Изучение деятельности предприятий оптовой торговли Калининградской области

Это хорошо видно на рис. 3.

2.

Коэффициент эксцесса равен -3, что означает, что график распределения гораздо более пологий, чем график нормального распределения.

ГЛАВА 4. ИНДЕКСНЫЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ОПТОВОЙ ТОРГОВЛИ Индекс — это относительная величина, показывающая, во сколько раз уровень изучаемого явления в данных условиях отличается от уровня того же явления в других условиях. Различие условий может проявляться во времени (тогда говорят об индексах динамики), в пространстве (территориальные индексы), в выборе в качестве базы сравнения какого-либо условного уровня, например планового показателя, уровня договорных обязательств и т. п. Соответственно вводят индекс выполнения обязательств или, если плановый уровень сравнивается с уровнем предыдущего периода, — индекс планового задания.

В экономическом анализе индексы используются не только для сопоставления уровней изучаемого явления, но главным образом для определения экономической значимости причин, объясняющих абсолютное различие сравниваемых уровней.

Относительная величина, получаемая при сравнении уровней, называется индивидуальным индексом, если исследователь не интересуется структурой изучаемого явления и количественную оценку уровня в данных условиях сравнивает с такой же конкретной величиной уровня этого явления в других условиях.

Так, уровень товарооборота в виде суммы выручки от продажи товара в условиях отчетного года W1 сравнивается с аналогичной суммой выручки базисного года W0. В итоге получается индивидуальный индекс товарооборота:

4.1 Аналогичные индивидуальные индексы можно рассчитать и для любого интересующего показателя. В частности, поскольку сумма выручки определяется ценой товара (р) и количеством продаж в натуральном измерении (q), можно определить индивидуальные индексы цены ip и количества проданных товаров — iq:

. 4.2 С аналитической точки зрения iq показывает, во сколько раз увеличилась (или уменьшилась) общая сумма выручки под влиянием изменения объема продажи в натуральных единицах.

Аналогично ip показывает, во сколько раз изменилась общая сумма выручки под влиянием изменения цены товара.

Формулы расчета влияния ценового и структурного фактора на изменение выручки от реализации товаров имеют вид:

4.3 где W — выручка от реализации всех товаров;∆W — изменение суммарной выручки;j — порядковый номер вида товара (j = 1, 2, … n);p0j, p1j — индивидуальные цены на отдельные виды товаров (j) в базисном и отчетном периоде;q0j, q1j -количество товаров по видам реализованных в базисном и отчетном периоде.

4.4 где ∆Wр — изменение выручки за счет изменения цен реализации товаров.

4.5 где ∆Wd — изменение выручки за счет изменения структуры и физического объема реализации товаров.

В таблице 4.1 представлены исходные данных для факторного анализа выручки предприятия оптовой торговли от реализации трех товаров за 2005;2006 годы.

Таблица 4.1

Анализ динамики выручки от реализации отдельных товаровООО «Тандем» за 2005;2006 гг.

2005 г. 2006 г. Абсолютный прирост Относительный прирост, % Количество проданных товаров, шт.: Товар 1 600 400 -200 -33,3% Товар 2 300 360 60 20,0% Товар 3 100 90 -10 -10,0% Отпускная цена, руб.: Товара 1 190 200 10 5,3% Товара 2 300 310 10 3,3% Товара 3 540 545 5 0,9% Выручка от реализации, руб.: Товара 1 114 000 80 000 -34 000 -29,8% Товара 2 90 000 111 600 21 600 24,0% Товара 3 54 000 49 050 -4950 -9,2% Валовая выручка, руб. 258 000 240 650 -17 350 -6,7% Из таблицы видно, что в отчетном году валовая выручка от реализации товаров уменьшилась на 17 350 руб. или 6,7% по сравнению с базисным, 2005 годом.

Это произошло вследствие уменьшения выручки от реализации товара 1 на 29,8% и товара 3 на 9,2%. Выручка от реализации товара 2, наоборот, возросла на 24% по сравнению с прошлым годом.

Так как снижения цен на товары за анализируемый период не отмечено, то уменьшение выручки связано с физическим объемом продаж и структурой реализованной продукции. Объем продаж в натуральных единицах за период уменьшился, в частности реализация товара 1 уменьшилась на 33,3%, а товара 3 — на 10%.

Анализ изменения структуры товарооборота ООО «Тандем» за 2005;2006 гг. приведен в табл. 4.

2.

Таблица 4.2

Анализ структуры выручки от реализации отдельных товаровООО «Тандем» за 2005;2006 гг.

Показатели Сумма, руб. Удельный вес, % Изменения в удельном весе, % 2005 г. 2006 г. 2005 г. 2006 г. Выручка от реализации: Товара 1 114 000 80 000 44,2% 33,2% -10,9% Товара 2 90 000 111 600 34,9% 46,4% 11,5% Товара 3 54 000 49 050 20,9% 20,4% -0,5% Валовая выручка 258 000 240 650 100,0% 100,0% 0,0% Анализ структуры реализации товаров за 2005;2006 гг. показал, что за анализируемый период в соотношении реализуемых товаров произошли изменения. Так, удельный вес товара 1 в выручке от реализации уменьшился на 10,9%, товара 3 — на 0,5%. Удельный вес товара 2, напротив, увеличился на 11,5%, что способствовало снижению общей выручки от реализации, так как товар 2 является самым дешевым из анализируемых.

Факторный анализ изменения выручки от реализации в зависимости от цены товара и структуры товарооборота представлен в табл. 4.

3.

Таблица 4.3

Факторный анализ изменения выручки от реализациив зависимости от цены и объема товаров, руб.

Показатели Товар 1 Товар 2 Товар 3 Всего: Выручка от реализации в базисном году (p0q0) 114 000 90 000 54 000 258 000

Выручка от реализации при базисной цене и отчетном объеме реализации (p0q1) 76 000 108 000 48 600 232 600

Выручка от реализации в отчетном году (p1q1) 80 000 111 600 49 050 240 650

Изменение выручки: за счет изменения объема -38 000 18 000 -5400 -25 400 за счет изменения цены 4000 3600 450 8050

Всего: -34 000 21 600 -4950 -17 350

Как видно из приведенного в таблице расчета, анализ основан на исчислении некоторой условной величины (232 600 руб.), которая показывает, какова была бы выручка, если бы цены не изменились вообще, но физический объем и структура продаж были бы таковыми, каковы они есть в отчетном периоде. Сопоставление с этой условной величиной действительной выручки, в которой отражены новые цены, но структура и физический объем совпадают с условной выручкой, позволяют элиминировать ценовой фактор (240 650 руб. — 232 600 руб. = +8050 руб.).

Сопоставление условной выручки с фактической выручкой в базисном периоде позволяет элиминировать объемно-структурный фактор (232 600 руб. — 258 000 руб. = -25 400 руб.), так как цены в условной выручке и в фактической выручке прошлого года одинаковы, но объемы продаж различны.

Изменения выручки в абсолютном выражении (в рублях) показывают потерянную выручку (-25 400 руб.) от изменения объема и структуры товарооборота и дополнительную выручку (8050 руб.) от изменения цен, которые при их алгебраическом суммировании образуют исходную величину, подвергающуюся анализу (-17 350 руб.).

Если провести анализ при помощи относительных величин — индексов, то индекс выручки будет разложен на два индекса: индекс цен и структурный индекс. Произведение этих двух индексов даст тот индекс, который подвергается анализу:

где IW — индекс выручки от реализации.

Индекс выручки ООО «Тандем» за 2005;2006 гг. составил:

Индекс цен рассчитывается по формуле:

где Iр — индекс цен.

Индекс цен ООО «Тандем» за 2005;2006 гг. составил:

Объемно-структурный индекс рассчитывается по формуле:

где Iр — объемно-структурный индекс.

Объемно-структурный индекс ООО «Тандем» за 2005;2006 гг. составил:

При наличии большого ассортимента товаров или торговых точек у одного юридического лица и разнонаправленного действия факторов по различным товарным группам приобретает интерес использование индивидуальных индексов цен для получения средневзвешенного индекса цен. Выручка по каждой товарной группе при этом корректируется на соответствующий индивидуальный индекс цен.

Для практических расчетов целесообразно использовать исключительно относительные показатели, т. е. принять выручку отчетного периода за единицу и вычислить доли отдельных товарных групп в общей выручке, которые затем скорректировать индивидуальными индексами цен.

Располагая значениями индексов, нетрудно рассчитать, каковы потери и дополнительные поступления в рублях, обусловленные действием основных факторов. Для этого нужно определить величину условной выручки:

где Wусл. — величина условной выручки;W1 — фактическая величина выручки в отчетном периоде.

Величина условной выручки ООО «Тандем» равна:

Тогда, дополнительная выручка за счет повышения цен составит:

∆Wp = 240 650 руб. — 232 600 руб. = 8050 руб.

а потеря выручки за счет объемно-структурного фактора:

∆Wd = 232 600 руб. — 258 000 руб. = -25 400 руб.

Последовательность в расчетах — от относительных показателей к абсолютным — применяется наиболее часто в расчете вариантов для выбора принимаемого решения. Параметры на будущее задаются (предусматриваются), как правило, в индексной, относительной форме. Средние величины не вычисляются, а предполагаются или задаются в сравнении с известными аналогичными средними величинами базисного периода.

Анализ уровня цен отчетного периода также может начинаться, отправляясь от относительных показателей, поскольку сплошных данных или еще нет, или вообще их не будет (при выборочном обследовании). На генеральную совокупность реализованных товаров распространяются при этом не цены, а индексы цен, соответственно по товарным группам или сегментам спроса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Показатели статистики оптовой торговли формируются на базе унифицированной формы государственного статистического наблюдения №П-1 «Сведения о производстве и отгрузке товаров» в соответствии с содержанием вида деятельности и основными группировками, предусмотренными Общероссийским классификатором видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКДП).

Оптовой торговлей, в соответствии с ОКДП, называется перепродажа новых или бывших в употреблении товаров розничным торговцам, промышленным, коммерческим, учрежденческим или другим профессиональным пользователям либо другим оптовым торговцам.

Показателем, использующимся для статистического исследования деятельности предприятий оптовой торговли, является оборот оптовой торговли.

Любое статистическое исследование начинается с наблюдения, которое представляет собой научно организованный по единой программе учет фактов, характеризующих явления и процессы общественной жизни, и сбор полученных на основе этого учета массовых данных. Любое статистическое необходимо начинать с точной формулировки его цели и конкретных задач, а тем самым и тех сведений, которые могут быть получены в процессе наблюдения. После этого определяется объект и единица наблюдения, разрабатывается программа, выбираются вид и способ наблюдения.

В статистической практике используются две организационные формы наблюдения — отчетность и специальное статистическое обследование.

Отчетность — это такая организационная форма, при которой единицы наблюдения представляют сведения о своей деятельности в виде формуляров регламентированного образца. Особенность отчетности состоит в том, что она обязательна и юридически подтверждена подписью руководителя.

Примером второй формы наблюдения — специального статистического обследования — является проведение переписей населения.

Статистическое исследование состояния оптовой торговли целесообразно начать с изучения его динамики. Для этого используют динамический ряд, т. е. последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления.

Одним из методов исследования динамического ряда является разложение его на составляющие, в виде которых теоретически может быть представлен любой ряд динамики:

тренд — основная тенденция развития динамического ряда (к увеличению или снижению его уровней);

циклические (периодические) колебания, в том числе сезонные;

случайные колебания.

Для выделения основной тенденции используются три основных метода: метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней и аналитическое выравнивание. Во втором разделе курсовой работы была проанализирована динамика оборота оптовой торговли Калининградской области за 1998;2006 г. На основе этих данных методом аналитического выравнивания был построен линейный тренд, показывающий изменение оборота оптовой торговли во времени. Параметры тренда были определены с помощью метода наименьших квадратов.

Уравнение тренда имеет вид f (t) = 7239.

57 + 1097.

29t для значений t=-4, -3, …3, 4. Из уравнения тренда можно сделать вывод, что начальное значение оборота оптовой торговли в нулевом (2002 г.) составил 7239.

57 млн руб., а ежегодный прирост оборота оптовой торговли составляет 1097,29 млн руб.

Для проверки правильности построенного тренда были рассчитаны критерий Фишера и показатель средней ошибки аппроксимации. Полученные значения подтвердили значимость построенной модели и возможность применять ее для целей прогнозирования величины оборота оптовой торговли.

Для анализа колеблемости динамического ряда используются относительные показатели, называемые индексами сезонности. Это процентные отношения фактических внутригодовых уровней к постоянной или переменной средней. Расчет и индексов сезонности динамического ряда за 2004;2006 гг. показал, что в первом полугодии индексы сезонности меньше единицы, т. е. оборот оптовой торговли в период январь-июнь ниже среднемесячного. Во втором полугодии индексы сезонности возрастают, т. е. с июля по декабрь оборот оптовой торговли превышает среднемесячный.

Для выделения сезонной и случайной компонент динамического ряда была использована следующая аддитивная модель, представляющая ряд динамики как сумму значений трех компонент: тренда, сезонной составляющей и случайной составляющей.

Тренд, показывающий развитие оборота оптовой торговли по месяцам, имеет вид f (t) = 652,15 + 12.253t. Это означает, что начальное значение товарооборота в январе 2004 г. составило 652,15 млн руб., а ежемесячное увеличение оборота оптовой торговли равно 12,253 млн руб.

Анализ сезонной компоненты показал, что спад оптовой торговли приходится на январь и май, тогда как максимальное значение торгового оборота приходится на июнь. В первом полугодии значение оборота оптовой торговли возрастает, в июне достигает максимума и до конца года постепенно уменьшается.

Анализ случайной составляющей выявил колебания торгового оборота от -100 млн руб. до +100 млн.

руб. в месяц.

Для анализа распределения значения торгового оборота по районам Калининградской области был построен вариационный ряд распределения и рассчитаны показатели вариации.

К абсолютным показателям вариации относятся: размах вариации (для анализируемого вариационного ряда составил 10 910,42 млн руб.), среднее линейное отклонение (1269,16 млн руб.), дисперсия (1 038 026,65 млн руб.) и среднеквадратическое отклонение (3230,79 млн руб.).

Для сравнения колеблемости различных признаков в одной и той же совокупности, либо при сравнении колеблемости одного и того же признака в разных совокупностях используются относительные показатели вариации. Базой структуры этих показателей является средняя арифметическая. К относительным показателям вариации относятся коэффициент осцилляции (859,7%), линейный коэффициент вариации (152,5%) и коэффициент вариации на основе среднеквадратичного отклонения (254,6%). Все рассчитанные показатели указывают на большой разброс данных и неоднородность распределения оборота оптовой торговли по районам. Это объясняется тем, что торговый оборот Калининграда гораздо выше, чем аналогичные значения по районам области, поэтому разброс значений очень велик.

Числовыми характеристиками формы распределения являются показатели асимметрии и эксцесса. Коэффициент асимметрии показывает, является ли симметричным график распределения вариационного ряда. Если коэффициент равен нулю, график будет симметричным. Если асимметрия больше нуля, более пологий «спуск» графика наблюдается справа, если значение асимметрии меньше нуля — то слева.

Показатель эксцесса используется для сравнения графика анализируемого распределения с графиком нормального распределения. Если значение коэффициента эксцесса положительное, график распределения более «крутой», чем график нормального распределения. При отрицательном значении график распределения более пологий, чем график нормального распределения.

Показатели асимметрии и эксцесса были рассчитаны для распределения показателя оборота на одного работающего в 2006 г. по районам Калининградской области.

Полученное значение асимметрии А=0,8 говорит о том, что центр графика симметричен, но наблюдается небольшая правосторонняя асимметрия, т. е. правый край графика более пологий, чем левый.

Значение эксцесса, равное Е=-3 свидетельствует о том, что график распределения гораздо более пологий, чем график нормального распределения.

Для сравнения показателей часто используют индексы, т. е. относительные величины, показывающие, во сколько раз уровень изучаемого явления в данных условиях отличается от уровня того же явления в других условиях. Различие условий может проявляться во времени (тогда говорят об индексах динамики), в пространстве (территориальные индексы), в выборе в качестве базы сравнения какого-либо условного уровня, например планового показателя, уровня договорных обязательств и т. п.

В четвертой главе курсовой работы были рассчитаны индексы выручки, цен и объемно-структурные индексы, на основе которых был проведен факторный анализ выручки от реализации товаров на ООО «Тандем».

В результате анализа было выявлено увеличение выручки от реализации за счет повышения цен на 8050 руб. и снижение выручки за счет уменьшения физического объема реализации и повышения удельного веса в общем объеме более дешевых товаров на 25 400 руб. Таким образом, для увеличения выручки предприятию необходимо пересмотреть структуру товарного ассортимента и ввести в него товары с более высоким уровнем спроса.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ Абрютина М. С. Экономический анализ торговой деятельности: Учебное пособие. — М.: Дело и сервис, 2000. — 512 с.

Баканов М.И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. Учебник. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 416 с.

Костин В.Н., Тишина Н. А. Статистические методы и модели: Учебное пособие. — Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. — 138 с.

Кошевой О. С. Основы статистики. — Пенза: Пензенский центр дистанционного образования, 2005. — 168 с.

Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. проф. М. Г. Назарова. — М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 771 с.

Минашкин В. Г. Гусынин А.Б. Садовникова Н. А. Шмойлова Р.А. Курс лекций по теории статистики. /Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. — М., 2002. — 189 с.

Савицкая Г. В. Экономический анализ: Учебник. — М.: Новое знание, 2005. — 651 с.

Статистика: Курс лекций./ Под ред. В. Г. Ионина. — М.: ИНФРА-М, 2000. — 310 с.

Теория вероятностей и математическая статистика./ Под ред. А. И. Кизбуна, М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. — 224 с.

Черкасова И. О. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. — СПб.: Нева, 2003. — 192 с.

Чернова Т. В. Экономическая статистика. Учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 1999. — 254 с.

Статистика: Курс лекций./ Под ред. к.э.н. В. Г. Ионина. — М.: ИНФРА-М, 2000. — 310 с.

Постановление Государственного комитета РФ по статистике «Об утверждении методических указаний по определению оборота розничной и оптовой торговли на принципах статистики предприятий» № 89 от 18.

08.98 г.

Кошевой О. С. Основы статистики. Курс лекций. — Пенза: Пензенский региональный центр дистанционного образования, 2005. — 167 с.

Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами. // Под ред. А. И. Кизбуна. — М.: ФИЗМАТЛИТ. -

2002. — С. 153

Абрютина М. С. Экономический анализ торговой деятельности: Учебное пособие. — М.: «Дело и сервис», 2000. — С. 212