Научный журнал
Вестник Алтайской академии экономики и права
Print ISSN 1818-4057
Online ISSN 2226-3977
Перечень ВАК

DEVELOPMENT OF MODEL-COMPUTER TOOLS FOR A COMPARATIVE ANALYSIS OF INDICATORS OF EFFICIENCY OF USE OF FIXED ASSETS OF THE ENTERPRISE (ON THE EXAMPLE OF THE ENTERPRISE RD)

Magomedova E.S. 1 Ragimkhanova A.R. 1
1 Dagestan State University
This article sets the task of creating a model-computer toolkit for conducting a comparative analysis of the efficiency of using fixed assets of an enterprise. The object of the research is the enterprise of the Republic of Dagestan for the production and sale of alcoholic beverages: JSC «Derbent Brandy Factory». The authors developed a model for automating the creation of tables with source information and the formation on their basis of analytical tables and graphs for various groups of indicators. With the help of the created model, a comparative analysis of the efficiency of use of fixed assets of JSC «Derbent Brandy Company» for 2005–2017 was carried out. Based on the calculated coefficients, the following time series equations were constructed: dependence of the volume of manufactured (released) products and services in comparable form on the cost of buildings; revenue from the sale of goods, works, services from the average annual value of fixed production assets. The enterprise’s summary indicators for 2018–2020 were also predicted. The graph shows the trend of the indicator «Produced (released) products and services in comparable form» for 2018–2020. JSC «Derbent Brandy Factory» in comparison with the change of this indicator since 2015. The indicator values are increasing every year.
fixed assets
efficiency analysis
forecasting
models

Введение

В условиях рыночных отношений на первый план выдвигаются такие вопросы, касающиеся основных средств, как технический уровень, качество, надежность продукции, что целиком зависит от качественного состояния техники и эффективного её использования. Улучшение технических качеств средств труда и оснащенность ими работников обеспечивают основную часть роста эффективности производственного процесса [1].

В связи с этим можно говорить об актуальности данной темы: разработка модельно-компьютерного инструментария для автоматизации задач анализа наличия, движения, состава и эффективности использования основных фондов.

Цель исследования

Целью решения данной задачи является автоматизация процесса анализа показателей эффективности использования основных фондов предприятия с использованием новейших компьютерных технологий. Суть задачи заключается в анализе сводных показателей предприятия РД на основе данных о наличии, движении, составе основных фондов предприятия.

Для реализации поставленной цели обозначены и решены следующие задачи:

– изучить теоретический материал по основным средствам;

– разработать алгоритм расчётов и процедур обработки информации, необходимых для проведения сравнительного анализа эффективности использования основных фондов предприятия и их прогнозирования;

– разработать компьютерную модель для автоматизации создания таблиц с исходной информацией и формирования на их основе аналитических таблиц и графиков по различным группам показателей.

Материалы и методы исследования

Объектом исследования данной работы является промышленное предприятие Республики Дагестан: АО «Дербентский коньячный комбинат».

Исходными документами для решения поставленной нами задачи являются: годовая бухгалтерская отчетность и формы № 11 – Сведения о наличии и движении основных фондов и других нефинансовых активов промышленных предприятий Республики Дагестан [4].

Входными данными проводимого исследования являются экономические показатели деятельности АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

Промежуточными данными являются: объём фактически выполненной работы (продукции) за отработанное время (QВ).

Выходными показателями являются: среднегодовая стоимость основных фондов magomed01.wmf, фондоотдача (Fo), фондоемкость (Fe), фондовооруженность (Fвооруж), фондорентабельность (Fp), коэффициент выбытия (Kвыб), коэффициент обновления (Ko), коэффициент прироста (Kпр), темпы роста к базисному и предыдущему годам (TPijt), удельный вес (UПijt).

Для автоматизации расчетов следует разработать соответствующие математические и компьютерные модели. Математическая модель представляет собой совокупность формул для выполнения прямых расчетов. Ее математическая запись (алгоритм расчета) имеет вид:

magomed02.wmf (1)

где Fн – стоимость основных фондов на начало отчетного периода; Fк – стоимость основных фондов на конец отчетного периода;

magomed03.wmf (2)

где V – объем товарной продукции, выпущенной за год;

magomed04.wmf (3)

magomed05.wmf (4)

где СЧР – среднесписочная численность работников;

magomed06.wmf (5)

magomed07.wmf (6)

magomed08.wmf (7)

где Fнов – стоимость введенных в действие новых ОС;

magomed09.wmf (8)

где Fпр – сумма прироста ОС [7];

magomed10.wmf (9)

где TPijt – это темпы роста j-го показателя в t-м году; Пit – показатель i-го вида в t-м году; Пi2005 – показатель i-го вида в базисном 2005 году (показатели 2005 г. приняты за базис = 100,0 %);

magomed11.wmf (10)

magomed12.wmf (11)

где UПij – удельный вес j-го i-го вида показателя в t-м году; Пit – показатель j-го показателя в t-м году; Пjt – показатель j-го показателя j в t-м году.

Для прогнозирования показателей используем уравнения временных рядов (рядов динамики, т. е. совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени) по пяти основным функциям:

1. yt = ai + bi•t – линейная;

2. yt = ai + bi•t + mi•t2 – параболическая;

3. magomed13.wmf – гиперболическая;

4. magomed14.wmf – степенная;

5. magomed15.wmf – показательная [2].

Существует ряд рекомендаций для выбора аналитической функции:

1. Выравнивание по прямой (линейной) функции эффективно для рядов, уровни которых изменяются примерно в арифметической прогрессии, т. е. когда первые разности уровней (абсолютные приросты) Δt = yt – yt–1 примерно постоянны.

2. Если примерно постоянны вторые разности уровней (ускорения), то такое развитие хорошо описывается параболой 2-го порядка Δt = Δt – Δ t–1. Если постоянны n-е разности уровней, можно использовать параболу n-го порядка yt = ai + bi•t + mi•t2, позволяющую «улавливать» перегибы, смену направлений изменения уровней. Парабола 2-го порядка отражает развитие с ускоренным или замедленным изменением уровней ряда.

3. Если при последовательном расположении t (меняющемся в арифметической прогрессии) значения уровней меняются в геометрической прогрессии, т. е. цепные коэффициенты роста примерно постоянны, то такое развитие можно отразить показательной или экспоненциальной функцией.

4. Если обнаружено замедленное снижение уровней ряда, которые по логике не могут снизиться до нуля, для описания характера тренда выбирают гиперболу и т. д. [8]/

Расчеты прогноза в MS Excel могут быть выполнены с помощью различных функций: ЛИНЕЙН, ЛГРФПРИБЛ, ТЕНДЕНЦИЯ, РОСТ и др.

Но просто построить модели недостаточно, нужно еще оценить качество построенной модели и выбрать наиболее подходящую. Это поможет сделать дополнительная статистическая характеристика, которая включает в себя 10 важных параметров, позволяющих оценить качество применяемой модели.

Результаты исследования и их обсуждение

После изучения типовых конфигураций нами было принято решение работать далее в программе MS Excel с использованием встроенных функций MS Excel.

Нами были сформированы таблицы со сводными показателями производственно-хозяйственной деятельности по вышеупомянутому предприятию РД за 2005–2017 гг. В табл. 1 приведен фрагмент таблицы со сводными показателями деятельности АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

Таблица 1

Сводные показатели деятельности АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

№ п/п

Наименование показателя

2005

2006

2015

2016

2017

1

Произведено (выпущено) продукции и услуг в сопоставимом виде, тыс. руб.

975596

1013936

1109795

1126325

1135574

 

6

Среднегодовая численность работающих, чел.

266

270

289

291

293

7

Чистая прибыль (убыток), тыс. руб.

40254

188266

93622

383145

384382

 

Таблица 2

Структура ОС АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

№ п/п

Года

2005

2006

2015

2016

2017

1

Здания

49751

49751

159 700

195067

207125

6

Другие виды основных средств

3527

3527

65589

28965

31900

7

Основные средства

105717

171891

862944

974932

1067225

 

Приведен фрагмент таблицы (табл. 2) с данными о структуре основных средств АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

По данным табл. 2 нами была построена диаграмма, отражающая процентное соотношение групп основных средств АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2017 г. (рис. 2).

Как видно из рис. 1, в 2017 г. большая доля средств, а именно 50 %, приходится на здания.

На основе исходных данных были рассчитаны показатели эффективности использования основных фондов предприятия РД. Ниже приведен фрагмент табл. 3 с рассчитанными показателями АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

В табл. 4 представлен фрагмент таблицы «Удельный вес ОС АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг., значения которой рассчитаны на основе данных из табл. 2 Структура ОС АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

Как видно из табл. 4 удельный вес основных средств на 2017 г. не сильно изменился относительно 2016 г.

На основе табл. 4 представлена гистограмма (рис. 2), отражающая динамику изменения удельных весов групп основных средств АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

pic_magomed_1.wmf

Рис. 1. Структура ОС АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2017 г.

Таблица 3

Показатели эффективности использования основных средств АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

№ п/п

Расчетные показатели

2005

2006

2015

2016

2017

1

Стоим. ОФ на нач.

50403

105717

570592

813484

528893

2

Стоим. приб. ОФ

56175

68158

19540

69989

69319

12

Коэффициент прироста ОС

1,097

0,626

0,032

0,079

0,121

 

Таблица 4

Удельный вес основных средств АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

№ п/п

Года

2005

2006

2015

2016

2017

1

Здания

47,1

28,9

18,5

20,0

19,4

5

Производственный и хозяйственный инвентарь

2,2

0,8

4,8

6,4

6,4

6

Другие виды основных средств

3,3

2,1

7,6

3,6

3,7

 

pic_magomed_2.wmf

Рис. 2. Динамика изменения удельных весов групп основных средств АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

Далее рассчитаны статистические характеристики, на основе которых построены модели – уравнения временных рядов по пяти функциям: линейная, гиперболическая, степенная, показательная и параболическая.

В табл. 5 представлен фрагмент таблицы «Статистические характеристики уравнений временных рядов», где рассчитана зависимость следующих показателей:

– объем произведенной (выпущенной) продукции и услуг в сопоставимом виде от стоимости зданий;

– выручка от продажи товаров, работ, услуг от среднегодовой стоимости основных производственных фондов.

На основе представленных в табл. 5 коэффициентов построены следующие уравнения временных рядов:

– зависимость объема произведенной (выпущенной) продукции и услуг в сопоставимом виде от стоимости зданий:

1. Y = 985162 + 0,698x;

2. Y = 1127982 – 5663311685/x;

3. Y = 6•x0,063;

4. Y = 5,993;

5. Y = –975075 + x – 0,0000012x2;

Таблица 5

Статистические характеристики уравнений временных рядов по АО «Дербентский коньячный комбинат» за 2005–2017 гг.

Параметры

Обозначение

Линейн

Парабол

Y(X1)

Y′(X′1)

..

Y(X1)

Y′(X′1)

постоянная b

b

985162

1035165

975075

1084488

Коэффициент при независимой переменной m

m

0,698

–0,008

1

–0,436

остаточная

ssresid

21965378701

1,5092E+11

21955304241

1,46935E+11

регрессионная

ssreg

10174063889

43681751,26

10184138349

4028633351

 

– выручка от продажи товаров, работ, услуг от среднегодовой стоимости основных производственных фондов:

1. Y = 1035165 – 0,008x;

2. Y = 1028717 + 673403842/x;

3. Y = 6/x0,011;

4. Y = 6,015;

5. Y = 1084488 – 0,436x + 6x2.

Также построен прогноз сводных показателей деятельности предприятии на 3 года, т. е. 2018–2020 гг. Расчет прогнозных значений проводился с помощью встроенной функции в MS Excel–ТЕНДЕНЦИЯ. Фрагмент таблицы «Прогнозные значения сводных показателей АО «Дербентский коньячный комбинат» на 2018–2020 гг.» приведен ниже.

На основе табл. 6 нами был построен график (рис. 3), который показывает тенденцию изменения показателя «Произведено (выпущено) продуктов и услуг в сопоставимом виде» на 2018–2020 гг. АО «Дербентский коньячный комбинат» и сравнивается изменением этого показателя с 2015 г.

Таблица 6

Прогнозные значения сводных показателей для АО «Дербентский коньячный комбинат» на 2018–2020 гг.

Год

Произведено (выпущено) продукции, услуг (в сопоставимом виде)

Выручка от продажи товаров, работ, услуг

Себестоимость проданных товаров, услуг

Валовая прибыль (тыс. руб.).

Прибыль (убыток) от продаж (тыс. руб.).

Среднегодовая численность работающих, (чел.)

Чистая прибыль (убыток)

Стоим. ОФ на нач.

Стоим. приб. ОФ

Стоим. выб. ОФ

2005

975596

997825

405842

428712

428712

266

40254

50403

56175

861

2018

1144822

925143

540100

410282

410282

295

385618

777127

68648

4578

2019

1154071

912323

543038

399918

399368

297

386855

832525

67978

5551

2020

1163319

899502

545976

389554

388455

299

388092

887923

67307

5695

 

pic_magomed_3.wmf

Рис. 3. График изменения показателя «Произведено (выпущено) продуктов и услуг в сопоставимом виде» на 2018–2020 гг. АО «Дербентский коньячный комбинат»

Вывод

В результате выполненной работы нами разработан модельно-компьютерный инструментарий, который позволяет проводить:

u анализ структуры и динамики основных средств;

u анализ движения основных средств;

u анализ использования оборудования;

u прогнозирование сводных показателей деятельности предприятия на 3 года.

Для расчета зависимости показателей эффективности использования основных фондов от показателей факторов были применены эконометрические модели.

Также сделан вывод о том, что в настоящее время главным направлением перестройки управления ресурсами предприятия, в том числе основными фондами, его радикального усовершенствования и приспособления к современным условиям является широкое использование компьютерной и телекоммуникационной техники.