Оценка финансового состояния предприятия с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа

В настоящей работе была проведена диагностика финансового состояния ООО АПК «Камский» методами корреляционно-регрессионного анализа. При этом, в силу того, что рост выручки от продаж является показателем финансового состояния предприятия, она была определена как результативный признак (Y).

В качестве факторных показателей, которые потенциально могут влиять на выручку и финансовое состояние предприятия, выбраны ключевые коэффициенты ликвидности, деловой активности и финансовой устойчивости. Среди них выделены: Х₁ – коэффициент финансовой устойчивости; Х₂ – коэффициент текущей ликвидности; Х 3 – коэффициент оборачиваемости активов; Х₄ – коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности; Х₅ – коэффициент оборачиваемости собственного капитала; Х₆ – фондоотдача; Х 7 – доля затрат в выручке.

Источником информации для проведения корреляционнорегрессионного анализа финансового состояния предприятия послужила финансовая отчетность ООО АПК «Камский» за период 2013 – 2020 г.г., на основании которой был сформирован исходный массив данных.

В силу простоты анализа и интерпретации результатов была выбрана линейная модель множественной регрессии, то есть модель вида [1]:

y = a ₀ + a_xx_x + a₂x ₂ + ... + a_nx_n .

В данном случае имеется 7 переменных, то есть уравнение регрессии примет вид:

y = a₀ + a_xx_x + a^x^ + a₃x ₃ + a^x^ + a₅x ₅ + a₆x₆ + a₇x ₇.

На первом этапе построения модели были исключены переменные, которые не следует включать в уравнение регрессии (2), то есть, исключена мультиколлинеарность факторов. Для этого в программе Microsoft Excel с помощью надстройки «Анализ данных» была составлена таблица коэффициентов парной корреляции. При этом «в модель включаются только те факторные признаки, степень тесноты связи которых с результативным показателем выше 0,5, а уровень зависимости между факторами не выше 0,75» [2, с. 269].

В результате анализа данных корреляционной матрицы, из модели были исключены коэффициент текущей ликвидности (Х₂), фондоотдача (Х₆) и доля затрат в выручке (Х 7 ). Они слабо связаны с выручкой Y (коэффициент парной корреляции ниже 0,5), а фондоотдача (Х₆) и доля затрат в выручке (Х₇), наоборот сильно связаны (коэффициент парной корреляции больше 0,75), что искажает результаты моделирования. В результате было получено следующее уравнение множественной регрессии:

y = a ₀ + a_xx_x + a₃x ₃ + a₄x ₄ + a₅x ₅. (3)

Далее, в программе Microsoft Excel с помощью надстройки «Анализ данных» были рассчитаны параметры уравнения множественной регрессии и получена следующая модель:

y = 119625,9 - 253440,5 • x + 462412,2 • x ₃ + 151246,7 • x ₄ + 6058,7 • x₅ .    (4)

1    3    45

Анализ параметров уравнения a , a , a и a показывает, что с ростом на 1 п. коэффициента финансовой устойчивости выручка снижается на 253440,5 тыс. руб., с увеличением коэффициента оборачиваемости активов на 1 п. выручка увеличивается на 462412,2 тыс. руб., с ростом коэффициента оборачиваемости дебиторской задолженности на 1 п. выручка увеличивается на 151246,7 тыс. руб. и с увеличением коэффициента оборачиваемости собственного капитала на 1 п. – растет на 6058,7 тыс. руб.

Оценка статистической значимости уравнения множественной регрессии с помощью F -критерия Фишера показала, что эмпирическое значение данного критерия ( F эмп. = 71,59) оказалось больше табличного ( F табл. = 4,35). Поэтому гипотеза о том, что связь между результативным и факторными признаками отсутствует, отклоняется, а уравнение множественной регрессии признается статистически значимым.

Для оценки тесноты связи между исследуемыми факторами был рассчитан линейный коэффициент множественной корреляции R . Он оказался равным 0,995, что говорит о том, что связь между результативными признаком Y и признаками-факторами X 1 , X 3 , X 4 , X 5 является весьма высокой. Множественный коэффициент детерминации равен 0,989, что значит, что вариация выручки Y 98,9% обусловлена вариацией факторных признаков X 1 , X 3 , X 4 , X 5 . Так как, значение коэффициента детерминации значительно превышает 0,5, модель пригодна для практического применения.

Далее были рассчитаны значения выручки по полученной модели.

Сравнение фактических значений выручки

ООО АПК «Камский» и значений выручки, рассчитанных по модели

Как видно из табл. 1, рассчитанные значения выручки близки к фактическим.

Таким образом, в исследовании было установлено, что на уровень выручки, а, следовательно, и на финансовое состояние ООО АПК «Камский» наибольшее влияние оказывают значения коэффициентов финансовой устойчивости, оборачиваемости активов, оборачиваемости дебиторской задолженности и оборачиваемости собственного капитала. Эти факторы были включены в регрессионную модель. Данная модель может быть использована для прогноза финансового состояния ООО АПК «Камский».