Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Сенникова А.Е. 1 Хут С.Ю. 2 Примаков М.С. 1

---

1 ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина»

2 Краснодарский кооперативный институт (филиал) АНОО ВО Центросоюза РФ «Российский университет кооперации»

Отрасль строительства на сегодняшний день оказывает существенное влияние на благосостояние населения страны, преимущественно, за счет возведения жилых и нежилых зданий, оснащенных развитой социально-экономической инфраструктурой, комфортными для проживания условиями. В силу постоянных изменений в экономике, каждому хозяйствующему субъекту необходимо постоянно проводить мониторинг, анализировать текущую ситуацию на рынке и прогнозировать на долгосрочную перспективу. Для осуществления данных задач применяются различные методики оценивания, в которые входит регрессионный анализ, способствующий определить степень влияния одного или нескольких факторов на результативный признак, как в динамике, так и по объектам исследования и корреляционный анализ, позволяющий определить тесноту связи между несколькими переменными. В статье используется множественный корреляционно-регрессионный анализ показателей финансовых результатов в прогнозировании деятельности ООО «Бауинвест», г. Краснодар. На основе полученных выводов, сделанных в ходе проведенных расчетов, выявляются ключевые рекомендации, которые способствуют повышению показателей эффективности исследуемой нами организации в последующие периоды.

Статья в формате PDF

1316 KB

регрессионный анализ

эффективность

строительство

экономико-математическое моделирование

выручка

теснота связи

инфляция

тренд

1. Торохова М.С. Влияние интегрированных структур на развитие сельских территорий Краснодарского края // Институциональные тренды обеспечения качества жизни населения сельских территорий: материалы VII международной научно-практической конференции (памяти заслуженного деятеля науки РФ, профессора Багмута А.А.), Краснодар, 16 ноября 2023 года. Краснодар: ФГБУ «Российское энергетическое агентство» Минэнерго России Краснодарский ЦНТИ – филиал ФГБУ «РЭА» Минэнерго России, 2023. С. 592-599.

2. Ворокова Н.Х., Сенникова А.Е. Анализ и использование экономико-математических моделей в управленческой деятельности // Вестник Академии знаний. 2021. № 45(4). С. 85-88. DOI: 10.24412/2304-6139-2021-11336.

3. Ишханян М.В. Эконометрика: учебное пособие. М.: РУТ (МИИТ), 2017. 65 с.

4. Алябьева М.В., Воробей С.В., Белокопытова О.А. Статистический анализ влияния отдельных факторов на рентабельность производства ООО «Группа компаний «Русагро» // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2022. № 1(92). С. 49-57. DOI: 10.21295/2223-5639-2022-1-49-57.

5. Жминько А.Е., Шоль Ю.Н., Сидорчукова И.Г. Особенности сбора и анализа эмпирической информации // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 3-1. С. 61-65. DOI: 10.17513/vaael.3284.

6. Кучеренко С.А., Есикова Д.А., Бондарева Н.Н. Аналитическое обеспечение применения EVA методики оценки эффективности оборотных активов сельскохозяйственных организаций // Естественно-гуманитарные исследования. 2019. № 25(3). С. 86-94.

6. Васильева Н.К., Сидорчукова Е.В., Поляков В.Е. Моделирование маркетинговых решений как фактор эффективного развития организации // Научный журнал КубГАУ. 2023. № 187. С. 164-173.

7. Кацко И.А., Ляховецкий А.М., Перцухов В.И. Инструменты эконометрического моделирования факторов производства АПК // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2021. № 3. С. 11-20.

8. Олейник М.А., Кривошей Д.Н. Аудиторская экспертиза инвестиционного проекта коммерческой организации: сущность, проблемы и порядок проведения // Экономика и управление: проблемы, решения. 2023. № 11 (140). С. 213-220.

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»

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»

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»

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.

Библиографическая ссылка