Кравченко Л.И. Анализ хозяйственной деятельности в торговле
Подождите немного. Документ загружается.
Анализ рентабельности продаж также должен проводиться по отдельным
товарам и товарным группам с использованием данных потоварного учета
валового дохода и издержек обращения.
Это позволяет определить высокорентабельные, низкорентабельные и
убыточные товары и принять меры к расширению закупки и реализации товаров
с высокой рентабельностью. В условиях формирования и становления
рыночной экономики рекомендуют определять и изучать рентабельность
каждой партии закупаемых товаров. При изучении целесообразности и
эффективности закупки и реализации отдельных партий товаров необходимо
учитывать их оборачиваемость. Покажем это на следующем примере (табл. 4.33).
Уровень рентабельности продажи товара А в два раза выше, чем товара В.
Однако оборачиваемость товара А в пять раз медленнее, чем товара В.
Следовательно, торговому предприятию выгоднее закупать и продавать товар В,
по которому среднедневная рентабельность продаж в 2,5 раза выше (0,40:0,16),
чем по товару А.
4.5. Особенности анализа финансовых результатов
деятельности оптового предприятия
Анализ финансовых результатов хозяйственной деятельности оптового
предприятия обычно начинают с изучения валового дохода от реализации
товаров. Основным видом валового дохода в оптовой торговле являются
реализованные оптовые надбавки. Оптовые предприятия обычно устанавливают
надбавки по согласованию с покупателями. Методика анализа валового дохода
в оптовой торговле примерно такая же, как и в розничной (см. § 4.2). В
частности, изучают общую сумму реализованных оптовых надбавок и валовой
доход, остающийся в распоряжении оптового предприятия. Если оптовое
предприятие осуществляет также розничную реализацию товаров, то валовой
доход, как и прибыль, изучают по общей его сумме и в разрезе видов хозяйст-
венной деятельности. Главная задача анализа — выявление, изучение и
мобилизация резервов роста реализованных оптовых и торговых надбавок.
Основной путь увеличения валового дохода — сокращение звенности
товародвижения. Тогда оптовое предприятие сможет получить максимальную
надбавку.
Методика анализа прибыли и рентабельности на оптовых предприятиях
примерно такая же, как и на розничных. Здесь определяют и изучают прибыль от
реализации товаров, общую (балансовую) и чистую прибыль. Значительный
удельный вес в балансовой прибыли оптовых предприятий занимают суммы
штрафов, полученных за нарушения договоров поставки товаров. Бывают
случаи, когда оптовое предприятие выполняет план прибыли за счет штрафов,
полученных за нарушение договоров поставки товаров. В таких случаях считать
эффективной, рентабельной его работу нельзя. Анализ конечных финансовых
результатов (прибыли или убытков) оптового предприятия проводят в увязке
с изучением издержек обращения и валового дохода и оформляют
соответствующими таблицами (см. § 4.3—4.4). Заканчивается анализ обобщением и
реализацией выявленных возможностей и прогнозных резервов роста доходов и
прибыли, повышения рентабельности деятельности оптового предприятия.
4.6. Сравнительный анализ финансовых результатов в
торговле
Сравнительный анализ проводят по данным сводной отчетности, отчетов
подведомственных предприятий и других хозрасчетных подразделений,
текущего учета. На основе этой информации изучают выполнение планов и
динамику валового дохода, прибыли и рентабельности отдельных предприятий
и их структурных подразделений (см. табл. 4.10—4.13 и 4.23—4.25).
Торговые предприятия нередко представляют собой объединения
(ассоциации), в состав которых входят несколько магазинов с различными
уровнями рентабельности. В связи с этим анализ финансовых результатов
должен проводиться по торговому предприятию в целом и по каждому его
хозрасчетному подразделению. Если планирование и учет валового дохода,
издержек обращения и прибыли не ведут в разрезе структурных подразделений, то
необходимо определить и изучить финансовые результаты по каждому из них,
проводя выборки и специальные расчеты. Такой анализ поможет выявить
низкорентабельные и убыточные подразделения и разработать меры по
предупреждению убыточности, росту доходов и прибыли, повышению
рентабельности.
Путем составления специальных группировочных таблиц можно
проанализировать зависимость финансовых результатов торговых предприятий
от степени выполнения плана товарооборота, изменения его объема, состава и
структуры, производительности труда и других факторов. Так, для изучения
зависимости прибыли от реализации товаров от степени выполнения плана
розничного товарооборота составляют табл. 4.34.
Приведенные данные таблицы свидетельствуют, что нет явной
функциональной зависимости между ростом суммы прибыли от реализации
товаров и объемом розничного товарооборота, так как на прибыль оказывают
также влияние изменение уровней валового дохода, издержек обращения,
инфляционные и другие факторы. Более четко прослеживается функциональная
зависимость между развитием товарооборота и суммой валового дохода
торгового предприятия, что можно изучить по данным табл. 4.35. Для
углубленной оценки финансовых результатов хозяйственной деятельности
торгового предприятия (организации) необходимо по данным хозрасчетных
подразделений провести множественный корреляционно-регрессионный
анализ зависимости прибыли от реализации товаров от основных факторов.
При проведении множественного корреляционно-регрессионного анализа
количество наблюдений должно в 5—6 раз превышать число изучаемых
факторов. Причем данные обязательно должны быть сопоставимыми.
Если анализ проводится по одному торговому предприятию, то
необходимо брать данные по изучаемому предприятию по кварталам за
пять-шесть лет или по месяцам за последние два-три года. Если же анализ
проводится по данным фирмы (хозяйственной организации), то информацию
обычно берут за последний год в разрезе входящих в нее подразделений
(магазинов, столовых, их филиалов и др.). На первом этапе корреляционно-
регрессионного анализа необходимо включить в корреляционную модель
большое количество факторов, так как в дальнейшем некоторые из них в связи
с незначительной значимостью могут быть исключены. Однако не следует
использовать в корреляционно-регрессионной модели слишком много
факторов. Множественный корреляционный анализ обычно проводится на
ЭВМ по типовой программе.
При проведении множественного корреляционно-регрессионного анализа
изучают влияние следующих факторов:
• на валовой доход: 1) фактического объема товарооборота; 2) темпа роста
товарооборота в динамике; 3) удельного веса основной товарной группы в
товарообороте (удельного веса продукции собственного производства в
товарообороте); 4) выработки на одного работника; 5) товарооборачиваемости в
днях; 6) фондоотдачи и др.;
• на издержки обращения: 1) фактического объема товарооборота; 2)
удельного веса основной товарной группы в товарообороте (удельного веса
продукции собственного производства в товарообороте); 3) выработки на одного
работника; 4) затратоотдачи; 5) товарооборачиваемости в днях и др.;
• на прибыль: 1) фактического объема товарооборота; 2) темпа роста
товарооборота в динамике; 3) удельного веса основной товарной группы в
товарообороте (удельного веса продукции собственного производства в
товарообороте); 4) выработки на одного работника; 5) фондоотдачи, 6)
товарооборачиваемости в днях; 7) уровня издержек обращения или уровня
валового дохода (один из факторов) и др.;
• на рентабельность продаж: 1) фактического объема товарооборота; 2)
удельного веса основной товарной группы в товарообороте (удельного веса
продукции собственного производства в товарообороте); 3) выработки на
одного работника; 292 4) фондоотдачи; 5) затратоотдачи; 6)
товарооборочиваемости в днях и др.
Оценка надежности включенных в корреляционно-регрессионную модель
факторов определяется при помощи критерия Стьюдента, который показывает, во
сколько раз коэффициент множественной корреляции больше его средней
арифметической ошибки. Для оценки надежности факторов, включенных в
корреляционную модель, необходимо фактическое значение коэффициента
Стьюдента сравнить с теоретическим, рассчитанным по специальной таблице.
Если фактическое значение коэффициента Стьюдента превышает расчетное
(теоретическое), это значит, что данные, включенные в корреляционно-регресси-
онную модель, надежные. Коэффициент Стьюдента должен быть более 2,70 при
доверительной вероятности 0,99 и числе наблюдений 30 (корреляционный
анализ проведен по 30 хозрасчетным магазинам торговой фирмы).
При проведении множественного корреляционно-регрессионного анализа
решаются две задачи:
• изучают тесноту связи между анализируемыми показателями;
• количественно измеряют действие каждого фактора на результатный
показатель, т.е. исследуют характер связи.
При изучении тесноты связи определяют парные и частные коэффициенты
корреляции, коэффициенты множественной детерминации (R
2
), множественной
корреляции (R) и др. Коэффициенты парной корреляции позволяют оценить
степень тесноты связи между каждым фактором (аргументом) и результатным по-
казателем (функцией), а также между факторами с учетом влияния на их размер
других (неучтенных) факторов. Частные коэффициенты корреляции выражают
чистое влияние каждого фактора на результатный показатель. О надежности
результатов корреляционно-регрессионного анализа и тесноте связи между
исследуемыми показателями можно судить по величине множественных
коэффициентов детерминации и корреляции. Множественный коэффициент
детерминации (R
2
) показывает долю влияния учтенных факторов (включенных в
корреляционную модель) на результатный показатель. Множественный
коэффициент корреляции (R) дает обобщенную оценку тесноты связи между всеми
изучаемыми факторами и результатным показателем. В случаях, когда коэф-
фициент корреляции колеблется в пределах 0,1—0,3, связь между показателями
считается слабой; 0,3—0,5 — умеренной; 0,5—0,7 —
заметной; 0,7—0,9 — высокой и 0,9—0,99 — весьма высокой. При
коэффициенте корреляции, равном 1, между анализируемыми показателями
существует функциональная зависимость.
Основная задача корреляционно-регрессионного анализа — построение
регрессионной модели. Она позволяет количественно измерить влияние
каждого фактора на результатный показатель, подсказать значение функции, что
в конечном итоге способствует оптимальному управлению экономическим и
социальным развитием предприятия. При линейной форме связи между по-
казателями хозяйственной деятельности уравнение многофакторной
регрессионной модели имеет следующий вид:
У
х
=А + В
1
Х
1
+В
2
Х
2+
...+ В
п
Х
п
,
где У
х
— значение результатного показателя; А — свободный член уравнения; В
1
В
2
,... В
n
— коэффициенты регрессии уравнения множественной регрессионной модели;
Х
1
, Х
2
, ... X
n
— числовые значения показателей — факторов уравнения множественной
регрессионной модели.
Коэффициент В показывает, насколько изменится У
х
при изменении
значения X на 1. При криволинейной форме зависимости теснота связи между
изучаемыми показателями измеряется корреляционным отношением. Для оценки
значимости влияния каждого фактора на результатный показатель
последовательно вводят в корреляционно-регрессионную модель каждый из
изучаемых факторов. Рассчитанные значения коэффициентов множественной
детерминации каждого уравнения («шага») сравнивают с аналогичными
коэффициентами предыдущих уравнений, и в результате определяют значимость
влияния каждого фактора на результатный показатель.
Для оценки отклонений фактических значений изучаемых результатных
показателей от расчетных исчисляют средний коэффициент аппроксимации.
Он показывает степень отклонения полученных по корреляционно-
регрессионной модели данных от фактических значений результатных
показателей. Одновременно определяют наличие или отсутствие в
вариационных рядах автокорреляции.
Используя приемы множественной корреляции и регрессии, изучим влияние
на сумму прибыли от реализации товаров 30 рентабельных магазинов торговой
фирмы следующих факторов: объема розничного товарооборота в млн р. (Х
1
),
среднегодовой выработки на одного торгового работника в млн р. (Х
2
), фондо-
отдачи в рублях (Х
3
), выработки на 1 м
2
торговой площади в млн р. (Х
4
),
товарооборачиваемости в днях (Х
5
). По нашим расчетам, критерий надежности
всех факторов, включенных в корреляционно-регрессионную модель анализа
прибыли торговой организации, значительно превышает минимальную границу
их значимости. Теоретическое значение коэффициента Стьюдента по расчетной
таблице равно 2,70 (при доверительной вероятности 0,99 и числе наблюдений —
30). Фактическое его минимальное значение по данным торговой фирмы равно
2,945, что превышает теоретическое значение коэффицента Стьюдента.
Установлено отсутствие в вариационных рядах автокорреляции. Коэффициент
Дарбина — Уотсона составил 2,396. Значение среднего коэффициента
аппроксимации равно 0,038, т.е. отклонение фактических данных от расчетных
составило 3,8 %. Следовательно, расчетные значения прибыли по полученной
регрессионной модели за анализируемый период при средних значениях
факторов отклонялись от фактических данных в ту или иную сторону в до-
пустимых размерах. Множественный коэффициент детерминации (R
2
) составил
0,674, т.е. на прибыль повлияло 67,4 % от всех факторов. Множественный
коэффициент корреляции (R) равен 0,821, что показывает на высокую степень
связи между изучаемыми факторами и результатным показателем.
Уравнение многофакторной регрессионной модели имеет следующий вид:
У
i
= -1267 + 86X
1
+ 189Х
2
+ 364Х
3
+ 293Х
4
- 427Х
5
.
Таким образом, если объем розничного товарооборота (первый фактор)
возрастал на 1 млн р., то прибыль увеличивалась на 86 тыс. р. При увеличении
выработки на одного торгового работника (второй фактор) на 1 млн р.
прибыль возрастала на 189 тыс. р. Рост фондоотдачи на 1 р. (третий фактор)
способствовал увеличению прибыли на 364 тыс. р. Увеличение выработки на 1 м
2
торговой площади (четвертый фактор) на 1 млн р. обеспечило рост прибыли от
реализации товаров на 293 тыс. р. Замедление товарооборачиваемости на один
день привело к уменьшению прибыли на 427 тыс. р.
Если при проведении множественного корреляционного анализа в
уравнении многофакторной регрессионной модели поотдельным изучаемым
показателям отсутствует экономическая логика, их следует опустить и заменить
на другие факторы. Предположим, в уравнении многофакторной
регрессионной модели влияние на прибыль фактора изменения фондоотдачи
отражено с отрицательным знаком, чего не должно быть при нормальных
условиях хозяйствования. По-видимому, на предприятии имеется значительное
количество технически устаревших машин, оборудования, других основных
средств, неэффективно используются основные производственные фонды.
Соответственно этот фактор не следует включать в уравнение многофакторной
регрессионной модели.
Сравнение рассчитанных на основе регрессионного анализа значений
результатного показателя с фактическими позволяет провести более
углубленный факторный анализ хозяйственной деятельности торгового
предприятия, выявить резервы повышения эффективности хозяйствования.
Результаты корреляционно-регрессионного анализа могут быть использованы
как в повседневной экономической работе, так и при разработке прогнозов и
планов тактического и стратегического характера.
При сравнительном анализе особое внимание уделяется определению
возможностей роста прибыли за счет изучения и использования опыта работы
лучшего однотипного торгового предприятия. При этом составляют табл. 4.36.
Лучших результатов по уровню рентабельности продаж достигло открытое
акционерное общество «Торговый дом». Если ГУМ изучит опыт работы фирмы
«Торговый дом» и достигнет ее уровня рентабельности продаж, то за счет этого
прибыль от реализации товаров возрастет на 169 млн р. По ЦУМу резервы роста
прибыли за счет указанного фактора составляют 233 млн р.