Статистический анализ результатов финансовой деятельности ОАО "Газпром"

8. Коэффициент реальной стоимости основных фондов и материальных оборотных средств в имуществе предприятия характеризует уровень производственного потенциала.

К_{реал.ст.ОФ.} = (Основные средства + материальные оборотные активы) / Имущество предприятия = Ф1 (с.120 - с.210) / Ф1 с.300 (15)

Рассчитаем коэффициент реальной стоимости основных фондов и материальных оборотных средств в имуществе предприятия для ОАО «Газпром» на начало отчетного периода за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{реал.ст.ОФ.2003} = (1254216260 - 52406756) / 2193292888 = 0,54794757 > 0,5

К_{реал.ст.ОФ.2004} = (1291754066 - 60308703) / 2295564337 = 0,53644559 > 0,5

К_{реал.ст.ОФ.2005} = (2264894191 - 79301180) / 3448939939 = 0,63369993 > 0,5

Оптимальное значение должно быть больше 0,5.

Анализируя эти показатели можно сделать вывод о том, что уровень производственного потенциала положительный и с каждым годом он изменяется. Чем больше значение этого показателя, чем предприятие эффективнее работает.

Т.о, финансовая устойчивость - это целеполагающее свойство финансового анализа, а поиск внутрихозяйственных возможностей, средств и способов ее укрепления представляет глубокий экономический смысл и определяет характер его поведения и содержания.

ОАО «Газпром» имеет абсолютную финансовую устойчивость (редко встречающуюся в современной российской практике): с.210 < с.490 - с.190 + с.610 + с.620.

2003 год: 52406756 < 28201809

2004 год: 60308703 < 302808280

2005 год: 79301180 < 279346836

Группа 2. Показатели ликвидности.

9. Коэффициент абсолютной ликвидности показывает, какую часть краткосрочной задолженности предприятие может погасить немедленно. Он рассчитывается как отношение наиболее ликвидных активов к краткосрочной задолженности.

К_{абс.ликв.} = (Денежные средства и краткосрочные финансовые вложения) / (Краткосрочные обязательства) = Ф1 (с.250 + с.260) / Ф1 (с.610 + с.620 + с.630 + с.660) (16)

Рассчитаем коэффициент абсолютной ликвидности для ОАО «Газпром» на начало отчетного периода за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{абс.ликв.2003} = (33551664 + 62805752) / (154974512 + 181377698 + 76598 + 0) = 0,2864125

К_{абс.ликв.2004} = (35520443 +47965712) / (128794382 + 146932274 + 27525 + 0) = 0,302755718

К_{абс.ликв.2005} = (41402857 + 64814577) / (57924045 + 138148438 + 832473 + 0) = 0,539435046

Оптимальное значение должно быть > 0,2.

Анализируя коэффициент абсолютной ликвидности по 2003, 2004 и 2005 годам ОАО «Газпром» можно сделать вывод, данное предприятие может погасить свою краткосрочную задолженность. И с каждым годом показатели коэффициента ликвидности становится больше: так с 2003 года по 2005 год он изменился на 0,253022546 пункта.

10. Коэффициент критической ликвидности (промежуточный коэффициент покрытия) отражает, какая часть краткосрочных обязательств будет погашена при условии своевременного проведения расчетов с дебиторами.

К_{крит. ликв.} = (Денежные средства + краткосрочные финансовые вложения = дебиторская задолженность) / (Краткосрочные обязательства) = Ф1 (с.240 + с.250 + с.260) / Ф1 (с.610 + с.620 + с.630 + с.660) (17)

Рассчитаем коэффициент критической ликвидности для ОАО «Газпром» на начало отчетного периода за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{крит. ликв.2003} = (300060343 + 33551664 + 62805752) / (154974512 + 181377698 + 76598 + 0) = 1,178310982

К_{крит. ликв.2004} = (341870136 + 35520443 +47965712) / (128794382 + 146932274 + 27525 + 0) = 1,542519825

К_{крит. ликв.2005} = (399475807 + 41402857 + 64814577) / (57924045 + 138148438 + 832473 + 0) = 2,568209817

Оптимальное значение должно быть > 1,0.

Анализируя коэффициент критической ликвидности по 2003, 2004 и 2005 годам ОАО «Газпром» можно сделать вывод, данное предприятие может погасить свои краткосрочные обязательства. И в 2005 году по сравнению с 2003 годом фактический уровень ликвидности вырос на 1,389898835 пункта.

11. Коэффициент текущей ликвидности показывает, во сколько раз оборотные активы превышают краткосрочные обязательства, т.е. характеризует потенциальную платежеспособность.

К_{тек.ликв.} = (Оборотные средства) / (Краткосрочные обязательства) = Ф1 (с.290 - с.220 - с.230) / Ф1 (с.610 + с.620 + с.630 + с.660) (18)

Рассчитаем коэффициент текущей ликвидности для ОАО «Газпром» на начало отчетного периода за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{тек.ликв.2003} = (564901502 - 25623742 - 90452038) / (154974512 + 181377698 + 76598 + 0) = 1,334088257

К_{тек.ликв.2004} = (615434881 - 22971816 - 106796580) / 128794382 + 146932274 + 27525 + 0) = 1,761229814

К_{тек.ликв.2005} = (743162722 - 24665563 - 133500702) / (57924045 + 138148438 + 832473 + 0) = 2,970958522

Оптимальное значение должно быть > 2,0.

Анализируя коэффициент критической ликвидности по 2003, 2004 и 2005 годам ОАО «Газпром» можно сделать вывод, данное предприятие может погасить свои краткосрочные обязательства. И в 2005 году по сравнению с 2003 годом фактический уровень ликвидности вырос на 1,389898835 пункта.

12. Коэффициент платежеспособности.

К_плат. = (Остаток денежных средств на начало года + поступление) / Отток денежных средств = Ф4 (с.100 + с.110) / Ф4 с.120 (19)

Рассчитаем коэффициент платежеспособности для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{плат. 2003} = (59232576 + 1630247387) / 1451020340 = 1,16433927

К_{плат. 2004} = (46140425 + 1826489552) / 1620316843 = 1,1879267

К_{плат. 2005} = (63940241 + 2742194088) / 2362211682 = 1,1879267

Анализируя коэффициент платежеспособности можно сказать, что, чем больше этот показатель, тем выше платежеспособность предприятия. С 2003 года по 2005 год ОАО «Газпром» повышает свою платежеспособность: увеличился на 0,114352887 пункта. Предприятие работает эффективно, без снижения объемов производства и без увеличения кредиторской задолженности.

Эти показатели имеют большое значение при оценке финансового состояния предприятия. Коэффициенты ликвидности показывают связь между величиной задолженности организации и ее ликвидными средствами, которые могут быть использованы для погашения долга. ОАО «Газпром» имеет свои собственные оборотные средства для погашения кредиторской задолженности. Платежеспособность - способность предприятия имеющимися денежными средствами, вложенными в совокупные активы, рассчитываться по совокупным обязательствам. Ликвидность - текущая платежеспособность, т.е. способность предприятия своевременно и в полном объеме за счет имеющихся денежных средств, вложенных в текущие активы, рассчитываться по своим текущим обязательствам

Группа 3. Показатели деловой активности.

13. Оборачиваемость всего капитала (капиталоотдача) отражает скорость оборота совокупных активов предприятия или сколько копеек выручки от реализации продукции получено на один рубль активов, участвовавших в производственном процессе.

К_обор.К = Выручка от реализации (без НДС) / Средняя стоимость актива = Ф2 с.10 / Ф1 (с.300 начало года + с.300 конец года) * 0,5 (20)

Рассчитаем коэффициент оборачиваемости всего капитала для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{обор.К 2003} = 780612980 / (2193292888 + 2295564337) * 0,5 = 0,347800316

К_{обор.К2004} = 887230674 / (2295564337 + 2511848748) * 0,5 = 0,369109398

К_{обор.К 2005} = 1231261784 / (2511848748 + 3865890070) * 0,5 = 0,386112326

Чем больше оборачиваемость всего капитала, тем лучше для предприятия. Если этот показатель увеличивается, то увеличивается капиталоотдача, увеличивается выручка от реализации продукции на 1 рубль активов, участвовавших в производственном процессе. Таким образом, Из полученных расчетов следует вывод, что капиталоотдача увеличилась на 0,038312044 пункта в 2005 году по сравнению с 2003 годом.

14. Фондоотдача основных средств и прочих внеоборотных активов характеризует эффективность использования основных средств и прочих внеоборотных активов.

К_{фонд.ОС} = Выручка / Средняя стоимость внеоборотных активов = Ф2 с.10 / Ф1 (с.190 на начало года + с.190 на конец года) * 0,5 (21)

Рассчитаем коэффициент фондоотдачи основных средств и прочих внеоборотных активов для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{фонд.ОС2003} = 780612980 / (1628391386 + 1680129456) * 0,5 = 0,471880346

К_{фонд.ОС2004} = 887230674 / (1680129456 + 1768686026) * 0,5 = 0,514513275

К_{фонд.ОС2005} = 1231261784 / (1768686026 + 3057509658) * 0,5 = 0.510241136

Уменьшение данного показателя свидетельствует о снижении эффективности использования внеоборотных средств и прочих активов. В 2004 году наблюдалось увеличение эффективности и, соответственно, фактического значения данного коэффициента на 0,42632929 пункта, а в 2005 году снизилось на 0,38360790 пункта по сравнению с 2003 годом.

15. Коэффициент оборачиваемости оборотных активов показывает число оборотов оборотных средств в среднем за год.

К_{обор.Оборот.С} = Выручка / Средняя стоимость оборотных активов = Ф2 с.10 / Ф1 с.290 (22)

Рассчитаем коэффициент оборачиваемости оборотных активов для ОАО «Газпром» на начало периода за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{обор.Оборот.С2003} = 780612980 / 564901502 = 1,381856797

К_{обор.Оборот.С2004} = 887230674 / 615434881 = 1,44163209

К_{обор.Оборот.С2005} = 1231261784 / 743162722 = 1,656786256

Чем больше значение данного показателя, тем эффективнее деятельность предприятия. С каждым годом наблюдается увеличение эффективности использования оборотных средств предприятия ОАО «Газпром». По сравнению с 2003 годом она изменилась на 0,274929459 пунктов.

16. Коэффициент оборачиваемости материальных оборотных средств характеризует скорость оборота запасов.

К_{обор.мат.Оборот.С} = Выручка / Средняя величина запасов = Ф2 с.10 / Ф1 (с.210 на начало года + с.210 на конец года) * 0,5 (23)

Рассчитаем коэффициент оборачиваемости материальных оборотных средств для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{обор.мат.Оборот.С2003} = 780612980 / (52406756 + 60308703) * 0,5 = 13,85103671

К_{обор.мат.Оборот.С2004} = 887230674 / (60308703 + 79301180) * 0,5 = 12,71014136

К_{обор.мат.Оборот.С2005} = 1231261784 / (79301180 + 95251067) * 0,5 = 14,10765894

Чем больше показатель оборачиваемости, тем лучше. В 2004 году наблюдается снижение фактического значения данного коэффициента на 1,14089535 пункта и это свидетельствует о снижении скорости оборота запасов и неэффективном использовании материальных оборотных средств. Нов 2005 году данный показатель увеличился на 0,25662223 пункта по сравнению с 2003 годом.

17. Коэффициент оборачиваемости краткосрочной дебиторской задолженности показывает расширение или снижение уровня коммерческого кредита, предоставляемого предприятием другим организациям.

К_{обор.краткср.деб.зад.} = Выручка / Средняя за период дебиторская задолженность = Ф2 с.10 / Ф1 (с.240 на начало года + с.240 на конец года) * 0,5 (24)

Рассчитаем коэффициент оборачиваемости краткосрочной дебиторской задолженности для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{обор.краткср.деб.зад.2003} = 780612980 / (300060343 + 341870136) * 0,5 = 2,432079503

К_{обор.краткср.деб.зад.2004} = 887230674 / (341870136 + 399475807) * 0,5 = 2,39356722

К_{обор.краткср.деб.зад.20045} = 1231261784 / (399475807 + 437558426) * 0,5 = 2,941962791

Чем больше коэффициент оборачиваемости краткосрочной дебиторской задолженности, тем ниже уровень коммерческого кредита, предоставляемого предприятием другим организациям. В 2004 году показатель снизился на 0,392722781 пункта, что привело к увеличению коммерческого кредита. А в 2005 году показатель увеличился на 0,509883288 пункта по сравнению с 2003 годом, что свидетельствует о снижении уровня коммерческого кредита.

18. Период погашения дебиторской задолженности показывает средний срок погашения дебиторской задолженности в днях.

К_{пог.деб.зад.} = 365 (360) / Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности. (25)

Рассчитаем коэффициент погашения дебиторской задолженности для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{пог.деб.зад. 2003} = 365 / 2,432079503 = 150,0773308

К_{пог.деб.зад. 2004} = 365 / 2,39356722 = 152,4920616

К_{пог.деб.зад. 2005} = 365 / 2,941962791 = 124,0668309

Чем меньше период погашения дебиторской задолженности, тем лучше для финансового состояния предприятия. В 2004 году срок больше, в 2005 - срок погашения меньше, чем в 2003 году.

19. Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности показывает расширение или снижение уровня коммерческого кредита, предоставляемого предприятию поставщиками.

К_{обор.кредит.зад.} = Выручка / Средняя величина кредиторской задолженность = Ф2 с.10 / Ф1 (с.620 на начало года + с.620 на конец года) * 0,5 (26)

Рассчитаем коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{обор.кредит.зад.2003} = 780612980 / (181377698 + 146932274) * 0,5 = 4,755341272

К_{обор.кредит.зад.2004} = 887230674 / (146932274 + 138148438) * 0,5 = 6,224417413

К_{обор.кредит.зад.2005} = 1231261784 / (138148438 + 133169882) * 0,5 = 9,076141884

Чем больше коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности, тем лучше, увеличивается эффективность деятельности предприятия, что приводит к расширению уровня коммерческого кредита и, как следствие, предприятие рассчитывается своими средствами. Если вообще нет кредиторской задолженности, то это хорошо. В ОАО «Газпром» год от года наблюдается расширение уровня коммерческого кредита. В 2005 году по сравнению с 2003 годом на 4,320800612 пункта.

20. Коэффициент оборачиваемости денежных средств показывает скорость оборота денежных средств.

К_{обор.ден.ср.} = Выручка / Средняя величина денежных средств = Ф2 с.10 / Ф1 (с.260 на начало года + с.260 на конец года) * 0,5 (27)

Рассчитаем коэффициент оборачиваемости денежных средств для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{обор.ден.ср. 2003} = 780612980 / (62805752 + 47965712) * 0,5 = 14,09411688

К_{обор.ден.ср. 2004} = 887230674 / (47965712 + 64814577) * 0,5 = 15,73378969

К_{обор.ден.ср. 2005} = 1231261784 / (64814577 + 73044882) * 0,5 = 17,86256515

Коэффициент оборачиваемости денежных средств - это важный показатель. Чем больше скорость оборота денежных средств, тем лучше, стабильнее положение предприятие. В ОАО «Газпром» наблюдается увеличение в 2004 году на 1,63967281 по сравнению с 2003 годом и в 2005 году на 3,76844827 пункта.

Деловая активность - это активность производственной деятельности предприятия. Чем лучше ее деятельность, тем лучше ее результат. Обороты - движение активов предприятия и денежных средств. Чем быстрее скорость движения денежных средств, тем предприятие работает эффективно.

Группа 4. Показатели рентабельности.

21. Рентабельность реализованной продукции (рентабельность продаж) показывает, сколько прибыли (убытка) приходится на единицу реализованной продукции.

К_{рент.реал.прод.} = Прибыль (убыток) от реализации продукции / Выручка от реализации = Ф2 с.50 / Ф2 с.10 (28)

Рассчитаем коэффициент рентабельность реализованной продукции для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{рент.реал.прод.2003} = 207554883 / 780612980 = 0,265887051

К_{рент.реал.прод.2004} = 211592552 / 887230674 = 0,238489897

К_{рент.реал.прод.2005} = 358144397 / 1231261784 = 0,290875914

Чем больше этот показатель, тем лучше. Доля прибыли увеличивается, что свидетельствует о том, что деятельность предприятия год от года становятся все более эффективной. Анализируя показатели ОАО «Газпром» фактические значения с 2003 года по 2005 год увеличились на 0,024988863 пункта, но также наблюдалось снижение в 2004 году по сравнению с 2003 годом на 0,027397154 пункта.

22. Общая рентабельность всего капитала (активов) показывает эффективность использования всего имущества предприятия.

К_{общ.рент.К} = Прибыль (убыток) отчетного периода / Средняя величина активов = Ф2 с.140 / Ф2 (с.300 на начало года + с.300 на конец года) (29)

Рассчитаем коэффициент общей рентабельность всего капитала для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{общ.рент.К2003} = 198287799 / (2193292888 + 2295564337) * 0,5 = 0,088346672

К_{общ.рент.К2004} = 210717877 / (2295564337 + 2511848748) * 0,5 = 0,087663728

К_{общ.рент.К2005} = 289228306 / (2511848748 + 3865890070) * 0,5 = 0,090699326

Общая рентабельность капитала показывает эффективность использования имущества предприятия. Чем больше прибыли, тем лучше. В 2004 году коэффициент снижается на 0,000682944 пункта, снижается и эффективность использования имущества, а в 2005 году по сравнению с 2003 годом повышается коэффициент на 0,002352654 пункта и приводит к увеличению эффективности использования всего имущества предприятия.

23. Рентабельность собственного капитала характеризует отдачу (доходность) собственного капитала.

К_{рен.собств.К} = Прибыль (убыток) отчетного периода / Средняя величина собственного капитала = Ф2 с.140 / Ф1 (с.490 на начало года + с.490 на конец года) * 0,5 (30)

Рассчитаем коэффициент рентабельность собственного капитала для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{рен.собств.К 2003} = 198287799 / (1574057885 + 1707211080) * 0,5 = 0,120860436

К_{рен.собств.К 2004} = 210717877 / (1707211080 + 1851960379) * 0,5 = 0,118408388

К_{рен.собств.К 2005} = 289228306 / (1851960379 + 2964318350) * 0,5 = 0,120104472

Чем больше показатель рентабельности, тем лучше работает собственный капитал. При снижении коэффициент рентабельности собственного капитала, снижается и доходность собственного капитала. В 2004 году произошло снижение на 0,002452048 пунктов, а в 2005 году произошло снижение показателя на 0,000755964 пункта по сравнению с 2003 годом.

24. Чистая рентабельность собственного капитала характеризует отдачу (доходность) собственного капитала.

К_{чист..рен.собств.К} = Чистая прибыль (убыток) отчетного периода / Средняя величина собственного капитала = Ф2 (с.140 - с.150) / Ф1 (с.490 на начало года + с.490 на конец года) * 0,5 (31)

Рассчитаем коэффициент чистой рентабельности собственного капитала для ОАО «Газпром» за 2003, 2004, 2005 годы.

К_{чист.рен.собств.К2003} = (198287799 - 18799392) / (1574057885 + 1707211080) * 0,5 = 0,109401829

К_{чист.рен.собств.К2004} = (210717877 - 26157309) / (1707211080 + 1851960379) * 0,5 = 0,103709849

К_{чист.рен.собств.К2005} = (289228306 - 72975244) / (1851960379 + 2964318350) * 0,5 = 0,089800892

Чем больше показатель чистой рентабельности, тем лучше работает собственный капитал. При снижении коэффициент чистой рентабельности собственного капитала, снижается и доходность собственного капитала. В 2004 году произошло снижение на 0,00569198 пунктов, а в 2005 году произошло снижение показателя на 0,019600937 пункта по сравнению с 2003 годом.

Таким образом, теперь мы можем оценить финансовое состояние предприятия ОАО «Газпром» на основе полученных показателей: Все рассчитанные показатели имеют больше положительного, чем отрицательного. Показатели финансовой устойчивости, показатели ликвидности, показатели деловой активности и показатели рентабельности свидетельствуют о эффективности данного предприятия, его платежеспособности и ликвидности в рассмотренные годы. ОАО «Газпром» имеет абсолютную финансовую устойчивость. [4, 5]

2.3 Анализ финансовой прибыли

При анализе финансовой прибыли рассчитаем такие показатели как себестоимость и рентабельность.

Себестоимость = Выручка - Чистая прибыль (32)

Рентабельность = Выручка / Себестоимость (Затраты) (33)

Таблица 2.3 - Расчет показателей себестоимости и рентабельности

ОАО "Газпром"
годы	выручка, млн.руб	чистая прибыль, млн.руб	себестоимость, млн.руб	рентабельность, млн.руб
1998	171295	42494	128801	1,3299
1999	305990	46623	259367	1,1798
2000	498099	60748	437351	1,1389
2001	588568	100387	488181	1,2056
2002	602056	53511	548545	1,0976
2003	780612,98	142622,6	637990,38	1,2235
2004	976776	205684	771092	1,2667
2005	1383545	315931	1067614	1,2959
2006	2152111	613345	1538766	1,3986
2007	2390470	694990	1695480	1,4099
Итого:	9849522,98	2276335,6	7573187,38	12,5464

Таблица 2.4 - Приведение выручки, чистой прибыли и себестоимости к сопоставимым ценам

Годы	ИПЦ, %	чистая прибыль в сопоставимых ценах, млн. руб	выручка в сопоставимых ценах, млн. руб	себестоимость в сопоставимых ценах, млн.руб
1998	184,4	161058,66	649233,83	488175,18
1999	136,5	129456,55	849632,35	720175,8
2000	120,2	140330,26	1150628,19	1010297,93
2001	118,6	195529,43	1146387,12	950857,69
2002	115,1	90552,91	1018817,08	928264,17
2003	112	215491,26	1179443,31	963952,056
2004	111,7	278220,19	1321244,25	1043024,06
2005	110,9	385344,2	1687523,67	1302179,47
2006	109	686333,055	2408212,21	1721879,15
2007	111,9	694990	2390470	1695480
Итого:	1230,3	2977306,515	13801592,01	10824285,51

Эффективность деятельности предприятия оценивается с помощью абсолютных и относительных показателей (показатели рентабельности). Чистая прибыль имеет тенденцию к увеличению, то есть доходность деятельности предприятия растет.

Рис. 2.1. Динамика чистой прибыли, выручки, рентабельности и себестоимости ОАО «Газпром» за 10 лет.



Рис. 2.2. Динамика чистой прибыли ОАО «Газпром» за 10 лет в сопоставимых ценах.

Для характеристики чистой прибыли рассмотрим показатели динамики: средний уровень ряда, абсолютные приросты, базисные и цепные, средний абсолютный прирост, темпы роста, базисные и цепные, средний темп роста, темпы прироста, базисные и цепные, средний темп прироста, абсолютные значения 1% прироста. [2, 3, 6]

Таблица 2.5 Динамика чистой прибыли с 1998 г. по 2007 г. и расчёт аналитических показателей динамики

Годы	Чистая прибыль (в сопоставимых ценах, млн. руб.)	Абсолютный прирост, млн. руб.	Темпы роста в %.
		Баз.	Цеп.	Баз.	Цеп.
Символы		Уб	Уц	Тб	Тц
1998	161058,66	-	-	-	-
1999	129456,55	-31602,11	-31602,11	80,38	80,38
2000	140330,26	-20728,4	10873,71	87,71	108,40
2001	195529,43	34470,77	55199,17	121,40	139,34
2002	90552,91	-70505,75	-104976,52	56,22	46,31
2003	215491,26	54432,6	124938,35	133,80	237,97
2004	278220,19	117161,53	62728,93	172,74	129,11
2005	385344,2	224285,54	107124,01	239,26	138,50
2006	686333,055	525274,395	300988,855	426,14	178,11
2007	694990	533931,34	8656,945	431,51	101,26
Итого:	2977306,515	1366719,915	53391,34	1749,16	1159,38

Продолжение таблицы 2.5

Годы	Темпы прироста в %.	Абсолютное значение 1 % прироста
	Баз.	Цеп.	А %
Символы	Тб	Тц
1998	-	-	-
1999	-19,62	-19,62	1610,71
2000	-12,29	8,40	1294,45
2001	21,40	39,34	1403,13
2002	-43,78	53,69	-1955,23
2003	33,80	137,97	905,55
2004	72,74	29,11	2154,89
2005	139,26	38,50	2782,44
2006	326,14	78,11	3853,40
2007	331,51	1,26	6870,59
Итого:	849,16	366,76	18919,93

Средний коэффициент прироста:

= (34)

КОРЕНЬ 9 СТЕПЕНИ

694990/161058,66=4,315135864= 1,275946346

= (35)

= 1,13264117

Средний абсолютный прирост:

=; = 5339,134 млн.руб. (36)

=; = 297730,6515 млн. руб. (37)

Средний уровень ряда:

=; = 21166946,05 руб. (38)

Средний темп роста:

=*100; =1, 275946346*100=127,59%; (39)

=1,13264117*100=113,26%;

Средний темп прироста:

=-100; =127,59-100=27,59% (40)

=113,26-100=13,26%

Таким образом, среднее значение чистой прибыли ОАО «Газпром» за 10 лет, а именно с 1998 г. по 2007 г. в среднем ежегодно чистая прибыль увеличивалась на 5339,134 млн.руб. (на 297730,6515 млн. руб.) или на 27,59 % (на 13,26%). С 2003 года наблюдается постоянный рост чистой прибыли ОАО «Газпром» и в 2003 году наблюдается рост чистой прибыли по сравнению с 2002 годом на 33,8 %.

В 1999, 2000 и 2002 г.г. наблюдается отрицательный базовый абсолютный прирост, это значит, что в сравнении с 1998 годом, объём чистой прибыли уменьшается, в 1999 г. уменьшение чистой прибыли составило 31602,11 млн. руб., в 2000 году уменьшение составило 20728,4 млн. руб., а в 2002 г. - 70505,75 млн.руб. Темп снижения чистой прибыли в 2002 г. составил 43,78 % и только с 2003 года наблюдается устойчивая тенденция роста объёма чистой прибыли, в 2003 году прирост составляет 33,8 %, а в 2004 г. - уже 72,747%. Оживление экономики происходит уже в 2000 г., цепной темп прироста в 2000 г. составляет 8,4 %. Но цепные показатели имеют скачкообразный характер, то повышаясь, то вновь снижаясь. Наибольший прирост объёма чистой прибыли в сравнении с предыдущим годом наблюдается в 2003 году, он составил 137,97 %, это значит, что по сравнению с 2002 г., в 2003 г. чистая прибыль выросла на 137,97%. [7]

2.4 Определение основной тенденции прибыли

Основной тенденцией динамики называется последовательное изменение уровней в определенном направлении по определенному закону на протяжении значительного промежутка времени под влиянием основных постоянно действующих факторов.

Важным направлением в исследовании массовых явлений и процессов выступает изучение основной или общей тенденции их развития (тренда). Многочисленные факторы, под действием которых формируются и изменяются уровни рядов динамики изучаемых явлений, неоднократны по силе, направлению и времени их действия.

Поставленные действующие факторы оказывают на изучаемые явления определяющее влияние и формируют в рядах динамики основную тенденцию развития (тренд). Воздействие других факторов проявляется периодически и вызывает повторяемые во времени колебания уровней рядов динамики (так называемые сезонные колебания). Действия разовых (спорадических) факторов отображаются случайными (кратковременными) изменениями уровней рядов динамики. Исходя из этого при анализе рядов динамики необходимо изучить основные компоненты рядов: тренд, периодически (сезонные) колебания, случайные отклонения.

Как показывает практика, в одних рядах основная тенденция развития проявляется достаточно четко на основе анализа статических показателей направления и интенсивности развития (темпов роста, прироста, изменения уровней, средних величин), в других ряда она может быть выявлена с использованием специальных методов анализа рядов динамики. Выбор конкретных методов статистики для этой цели зависит от характера исходной информации и предопределяется задачами анализа.

Рассмотрим основные методы преобразования рядов динамики, позволяющие обнаружить и обосновать основную тенденцию в развитии явления. На практике наиболее распространенными методами статического изучения тренда являются: укрупнения интервала, сглаживание скользящей средней, аналитическое выравнивание.

Метод укрупнения интервалов является наиболее простым методом преобразования ряда с колеблющимися уровнями с целью выявления тренда. Главное в этом методе заключается в преобразовании первоначального ряда динамики в ряды более продолжительных периодов (например, месячные в квартальные, квартальные в годовые и т.д.) Уровнями ряда с укрупненными периодами могут быть средние величины первоначальных уровней по новым периодам.

Недостаток метода: резко сокращается количество уровней.

Так, ряд урожайности по годам обнаруживает колебания, обусловленные метеорологическими условиями отдельных лет. Переход к ряду средних по пятилетиям продолжительным периодам позволяет более ясно видеть общую тенденцию в изменении урожайности во времени.

Довольно часто при обработке динамического ряда с целью определения тенденции развитии массового явления применяется сглаживание методом скользящей средней (называемый также методом подвижной средней). Суть этого метода заключается в замене фактических уровней первоначального ряда новым рядом подвижных (скользящих) средних, которые рассчитываются для определенных последовательных подвижных (скользящих) интервалов, т.е. по определенному числу членов первоначального ряда. Причем при вычислении каждой новой средней отбрасывается один член ряда слева и присоединяется один член справа.

Первоначальный ряд можно сглаживать средними за два, три, четыре, пять и т.д. интервалов (периодов) первоначального ряда. Чем меньше интервала сглаживания, тем более сглажены ряд ближе к первоначальному ряду фактических уровней. Чем больше интервал, за который исчисляется средняя, тем более сглаженной ряд усредняет фактические уровни первоначального ряда. Для сглаживания ряда динамики способом скользящей средней, например, из 5 членов, необходимо последовательно по изложенной выше методике суммировать по 5 членов и результаты делить на 5. Недостатком данного метода сглаживания ряда является то, что сглаженный ряд оказывается короче первоначального на (n-1)\2 члена с одного и другого конца (под «n» имеются в виду числа членов или периодов, из которых рассчитывается скользящие средние).На практике обычно выравнивание осуществляется с нечетным числом членов или периодов первоначального ряда. В этом случае вычисляемые средние относятся к середине подвижного интервала сглаживания. При сглаживании его четному числу членов средняя приходится между двумя временными точками (периодами). Чтобы такие средние привязать к определенней временной точке используется специальный прием, называемый центрированием. Суть его в том, что из каждой пары сглаженных скользящих средних рассчитывается средняя арифметическая, которая и относится к определенной временной точке (или определенному периоду).

Следует иметь ввиду, что слишком укороченный ряд скользящих средних может оказаться недостаточно репрезентативным (убедительным) для характеристик тенденции исследуемого ряда динамики. Применение в анализе рядов динамики методом укрупнения интервалов и скользящей средней позволяет выявить тренд для его описания, но получить обобщенную тенденцию количественную статическую оценку тренда посредством этих методов невозможно. Решение этой более высокого порядка задачи - измерение тренда - достигается методом аналитического выравнивания.

Задача выравнивания ряда сводится к определению адекватного тренду вида математической функции, нахождению на основе фактических данных параметров функции и переходу к ряду с расчетными («теоретическими») уровнями по найденной формуле (виду) функции. Если выбранный тип (вид) математической функции f(t) адекватен основной тенденции развития изучаемого явления во времени, что тем самым будет определено количественное измерение тренда. Одним из условий обосновано применения метода аналитического выравнивания является знание эталонных типов развития и сущности изучаемых массовых явлений.

Различают несколько эталонных (основных) типов развития массовых явлений во времени: 1) равномерное развитие. Для этого типа динамики присущи устойчивые постоянные абсолютные ценные приросты

Параметр определяет направление развития. Если > 0, то уровни ряда динамики равномерно возрастают, а при < 0 происходит их равномерное снижение; 2) равноускоренное (равнозамедленное) развитие. Практика статического изучения тренда массовых явлений показывает, что зачастую невозможно однозначно решить вопрос, какому типу развития больше всего отвечают показатели ряда динамики. Ведь рассмотренные выше признаки классификации типов развития (абсолютные приросты, темпы роста и прироста) весьма схематичны. В лучшем случае на основе качественного анализа ряда динамика может быть выдвинута рабочая гипотеза о возможных типах развития. Но выбор на этой основе конкретной математической функции весьма затруднителен. Однако возможности широкого использования в анализе трена современных ЭВМ позволяет успешно решать проблему выбора адекватной модели тренда. В заключение по результату сравнительного анализа полученных решений с учетом существа изучаемого явления выбирается наиболее адекватное тренду решение.

При аналитическом выравнивании временного ряда закономерно изменяющийся уровень изучаемого показателя оценивается как функция времени , где - теоретические или выравненные уровни временного ряда, вычисленные по соответствующему аналитическому уравнению путем постановки в уравнение значений периодов времени t. Важно, чтобы найденное уравнение тренда как можно более адекватно описывало фактическую динамику показателя. Параметры уравнения тренда считаются найденными верно, если сумма всех найденных теоретических уровней будет равна сумме всех фактических уровней ряда.

Линейная форма тренда:

, (41)

где - выравненные, т.е. лишенные колебаний уровни тренда;

а - свободный член уравнения, численно равный среднему выравненному уровню для момента или периода времени, принятого за начало отсчета (для t=0);

b - средняя величина изменения уровней за единицу изменения времени, константа линейного тренда;

t - номера моментов или периодов времени, к которым относятся уровни временного ряда.

Система нормальных уравнений для линейного тренда:

,

где y_i - уровни исходного ряда динамики;

t_i - номера периодов или моментов времени;

n - число уровней ряда.

Параболическая форма тренда:

, (42)

где - константа параболического тренда.

· При b>0, c>0 - имеем восходящую ветвь параболы, т.е. тенденцию к ускоренному росту уровней;

· При b<0, c<0 - имеем нисходящую ветвь параболы, т.е. тенденцию к ускоренному сокращению уровней;

· При b>0, c<0 - имеем восходящую ветвь параболы с замедляющимся ростом уровней;

· При b<0, c>0 - имеем нисходящую ветвь параболы с замедляющимся сокращением уровней.

Система нормальных уравнений для параболического тренда:

(43)

Метод укрупненных интервалов (метод многолетней средней).

Таблица 2.6 - Укрупнение объема чистой прибыли по трехлетиям

Годы	Объем чистой прибыли, млн. руб.	Средний объем чистой прибыли по трехлетиям, млн. руб.
1998	161058,66	-
1999	129456,55	143615,16
2000	140330,26	-
2001	195529,43	-
2002	90552,91	167191,2
2003	215491,26	-
2004	278220,19	-
2005	385344,2	449965,82
2006	686333,055	-
2007	694990	-

В данном случае, используя метод укрупненных интервалов, мы прослеживаем тенденцию увеличения чистой прибыли.

Метод скользящей средней.

Таблица 2.7 - Расчет скользящей средней по имеющимся данным

Годы	Объем чистой прибыли, млн.руб.	Скользящая средняя
		по трехлетиям	по пятилетиям	по семилетиям
1998	161058,66	-	-	-
1999	129456,55	143615,16	-	-
2000	140330,26	155105,41	143385,56	-
2001	195529,43	142137,53	154272,08	172948,47
2002	90552,91	167191,2	184024,81	20498,97
2003	215491,26	194754,79	233027,60	284543,04
2004	278220,19	293018,55	331188,32	363780,15
2005	385344,2	449965,82	452075,74	-
2006	686333,055	588889,09	-	-
2007	694990	-	-	-

Методом скользящей средней по трёхлетиям тенденция не выявлена, а по пятилетиям и семилетиям наблюдается тенденция увеличения в изменении объема чистой прибыли.

Определение тенденции методом аналитического выравнивания.

Проведем аналитическое выравнивание по прямой и по параболе ряда динамики объема ВВП при помощи системы нормальных уравнений для линейного и параболического тренда.

На основании Приложения 1. раздела 7:

Линейная форма тренда:

Y = - 45655,946000 + 62433,926818 * t

Параболическая форма тренда:

Y = 254075,618712 - 87431,475343 *t + 13624,107719 *t^2

Таблица 2.8 - Динамика чистой прибыли, выравненной по линии и по параболе.

Годы		по линии	по параболе
1998	161058,66	16777,981	180268,252
1999	129456,55	79211,908	133709,101
2000	140330,26	141645,835	114398,166
2001	195529,43	204079,762	122335,447
2002	90552,91	266513,689	157520,944
2003	215491,26	328947,616	219954,657
2004	278220,19	391381,543	309636,586
2005	385344,2	453815,47	426566,731
2006	686333,055	516249,397	570745,092
2007	694990	578683,324	742171,669
Итого:	2977306,515	2977306,525	2977306,645

Анализируя линейный тренд, среднее выравненное значение для 1997 года будет повышаться на коэффициент «в», то есть увеличиваться с каждым годом на 62433,926818 млн. руб., что свидетельствует о том, что чистая прибыль растет.

Анализируя параблический тренд, можно сделать вывод, что идет тенденция к ускоренному росту уровней, так как показатель «в» > 0 и показатель «с»> 0.

Постоим график линейного и параболического трендов чистой прибыли ОАО «Газпром» за 1998 - 2007 годы:

Рис.2.3 Динамика чистой прибыли

Временной ряд содержит не только тенденцию, но и колеблимость.

Колеблимость позволяет выдвинуть гипотезу о причинах колеблимости и пути влияния на них. Ее можно прогнозировать или учитывать как фактор ошибки прогноза. С его помощи можно считать резервы на основе параметров, запасах. Колебания уровня могут иметь разную форму, разное распределение во времени, разную частоту амплитуду.

Если коэффициент колеблимости до 10%, то колебания слабые и прогнозирование возможно на долгосрочную перспективу. Если от 10% до 25%, то колебания умеренные и возможно краткосрочное прогнозирование. Если от 25 до 33%, то колебания сильные. Если свыше 33%, то невозможен прогноз.

Коэффициент колеблимости по параболе равен 21,69093345% (Приложение 1). Таким образом мы можем сделать прогноз на краткосрочный период - на год.

Посчитаем среднее квадратическое отклонение уровней ряда от тренда:

, (44)

где - фактический уровень динамического ряда;

- выравненный уровень динамического ряда;

- число уровней ряда;

- общее число параметров уравнения тренда.

Чем больше этот показатель, тем шире интервал прогноза при одной и той же степени вариации.

Интервал прогноза определяется следующим образом:

, (45)

где - предельная ошибка прогноза, рассчитывающаяся по формуле:

, (46)

где - критерий Стьюдента при уровне значимости =0,05 и числе степеней свободы ; (F = 2,3646)

- корректировка на период упреждения, которая зависит от функции тренда. Для линейного тренда определяется по формуле:

 , (47)

где - период упреждения.

Для параболического тренда определяется по формуле:

. (48)

Интервал достоверен, если в него не входит значение ноль и значение с противоположным знаком.

Доверительный интервал на 2008 год будет находиться в пределах от 749708,0986 до 1131984,749 млн.руб. На 2009 год и 2010 год прогнозы вряд ли возможны, но по теоретическим данным доверительный интервал будет от 959320,519 до 1374218,333 млн.руб., в 2010 году он будет от 1196106,866 до 1643774,42 млн.руб. (Приложение 1). Интервалы достоверны, т.к. в них не входит ноль и значения с противоположным знаком.

Точечный прогноз на 2008 год будет равен по параболическому тренду 940846,423918 млн.руб. (Приложение 1).

2.5 Прогнозирование на основе трендовой модели

Чтобы определить, какое из уравнений больше подходит для прогнозирования, применяются следующие показатели:

1. Коэффициент автокорреляции в остатках

; (49)

где - разность между фактическими и выровненными уровнями ряда;

- разность между фактическими и выровненными уровнями ряда со смещением на единицу.

Коэффициент автокорреляции в остатках может быть как положительным, так и отрицательным. Чем он ближе к нулю, тем уравнение больше подходит для прогнозирования.

2. Критерий Дарбина-Уотсона:

; (50)

Коэффициент автокорреляции в остатках и критерий Дарбина-Уотсона связаны следующим соотношением:

. (51)

Если фактическое значение лежит ниже нижней границы критической области , присутствует автокорреляция и уравнение не пригодно для прогнозирования.

Если фактическое значение лежит выше верхней границы критической области , автокорреляция отсутствует и уравнение пригодно для прогнозирования.

Если фактическое значение попадает между и , мы не можем определить пригодность уравнения к прогнозированию.

Если значение отрицательное, то с табличным сравнивается значение .

3. Средняя ошибка аппроксимации:

; (52)

где - число уровней;

- фактические уровни ряда;

- выровненные уровни ряда.

Средняя ошибка аппроксимации в пределах 7-10% свидетельствует о хорошем подборе модели к исходным данным.

Коэффициент автокорреляции в остатках для линейной формы тренда равен 0,5215576318 (Приложение 1). Рассчитаем критерий Дарбина-Уотсона через взаимосвязь с коэффициентом автокорреляции в остатках:

D - W ф. = 2 * (1 - 0,5215576318) = 0,9568848

D - W т. = (0,88 - 1,32)

Уравнение не пригодно для прогнозирования, так как коэффициент D - Wф. лежит в D - Wт. интервале.

Коэффициент автокорреляции в остатках для параболической формы тренда равен - 0,4128202642 (Приложение 1). Критерий Дарбина-Уотсона будет равен:

D - W ф. = 2 * (1 - 0,41282022642) = 1,174359472

4 - 1,174359472 = 2,825640528

D - W т. = (0,7 - 1,64)

Уравнение пригодно для прогнозирования, так как D - Wф. > D - Wт.

Таблица 2.9 - Расчет средней ошибки аппроксимации для линейного тренда

Год
1998	161058,66	16777,981	144280,679	0,8958269
1999	129456,55	79211,908	50244,642	0,3881197
2000	140330,26	141645,835	-1315,575	0,0093748
2001	195529,43	204079,762	-8550,332	0,0437291
2002	90552,91	266513,689	-1759620,779	1,9431819
2003	215491,26	328947,616	-113456,356	0,5265009
2004	278220,19	391381,543	-113161,353	0,4067331
2005	385344,2	453815,47	-68471,27	0,1776886
2006	686333,055	516249,397	170083,658	0,2478150
2007	694990	578683,324	116306,676	0,1673501
Итого:	2977306,515	2977306,525	-1583660,01	4,8063201

А = (1/10) * 4,8063201* 100% = 48,063% - для линейного тренда;

Уравнение не пригодно для прогнозирования, т.к. при А < 10 можно прогнозировать.

Таблица 2.10 - Расчет средней ошибки аппроксимации для параболического тренда

Год
1998	161058,66	180268,252	-19209,592	0,11927078
1999	129456,55	133709,101	-4252,551	0,032849253
2000	140330,26	114398,166	25932,094	0,184793315
2001	195529,43	122335,447	73193,983	0,374337423
2002	90552,91	157520,944	-66968,034	0,739545907
2003	215491,26	219954,657	-4463,397	0,020712659
2004	278220,19	309636,586	-31416,396	0,112919181
2005	385344,2	426566,731	-41222,531	0,10697587
2006	686333,055	570745,092	115587,963	0,168413807
2007	694990	742171,669	-47181,669	0,06788827
Итого:	2977306,515	2977306,645	-0,13	1,927706465

А = (1/10) * 1,927706465 * 100% = 19,27706465% - для параболического тренда; Уравнение так же не пригодно для прогнозирования, так как А > 10%.

На основе расчета трех данных показателей, можем сделать вывод о том, что прогнозирование будем делать по параболическому тренду, так как коэффициент автокорреляции в остатках у параболы меньше, чем у линии, коэффициент Дарбина-Уотсона подходит по параболе и коэффициент аппроксимации все - таки меньше у параболы.

3. Выявление взаимосвязи прибыли с фактическим значением корреляционно-регрессионным методом

Всесторонний и глубокий анализ информации о социально-экономических явлениях и процессах, так называемых статистических данных, предполагает использование различных специальных методов, важное место среди которых занимает корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных. В экономических исследованиях часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса.

Для достоверного отображения объективно существующих в экономике процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения другого. Основными задачами корреляционного анализа являются оценка силы ...