Величина прибыли предприятия является управляемым параметром.

Управлять прибылью необходимо на всех стадиях производственно –

коммерческого цикла, начиная от закупок сырья и материалов и кончая сбытом продукции. Эффективность управления прибылью возрастает в направлении, обратном движению производственно – технологического процесса. Себестоимость продукции и прибыль находятся в обратно пропорциональной зависимости: снижение себестоимости приводит к росту прибыли и наоборот. Изменение уровня среднереализационных цен и величина прибыли находятся в прямо пропорциональной зависимости: при увеличении уровня цен сумма прибыли возрастает, и наоборот. Рассчитаем влияние этих факторов на сумму прибыли в таблице 10

Таблица 10

По данным таблицы мы видим, что в 2009г. предприятие получает прибыль лишь по продукции КРС и по подсолнечнику, так как по этим видам продукции себестоимость понижается, а цены реализации повышаются, однако отрицательным моментом является снижение объемов реализации.

По зерну предприятие увеличило объем реализации, но понесло убытки, так как себестоимость произведенной продукции превосходит цены ее реализации.

Объем реализации по молоку понижается, а себестоимость повышается, при этом цена реализации повышается незначительно, в результате чего себестоимость превышает эту цену.

Характеристика работы предприятия с помощью показателей прибыли не является полной. Дело в том, что прибыль – это абсолютный показатель со всеми его плюсами и минусами. Так, прибыль в 1000 руб. по итогам месяца может характеризовать конечный результат деятельности, как небольшого магазина, так и крупной компании. И здесь возникает очевидная проблема: декларированный финансовый результат (прибыль) одинаков, но ресурсные базы, с которых эта прибыль была получена, принципиально разнятся.

Отсюда возникает необходимость оценки не только результативности (получена прибыль или убыток), но и эффективности, т.е. результата в сопоставлении с производственными для его генерирования затратами или задействованными ресурсами. Делается это с помощью расчета различных показателей рентабельности.

Рассмотрим, как влияет цена реализации и полной себестоимости на величину уровня рентабельности в таблице 11.

Как следует из анализа в 2009г. в СПК «Алга» рентабельной является продукция КРС и подсолнечника, так как по этим видам продукции полная себестоимость ниже цены реализации.

По зерну и по молоку предприятие несет убытки, так как полная себестоимость по ним растет, цена реализации - по зерну снижается, а по молоку остается почти на уровне 2007г.

Таблица11

Глава 3 Управление прибылью на предприятии

3.1 Корреляционно-регрессионный анализ финансовых результатов от реализации

Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов корреляции между переменными. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков для установления между ними статистических взаимосвязей.

Цель корреляционного анализа — обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью другой переменной. В случаях, когда возможно достижение цели, говорят, что переменные коррелируют. В самом общем виде принятие гипотезы о наличии корреляции означает что изменение значения переменной А, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения Б.

Корреляция отражает лишь линейную зависимость величин, но не отражает их функциональной связности.

Корреляционно-регрессионный анализ представляет собой совокупность статистико-математических методов, используемых для количественного анализа связей между социально-экономическими явлениями и процессами. Его можно применять при принятии решений по многим вопросам, начиная с финансирования операций фирмы и комиссионных, полученных от продажи, и заканчивая проведением маркетинговых исследований.

В зависимости от числа признаков, между которыми изучается связь,

различают парную и множественную связь. Если связь изучается между двумя признаками, она называется простой (парной). При множественной изучается связь между тремя и большим числом признаков (один – результативный, остальные – факторные). Множественная регрессия позволяет исследователю задать вопрос (и, вероятно, получить ответ) о том, "что является лучшим предиктором (независимая переменная) для .".

По аналитическому выражению связи могут быть линейными и нелинейными.

Линейная связь выражается математически линейным уравнением, а графически – прямой линией. Нелинейная связь математически выражается уравнением параболы, гиперболы и т.д., а графически – кривой соответствующего вида.

Применение корреляционного анализа включает в себя ряд последовательных этапов. На первом этапе устанавливается причинно-

следственная связь между признаками, заключающаяся в подборе факторных и результативных признаков. На втором этапе определяется форма связи и подбирается уравнение, которое наиболее полно отражает характер взаимосвязи между признаками. Затем рассчитываются параметры уравнения связи. На четвертом этапе оцениваются теснота связи, которая при линейном типе характеризуется коэффициентом корреляции. Коэффициент корреляции (r) изменяется от –1 до 1. Если связь прямая, то 0(r(1, если же связь обратная, то -1( r(0.

Математическая модель задачи выражается следующим уравнением множественной регрессии:

Y=а0+а1х1+а2х2+а3х3+а4х4, где (10)

y – свободный член уравнения;

х1,х2, х3, х4, – коэффициенты регрессии

Подставив полученные значения коэффициентов регрессии в уравнение множественной регрессии, получим уравнение следующего вида:

Y = -4,75+ 0,25х1 + 0,05х2 – 0,50х3 + 0,003х4.

С помощью корреляционно-регрессионного метода в данной дипломной работе определялась степень влияния различных факторов на изменение финансовых результатов по группе 20 хозяйств Чердаклинского района. Для

построения модели были выбраны следующие факторы:

У – прибыль на 1 га зерновых, тыс.руб., результативный фактор

Х1 – урожайность, на 1 га/ц.

Х2 – товарность, %

Х3 – производственные затраты на 1 га зерновых, тыс. руб.

Х4 – цена за 1 ц., руб.

Коэффициент регрессии показывает, как изменяется результативный

показатель при изменении факторного признака на единицу.

Анализ полученных коэффициентов регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличением урожайности предприятия на 1ц. га., прибыль в расчете на 1 га. зерновых увеличится на 250 руб.

С увеличением товарности на 1 га посевов на 1%прибыль увеличится на 50 руб.

С увеличением затрат на 1 га посевов прибыль снизится на 500 руб.

С увеличением цены реализации 1 ц зерна на 100 рублей, прибыль увеличится на 300 рублей.

Таблица 12 – Матрица парных коэффициентов корреляции