1239,833

Для анализа зависимости найдем линейные коэффициенты корреляции:

	У	х1	х2	х3	х4
у	1
х1	0,001061496	1
х2	0,178465716	-0,320370726	1
х3	0,969189163	-0,004559757	0,062335647	1
х4	0,2116157	0,629791751	0,095242022	0,165848439	1

Как видно из данной таблицы между у и х3 наблюдается очень тесная связь, так как коэффициент линейной корреляции больше 0,7 и равен 0, 97. Таким образом включение фактора х3 статистически обосновано. А все остальные факторы можно исключить без особого ущерба для уравнения регрессии.

Характер связи определяется по шкале, разработанной американским ученым Робертом Чеддоком, приведенной ниже:

Теснота связи	0,1- 0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-0,999
Характер связи	Слабая	Умеренная	Заметная	Тесная	Очень тесная



Заключение

Целью данной курсовой работы являлось проведение экономико-статистического анализа прибыли и рентабельности на примере ООО «Племенной завод Боргойский».

Анализ финансовых результатов является одним из важнейших аспектов исследования хозяйственной деятельности предприятия. Изучение состава и структуры прибыли (убытка), проведение факторного анализа результата от продажи необходимы для оценки финансовых показателей и экономического прогнозирования.

Цель курсовой работы была достигнута с помощью раскрытия сущности и проведения анализа прибыли и рентабельности. Именно прибыль и рентабельность являются основными показателями успешной деятельности предприятия, четко отражающие эффективность деятельности предприятия и предопределяют принятие таких решений, как выход фирмы на новые рынки сбыта, переток капитала из одних отраслей в другие и т. п.

Статистический анализ прибыли был проведен методом горизонтального анализа. Из результатов, которого видно, что на данном предприятии происходит рост деловой активности, что в свою очередь свидетельствует об увеличении объема продаж. Благоприятная тенденция увеличения прибыли от продаж усиливается снижением доли прочих расходов.

Показатели рентабельности измеряют доходность предприятия с различных позиций и группируются в соответствии с интересами участников экономического процесса. По этой причине они служат обязательными элементами сравнительного анализа и оценки финансового состояния предприятия.

В данной курсовой работе был проведен анализ рядов динамики рентабельности предприятия за последние 5 лет. По результатам проведенного анализа средний уровень рентабельности составляет 7,5%, что свидетельствует о прибыльности предприятия - суммы выручки от реализации продукции достаточно не только для покрытия затрат на производство и реализацию, но и для образования прибыли.

Далее был проведен корреляционно - регрессионный анализ рентабельности продукции растениеводства на примере пшеницы. Для проведения корреляционно - регрессионного анализа используются результативный признак (рентабельность) и факторные признаки (цена и себестоимость за 1 ц. пшеницы, руб.). Проведя корреляцию исходных данных, используя шкалу Чеддока, было определенно, что наиболее тесную и статистически значимую связь с результативным признаком - у (рентабельность), имеет только факторный признак - х2 (себестоимость за 1 ц., руб.). В дальнейшем для регрессионного анализа будут использоваться признаки у и х2.

Проведя корреляционно - регрессионный анализ можно сделать вывод, что с увеличением себестоимости 1 ц. пшеницы на 1 тыс. руб. рентабельность производства пшеницы уменьшается.

Подводя итоги по данной курсовой работе можно сделать вывод, что ООО «Племенной завод Боргойский» в рассматриваемых периодах 2009 год по 2013 год является рентабельным предприятием, о чем свидетельствует наличие чистой прибыли и положительной динамики изменения рентабельности предприятия.

Данные финансовые результаты характеризуют его как конкурентоспособное (т.е. платежеспособное и кредитоспособное) и экономически эффективное предприятие, а также это говорит о том, что оно может осуществлять расширение воспроизводства предприятия и удовлетворение социальных и материальных потребностей собственников и работников.



Список используемых источников

1. Зинченко А.П.,Статистическое изучений экономической деятельности сельскохозяйственных предприятий по данным бухгалтерского отчета. Журнал «Бухгалтерский учет в сельском хозяйстве» №5, 2010 г. с. 4-9.

2. Зинченко А.П., Журнал «Бухгалтерский учет в сельском хозяйстве» №2, 2011 г. с. 4-8.

3. Чудилин Г. И., Экономико-статистический анализ затрат в зерновомподкомплексе. (Факты, оценки, прогнозы). Журнал «Вопросы статистики» №2, 2011г. с. 70-76.

4. Дубров А. М. Многомерные статистические методы для экономистов и менеджеров: учебник / А.М. Дубров, В.С. Мхиатарян, Л.И. Прошин; - М.: Финансы и статистика, 2003. - 346 с.

5. Елисеева И.И. Общая теория статистики: учебник для вузов / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 656 с.

6. Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для вузов / М.Р. Ефимова и др. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 368 с.

7. Королев Ю.Г., Рабинович РП.М., Шмойлова Р.А. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие. - М.: МЭСИ, 2011.

8. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов. / Под ред. М.Г.Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2010.

9. Мелкумов Я.С. Социально-экономическая статистика: учебно-методическое пособие. - М.: ИМПЭ-ПАБЛИШ, 2012. - 200 с.

10. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник для вузов / О.Э. Башина и др.; под ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. - М.: Финансы и статистика, 2013. - 440 с.

11. Практикум по статистике: Учеб. Пособие для вузов. / Под ред. В.М. Симчеры / ВЗФЭИ. - М.: ЗАО Финстатинформ, 2012.

12. Статистический анализ в экономике. / Под ред. Г.Л.Громыко. - М.: МГУ, 2011.

13. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. - Минск: Новое знание, 2013.

14. Статистика коммерческой деятельности: Учебник. / Под ред. И.К.Белявского, О.Э. Башиной. - М.: Финстатинформ, 2011.

15. Статистика труда: Учебник. / Под ред. М.Г.Назарова. - М.: Финансы и статистика, 2013.

16. Статистика коммерческой деятельности: Учебник. / Под ред. И.К.Белявского, О.Э. Башиной. - М.: Финстатинформ, 2010

17. Салин В.Н. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-экономического профиля: учебник / В.Н. Салин, Э.Ю. Чурилова. - М.: Финансы и статистика, 2012. - 480 с.

18. Социально-экономическая статистика: практикум: учебное пособие / В.Н. Салин и др.; под ред. В.Н. Салина, Е.П. Шпаковской. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 192 с.

19. Статистика: учебное пособие / А.В. Багат и др.; под ред. В.М. Симчеры. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 368 с.

20. Статистика: учебник / И.И. Елисеева и др.; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Высшее образование, 2013. - 566 с.

21. Теория статистики: учебник для вузов / Р.А. Шмойлова и др.; под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 656 с.

22. Зинченко А.П. Статистика: учебник.-М.:КолосС,2011.-568с.

23. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: Статистика, 2012.

Размещено на Allbest.ru