Введение
Сфера строительства на сегодняшний день является одной из ключевых составляющих экономики любой страны, играя важную роль в формировании инфраструктуры и рабочих мест для населения. В России данный сектор экономики находится в приоритете, так как именно он способен решить такие задачи, как: обеспечение граждан жильем, совершенствование социальной и транспортной инфраструктурой, а также создание условий для ведения бизнеса. В последние годы наблюдается значительный прирост инвестиций в отрасль строительства, что обусловлено следующими факторами:
1) предоставление государственной поддержки в виде субсидий, ипотечных кредитов способствует активному развитию жилищно-коммунального фонда;
2) рост урбанизации и потребностей в современном жилье, что увеличивает спрос на новостройки;
3) в условиях постпандемийного восстановления, особой популярностью обладает приобретение коммерческих помещений, направленных на обустройство собственной деятельности (офисы, торговые центры, склады и т.д.).
Поэтому данная отрасль является наиболее привлекательной, как для государства, так и для инвесторов.
Цель данной работы заключается в определении ключевых мероприятий, позволяющих повысить эффективность и иные показатели исследуемого предприятия, что возможно достичь путем применения корреляционно-регрессионного анализа финансовых результатов.
Практическая значимость заключается в том, что данную методику оценивания влияния внешних и внутренних факторов на деятельность фирмы целесообразно использовать в других отраслях экономики.
Материалы и методы исследования
Для осуществления подробного анализа компаний, осуществляющих деятельность в области строительства жилых и нежилых объектов, осуществления земляных работ и разборки и сноса зданий, целесообразно определить объект исследования – ООО «Бауинвест». Организация зарекомендовала себя на рынке, как надежный застройщик, предлагающая широкий спектр услуг в области строительства, соблюдающий нормы на различных уровнях законодательства, имея соответствующие лицензии и сертификаты.
Основные направления деятельности фирмы заключаются в проектировании, строительстве и продаже жилой и коммерческой недвижимости. Компания имеет такие особенности, как применение технологий и инноваций в деятельности для обеспечения высокой надежности и комфорта помещений и снижения негативного воздействия на окружающую среду, что приводит к улучшению условий жизни граждан. А высокий уровень доверия позволяет данной компании построить собственную клиентскую базу.
Кроме того, ООО «Баунвест» является активным участником социальных программ и проектов, специализирующихся на развитии регионов.
В статье применяется следующий метод экономико-математического моделирования – корреляционно-регрессионный анализ множества факторов, который способен определить тесноту и степень влияния нескольких независимых переменных (х1, х2 …, хn) на результативный признак (y).
Для расчета необходимо воспользоваться пакетом анализа данных MS Excel «Корреляция» и «Регрессия». За результативный признак отвечает показатель прибыль от продаж предприятия. Факторами, оказывающими влияние на прибыль от продаж следующие: выручка (х1), себестоимость от продаж (х2), краткосрочные кредиты и займы (х3), дебиторская задолженность (х4), инфляция (х5), курс доллара (х6), денежные доходы населения Краснодарского края в месяц (х7), инвестиции в основной капитал (х8) [2].
Регрессионный анализ предполагает выбрать те факторы, которые будут иметь сильную или среднюю тесноту связи для устранения мультиколлинеарности по шкале Чеддока, которая сформирована таким образом:
− до 0,1 – связь отсутствует;
− 0,1-0,3 – слабая связь;
− 0,3-0,5 – умеренная связь;
− 0,5-0,7 – заметная связь;
− 0,7-0,9 – высокая связь
− 0,9-1 – весьма высокая связь.
При прогнозировании финансовых результата (прибыль от продаж) используется линия тренда на два года с выявлением линейного уравнения и величины достоверности аппроксимации.
Результаты исследования и их обсуждение
Определим текущее состояние прибыли от продаж ООО «Бауинвест» в течение десяти лет, а также в перспективе на два года (рисунок).
Так согласно линейному прогнозу, показатель прибыли от продаж планируется расти к 2026 году. Коэффициент детерминации составил 5,6%. Наибольшее значение данного финансового результата наблюдается в 2018 г. (433 млн руб.), наименьшее значение находится в 2016 г. (53 млн руб.).
За последние годы зафиксировано снижение прибыли от продаж с 2021-2023 гг. на 62%. Резкое снижение данного показателя в 2019 г. связан с тяжелой политико-экономической обстановкой в России, связанной с распространением корона вируса, а снижение прибыли в 2022-2023 гг. сопряжено с уходом иностранных активов с российской фондовой биржи, где располагалось большинство акций крупнейших строительных компаний [3].
В связи с резким снижением доходов исследуемой организации, особую актуальность приобретает анализ внешних и внутренних факторов, которые способны оказать воздействие на прибыль от продаж, который возможно осуществить путем корреляционно-регрессионного анализа множества переменных с целью определения дальнейших направлений мероприятий для повышения эффективности деятельности ООО «Бауинвест».
Для определения тесноты связи результативного признака с независимыми переменными воспользуемся пакетом анализа MS Excel «Корреляция» и составим матрицу зависимости факторов (таблица 1).
Так, данные, продемонстрированные ниже, свидетельствует о том, что у прибыли от продаж имеется высокая связь с выручкой (ryx1=0,735) и себестоимостью (ryx2=0,619). Средняя связь присутствует у дебиторской задолженности (ryx4=0,440), а у краткосрочных кредитов и займов и инфляции согласно данным ЦБ РФ – средняя обратная связь (ryx3=-0,386; ryx5=-0,304) соответственно.
Кроме того, корреляционный анализ показал наличие слабой связи у курса доллара (ryx6=0,169) и инвестиций в основной капитал предприятия (ryx8=0,158). Отсутствует связь между прибылью от продаж и денежными доходами населения Краснодарского края в руб. в месяц.
Динамика линейного тренда прибыли от продаж ООО «Бауинвест»
Таблица 1
Корреляционная матрица влияния факторных признаков на прибыль от продаж ООО «Бауинвест»
Прибыль от продаж, тыс. руб. (Y) |
Выручка, тыс. руб. (X1) |
Себестоимость от продаж, тыс. руб. (X2) |
Краткосрочные кредиты и займы, тыс. руб. (X3) |
Дебиторская задолженность, тыс. руб. (X4) |
Инфляция, % (X5) |
Курс доллара, руб. (X6) |
Денежные доходы населения, руб./месяц (X7) |
Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. (X8) |
|
Прибыль от продаж, тыс. руб. (Y) |
1,000 |
||||||||
Выручка, тыс. руб. (X1) |
0,735 |
1,000 |
|||||||
Себестоимость от продаж, тыс. руб. (X2) |
0,619 |
0,986 |
1,000 |
||||||
Краткосрочные кредиты и займы, тыс. руб. (X3) |
-0,386 |
-0,301 |
-0,262 |
1,000 |
|||||
Дебиторская задолженность, тыс. руб. (X4) |
0,440 |
0,071 |
-0,062 |
-0,095 |
1,000 |
||||
Инфляция, % (X5) |
-0,304 |
-0,035 |
0,048 |
-0,092 |
-0,603 |
1,000 |
|||
Курс доллара, руб. (X6) |
0,169 |
0,189 |
0,191 |
0,301 |
-0,146 |
0,348 |
1,000 |
||
Денежные доходы населения, руб./месяц (X7) |
0,011 |
-0,093 |
-0,097 |
0,344 |
-0,106 |
0,111 |
0,883 |
1,000 |
|
Инвестиции в основной капитал, тыс. руб. (X8) |
0,158 |
0,300 |
0,332 |
-0,141 |
-0,337 |
0,272 |
0,693 |
0,683 |
1,000 |
Исходя из выводов, сделанных выше, целесообразно выявить основные факторы, которые будут использоваться в регрессионном анализе с целью предотвращения их линейной зависимости: выручка (х1), себестоимость от продаж (х2), краткосрочные заемные средства (х3) и дебиторская задолженность (х4) [5].
С помощью пакета анализа данных MS Excel «Регрессия» рассмотрим регрессионную статистику прибыли от продаж и выбранных нами признаков (таблица 2).
Таблица 2
Регрессионная статистика влияния четырех факторов на прибыль от продаж ООО «Бауинвест»
Регрессионная статистика |
Показатель |
Множественный R |
0,999 |
R-квадрат |
0,998 |
Нормированный R-квадрат |
0,997 |
Стандартная ошибка |
6408,57 |
Наблюдения |
10 |
При анализе в качестве наблюдений были выбраны года – с 2014 г. по 2023 г. Для нахождения тесноты связи между показателями используется множественный коэффициент корреляции (R). Для данной регрессии он составил 0,999, что свидетельствует о практически функциональной связи между прибылью от продаж и четырьмя факторами, так как значение близко к единице.
Коэффициент детерминации (R2), показывающий долю разброса зависимой переменной, равняется 0,998 п., что говорит о том, что стандартное отклонение равно среднему значению, исследуемых нами признаков. Так 99,8% вариации прибыли от продаж обусловлено всеми факторами, которые были включены в модель. Остальные 0,2% приходятся на неучтенные в модели факторы.
Скорректированный коэффициент множественной детерминации учитывает степень свободы общей и остаточной дисперсии при определении тесноты связи [6]. Он равен 0,997 п., что незначительно отличается от простого коэффициента детерминации, а значит, что уравнение регрессии объясняет динамику прибыли от продаж ООО «Бауинвест».
На основании полученных выводов, можно принять решение о высоко качественности представленной нами модели.
Для выявления статистической значимости коэффициента детерминации воспользуемся дисперсионным анализом (таблица 3).
Статистическую значимость коэффициента детерминации определяет F-критерий Фишера. Сравнивая фактическое значение с табличным, которое равно – 5,19 п., можно сказать, что нулевая гипотеза отклоняется, следовательно, уравнение регрессии является надежным [8].
Сформированные при помощи регрессионного анализа коэффициенты бета необходимы для построения уравнения множественной регрессии, где на прибыль от продаж, оказывают влияние факторы в различной степени:
Ŷ = 27213,012 + 1,015Х1 – 1,012Х2 + 0,002Х3 – 0,038Х4 .
Таблица 3
Дисперсионный анализ между прибылью от продаж и включенными в модель факторами ООО «Бауинвест»
df |
SS |
MS |
F |
Значимость F |
||||
Регрессия |
4 |
1,31E+11 |
3,28E+10 |
799,2285 |
3,37E-07 |
|||
Остаток |
5 |
2,05E+08 |
41069768 |
|||||
Итого |
9 |
1,32E+11 |
||||||
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-ста- тистика |
P-Зна- чение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% |
|
Y-пересечение |
27213,012 |
7236,560 |
3,760 |
0,013 |
8610,843 |
45815,181 |
8610,843 |
45815,181 |
Выручка, тыс. руб. (Х1) |
1,015 |
0,030 |
33,639 |
0,000 |
0,937 |
1,092 |
0,937 |
1,092 |
Себестоимость от продаж, тыс. руб. (Х2) |
-1,012 |
0,033 |
-30,272 |
0,000 |
-1,098 |
-0,926 |
-1,098 |
-0,926 |
Дебиторская задолженность, тыс. руб. (Х4) |
-0,038 |
0,003 |
-11,872 |
0,000 |
-0,047 |
-0,030 |
-0,047 |
-0,030 |
Краткосрочные кредиты и займы, тыс. руб. (Х3) |
0,002 |
0,006 |
0,270 |
0,798 |
-0,013 |
0,016 |
-0,013 |
0,016 |
Рассматривая данное уравнение, целесообразно сформулировать вывод о том, что при увеличении выручки на 1 тыс. руб., прибыль от продаж вырастет на 1,02 тыс. руб. при исключении других факторов. При росте краткосрочных кредитов и займов на 1 тыс. руб., прибыль от продаж также возрастет на 2 руб. Однако падение себестоимости на 1 тыс. руб. приведет к сокращению прибыли от продаж на 1,01 тыс. руб., а уменьшение дебиторской задолженности – к снижению на 38 руб.
Заключение
Таким образом, прибыль от продаж ООО «Бауинвест» в большей степени будет увеличиваться за счет роста объема продаж и сокращения производственных затрат. Вследствие чего, организации необходимо фокусироваться на стратегии минимизации издержек и дифференциации продукции, для этого необходимо ориентироваться на конкретных потребителей, которые в будущем способствуют повысить производительность и конкурентоспособность компании.
На основе проведенного выше исследования, следует обозначить главные направления в развитии деятельности ООО «Бауинвест» с учетом корреляционно-регрессионного анализа внутренних и внешних факторов среды и долгосрочного планирования:
‒ автоматизация и цифровизация этапов проектно-изыскательных работ во время строительства объектов (3D-моделирование, модульное строительство, ГИС-программы и т.д.);
‒ повышение качества и надежности строительных материалов;
‒ создание проектов, ориентированных на текущие рыночные тенденции (строительство энергоэффективных зданий, умные дома, использование экологически чистого сырья);
‒ усиление бренда организации через PR-кампании, участие в специализированных конференциях и выставках;
‒ наделение полным перечнем инфраструктуры жителей новостроек (парки, дороги, освещение, детские сады, школы);
‒ разработка программ лояльности для существующих и новых клиентов;
‒ реализация государственных и муниципальных проектов, предоставление льгот и скидок, ипотек для многодетных и малообеспеченных семей, военных;
‒ эффективное управление дебиторской и кредиторской задолженностью с целью повышения финансовой устойчивости фирмы;
‒ поиск дополнительных источников финансирования, а именно инвестиций для реализации проектов и программ;
‒ повышение уровня классификации и мотивации сотрудников ООО «Бауинвест»;
‒ внедрение и контроль над сбытовой политикой предприятия, направленное на предложение постпродажного обслуживания;
‒ оптимизированное управление ресурсной базой, заключение партнерских соглашений с потенциальными стейкхолдерами, выбор надежных поставщиков и посредников;
‒ осуществление программ по снижению негативного воздействия на окружающую среду и снижение потребления энергии.
Таким образом, выбранные меры в условиях экономической нестабильности и неопределенности позволят оптимизировать процессы деятельности ООО «Бауинвест» и повысить прибыль от продаж, за счет ведения учета будущих поступлений и расходов с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Политика данной организации должна быть ориентирована, прежде всего, на рост благосостояния населения России, что возможно достичь путем развития социально-экономической и инженерной инфраструктуры.