Анализ хозяйственной деятельности организации

Чем выше будет коэффициент вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность изучаемых объектов. Если вариация не превышает 10%, то изменчивость вариационного ряда считается незначительной; если вариация составляет 10-12%, то изменчивость считается средней. Значительной принято считать изменчивость если вариация больше 20%, при этом не превышает 33%, если же превышает, то это свидетельствует о неоднородности информации и о необходимости исключения нетипичных наблюдений, которые обычно бывают в первых и последних рядах выборки [27, с. 25-26].

Ещё одним не менее важным требованием является подчинение исходной информации закону нормального распределения. Для количественной оценки степени отклонения информации от нормального распределения служат отношение показателя асимметрии к её ошибке и отношение показателя эксцесса к его ошибке.

На третьем этапе корреляционного анализа изучается характер и моделируется связь между факторными и результативными показателями, т.е. подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно выражает сущность исследуемой зависимости.

Зависимость результативного показателя от определяющих его факторов можно выразить уравнением парной и множественной регрессии.

В случае, когда связь результативных показателей с факторными показателями носит криволинейный характер, могут быть использованы степенная, логарифмическая, параболическая, гиперболическая и другие функции.

Когда форму зависимости обосновать трудно, решение задачи можно провести по разным моделям и сравнить полученные результаты.

На четвёртом этапе рассчитываются основные показатели связи корреляционного анализа: уравнения связи, коэффициенты корреляции, детерминация, эластичность и др.

Используя тот или иной тип математического уравнения, можно определить степень зависимости между изучаемыми явлениями, выяснить, на сколько единиц в абсолютном измерении изменяется величина результативного показателя с изменением факторного на единицу. Но, регрессионный анализ не даёт ответа на вопрос: насколько тесна данная связь, решающее или второстепенное воздействие, оказывает данный фактор на величину результативного показателя [21, с. 55-57].

На пятом этапе выполняется статистическая оценка и практическое использование результатов корреляционного анализа.

Для того чтобы убедиться в надёжности показателей связи и правомерности их использования для практической цели, необходимо дать им статистическую оценку. Для этого используются несколько критериев.

По критерию Стьюдента проверяется надёжность коэффициентов корреляции, зависящая от объёма исследуемой выборки данных:



r

t = , (1.25)

Размещено на http://www.allbest.ru/

уr

1?r2 уr = ?n?1, (1.26)

Если t выше табличного, то можно сделать вывод, что величина коэффициента корреляции является значимой. Табличные значения t находятся по таблице значений критериев Стьюдента. При этом учитываются количество степеней свободы (V=n -1) и уровень доверительной вероятности (в экономических расчётах обычно 0,05 или 0,01).

С помощью критерия Фишера оценивается надёжность уравнения связи. Расчётное значение сравнивается с табличным значением. Если Fрасч > Fтабл, то гипотеза об отсутствии связи между исследуемыми показателями отвергается [5, с.13-19].

Для оценки точности уравнения связи рассчитывается средняя ошибка аппроксимации. Чем меньше теоретическая линия регрессии (рассчитанная по уравнению) отклоняется от фактической (эмпирической), тем меньше её величина, что свидетельствует о правильности подбора формы уравнения связи.

О полноте уравнения связи можно судить по коэффициентам множественной регрессии и детерминации. Если их значения близки к 1, значит в корреляционную модель удалось включить наиболее существенные факторы, на долю которых приходится основная вариация результативного показателя.

Влияние каждого фактора на прирост (отклонение от плана) результативного показателя рассчитывается по формуле:

?Yxi = bi ? ?xi, (1.27)

Аналогичным образом подсчитывают резервы роста результативного показателя. Для этого планируемый прирост факторного показателя умножают на соответствующий ему коэффициент регрессии в уравнении связи:

P ^ Yxi = P ^ xi ? bi, (1.28)

Подобные расчеты делаются по каждому фактору с последующим обобщением результатов анализа.

Результаты многофакторного регрессионного анализа могут быть использованы также для планирования и прогнозирования уровня результативного показателя.

Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет важную научную и практическую значимость [7, с. 286]. С установлением места и роли каждого фактора в формировании уровня исследуемых показателей точнее обосновываются планы и управленческие решения, объективнее оцениваются итоги деятельности предприятий и полнее определяются внутрихозяйственные резервы.

Дисперсионный анализ -- это статистический метод, который позволяет подтвердить или отвергнуть гипотезу о том, что две выборки данных относятся к одной генеральной совокупности. Применительно к анализу хозяйственной деятельности предприятия можно отметить, что дисперсионный анализ позволяет определить, к одной и той же совокупности данных или нет относятся группы разных наблюдений.

Достаточно часто дисперсионный анализ используется совместно с методами группировки. В таких случаях задача его проведения состоит в оценке существенности различий между группами. Для этого определяются групповые дисперсии у12 и у22, а затем определяется значимость различий между группами по статистическим критериям Стьюдента или Фишера.

Кластерный анализ является методом многомерного анализа [19, с. 64-67]. Он предназначен для группировки (кластеризации) совокупности, элементы которой характеризуются многими признаками. Значения каждого признака представляют собой координаты каждой единицы изучаемой совокупности в многомерном пространстве признаков. Каждое наблюдение, которое характеризуется значениями нескольких показателей, можно представить, как точку в пространстве этих показателей, значения которых рассматриваются как координаты в многомерном пространстве. Расстояние между точками p и q с k координатами определяется как:

rp,q , (1.29)

Основным критерием кластеризации является то, что различия между кластерами должны быть более существенны, чем между наблюдениями, отнесенными к одному кластеру, т.е. в многомерном пространстве должно соблюдаться неравенство:

????,??? ??1,2 , (1.30)

где ??1,2 - расстояние между кластерами 1 и 2.

Процедура кластеризации достаточно трудоёмка, поэтому её целесообразнее выполнять на компьютере.

Регрессионный анализ - это метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между исследуемыми признаками. Уравнение регрессии показывает, как в среднем изменяется у при изменении любого из xi, и имеет вид:

?? = ??(??1, ??2, … , ????), (1.31)

где у - зависимая переменная (она всегда одна); хi - независимые переменные (их может быть несколько).

Если независимая переменная одна - это простой регрессионный анализ. Если же их несколько, то такой анализ называется многофакторным.

В ходе регрессионного анализа решаются две основные задачи:

построение уравнения регрессии, т.е. нахождение вида зависимости между результатным показателем и независимыми факторами x1, x2, …, xn;

оценка значимости полученного уравнения, т.е. определение того, насколько выбранные факторные признаки объясняют вариацию признака у.

В отличие от корреляционного анализа, который только отвечает на вопрос, существует ли связь между анализируемыми признаками, регрессионный анализ дает и ее формализованное выражение. Кроме того, если корреляционный анализ изучает любую взаимосвязь факторов, то регрессионный - одностороннюю зависимость, т.е. связь, показывающую, каким образом изменение факторных признаков влияет на признак результативный.

Регрессионный анализ - один из наиболее разработанных методов математической статистики [9, с. 105]. Строго говоря, для реализации регрессионного анализа необходимо выполнение ряда специальных требований (в частности, xl, x2,...,xn; y должны быть независимыми, нормально распределенными случайными величинами с постоянными дисперсиями). В реальной жизни строгое соответствие требованиям регрессионного и корреляционного анализа встречается очень редко, однако оба эти метода весьма распространены в экономических исследованиях. Регрессионная модель может быть построена при наличии любой зависимости, однако в многофакторном анализе используют только линейные модели вида:

y = a + b1x1 + b2x2 + ? + bnxn, (1.32)

Построение уравнения регрессии осуществляется, как правило, методом наименьших квадратов, суть которого состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактических значений результатного признака от его расчетных значений, т.е.:

S , (1.33)

где m - число наблюдений; yj - расчётное значение результатного фактора.

Расчётное значение результатного фактора рассчитывается по следующей формуле:

yj = a + b1 ? 1j + b2 ? 2j + ? + bn ? nj , (1.34)

Коэффициенты регрессии рекомендуется определять с помощью аналитических пакетов для ПК или специального финансового калькулятора. В наиболее простом случае коэффициенты регрессии однофакторного линейного уравнения регрессии вида y = а + bх можно найти по формулам:

?mj=1 yj?b ?mj=1 xj

=, (1.35)

m

?m x ?m yj?n ?mj=1 xjyj

= 2 , (1.36)

Дискриминантный анализ -- анализ различий заранее заданных групп объектов исследования (потребителей, товаров, брендов и т.п.). Переменная, разделяющая совокупность объектов исследования на группы, называется группирующей.

С помощью дискриминантного анализа изучаются различия между двумя или более группами по определенным признакам [11, с. 156]. Признаки, используемые для выявления различий между группами, называются дискриминационными переменными. Дискриминантный анализ, как и кластерный, относится к классификационным видам анализа.

Результатом дискриминантного анализа является построение дискриминантной модели (дискриминантной функции), которая имеет вид:

d = a + b1x1 + b2x2 + ? + bnxn, (1.37)

где d -- группирующая (зависимая) переменная; bn -- коэффициенты дискриминантной функции;

а -- свободный член (константа); xn -- дискриминационные (независимые) переменные.

С помощью этой модели, зная характеристики объекта исследования, можно с определенной степенью уверенности определить его принадлежность к одной из исследованных групп.

Для того чтобы построить дискриминантную модель, следует сначала выяснить, все ли выбранные дискриминационные переменные в действительности служат отличительными признаками исследуемых групп. Для дискриминантного анализа за независимые необходимо принимать социально-демографические характеристики опрошенных, такие как пол, возраст, среднемесячный доход, количество членов семьи, род занятий.

Как известно тот или иной фактор влияет на многочисленные показатели других переменных, что приводит к возможности и необходимости выделить его как наиболее общий, более высокого порядка. Для выявления наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданно применять метод главных компонент (МГК).

Данный метод выступает одним из наиболее распространённых методов факторного анализа, позволяющий уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Его суть состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает интерпретацию результатов. Достоинство МГК также в том, что он -- единственный математически обоснованный метод факторного анализа.

По утверждению ряда исследователей МГК не является методом факторного анализа, поскольку не расщепляет дисперсию индикаторов на общую и уникальную. Основной смысл факторного анализа заключается в выделении из всей совокупности переменных только небольшого числа латентных независимых друг от друга группировок, внутри которых переменные связаны сильнее, чем переменные, относящиеся к разным группировкам [18, с. 111-115].

Помимо методов детерминированного и стохастического факторного анализа существуют методы оптимизационного решения экономических задач. В их число входят: теория игр, теория массового обслуживания, линейное и нелинейное программирование, исследование операций. Эти методы являются широко используемыми в анализе хозяйственной деятельности.

Теория игр является математическим методом изучения оптимальных стратегий в играх. Под игрой понимается процесс, в котором участвуют две и более сторон, ведущих борьбу за реализацию своих интересов. Каждая из сторон имеет свою цель и использует некоторую стратегию, которая может вести к выигрышу или проигрышу - в зависимости от поведения других игроков. Теория игр помогает выбрать лучшие стратегии с учётом представлений о других участниках, их ресурсах и их возможных поступках [3, с. 200].

Как раздел исследования операций теория игр - это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы.

Теория массового обслуживания (теория очередей) -- раздел теории вероятностей, целью исследований которого является рациональный выбор структуры системы обслуживания и процесса обслуживания на основе изучения потоков требований на обслуживание, поступающих в систему и выходящие из неё, длительности ожидания и длины очередей. Данная теория позволяет определить явные и неявные потери предприятия (общества в целом) при возникновении очередей.

Линейное программирование представляет собой раздел математики, в котором изучаются методы решения линейных задач оптимизации, иначе говоря, методы поиска минимума (или максимума) линейной функции при наличии линейных же ограничений. Нелинейное программирование в свою очередь это раздел математического программирования, который изучает методы экстремальных задач с нелинейной целевой функцией и (или) областью допустимых решений, определённой нелинейными ограничениями.

Исследование операций подразумевает под собой разработку и применение методов нахождения оптимальных решений на основе математического моделирования, статистического моделирования и различных эвристических подходов в различных областях человеческой деятельности. Целью исследования операций является предварительное количественное обоснование оптимальных решений с опорой на показатель эффективности [4, с. 96-97].

За последние годы во всех отраслях науки методики исследования стали более точными. Важным приобретением экономической науки является использование математических методов в экономическом исследовании, что делает анализ более глубоким и точным.



2. Анализ хозяйственной деятельности МКП «КТО»

2.1 Характеристика МКП «КТО»

«ПАТП-3» - Пассажирское Автотранспортное Предприятие основано в 1962 году.

31 октября 2002 года зарегистрировано под названием МУП «ПАТП-3» - Муниципальное Унитарное Пассажирское Автотранспортное Предприятие № 3 города Новосибирск. Регистрация проведена Инспекцией МНС России по Советскому району города Новосибирска.

Предприятие обслуживало следующие маршруты: 2 (до 08.2006), 7, 8 (до 2002), 15 (1994--2008), 22, 23, 28, 36, 39 (до 08.2006), 48, 52, 62, 65, 72, 108, 109, 119.

С 05.2005 МУП «ПАТП-3» переименовано в МКП «КТО» - муниципальное казённое предприятие «Комплекс транспортного обслуживания». Подвижной состав передан в МКП «КТО».

Учредителем МКП «КТО» является муниципальное образование - город Новосибирск.

От имени муниципального образования - города Новосибирска - в пределах предоставленных им полномочий права собственника имущества Предприятия осуществляют: городской Совет, глава городского самоуправления - мэр Новосибирска, мэрия Новосибирска.

МКП «КТО» создано в целях:

оказания услуг в сфере пассажирских перевозок наземным пассажирским транспортом;

выполнение муниципального (государственного) заказа на осуществление общественных пассажирских перевозок;

удовлетворения общественных социальных потребностей в результатах его деятельности, для решения социальных задач.

Предмет и виды деятельности предприятия:

пассажирские перевозки автомобильным транспортом;

выполнение работ (оказание услуг) по техническому обслуживанию и ремонту автотранспортных средств;

предоставление предприятиям городского автомобильного и электрического транспорта специализированных грузовых, легковых автомобилей;

оказание платных услуг специализированными грузовыми и легковыми автомобилями;

перевозка собственных грузов для производственных целей;

развитие производственной базы и объектов социально-бытового назначения;

оказание услуг по общественному питанию;

торгово-закупочная деятельность;

посредническая деятельность;

предоставление услуг по мойке автотранспорта;

выполнение требований законодательства в области мобилизационной подготовки и мобилизации.

На сегодняшний день предприятие обслуживает следующие пассажирские маршруты: 7, 23, 36э, 45э, 65, 72, 77, 88, 651, 716, 716д, 717, 717е, 718.

Предприятие вправе осуществлять иные виды деятельности, не запрещённые действующим законодательством.

Имущество предприятия сформировано за счёт:

имущества, закреплённого за Предприятием на праве оперативного управления;

бюджетных и внебюджетных средств;

доходов, полученных от уставной деятельности Предприятия;

капитальных вложений и субсидий из бюджета;

платных услуг;

иных источников, не противоречащих законодательству РФ.

Общая площадь транспортного комплекса составляет 39 932 м2. К ней относится: площадь строений равная 16 039,22 м2, включая диспетчерские, и незастроенная площадь равная 23 892,78 м2.

Производственные мощности сосредоточены в следующих зданиях:

здание административного корпуса (2 этажа с подвалом);

здание ремонтно-механических мастерских с малой стоянкой;

здание шиномонтажного цеха (1 этаж);

здание механизированной мойки (1 этаж);

здание спортивного комплекса (2 этажа с подвалом);

здание гаража (1 этаж);

здание цеха покраски автобусов, склада ГО, гаража;

здание - Диспетчерская;

здание профилактория для гаражного хозяйства; ? здание склада.

Предприятие располагает следующими сооружениями:

насосная станция;

железобетонная эстакада;

овощехранилище;

водоприёмный водоём;

открытая площадка для автобусов;

скважина артезианская;

водоём пожарный;

подъездная автодорога; ? прочие сооружения.

Подвижной состав предприятия на 2015 год: ЛАЗ-695Н, ПАЗ-3205, МАЗ-103,

МАЗ-104, МАЗ-206, МАЗ-226, МАЗ-465, ГАЗ-3221, ХЮНДАЙ. В 2016 году подвижной состав предприятия пополнился следующими автомобилями: МАЗ-075, НЕФАЗ.

Материально техническая база за 2012-2015 годы представлена в таблице 2.1.



Таблица 2.1 - Материально техническая база за 2012-2015 годы

Наименование		Количество, ед.
	2012	2013	2014	2015
Здания	10	0	0	0
Сооружения	15	15	15	15
Машины и оборудование (кроме офисного)	42	42	42	42
Транспортные средства	95	95	91	97
автобусы на линии	82	82	78	82
автобусы хоз.обслуга	6	6	5	7
служебные автомобили	3	3	3	3
грузовые и легковые автомобили	4	4	5	5

В 2013 году имущество (в том числе производственный и хозяйственный инвентарь и гаражи) было передано на баланс других организаций.

В таблице 2.2 представлены поставщики основных ресурсов, необходимых для предприятия МКП «КТО».

Таблица 2.2 - Поставщики необходимых ресурсов

Наименование ресурсов	Поставщики
Топливо	Газпром
Электроэнергия	Новосибирск энергосбыт
Вода	Гор водоканал
Запчасти	Автовокзал-Новосибирск МКП ПАТП4
Теплоснабжение	Тепловые сети НовосибирскЭнерго

После передачи имущества на баланс других организаций за расходы МКП «КТО» несут ответственность другие предприятия. МКП «КТО» не оплачивает отопление, электроэнергию и прочие ресурсы.

2.2 Анализ хозяйственной деятельности МКП «КТО»

Анализ деятельности предприятия

Пассажирские перевозки являются основным видом деятельности автотранспортного комплекса МКП «КТО». В таблице 2.3 приведена динамика пассажирских перевозок.

Группировка произведена по пассажирам: платные пассажиры, в том числе собственные, проездные (студенты и школьники), ЕСПБ и СТК, ЕТК, МПК «Дисконт»; возможные пассажиры. Помимо этого, в данной таблице отражена выработка пассажиров, пассажирокилометры и рейсы.

Таблица 2.3 - Динамика пассажирских перевозок

Показатель	Расчёт	Значение показателя в год	Изменение за год
		2013	2014	2015	2014	2015
Пассажиры ВСЕГО, т.час	Qпасс	7736,40	6493,70	7357,30	-1242,70	863,60
Платные, т.пас, в т.ч.:	QпассПЛ	7736,40	6493,70	7357,30	-1242,70	863,60
собственные	QпассСОБ	3915,70	3256,70	3694,90	-659,00	438,20
проездные (студ.)	QпассПР	233,30	191,90	265,70	-41,40	73,80
ЕСПБ+СТК	QпассЕСП	3228,90	2759,60	3089,00	-469,30	329,40
ЕТК	QпассЕТК	341,30	274,20	300,40	-67,10	26,20
МПК "Дисконт"	QпассМПК	17,20	11,30	7,30	-5,90	-4,00
Выработка пассаж, км	Впасскм	3513,40	2720,30	3569,30	-793,10	849,00
Выработка пасскм, км	Впасскмкм	27264,70	21169,40	27705,70	-6095,30	6536,30
Пассажирокило метры, т.пкм	Рп	60036,70	50534,00	57108,30	-9502,70	6574,30
Возможные пасс/км	Впасс=gв*Прпасс	93472,90	251055,50	103035,50	157582,60	-148020,00
Рейсы	Р	174728,00	149958,00	185471,00	-24770,00	35513,00

В 2014 году пассажиры уменьшились в сравнении с 2013 годом на 1242,70 тысяч пассажиров, причинной данного изменения послужило в основном сокращение собственных пассажиров (на 659 тыс. пассажиров) и пассажиров, использующих ЕСПБ (единый социальный проездной билет) и СТК (на 469,30 тыс. пассажиров). В 2015 году напротив наблюдается увеличение платных пассажиров, так как произошло значительное увеличение собственных пассажиров на 438,20 тысяч человек, и ЕСПБ и СТК на 329,40 тысяч человек.

Выработка пассажиров в 2014 году сократилась на 793,10 км, а в 2015 году увеличилась на 849,00 км.

Снижение возможных пассажирокилометров на 148020 пасс/км в 2015 году произошло в связи с изменением средней вместимости на 5,2 единицы. В 2014 году пассажирооборот, выраженный в пассажирокилометрах сократился на 9502,70 т.п.км, так как произошло сокращение пассажиров на 1242,70 тыс.чел., а в 2015 году возрос на 6574,30 т.п.км, так как увеличилось число пассажиров на 863 тысяч человек.

В таблице 2.4 проведён анализ технико-эксплуатационных показателей таких как ходовой парк, средняя вместимость, автомобиле-дни в хозяйстве (в работе и наряде), КИП и КТГ, М-часы в движении (в наряде), общий пробег, среднее расстояние перевозки, коэффициент исполнения пробега и других.

Как видно из данной таблицы ходовой парк изменился от 42 до 50 единиц автомобилей, общая вместимость сократилась от 2387 до 2061 единицы. Автомобиле-дни в работе в 2014 году сократились на 1512 а/дней, в 2015 году увеличились на 2762 а/дня и составили 1812 а/дня.

Общий пробег на протяжении трёх лет изменялся от 3458,40 до 4237,60 тыс.км.

Пассажирокилометры в 2014 году снизились до 50534 т.п.км, в 2015 году увеличились до 57108,30 т.п.км.

Таблица 2.4 - Анализ технико-эксплуатационных показателей

Показатель	Расчёт	Значение показателя в год	Изменение за год
		2013	2014	2015	2014	2015
Календарные дни, дн.	Дк	365	365	365	0	0
Ходовой парк, ед.	Ахп	46	42	50	-4	8
Среднесписочное количество авто, ед.	Асп	80	74	76	-6	2
Общая вместимость, ед.	ов	2202	2387	2061	185	-326
Средняя вместимость, ед.	gв=ов/Асп	27,40	32,20	27,00	4,80	-5,20
Автомобиле-дни в хозяйстве, а/дни	АДХ=Асп*Дк	29381	27091	27875	-2290	784
Автомобиле-дни в работе, а/дни	АДР=Ахп*Дк	16962	15450	18212	-1512	2762
Автомобиле-дни неиспр.вне линии, а/дни	АДП	9302	4365	0	-4937	-4365
КИП	aв=Прпас/Lоб	0,58	0,57	0,65	-0,01	0,08
КТГ	kтг = (АДХ-АДП)/АДХ	0,68	-	-	-0,68	0,00
АМД в хозяйстве, т.амд	АМДХ=gв*АДХ	803,70	871,30	752,40	67,60	-118,90
АМД в работе, т.амд	АМДР=gв*АДР	464,00	496,90	491,50	32,90	-5,40
АМД предел вместимости, т.амд	АМДпрв	1365,90	1137,20	1046,10	-228,70	-91,10
М-часы в наряде, т.час	МЧн=МЧдв+Пн+Нл	179,50	163,00	196,70	-16,50	33,70
М-часы в движении, т.час	МЧдв	175,20	159,20	193,70	-16,00	34,50
Простой по неисправности, т.час	Пн	1,20	0,90	1,10	-0,30	0,20
Неисправность на линии, т.час	Нл	3,00	2,90	1,90	-0,10	-1,00
Продолжительность РД, час	Тн=МЧн/АДР	10,60	10,60	10,80	0,00	0,20
Общий пробег, т.км	Lоб	3813,60	3458,40	4237,60	-355,20	779,20
Пробег с пассажирами, т.км	Прпасс	3415,10	3133,30	3817,50	-281,80	684,20
Эксплуатационная скорость, км/час	Vэ=Lоб/МЧдв	21,20	21,20	21,50	0,00	0,30
Среднее расстояние перевозки, км	L	7,70	7,70	7,70	0,00	0,00
Среднесуточный пробег, км	СсутПр=Пробщ/АДР	224,80	223,80	232,70	-1,00	8,90
Коэффициент исп. пробега	в=Прпас/Lоб	0,90	0,91	0,90	0,01	-0,01
Коэффициент исп. вместимости	ув	0,65	0,50	0,56	-0,15	0,06
Пассажирокилометры, т.п/км	Рп	60036,70	50534,00	57108,30	-9502,70	6574,30

Далее проведён факторный анализ объёма работы методом цепных подстановок. Методика анализа приведена ниже [12].

Для проведения факторного анализа методом цепных подстановок за основу берётся пассажирооборот. Для автобусного парка пассажирооборот Рп за определённый период равен: 

Рп = Тн ? Vэ ? в ? gв ? ув ? Асп ? aв ? Дк, (2.1)

где Рп - Пассажирооборот, тыс.пкм

Тн - Продолжительность работы автопарка в наряде, час. Vэ - Средняя эксплуатационная скорость, км/час в - Коэффициент использования пробега gв - Вместимость автопарка, ед. ув - Коэффициент использования вместимости Асп - Среднесписочное число автобусов, ед. aв - Коэффициент выпуска автобусов на линию

Дк - Число календарных дней в анализируемом периоде, дн.

В таблице 2.5 представлены исходные данные для факторного анализа

Таблица 2.5 - Исходные данные для анализа

Название параметра	Условное обозначение	Значение параметра
		2013	2014	2015
Продолжительность работы автопарка в наряде, час.	Тн	10,60	10,60	10,80
Средняя эксплуатационная скорость, км/час	Vэ	21,20	21,20	21,50
Коэффициент использования пробега	в	0,896	0,906	0,901
Вместимость автопарка, ед.	gв	27,40	32,20	27,00
Коэффициент исп. вместимости	ув	0,65	0,50	0,56
Среднесписочное число автобусов, ед.	Асп	80	74	76
Коэффициент выпуска автобусов на линию	aв	0,577	0,570	0,653
Число календарных дней в анализируемом периоде, дн.	Дк	365	365	365
Пассажирооборот, тыс.пкм	Рп	60036,92	50533,58	57108,24

Как видно из таблицы 2.5 анализ проводится по следующим факторам: продолжительность работы автопарка в наряде, средняя эксплуатационная скорость, коэффициент использования пробега, вместимость автопарка, коэффициент исп. вместимости, среднесписочное число автобусов, коэффициент выпуска автобусов на линию, число календарных дней в анализируемом периоде и пассажирооборот.

Алгоритм решения.

Пассажирооборот за 2013 год рассчитывается следующим образом:

13Рп = 10,6 ? 21,2 ? 0,896 ? 27,4 ? 0,65 ? 80 ? 0,577 ? 365 = 60036,92 тыс. пкм

Замена значения первого параметра 2013 года на значение первого параметра 2014 года:

13РпI = Тн14 ? Vэ13 ? в13 ? gв13 ? ув13 ? Асп13 ? aв13 ? Дк13, (2.2)

13РпI = 10,6 ? 21,2 ? 0,896 ? 27,4 ? 0,65 ? 80 ? 0,577 ? 365 = 60036,92 тыс.пкм

Замена значения второго параметра 2013 года на значение второго параметра 2014 года:

13РпII = Тн14 ? Vэ14 ? в13 ? gв13 ? ув13 ? Асп13 ? aв13 ? Дк13, (2.3)

13РпII = 10,6 ? 21,2 ? 0,896 ? 27,4 ? 0,65 ? 80 ? 0,577 ? 365 = 60036,92 тыс.пкм

Замена значения третьего параметра 2013 года на значение третьего параметра 2014 года:

13РпIII = Тн14 ? Vэ14 ? в14 ? gв13 ? ув13 ? Асп13 ? aв13 ? Дк13, (2.4)

13РпIII = 10,6 ? 21,2 ? 0.906 ? 0,65 ? 80 ? 0,577 ? 365 = 60706,97 тыс. пкм

Аналогичным образом происходит последовательная замена каждого параметра, включая последний:

14Рп = 10,6 ? 21,2 ? 0,906 ? 32,2 ? 0,50 ? 74 ? 0,57 ? 365 = 50533,58 тыс.пкм

Результаты промежуточных расчётов представлены в таблице 2.6.



Таблица 2.6 - Результаты расчётов

Промежуточные значения пассажирооборота	Значение показателя за 2014 год, т.пкм	Промежуточные значения пассажирооборота	Значение показателя за 2015 год, т.пкм
Р13	60036,92	P14	50533,58
13РI	60036,92	14PI	51487,04
13PII	60036,92	14PII	52215,63
13PIII	60706,97	14PIII	51927,46
13PIV	71341,77	14PIV	43541,66
13PV	55301,80	14PV	48537,63
13PVI	51154,16	14PVI	49849,46
13PVII	50533,58	14PVII	57108,24
P14	50533,58	P15	57108,24

Расчёт изменения показателей за 2014 и 2015 год. Результаты представлены в таблице 2.7.

Таблица 2.7 - Результаты факторного анализа методом цепных подстановок

Фактор	Условное обозначение	Изменение показателя за год
		2014	2015
Продолжительность работы автопарка в наряде, час.	?8	0,00	953,46
Средняя эксплуатационная скорость, км/час	?7	0,00	728,59
Коэффициент использования пробега	?6	670,05	-288,17
Вместимость автопарка, ед.	?5	10634,80	-8385,80
Коэффициент исп. вместимости	?4	-16039,97	4995,97
Среднесписочное число автобусов, ед.	?3	-4147,63	1311,83
Коэффициент выпуска автобусов на линию	?2	-620,59	7258,78
Число календарных дней в анализируемом периоде, дн.	?1	0,00	0,00
Итого	??i	-9503,34	6574,66

Необходимо выполнение следующих равенств:

для 2014 года:

? ?i = P14 ? P13, (2.5)



?9503,34 = 50533,58 ? 60036,92, т.пкм

для 2015 года:

? ?i = P15 ? P14, (2.6)

6574,66 = 57108,24 ? 50533,58, т.пкм

После проведения факторного анализа методом цепных подстановок можно сделать вывод о том, что в 2014 году снижение пассажирооборота произошло под влиянием нескольких факторов, а именно: коэффициента выпуска автобусов на линию; среднесписочного числа автобусов и коэффициента использования вместимости. Наибольшее влияние на снижение пассажирооборота оказал коэффициент использования вместимости (сокращение на 16039,97). Коэффициент использования пробега и вместимость автопарка оказали положительное влияние на пассажирооборот.

В 2015 году наблюдается увеличение пассажирооборота, произошедшее под положительным влиянием следующих факторов: продолжительность работы автопарка в наряде (увеличилась на 953,46 часов); средняя эксплуатационная скорость возросла на 728,59 км/час; коэффициент использования вместимости (увеличился на 4995,97); среднесписочное число автобусов увеличилось на 1311,83; коэффициент выпуска автобусов на линию увеличился на 7258,78.

Анализ рентабельности и финансового результата

Итоговые финансовые показатели представлены в таблице 2.8. В данной таблице приведены следующие группировки показателей: доходы, расходы, финансовый результат, бюджетное финансирование (дотации) и финансовый результат.



Таблица 2.8 - Итоговые финансовые показатели

Наименование показателей	Значение показателей, тыс. руб.	Изменение показателя, тыс. руб.
	2013	2014	2015	2014	2015
Доходы собственные, в том числе	137173,30	114478,90	142123,50	-22694,40	27644,60
Линейная выручка	65534,20	56393,50	70291,50	-9140,70	13898,00
ЕТК	5364,60	4387,50	5329,90	-977,10	942,40
ТК студенты и школьники	1954,40	1631,10	2494,10	-323,30	863,00
Доходы от ЕСПБ, МПК (ПТС)	12215,20	10369,10	11460,50	-1846,10	1091,40
Дисконтная ТК	144,40	95,10	69,30	-49,30	-25,80
Компенсация ЕСПБ, МПК и мн/д.	42198,90	36587,70	46613,80	-5611,20	10026,10
Компенсация ДТК	144,40	95,10	69,30	-49,30	-25,80
Компенсация ЕТК	341,30	274,20	300,50	-67,10	26,30
Компенсация студенческих	1954,40	1631,10	2494,10	-323,30	863,00
Компенсация школьники в дни каникул	52,20	52,50	78,50	0,30	26,00
Прочая деятельность	6243,50	2962,00	2922,00	-3281,50	-40,00
Оплата транзакций авансом	0,00	2294,00	-1125,30	2294,00	-3419,30
Всего доходов	205405,30	116773,20	140998,20	-88632,10	24225,00
Расходы	177488,00	171230,00	208351,00	-6258,00	37121,00
Оплата труда	68531,00	69632,00	87011,00	1101,00	17379,00
Страховые платежи	22227,00	22431,00	29037,00	204,00	6606,00
Материальные затраты:	60057,00	55386,00	66473,00	-4671,00	11087,00
ГСМ	45667,00	46030,00	53364,00	363,00	7334,00
ремонт, запчасти, материалы	7799,00	7771,00	10855,00	-28,00	3084,00
а/резина	1552,00	1585,00	2254,00	33,00	669,00
водоснабжение	278,00	0,00	0,00	-278,00	0,00
электроэнергия	1559,00	0,00	0,00	-1559,00	0,00
теплоэнергия	3202,00	0,00	0,00	-3202,00	0,00
прочие материалы	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
Амортизация	16243,00	11051,00	11533,00	-5192,00	482,00
Общехозяйственные расходы	10430,00	12730,00	14297,00	2300,00	1567,00
Финансовый результат	27917,00	-54457,00	-67352,80	-82374,00	-12895,80
Бюджетное финансирование (дотации)	68232,00	14423,00	54853,00	-53809,00	40430,00
Прочие доходы	29250,00	12569,00	11977,00	-16681,00	-592,00
Прочие расходы	-26764,00	-5362,00	-4113,00	21402,00	1249,00
Пени по налогам	-10583,00	-6648,00	-2712,00	3935,00	3936,00
Отложенные налоговые обязательства	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
Прочее	-13929,00	2357,00	-33,00	16286,00	-2390,00
Финансовый результат по б-су	5891,00	-37118,00	-7381,00	-43009,00	29737,00
Пассажиры, тыс.чел.	7736,40	6493,70	7357,30	-1242,70	863,60
Доходная ставка, руб.	16,92	17,17	18,92	0,25	1,75
Доходная ставка с бюджетом, руб.	25,74	19,75	26,22	-5,99	6,47
Себестоимость, руб.	22,94	26,21	28,20	3,27	1,99
Себестоимость с учётом прочих расходов, руб.	26,40	27,19	28,88	0,79	1,69

Из анализа итоговых финансовых показателей предприятия следуют следующие выводы:

Общие доходы по предприятию в 2014 году по сравнению с 2013 годом сократились на 88632,10 тысяч рублей и составили 116773,20 тысяч рублей, в 2015 году общие доходы увеличились на 24225,00 тысяч рублей и составили 140998,20 тысяч рублей.

В 2014 году наблюдается небольшое сокращение расходов на 6258 тысяч рублей, чего не скажешь о 2015 годе так как наблюдается значительный прирост расходов на 37121 тысяч рублей.

На протяжении двух последних лет динамика финансового результата заметно отрицательна, это связано в свою очередь с превышением расходов над доходами предприятия.

Бюджетное финансирование более чем в 3 раза снизилось в 2014 году и составило 14423 тысяч рублей, а 2015 году возросло на 40430 тысяч рублей и составило 54853 тысяч.

Каждый год доходная ставка увеличивается: в 2014 году на 0,25 рублей, в 2015 году на 1,75 рублей. Доходная ставка с бюджетом в 2014 году сократилась на 5,99 рубля, так как сократились бюджетные поступления, в 2015 году доходная ставка увеличилась на 6,47 рубля.

Себестоимость в 2014 году увеличилась на 3,27 рубля, в 2015 году на 1,99 рубля.

В таблице 2.9 представлена динамика доходов от пассажирских перевозок. 

Таблица 2.9 - Динамика доходов от пассажирских перевозок

Наименование показателей	Значение показателей, тыс. руб.	Изменение показателя, тыс. руб.
	2013	2014	2015	2014	2015
Доходы собственные, в том числе	137173,30	114478,90	142123,50	-22694,40	27644,60
Линейная выручка	65534,20	56393,50	70291,50	-9140,70	13898,00
ЕТК	5364,60	4387,50	5329,90	-977,10	942,40
ТК студенты и школьники	1954,40	1631,10	2494,10	-323,30	863,00
Доходы от ЕСПБ, МПК (ПТС)	12215,20	10369,10	11460,50	-1846,10	1091,40
Дисконтная ТК	144,40	95,10	69,30	-49,30	-25,80
Компенсация ЕСПБ, МПК и мн/д.	42198,90	36587,70	46613,80	-5611,20	10026,10
Компенсация ДТК	144,40	95,10	69,30	-49,30	-25,80
Компенсация ЕТК	341,30	274,20	300,50	-67,10	26,30
Компенсация студенческих	1954,40	1631,10	2494,10	-323,30	863,00
Компенсация школьники в дни кан.	52,20	52,50	78,50	0,30	26,00
Прочая деятельность	6243,50	2962,00	2922,00	-3281,50	-40,00
Оплата транзакций авансом	-	2294,00	-1125,30	2294,00	-3419,30
Всего доходов	205405,30	116773,20	140998,20	-88632,10	24225,00

В 2014 году доходы от пассажирских перевозок сократились на 88632,10 тысяч рублей, данное явление вызвано весомым сокращением линейной выручки на 9140,70 тысяч рублей, компенсации ЕСПБ и МПК на 5611,20 тысяч рублей и снижением доходов от прочей деятельности на 3281,50 тысяч рублей. В 2015 году общие доходы возросли на 24225,00 тысяч рублей за счёт увеличения линейной выручки на 13898,00 тысяч рублей и компенсации ЕСПБ, МПК на 10026,10 тысяч рублей.

Помимо доходов от основной деятельности у организации имеются и прочие доходы. До 2013 года к прочим доходам относились: хранение оборудования; стоянка автомобилей; мед освидетельствование; услуги спорткомплекса; столовая. С 2013 года, после передачи имущества другим организациям, к прочим доходам относятся: стоянка автомобилей; столовая и мед освидетельствование. В мае 2016 года столовая закрылась.

Стоянка автомобилей и медицинское освидетельствование осущест...