Применение статистических методов в управлении финансами финансово-промышленной группы
Информация - Экономика
Другие материалы по предмету Экономика
изуемых за этап 50 млн. шт.;
стоимость тетради 355 руб. / шт.
Затраты на одну тетрадь составляют 337 руб.
Таким образом:
NPV = 172,5 миллионов рублей, это означает, что при существующей инфляции (44% в год) и стоимости капитала.(100% в год) проект принесет доход, равный NPV.
Id не рассчитывается, поскольку нет капиталовложений (вложений в основные средства).
IRR = 74% годовых, это означает, что проект будет эффективным даже при инфляции 74% в год.
Для определения коммерческой эффективности проекта построим таблицу дисконтированных потоков платежей с учетом ставки дисконтирования (таблица 3.2).
Совокупный чистый поток по таблице 3.2 совпадает со значением NPV. Таким образом, по завершении всех этапов составлена схема осуществления проекта, получены контрольные цифры организационного плана, просчитана эффективность осуществления проекта.
Потоки по интервалам времениТаблица 3.2ИнтервалыПритокОттокЧистый поток10,001 050,00-1 050,0030,00285,00-281,6130,003 550,00-3 507,7830,00285,00-281,6140,006 250,00-6 138,8450,00285,00-278,2660,002 550,00-2 474,8680,00142,50-136,6680,00400,00-383,601117 750,002 137,7014 705,75NPV172,54
После того как спланирована текущая деятельность ФПГ начинается процесс организации технологической цепочки. Подписываются договора, определяется порядок взаиморасчетов, схема распределения прибыли.
После осуществления первого платежа начинается функционирование ТЦ, который нужно постоянно контролировать, и которым необходимо управлять.
3.3. Прогнозирование узкого места технологической цепочки финансово-промышленной группы "Славянская бумага"
Изучение связи показателей коммерческой деятельности предприятий необходимо не только для установления факта наличия связи, но и для научно обоснованного прогнозирования и рационального управления. Выделенным связям важно придать математическую определенность. Без количественной оценки закономерности связи невозможно использовать результаты разработок для практических целей.
Процедура определения узкого места рассмотрена в главе 2. Для иллюстрации были взяты данные пятидесяти предприятий ФПГ "Славянская бумага". Результаты расчетов приведены в приложении II.
Для решения вышеперечисленных задач необходимо воспользоваться статистическими методами.
В данном случае необходимо применить методы для изучения корреляционной связи, т.е. корреляционно-регрессионный анализ, который позволит выявить влияние факторного показателя Х на результативный Y. Примем прямолинейную форму зависимости между признаками Х и Y [6,11,12]:
Yx= а0 + а1Х (3.1)
В данном случае примем
за Х отклонение эффективности деятельности данного предприятия от средней эффективности предприятий-участников финансово-промышленной группы,
за Y показатель взаимодействия предприятий с поправкой на предприятие j (ПВj).
Для определения параметров а0 и а1 на основе требований метода наименьших квадратов [6,11,12]
,
где:
Yi эмпирические данные;
Yxi выровненные данные.
Далее рассчитываются параметры а0 и а1. Формулы расчета имеются в любой статистической литературе. Результаты расчетов представлены в приложении II в разделе статистическое исследование парной корреляции.
Вычисленные значения а0=0,8636 и а1=0,0661 подставляются в уравнение регрессии:
Yx = 0,8636 + 0,0661х
Важным этапом корреляционного анализа связи является оценка практической значимости составленной модели. Проверка практической значимости в корреляционно-регрессионном анализе математических моделей осуществляется посредством показателей тесноты связи между признаками X и Y.
Для статистической оценки тесноты связи применяются следующие показатели: общая дисперсия, отображающая совокупное влияние всех факторов, факторная дисперсия, отображающая влияние только факторного признака Х, остаточная дисперсия, отображающая влияние всех прочих, кроме Х, факторов [6,11,12].
Индекс детерминации характеризует меру тесноты связи между признаками Х и Y и определяется как соотношение между факторной и общей дисперсиями. На основе него определяется индекс корреляции, который равен квадратному корню от индекса детерминации.
При прямолинейной форме связи показатель тесноты связи определяется по формуле линейного коэффициента корреляции, который в данном случае по абсолютной величине равен индексу корреляции.
В данном случае, при статистическом исследовании парной корреляции, индекс корреляции равен линейному коэффициенту корреляции и составил 0,85023 (см. Приложение II)
Для оценки значимости индекса корреляции применяется F-критерий Фишера.
Фактическое значение критерия FR определяется по формуле [6,11,12]
, (3.2)
где:
m число параметров уравнения регрессии
R2 индекс детерминации.
Величина FR сравнивается с табличным критическим значением Fr, которое определяется по таблице F-критерия с учетом принятого уровня значимости и числа степеней свободы r1 = m 1 и r2 = n m.
Если FR > Fr, то величина индекса корреляции признается существенной.
В приложении II рассчитано фактическое значение FR критерия по формуле 3.2., который составил 125,2167. Критическое значение Fr определяется по таблице F-критерия с учетом принятого уровня значимости равным 0,05 и числом степеней свободы r1 = 1 и r2 = 49 и составил Fr = 4,04. Так как FR > Fr , то можно утверждать, что величина рассчитанного индекса корреляции существенна.
Для получения выводов о практической знач