Таблиця 3.27-Аналіз достатності надходження грошових коштів

Показники | Роки | Відхилення,+/-

2005 | 2006 | 2007 | 2007-2006 | 2007-2005

Позитивний грошовий потік | 6192,4 | 5672,4 | 4762,3 | -910,1 | -1430,1

Негативний грошовий потік | 6143,2 | 5704,3 | 4771,7 | -932,6 | -1371,5

Показник рівня достатності надходження грошових коштів | 1,008 | 0,994 | 0,998 | +0,004 | -0,01

Динаміка показника представлена графічно на рисунку 3.7.

Рисунок 3.7-Динаміка показника рівня достатності грошових коштів

З таблиці бачимо, що у 2007 році порівняно з 2006 роком та з 2005 роком показник рівня достатності грошових коштів незначно змінився. Значення показника більшого або меншого за одиницю свідчить про незбалансованість грошових потоків підприємства в досліджуваний період часу. Цю ситуацію не можна оцінювати як незадовільну. При недостатності надходження грошових коштів виплати проводяться за рахунок раніше накопиченого залишку, що може й не мати негативних наслідків у короткостроковому періоді. Такий стан може погіршити результати діяльності підприємства в майбутньому, якщо перевищення виплат над надходженнями грошових коштів буде зберігатися і призведе до їх дефіциту.

З проведеного аналізу можна зробити висновок, що підприємство отримує недостатню кількість коштів від операційної діяльності, які забезпечують стабільність існування підприємства в довгостроковій перспективі.

3.6 Економіко-математичний аналіз впливу рівня ресурсного забезпечення на продуктивність праці

Для визначення степені впливу рівня ресурсного забезпеченя на рівень продуктивності праці, використовується метод кореляційно-регресійного аналізу.

З метою виявлення впливу рівня забезпечення підприємства ресурсами на продуктивність праці з допомогою кореляційно-регресійного аналізу, в ролі незалежних змінних відібрано наступні показники:

XI - коефіцієнт забезпечення трудовими ресурсами;

Х2 коефіцієнт відповідності кваліфікаційного рівня робітників розряду виконуваних робіт;

ХЗ - коефіцієнт фондоозброєності праці;

Х4 - коефіцієнт придатності основних засобів;

Х5 - коефіцієнт забезпеченості матеріалами;

Х6 - коефіцієнт власного забезпечення матеріалами;

Х7 - показник рівня достатності надходження грошових коштів;

Х8 - позитивний грошовий потік;

У - продуктивність праці.

Відібрана для кореляційно-регресійного аналізу вхідна інформація представлена у вигляді таблиці 1. Для проведення розрахунків використовується програма Місгоsoft Ехсеl. Результати розрахунку представлені в додатку В.

Процедура побудови кореляційно-регресійної моделі може бути реалізована через п'ять етапів розрахунку.

1. Проведемо графічний аналіз вхідних даних, використовуючи процедуру побудови графіків (рис 1).

Попередній графічний аналіз показав, що між фактором Х2 (коефіцієнт відповідності кваліфікаційного рівня робітників розряду виконуваних робіт), Х5 (коефіцієнт забезпеченості матеріалами) та продуктивністю праці зв'язок не значний. Фактори X1 (коефіцієнт забезпечення трудовими ресурсами), Х7 (показник рівня достатності надходження грошових коштів), Х8 (позитивний грошовий потік) та функція перебувають у нелінійному зв'язку. Щодо коефіцієнта фондоозброєності праці, коефіцієнта придатності основних засобів та коефіцієнта власного забезпечення матеріалами, то зв'язок між даними факторами та продуктивністю праці наближений до лінійного.

2. Для підтвердження даного висновку на другому етапі побудови кореляційно-регресійної моделі розраховано коефіцієнти парної кореляції, результати занесені в таблиці 2.

Оцінюючи коефіцієнти парної кореляції, можна зробити висновок про тісноту зв'язку між факторами та результуючим показником, а також величину зв'язку між самими факторами. Значення коефіцієнтів парної кореляції між У та факторами X1-Х8 підтверджують результати попереднього графічного аналізу. Оскільки коефіцієнт парної кореляції між Х4 та Х6 досягає рівня 0,91, то можна зробити висновок про закорельованість даних факторів та їх виключення з кореляційно-регресійної моделі. Коефіцієнт парної кореляції між функцією та Х2 (коефіцієнт відповідності кваліфікаційного рівня робітників розряду виконуваних робіт) нижчий ніж 0,4, тому даний фактор також не включається в остаточну модель.

3. Наступним етапом є розрахунок коефіцієнтів рівняння регресії та оцінка отриманих результатів на інформативність, адекватність та стійкість результати представлено у таблиці 4.

Основні результати цих розрахунків:

верхня межа для а0 72,84; для а1 18,57; для а2 0,45; для а3 0,096; для а4 14,99; для а5 13,84; для а6 7,61; для а7 52,59; для а8 0,00078.

9. Рівняння регресії матиме вигляд:

у = 16,24 +10,67*х1 - 0,0095*х2 + 0,12*х3 +5,08*х5 +6,31 *х7 + 0,0000094*х8

Остаточна кореляційно-регресійна модель матиме вигляд:

у = 16,24 +10,67*х1 + 0,12*х3 +5,08*х5 +6,31*х7 + 0,0000094*х8

Отже, побудована кореляційно-регресійна модель повністю відповідає основним статистичним вимогам істотності, адекватності та стійкості розв'язку, про що свідчать відповідно розраховані в програмному забезпечення Ехсеї коефіцієнти множинної кореляції та детермінації, Г-критерія Фішера, отриманих значень довірчих інтервалів для коефіцієнтів рівняння.

На рисунку 2 додатку В представлено графічне порівняння результатів моделювання за отриманим рівнянням регресії із значеннями з статистичної вибірки з метою візуальної оцінки похибки моделювання.

4. Заключним етапом кореляційно-регресійного аналізу є розрахунок зміни значень продуктивності праці під впливом зміни значень відібраних факторів (таблиця 5 додатку В). Проведено вирівнювання кожного з факторів, визначено рівняння їх зміни у часі, за яким спрогнозовано значення на 2008 рік. Таким чином, виявлено що:

коефіцієнт забезпечення трудовими ресурсами знизиться на 0,0016, що приведе до зменшення продуктивності праці на 0,34%;

коефіцієнт фондоозброєності праці зросте до рівня