X Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2018

Управление затратами организации является одной из важных составляющих управленческой деятельности организации, направленной на повышение эффективности бизнеса. Исследованию эффективности бизнеса организаций различной отраслевой принадлежности посвящен ряд научных статей [1,2,3,5,8,12,13].

Для исследования эффективности деятельности предприятия нефтегазовой отрасли в качестве объекта исследования был выбран ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург Смоленское ЛПУМГ». Данная компания является важнейшим участником мировых энергетических рынков, обеспечивающим энергетическую безопасность государства.

С целью исследования влияния ряда производственных факторов на результаты бизнеса и совершенствования управления затратами было осуществлено эконометрическое исследование показателей, характеризующих развитие организации [9,15].

Для исследования зависимости влияния различных видов затрат на объем оказанных услуг организации были выбраны следующие показатели: объем выполненных услуг (Y), фонд заработной платы (X1), среднесписочная численность работников (X2), материальные затраты (X3), затраты(итого) (X4). Выбор факторных признаков для построения регрессионных моделей осуществлен с помощью математико-статистического инструментария, используя возможности корреляционно-регрессионного анализа, с этой целью было выполнено построение и анализ матрицы коэффициентов парной корреляции (рис.1).

Рисунок 1 - Матрица коэффициентов парной корреляции

В ходе статистико-математического анализа было выявлено, что X4(итоговые затраты) признается ведущим фактором, так как имеет наибольшее значение коэффициента парной корреляции с результативным показателем Y(объем выполненных услуг), равный 0,84 [4].С экономической точки зрения принятие фактора «прочие затраты» в качестве ведущего вполне обосновано, т.к. данный показатель интегрирует в себе затраты на объем выполненных услуг различного рода. Кроме этого установлено, что факторы X3(материальные затраты) и X4(итоговые затраты) создают явление мультиколлинеарности, что вполне объяснимо с экономической точки зрения, т.к. материальные затраты входят составной частью в показатель «затраты(итого)». Для устранения данного явления было произведено сравнение по модулю коэффициентов парной корреляции между обозначенными признаками: r YX3 = 0,76 и r YX4 = 0,84, в результате чего выявлено, что X4 (итоговые затраты) оказывает наибольшее влияние (0,84>0,76), поэтому фактор X3(материальные затраты) исключен из рассмотрения.

В ходе анализа t-статистики уравнения множественной регрессии было выявлено, что фактор X1(фонд заработной платы) признается статистически незначим, следовательно, он также исключен из рассмотрения. Результаты построения множественной регрессии со статистически значимыми факторами представлены на рис.2.

Рисунок 2 - Итоги регрессионного анализа множественной регрессии

На основании полученных результатов исследования запишем уравнение линейной множественной регрессии:

y=85715,8 - 292,6 x2 + 0,015 x4

Величина коэффициента детерминации, равная = 0,869 достаточно близка к 1, следовательно, качество полученного уравнения регрессии можно признать высоким; значение критерия Фишера F=23,41 превосходит табличное значение, равное 3,63, следовательно, уравнение регрессии можно признать статистически значимым и использовать его для оценки влияния затрат на объем оказываемых услуг [10]. Для оценки статистической значимости факторных признаков используется t-критерий Стьюдента [14]. С помощью функции =СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х(0,05; 7) определено табличное значение t табл = 2,364624252. Произведя сравнение расчетного значения t-статистики, взятое по модулю, с табличным значением этого критерия, можно сделать вывод о статистической значимости факторов среднесписочная численность работников (X2) и затраты(итого) (X4).

Используя уравнение множественной регрессии со статистически значимыми факторами, рассчитаем прогнозное значение объема оказываемых услуг, используя возможности трендового анализа (табл.1) [6].

Таблица 1 - Результаты трендового анализа факторных признаков

Результаты трендового анализа фактора Х2
Вид модели	Уравнение тренда	R^2
Полиномиальная	x2 = -0,3182t2 + 3,8394t + 240,73	R² = 0,6398
Результаты трендового анализа фактора Х4
Полиномиальная	x4 = 3257,8t2 - 2721t + 49675	R² = 0,5563

Графически результаты трендового анализа представлены на рисунках 3 и 4.

Рисунок 3 – Построение полиномиального тренда для X2

Рисунок 4 – Построение полиномиального тренда для X4

На основании полученных данных рассчитаем точечный прогноз факторных признаков:

Определим интервальный прогноз результирующего показателя, для этого рассчитаем ширину доверительного интервала по формуле [7]:

(1)

U (k1) = 3000.

Таким образом, прогнозное значение объёма оказанных услуг организации

Y _прогн1=20530 будет находиться между верхней границей, равной 20530+3000=23530 и нижней границей 20530-3000=17530 (тысяч рублей).

U (k2) = 3486.

Таким образом, прогнозное значение объёма оказанных услуг организации y _прогн2=22783 будет находиться между верхней границей, равной 22783+3486=26269 и нижней границей 22783-3486=19297 (тысяч рублей).

По итогам проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

- выявлено влияние объема затрат на объем оказываемых услуг ООО «Газпром трансгаз Санкт-Петербург Смоленское ЛПУМГ»;

- построено уравнение множественной регрессии, характеризующее зависимость объема оказываемых услуг от итоговых затрат организации. Данное уравнение регрессии признано статистически значимым по критерию Фишера и обладает достаточно высоким качеством;

- осуществлен расчет точечного и интервального прогноза объема оказываемых услуг для двух последующих временных интервалов:

на первом шаге прогнозирования оно будет находиться в интервале от 17530 м³ до 23530 м³.

на втором шаге прогнозирования - в интервале от 19297 м³ до 26269 м³.

Таким образом, для повышения эффективности деятельности организации необходимо провести мероприятия по снижению материальных и прочих затрат организации, уменьшению трудоемкости продукции и росту производительности труда [11].

Список литературы

Алексеева Е.В., Гусарова О.М. Эконометрическое исследование финансовых показателей деятельности организации // Международный студенческий научный вестник. 2016. № 4-4. С. 497-500.

Голичева Н.Д., Гусарова О.М. Теория и практика моделирования финансово-экономических процессов в условиях экономической неопределенности. – Смоленск: Маджента, 2016. – 227 с.

Гусарова О.М. Трендовый анализ приоритетных направлений региональной экономики // Фундаментальные исследования. 2016. № 8-1. С.123-128.

Гусарова О.М. Аналитический аппарат моделирования корреляционно-регрессионных зависимостей // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 8-2. С.219-223.

Гусарова О.М., Кузьменкова В.Д. Моделирование и анализ тенденций развития региональной экономики // Фундаментальные исследования. 2016. № 3-2. С.354-359.

Гусарова О.М. Эконометрический анализ статистической взаимосвязи показателей социально-экономического развития России // Фундаментальные исследования. 2016. № 2-2. С.357-361.

Гусарова О.М. Методы и модели прогнозирования деятельности корпоративных систем // Теоретические и прикладные вопросы образования и науки: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. 2014. С. 48-49.

Ильин С.В., Гусарова О.М. Эконометрическое моделирование в оценке взаимосвязи региональных показателей // Международный студенческий научный вестник. 2015. № 4-1.С.134-136.

Гусарова О.М. Мониторинг ключевых показателей эффективности бизнес-процессов. В книге Актуальные вопросы экономики и управления в условиях модернизации современной России. – Смоленск: Смолгортипография, 2015. – с.84-89.

Гусарова О.М. Информационно-аналитические технологии прогнозирования деятельности организации // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований, 2015. № 12-3. С.492-495.

Гусарова О.М. Моделирование результатов бизнеса в менеджменте организации // Перспективы развития науки и образования сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. 2014. С. 42-43.

Журавлева М.А., Гусарова О.М. Анализ и совершенствование деятельности акционерных обществ (на примере ОАО «Смоленскоблгаз») // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 7-3. С. 10-12.

Гусаров А.И., Гусарова О.М. Управление финансовыми рисками региональных банков (на примере ОАО «Аскольд») // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 7-3. С. 8-10.

Гусарова О.М. Исследование качества краткосрочных моделей прогнозирования финансово-экономических показателей. М., 1999. – 100 с.

Орлова И.В., Половников В.А., Филонова Е.С., Гусарова О.М. и др. Эконометрика. Учебно-методическое пособие. М.: 2010. - 123 с.

Код для цитирования: Скопировать