2. Кореляційно-регресійний аналіз впливу факторів на формування прибутку нафтопереробних підприємств

Дослідження прибутку та його динаміки в галузі нафтопереробки України проводилось у двох основних спрямуваннях: економіко-статистичний аналіз зв’язків результатів ( прибутку) з факторами впливу і моделювання в системі управління прибутками. Порівняльний економіко-статистичний аналіз прибутку основних нафтопереробників України було зроблено з застосуванням відомих статистичних методів з підключенням спеціальних офісних генераторів Excel. Другий напрям формальних досліджень було реалізовано на підставі математичного багатопараметричного моделювання, що включали створення математичної моделі управління прибутками і її машинної реалізації у вигляді автоматизованої системи.

У якості об’єктів порівняльного аналізу нами розглядалися чотири нафтопереробних завода: Херсонський нафтопереробний завод, нафтопереробний завод "Галичина", нафтопереробний завод "Нафтохімік Прикарпаття", "Лукойл-Одеський нафтопереробний завод", де досліджувалися динамічні ряди показників фінансової діяльності у період 1999 – 2004 роки.

Оскільки досліджувані об’єкти є складними та великими економіко-виробничими системами, то логічним є те, що аналіз проводився на основі системних підходів з використанням методів системного аналіза.

Зазначимо, що традиційним предметом дослідження таких систем є управлінські функції з метою пошуків закономірностей процесів, формалізації їх системних властивостей, т.б. виявлення зв’язків та взаємозв’язків елементів систем. Для цього виправдано спираються на основні положення теорії систем, системний аналіз.

Інформаційною базою у нашому випадку були дані фінансових звітів по основним напрямкам господарської діяльності.

Вимоги системності при дослідженні виробничо-економічних об’єктів припускають на попередніх етапах спеціальну організацію даних у вигляді аналізу зв’язків на основі використання статистичних методів обробки інформації.

Оскільки ми будемо мати справу з моделями різних типів, то оцінку адекватності моделей будемо здійснювати за допомогою оцінки адекватності складових. Будь-яке економічне дослідження починається зі специфікації моделі , т.б. з формування виду моделі, спираючись на відповідну систему зв’язків між змінними. Зв’язок змінних x та y описується коефіцієнтом кореляції , який визначається як коваріація між цими змінними віднесена до їх середніх відхилень:

, або

Зауважимо при цьому, що у якості міри тісноти зв’язку між параметрами часто використовують індекс кореляції, який у випадку наявності лінійної залежності має наступний вираз:  та у випадках нелінійного зв’язку: де,

- середнє квадратичне відхилення від кривої;

- середнє квадратичне відхилення функції від свого середнього арифметичного значення.

На практиці дослідження залежностей між випадковими змінними х та у, як правило, обмежені дослідженням залежності між однією з них і умовним математичним сподіванням іншої, т.б. умовне математичне сподівання випадкової змінної у розглядається як функція х;

Цей вираз має назву регресії випадкової змінної y відносно x. Аналогічно  - випадкова величина х, як функція від у, т.б.:. У цьому випадку функція регресії буде характеризувати форму зв’язку. Криву регресії у по х (або навпаки) називають умовне середнє значення випадкової змінної у, яке розглядається як функція певного класу, параметри якої знаходяться методом найменших квадратів (МНК) за значеннями двувимірної випадкової величини (x,y), що спостерігаються т.б.:, . На практиці передумови кореляційного аналізу часто порушуються, коли одна з ознак є величиною не випадковою, або якщо ознаки не мають спільного нормального розподілу, але статистичні залежності присутні. В цьому випадку для вивчення зв’язків між ознаками існує загальний показник зв’язку ознак, який грунтується на показнику змінності. Цей показник називається дисперсією. Звичайно дисперсію ознаки відносно його математичного сподівання називають повною. Наприклад, для ознаки у дисперсія буде мати наступний вигляд: . Дисперсію можна розкласти на дві складові, одна з яких буде характеризувати вплив фактора х на у, друга – вплив інших факторів. Чим меншим є вплив інших факторів, тим тісніше є зв’язок, тим щільніше він наближується до функціонального зв’язку. Якщо ми запишемо:

,

то перша складова вимірює вплив х на у, а друга - вимірює вплив на у інших факторів(дисперсія ознаки у відносно функції регресії).

Тісноту зв’язку вдало оцінювати в одиницях загальної дисперсії , тобто розглядати співвідношення:

.

На початковому етапі ми встановили парні кореляційні залежності, як різновид структурного моделювання. Потреба у причинному поясненні наявності або відсутності кореляційних зв’язків було підгрунтям для використання "методу путєвого аналізу"(С.Райт), в основі якого дослідження всієї структури чинних зв’язків між змінними (побудова графіка зв’язків та ізоморфної до нього рекурсивної системи рівнянь). Оцінка коефіцієнта впливу у цьому випадку розраховується на базі коефіцієнта парної кореляції. Кожний коефіцієнт парної кореляції розглядався нами як міра повного зв’язку двох змінних. Наявність і якість парних зв’язків показників фінансової діяльності встановлювались по кожному підприємству і по кожному показнику фінансової діяльності. Кореляційні відносини між показниками фінансових потоків, які мають вираз у вигляді коефіцієнтів кореляції і залишків надали змоги встановити наявність зв’язку та міру його тісноти. Так, по Херсонському нафтопереробному комплексу з усіх показників, які аналізувалися, найбільш тісні кореляційні відносини зафіксувалися між показниками чистого доходу та сумарними відрахуваннями, собівартістю та іншими операційними доходами (табл 2.11). Характерним є те, що виручка від реалізації продукції практично з усіма показниками, які було проаналізовано або взагалі не має кореляційного зв’язку, або має з ними від’ємну залежність.

Таблиця 2.11 Матриця парних коефіцієнтів кореляції показників фінансової діяльності Херсонського нафтопереробного заводу

Слід відмітити, що кореляційні зв’язки між чистим прибутком і рештою показників, що аналізувалися менш тісні у порівнянні з тіснотою зв’язків між чистим доходом і рештою показників (R=0,6-0,66).

При встановленні кореляційних відносин між фінансовими потоками нафтопереробного комплексу "Галичина" (табл. 2.12 ) найбільш тісна позитивна кореляційна залежність спостерігається з такими фінансовими показниками як: валовий прибуток і виручка та від’ємна залежність між показниками валового прибутку та виручки з собівартістю. Чистий доход позитивно корелює з валовим прибутком (R=0,67) .

Таблиця 2.12 Матриця парних коефіцієнтів кореляції показників фінансової діяльності НПК "Галичина"

Характерним для "Нафтохіміка Прикарпаття" як і для "НПЗ-Галичина" є значна кількість від’ємних кореляційних залежностей . Так із загальної кількості парних коефіцієнтів кореляції у інтервалі  у кількості 25 показників тільки 32% є позитивними (табл. 2.13).

Таблиця.2.13 Матриця парних коефіцієнтів кореляції показників фінансової діяльності ВАТ "Нафтохімік Прикарпаття"

Валовий прибуток позитивно корелює з іншими фінансовими доходами (R=0,99) та фінансовими витратами (R=0,99). Показники інших фінансових доходів та фінансових витрат також пов’язані між собою тісною кореляційною залежністю (R=0,98).

Щодо аналізу фінансових показників нафтопереробного підприємства "Лукойл-Одеський нафтопереробний завод", то на відміну від раніше аналізованих нафтопереробних підприємств, цей об’єкт нашого дослідження має велику кількість парних позитивних кореляційних зв’язків між складовими показниками формування фінансового результату.

Таблиця 2.14 Матриця парних коефіцієнтів кореляції показників фінансової діяльності ВАТ "Лукойл"

Чистий прибуток, наприклад, тісно корелює з усіма параметрами, які аналізувалися (R=0,78 – 0,98). Вся решта показників має високий коефіцієнт кореляції між собою та чистим прибутком. Окрім встановлення тісноти зв’язків нами було проведено експертна оцінка важливості і значень параметрів аналізу методом парних порівнянь(табл 2..15).

Таблиця 2.15 Вагові коефіцієнти експертного оцінювання

Встановлено, що серед аналізуємих параметрів фінансових потоків найбільш важливими для підприємств (впливовими) за оцінками експертів були: чистий дохід від реалізації – Х1, собівартість продукції – Х2, фінансові витрати – Х3, податок на прибуток – Х4. Серед визначених показників найбільший ваговий коефіцієнт припадає на чистий дохід від реалізації продукції. Оцінка за питомою вагою значень коефіцієнтів кореляції показала, що найбільш високий індекс важливості припадає на виручку від реалізації та на чистий прибуток при досить низьких значеннях коваріаційних відносин. Аналіз на підставі попарного порівняння за цими показниками підприємств вказує на переваги Херсонського НПЗ.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11