Составляющая внутренних бизнес-процессов ООО «НТХ»

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Таблица 3.14 — Показатели значимости причинно-следственной связи отсроченного стратегического показателя пророста объёма перевалки с опережающими стратегическими показателями: приростом объёма рынка и прироста доли рынка ООО «НТХ». Статистика множественного регрессионного анализа представлена в (таблице 3.26). При этом R-квадрат из парного регрессионного анализа мы сравниваем с нормированным… Читать ещё >

Составляющая внутренних бизнес-процессов ООО «НТХ» (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Первой целью составляющей внутренних бизнес-процессов является обеспечение мощностей для быстрого роста. Отсроченным показателем достижения данной цели является фондоотдача, которая рассчитывается по (формуле 2.5).

Фо = Vтп / ОФr (2.5).

где: Фо — фондоотдача,.

Vтп — объём перевалки грузов, тонн,.

ОФr — стоимость основных фондов, долларов США [43].

Фондоотдача показывает, сколько продукции (в стоимостном выражении) произведено в данном периоде на 1 руб. стоимости основных фондов. Чем больше основные фонды соответствуют требованиям рынка, чем эффективнее используются они используются, тем выше показатель фондоотдачи. Результаты расчёта фондоотдачи представлены в (таблице 2.18).

Таблица 2.18 — Фондоотдача ООО «НТХ».


Показатель / год.
Основные средства, тыс. долларов.
Численность персонала, чел.
Фондоотдача, тыс. тонн в год / 1 долл основных средств.	0,24.	0,12.	0,10.	0,14.	0,15.

Рассмотрим данные управленческого учёта ООО «НТХ» о стоимости основных фондов, их приобретении, воде в эксплуатацию и выбытии. Основные фонды неоднородны. Их можно классифицировать по видам: земельные участки, здания, сооружения, оборудование, транспортные средства, офисная техника.

Транспортные средства, в свою очередь делятся на морские суда, автомобили и так далее. Также отдельно следует выделить незавершённое строительство. Структура основных фондов ООО «НТХ» представлена в (таблице 2.19).

Таблица 2.19 — Структура основных фондов ООО «НТХ», тыс. долларов США.


Год /. Виды. основных. фондов.	Земе; льные уча; стки.	Зда; ния и сору; жжения.	Обору; дова; ние.	Мор; ские суда.	Авто; мо; били.	Офис; ное и. др. обору; дова; ние.	Неза; вер; шённое стро; итель; ство.

Первоначальная стоимость на 01.01.2006.
Приобретения.					2 004.
Выбытия.	— 185.	— 1465.		— 303.	— 304.
Первоначальная стоимость на 31.12.2006.
Накопленная амортизация.	— 4 033.	— 16 359.	— 4175.	— 454.	— 2 076.
Балансовая стоимость на 21.12.2006.	8 411.
2007 год.
Первоначальная стоимость на 01.01.2007.
Приобретения.
Выбытия.		— 1929.	— 2343.	— 1079.	— 418.	— 1196.
Первоначальная стоимость на 31.12.2007.
Накопленная амортизация за год.	— 10 937.	— 37 444.	— 9123.	— 2363.	— 6497.
Балансовая стоимость на 31.12.2007.
2008 год.
Первоначальная стоимость на 01.01.2008.
Приобретения.
Перемещения из незавершённого строительст.							— 38 210.
Выбытия.		— 10 189.	— 1362.	— 3282.	— 771.	— 542.	— 26 020.
Первоначальная стоимость на 31.12.2008.
Накопленная амортизация за год.		— 23 976.	— 61 812.	— 14 119.	— 5244.	— 12 090.
Балансовая стоимость на 31.12.2008.
2009 год.
Первоначальная стоимость на 01.01.2009.
Приобретения.
Перемещения из незавершённого строительст.							— 152 296.
Выбытия.		— 6975.	— 3620.	— 855.	— 277.	— 461.	— 2501.
Первоначальная стоимость на 31.12.2009.
Накопленная амортизация за год.		— 41 968.	— 98 522.	— 21 882.	— 7306.	— 26 641.
Балансовая стоимость на 31.12.2009.
2010 год.
Первоначальная стоимость на 01.01.2010.
Приобретения.
Перемещения из незавершённого строительст.							— 23 860.
Выбытия.		— 434.	— 2195.	— 2269.	— 1087.	— 796.	— 1969.
Первоначальная стоимость на 31.12.2010.
Накопленная амортизация за год.		— 61 820.	— 122 965.	— 23 810.	— 8761.	— 33 743.	— 8870.
Остаточная стоимость на 31.12.2010.

Цель повышения эффективности эксплуатации оборудования можно измерить опережающим показателем коэффициент обновления основных фондов. Потому что новые основные фонды имеют большую производительность, требуют меньше затрат на ремонт и снижают аварийность. Коэффициент обновления основных фондов рассчитывается по (формуле 2.6).

Кобн = Sнов / Sк (2.6).

где Кобн — коэффициент обновления основных фондов,.

Sнов — стоимость новых основных средств, введенных в эксплуатацию, долларов США,.

Sк — остаточная стоимость основных средств на конец периода, долларов США [44].

Результаты расчётов коэффициентов обновления по видам основных фондов с 2006 по 2010 годы представлены в (таблице 2.20).

Таблица 2.20 — Обновление основных фондов ООО «НТХ».

Показатель / Год.

Коэффициент обновления всех основных фондов.

0,04.

0,15.

0,13.

0,11.

0,08.

Коэффициент обновления зданий и сооружений.

0,19.

0,07.

0,12.

0,35.

0,04.

Коэффициент обновления оборудования.

0,09.

0,07.

0,06.

0,23.

0,05.

Коэффициент обновления морских судов.

0,01.

0,001.

0,05.

Коэффициент обновления Автомобилей.

0,07.

0,21.

0,10.

0,12.

Коэффициент обновления офисного оборудования.

0,11.

67,317 33,658 5,8.

0,049 0,245 0,2.

Предварительно сформировав вспомогательный вектор из диагональных элементов [(XTX)-1]ij матрицы (ХТХ)-1.


0,320 731.
[(XTX)-1]ij =.	0,26 632.
0,16 835.

0,56 633 148.

0,16 319 203.

0,12 974 909.

Находим векторы несмещённых оценок дисперсий и стандартных отклонений коэффициентов регрессии:

0,785 468.

0,65 221.

0,41 228.

0,8 863.

0,2 554.

0,0203.

Теперь выборочное уравнение регрессии можно записать в общем виде, указывая в скобках под коэффициентами стандартные отклонения.

(3.4).

Из уравнения видно, что стандартные отклонения меньше полученных значений коэффициентов регрессии. Это позволяет предположить, что все коэффициенты регрессии значимы.

Формируем вектор t-статистики критерия значимости коэффициентов регрессии.

— 0,973 775.

40,326 444.

51,57 802.

Для заданной доверительной вероятности = 0,95 уровень значимости.

= 0,05.

Находим значение t_кр

4,3 (n — p — 1 = 5 — 2 — 1 = 1).

Поскольку с доверительным уровнем 95%, делаем вывод о том, что коэффициенты значимы.

Вычислим вектор P-значений P_bj для коэффициентов.

0,3 741 609.

0,3 997 609.

0,9 208 721.

В силу того, что вывод о значимости всех коэффициентов регрессии не подтверждается.

Векторы нижних и верхних границ доверительного интервала коэффициентов регрессии (значения нижних и верхних найдём по формулам.

— 0,46 763.

0,919 988.

0,959 915.

0,295 027.

1,139 753.

1,134 644.

Рассчитываем значения выборочных множественных коэффициентов детерминации и корелляции по формуле.

0,9 992 729.

0,9 996 364.

Величина коэффициента показывает, что 99% вариации зависимой переменной обусловлены влиянием включённых факторов, а остальной 1% - влиянием других неучтённых в модели и случайных факторов.

Для использования эквивалентного выражения определяющего коэффициент сформируем матрицу парной корелляции R_yX


	0,8 257.	0,62 656 452.
0,8 256 971.		— 0,7 247 449.
0,62 656 452.	— 0,72 474.

Из найденной матрицы формируем матрицу межфакторной парной корелляции.


	— 0,72 474.
— 0,7 247 449.

0,99 925 389.

Скорректированный коэффициент детерминации определяем по следующим формулам.

0,99 888.

Рассчитываем значение F-статистики.

1339,2838.

Критическое значение для доверительного уровня 0,95 (уровня значимости 0,05.

6,944.

В силу того, что F > Fкр с доверительным уровнем 0,95 делаем вывод о том, что уравнение регрессии значимо.

Вычисляем величину Р-значения (F; p; n — p — 1) Р = 2,22.

Поскольку вывод о значимости уравнения регрессии не подтверждается.

Для получения доверительного интервала для отдельных значений зависимой переменной y_i находим несмещённую оценку дисперсии регрессионного прогноза по формуле и сводим в (таблицу 41).

Таблица 41 — Несмещённая оценка дисперсии регрессионного прогноза.


i.
	0,317 908.	0,178 299 738.
	0,4 769 785.	0,218 398 374.
	0,4 337 995.	0,208 278 529.
	0,4 856 082.	0,220 365 194.

Нижние y_min и верхние y_max границы доверительного интервала для индивидуальных значпений y_i определяем по формуле.

(3.5).

где.

— критическая точка распеределения Стьюдента с k = = n — p — 1 степенями свободы для уровня значимости .

Регрессионная статистика причинно-следственной связи пророста объёма перевалки с приростом объёма экспорта и приростом доли рынка, рассчитанная при помощи пакета анализа Microsoft Excel представлена в (таблице 3.12).

Таблица 3.12 — Регрессионная статистика причинно-следственной связи пророста объёма перевалки с приростом объёма экспорта и приростом доли рынка.


Наименование показателя.	Значение показателя.
Множественный R.	0,99.
R-квадрат.	0,99.
Нормированный R-квадрат.	0,99.
Стандартная ошибка.	0,16.
Наблюдения.

Дисперсионный анализ причинно-следственной связи пророста объёма перевалки с приростом объёма экспорта и приростом доли рынка ООО «НТХ» представлен в (таблице 3.13).

Таблица 3.13 — Дисперсионный анализ причинно-следственной связи пророста объёма перевалки с приростом объёма экспорта и приростом доли рынка ООО «НТХ».


	df.	SS.	MS.	F.	Значимость F.
Регрессия.		74,18 749.	37,9 374.	1399,961.	0,713 796.
Остаток.		0,52 993.	0,26 496.
Итого.		74,24 048.


Коэф-фици-енты.	Стан-дартная ошибка.	t-ста-тис-тика.	P-зна; чение.	Ниж-ние 95%.	Верх-ние. 95%.	Ниж; ние. 95%.	Верх; ние 95,0%.
Y-пересечение.	— 0,1.	0,09.	— 0,9.	0,47.	— 0,46.	0,31.	— 0,46.	0,31.
Переменная X 1.	1,03.	0,03.	38,8.	0,0007.	0,92.	1,14.	0,92.	1,14.
Переменная X 2.	1,04.	0,02.	52,8.	0,0004.	0,96.	1,13.	0,96.	1,13.

Таблица 3.15 — Пророст объёма перевалки, прирост объёма рынка и прирост доли рынка ООО «НТХ» по видам грузов.


Показатель / год.
Нефтепродукты.
Прирост объёма перевалки, %.	30,03.	9,27.	21,33.	17,62.	— 3,47.
Прирост объёма рынка, %.	6,04.	8,44.	4,05.	4,49.	8,93.
Прирост доли рынка, %.	22,62.	0,77.	16,61.	12,57.	— 11,38.
Зерно.
Прирост объёма перевалки, %.	— 1,99.	42,21.	8,76.	43,66.	— 36,53.
Прирост объёма рынка, %.	— 5,98.	48,85.	— 18,86.	43,52.	— 29,56.
Прирост доли рынка, %.	4,24.	— 4,46.	34,04.	0,1.	— 9,89.
Минеральные удобрения.
Прирост объёма перевалки, %.	— 30,03.	198,15.	— 68,41.	25,89.	22,96.
Прирост объёма рынка, %.	— 2,7.	5,38.	194,41.	— 73,09.	29,89.
Прирост доли рынка, %.	28,09.	182,93.	89,27.	352,91.	— 5,34.
Железнорудное сырьё.
Прирост объёма перевалки, %.	— 47,71.	— 44,7.	— 65,24.	1246,1.	— 12,82.
Прирост объёма рынка, %.	26,03.	11,65.	— 11,68.	— 9,05.	8,58.
Прирост доли рынка, %.	— 58,51.	— 50,47.	— 60,64.	1380,11.	— 19,71.
Чёрные металлы.
Прирост объёма перевалки, %.	10,4.	— 10,08.	5,53.	3,24.	— 10,29.
Прирост объёма рынка, %.	— 7,29.	— 6,63.	— 4,02.	— 9,57.	4,28.
Прирост доли рынка, %.	19,09.	3,7.	9,95.	14,16.	— 13,98.
Цветные металлы.
Прирост объёма перевалки, %.	11,23.	9,21.	— 13,73.	4,35.	28,79.
Прирост объёма рынка, %.	7,37.	— 8,8.	114,36.	— 52,28.	— 7,7.
Прирост доли рынка, %.	3,59.	19,76.	59,75.	118,67.	39,54.
Лесные грузы.
Прирост объёма перевалки, %.	8,83.	— 14,12.	— 10,12.	— 5,62.	13,08.
Прирост объёма рынка, %.		— 1,3.	— 24,13.	32,57.	1,45.
Прирост доли рынка, %.	83,35.	— 12,1.	8,56.	59,85.	4,57.

Регрессионная статистика причинно-следственных связей пророста объёма перевалки, прироста объёма рынка и прироста доли рынка ООО «НТХ» по видам грузов представлена в (таблице 3.16).

Таким образом, причинно следственные связи между проростом объёма перевалки, прироста объёма рынка и прироста доли рынка являются тесными по всем видам грузов кроме минеральных удобрений и лесных грузов.

Таблица 3.16 — Регрессионная статистика причинно-следственных связей пророста объёма перевалки, прироста объёма рынка и прироста доли рынка ООО «НТХ» по видам грузов.


Показатель/груз.	Сы; рая нефть.	Неф; тепро; дукты.	Зер; но.	Мин. удоб; ре; ния.	Желез; норуд; ное сырьё.	Чер. мет.	Цвет. мет.	Лес.
Множественный R.	0,99.	0,99.	0,99.	0,4.	0,99.	0,98.	0,7.	0,4.
R-квадрат.	0,99.	0,99.	0,99.	0,2.	0,99.	0,96.	0,6.	0,1.
Нормированный. R-квадрат.	0,99.	0,99.	0,99.	— 0,5.	0,99.	0,92.	0,2.	— 0,6.
Стандартная ошибка.	0,16.	0,12.	1,5.		3,98.	2,6.
Наблюдения.

Произведём количественную оценку причинно-следственных связей фондоотдачи с одной стороны, а также обновления основных фондов и выбытия основных фондов с другой стороны. Данные в (таблице 3.17).

Таблица 3.17 — Причинно-следственная связь фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ».


Показатель / Год.
Фондоотдача.	0,24.	0,12.	0,1.	0,14.	0,15.
Обновление основных фондов.	0,04.	0,15.	0,13.	0,12.	0,08.
Выбытие основных фондов.	0,006.	0,009.	0,048.	0,019.	0,01.

Регрессионная статистика фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ» представлена в (таблице 3.18).

Таблица 3.18 — Регрессионная статистика фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ».


Наименование показателя.	Значение показателя.
Множественный R.	0,94.
R-квадрат.	0,88.
Нормированный R-квадрат.	0,77.
Стандартная ошибка.	0,02.
Наблюдения.

Дисперсионный анализ причинно-следственной связи фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ» представлен в (таблице 3.19).

Таблица 3.19 — Дисперсионный анализ причинно-следственной связи фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ».


Показатель.	df.	SS.	MS.	F.	Значимость F.
Регрессия.		0,102 924.	0,5 146 185.	7,871 011 654.	0,112 726 715.
Остаток.		0,13 076.	0,653 815.
Итого.		0,0116.

Показатели значимости причинно-следственной связи фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ» представлены в (таблице 3.20).

Таблица 3.20 — Показатели значимости причинно-следственной связи фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ».


Коэф-фици-енты.	Стан; дартная. ошибка.	t-ста; тис; тика.	P; Зна; че; ние.	Ниж; ние. 95%.	Верх; ние. 95%.	Ниж; ние. 95%.	Верх; ние. 95%.
Y-пересечение.	0,26.	0,03.	8,22.	0,01.	0,12.	0,40.	0,12.	0,40.
Переменная X 1.	— 0,96.	0,32.	— 2,97.	0,09.	— 2,36.	0,43.	— 2,36.	0,43.
Переменная X 2.	— 0,86.	0,82.	— 1,04.	0,40.	— 4,42.	2,69.	— 4,42.	2,69.

Произведём количественную оценку причинно-следственных связей среднего стажа работников, численности персонала, размера пенсионных выплат в (таблице 3.21).

Таблица 3.21 — Причинно-следственные связи среднего стажа работников, численности персонала, размера пенсионных выплат.


Показатель / Год.
Средний стаж работников, лет.
Пенсионные обязательства.
Численность персонала.

Регрессионная статистика причинно-следственных связей среднего стажа работников, численности персонала, размера пенсионных выплат представлена в (таблице 3.22).

Таблица 3.22 — Регрессионная статистика причинно-следственных связей среднего стажа работников, численности персонала, размера пенсионных выплат.


Наименование показателя.	Значение показателя.
Множественный R.	0,96.
R-квадрат.	0,93.
Нормированный R-квадрат.	0,86.
Стандартная ошибка.	0,20.
Наблюдения.

Дисперсионный анализ причинно-следственных связей среднего стажа работников, численности персонала, размера пенсионных выплат представлен в (таблице 3.23).

Таблица 3.23 — Дисперсионный анализ причинно-следственных связей среднего стажа работников, численности персонала, размера пенсионных выплат.


Показатель.	df.	SS.	MS.	F.	Значимость F.
Регрессия.		1,118 531.	0,559 266.	13,72 957 275.	0,67 890 632.
Остаток.		0,81 469.	0,40 734.
Итого.		1,2.

Показатели значимости причинно-следственной связи фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ» представлены в (таблице 54).

Таблица 3.24 — Показатели значимости причинно-следственной связи фондоотдачи, обновления основных фондов и выбытия основных фондов ООО «НТХ».


Коэф-фици-енты.	Стан; дартная. ошибка.	t-ста; тис; тика.	P; Зна; Чение.	Ниж; ние. 95%.	Верх; ние. 95%.	Ниж; ние. 95%.	Верх; ние. 95%.
Y-пересечение.	— 3,07.	2,8563.	— 1,07.	0,39.	— 15,3.	9,21.	— 15,3.	9,216.
Переменная X 1.	0,0002.	0,0001.	2,13.	0,16.	— 0,1.	0,001.	— 0,01.	0,001.
Переменная X 2.	0,001.	0,0002.	4,39.	0,04.	2,3.	0,002.	2,3.	0,002.

Проведя парный регрессионный анализ и множественный регрессионный анализ причинно-следственных связей различных показателей в системе сбалансированных показателей ООО «НТХ», сравниваем полученные результаты. Статистика парного регрессионного анализа прелставлена в (таблице 3.25).

Таблица 3.25 — Статистика парного регрессионного анализа.


Показатель/. Связь.	Дивиденд, чистая прибыль.	Произво; дительнсть труда, зарплата.	Цена перевалки и число оказываемых услуг.
Зерно.	Мин. удоб; рения.	Чер. мет.	Цвет. мет.	Руда.
R.	0,87.	0,88.	0,96.	0,98.	0,93.	0,75.	0,89.
R-квадрат.	0,77.	0,78.	0,93.	0,97.	0,87.	0,57.	0,79.

Статистика множественного регрессионного анализа представлена в (таблице 3.26). При этом R-квадрат из парного регрессионного анализа мы сравниваем с нормированным R-квадратом из множественного регрессионного анализа.

Таблица 3.26 — Статистика множественного регрессионного анализа.


Показатель/. Связь.	Объём перевалки, объём рынка и доля рынка.	Фондоот; дача,. обновление. ОФ, выбытие ОФ.	Стаж, чис-ленность, пенси; онные выплаты.
Сы; рая нефть.	Неф; тепро; дукты.	Зер; но.	Руда.	Чер. мет.	Цвет. мет.
Множествен; ный R.	0,99.	0,99.	0,99.	0,99.	0,98.	0,70.	0,94.	0,96.
R-квадрат.	0,99.	0,99.	0,99.	0,99.	0,96.	0,60.	0,88.	0,93.
Нормирован; ный. R-квадрат.	0,99.	0,99.	0,99.	0,99.	0,92.	0,20.	0,77.	0,86.

При сравнении видно, что коэффициент детерминации R² увеличивается при добавлении новых объясняющих переменных, хотя это и не обязательно означает улучшение качества регрессионной модели. Поэтому для сравнения коэффициентов детерминации в множественном регрессионном анализе будем использовать скорректированный (нормированный) коэффициент детерминации.

В системе сбалансированных показателей ООО «НТХ» встречаются как парные, так и множественные причинно-следственные связи стратегических показателей. Поэтому в зависимости от ситуации целесообразно использовать как парный регрессионный анализ, так и множественный регрессионный анализ.

Показать весь текст

Заполнить форму текущей работой