 |
Methods for analysis of the financial State of the enterprise: advantages and disadvantages
|
|
|
|
METHODS FOR ANALYSIS OF THE FINANCIAL STATE OF THE ENTERPRISE: ADVANTAGES AND DISADVANTAGES
Zykova Anastasia Sergeevna, Kolesnikova Tatyana Gennadievna
Volga State University of Technology
The article discusses the main and most popular domestic methods for analyzing the financial condition of an enterprise, and also identifies the advantages and disadvantages of these methods.
Key words: financial condition, financial stability, methods of analysis, financial statements, economic efficiency.
УДК 338
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ОБЪЕМ ПОТРЕБЛЕНИЯ МЯСА И МЯСОПРОДУКТОВ В ОТРАСЛИ СЕЛЬСКОГО
ХОЗЯЙСТВА РЕСПУБЛИКИ МАРИЙ ЭЛ
Клёнина Влада Владимировна, Мочаева Татьяна Владимировна
ФГБОУ ВО «Поволжский государственный
технологический университет», Россия, Йошкар-Ола
vlada. klenina@mail. ru
Исследование проводилось с целью анализа факторов, влияющих на объем потребления мяса и мясопродуктов в отрасли сельского хозяйства Республики Марий Эл. На основе корреляционно-регрессионного анализа была построена регрессионная модель для оценки факторов спроса на мясо и мясопродуктов. Представлен прогноз потребления мяса и мясо продукции до 2023 года.
Ключевые слова: сельское хозяйства, продовольственная безопасность, потребление мяса и мясопродуктов, корреляционно-регрессионная модель.
Основной целью исследования является обоснование и прогнозирование изменений в структуре потребления мяса и мясопродуктов на основе методов корреляционно-регрессионного анализа.
Для этого были поставлены и решены следующие задачи:
1. выделить факторы, непосредственно влияющие на объем потребления мяса и мясопродуктов;
2. на основе построенной модели построить прогнозы на следующие периоды;
3. сделать соответствующие выводы.
Проблема обеспечения продовольственной безопасности страны является одним из направлений государственной политики, которая требует разработки и реализации долгосрочной стратегии развития сельского хозяйства страны в целом [1].
|
|
|
Продукция животноводства составляет более половины всей продукции сельского хозяйства. Сегодня большая часть населения мира питается мясной продукцией, являющийся незаменимым продуктом питания. Тем самым население получает от отрасли животноводства такие продукты, как молоко, мясо, яйца и другие продукты жизненно необходимые элементы для существования человека. Именно ценность продукции отрасли животноводства определяется наличием в мясных продуктах полноценных белков и незаменимых кислот. Следует отметить, что относительно низкие цены способствуют преимущественному спросу на мясо птицы, что стимулирует, в первую очередь, к росту его производства и объема потребления в регионе.
Перед тем как переходить непосредственно к построению регрессионной модели, необходимо предварительно выбрать те факторы, которые на первый взгляд могут оказывать влияние на объем потребления мяса и мясопродуктов. Отбор факторов для корреляционного анализа является важным моментом в экономическом анализе.
Были отобраны следующие показатели, влияющие на потребление мяса и мясопродуктов населения в Республике Марий Эл:
X1 – индекс производительности труда, %;
X2 – среднедушевые денежные доходы населения в месяц, руб.;
X3 – ВРП на душу населения, руб.;
X4 – среднегодовая численность занятых, чел.;
X5 – объем производства продукции животноводства, млн. руб.;
X6 – численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума, тыс. человек;
X7 – индекс потребительских цен на товары и услуги, %;
Основным источником информации для разработки модели потребления мяса и мясопродуктов послужили данные Маристата [2].
Для анализа зависимости потребления мяса и соответствующих факторов было построено уравнение множественной регрессии, которое имеет следующий вид:
|
|
|
Значение коэффициента регрессии при 
показывает, что при увеличении среднедушевых денежных доходов на 1 руб. потребление мяса и мясопродуктов на одного человека в среднем увеличится на 0, 002 кг в год, при 
– при увеличении численности населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума на 1 тыс. человек потребление мяса и мясопродуктов среднем уменьшится на 0, 224 кг в год.
Множественный коэффициент корреляции составил 0, 98, что больше 0, 8, следовательно, связь между переменных тесная. R-квадрат=0, 97, означает, доля объясненной регрессии в общей составляет 97%. Значимость F=4, 64-08, что меньше, чем допустимый уровень значимости (0, 05), следовательно, уравнение в целом значимо. Что касается проверки статистической значимости и надежности каждого параметра, то оба коэффициента являются статистически значимыми и надежными, поскольку p-значения для каждого коэффициента меньше допустимого уровня значимости, то есть p < 0, 05. Таким образом, построенная регрессионная модель в целом является статистически значимой и надежной.
Для полного отражения динамики объема потребления мяса и мясопродуктов, необходимо спрогнозировать развитие данного показателя до 2023 года (рис. 1).
Построение прогноза является продолжением расчета теоретических уровней временного ряда (с использованием формул аналитического выравнивания или построения трендовых моделей).
В таблице 1 рассчитаны прогнозы на следующие периоды, согласно построенной линейной модели на рис. 1.
|
|
|
