Оценка взаимосвязи показателей финансового цикла, рентабельности и ликвидности организаций пищевой промышленности
Автор: Заворуева В.С.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 5 (27), 2017 года.
Бесплатный доступ
Эффективное управление оборотным капиталом заключается в установлении наиболее оптимального соотношения между следующими показателями: величина финансового цикла, текущей ликвидностью и рентабельностью активов. Особую актуальность данный вопрос имеет в отрасли пищевой промышленности, так как является основополагающей в обеспечении продовольственной безопасности страны. В статье будет проведен регрессионный анализ вышеназванных показателей организаций пищевой промышленности России и сделаны выводы о направлении и силе взаимосвязи между ними.
Оборотный капитал, финансовый цикл, рентабельность, ликвидность, пищевая промышленность
Короткий адрес: https://sciup.org/170180540
IDR: 170180540
Текст научной статьи Оценка взаимосвязи показателей финансового цикла, рентабельности и ликвидности организаций пищевой промышленности
Нестабильность современной российской экономики требует от руководителей организаций особого внимания управлению оборотным капиталом. Проведение регрессионного анализа между показателями финансового цикла, рентабельности и ликвидности позволит определить требуемую продолжительность финансового цикла при определенном уровне ликвидности и рентабельности. Результаты таких исследований позволят, во-первых, производителям пищевой отрасли повысить эффективность своего производства, также они получат возможность управления продолжительностью своего финансового цикла, а во-вторых, обеспечить продовольственную безопасность нашей страны.
Пищевая промышленность – это одна из основополагающих отраслей экономики, так как она обеспечивает высокий уровень развития и качество жизни населения страны. Также пищевая промышленность – лидер по производству промышленной продукции. Данная отрасль производит продукцию массового потребления, которая пользуется повседневным спросом и быстро реализуется, в результате чего финансовый цикл организаций непродолжителен. Наиболее привлекательными, в финансово-инвестиционном плане, выступа- ют такие подотрасли, как: табачная, кондитерская, масложировая, чайная, плодоовощная.
В статье нами будут построены регрессионные модели, при построении которых будут использованы две зависимые переменные – рентабельность активов и ликвидность компании.
В выборку входят 1045 компании пищевой промышленности из разных субъектов РФ. Построение описательной статистики по переменным регрессионных моделей будет происходить на основе расчёта показателей: RNOA (рентабельность чистых операционных активов), текущая ликвидность, финансовый цикл (а именно его составляющих, продолжительности оборачиваемости запасов (DIO), дебиторской задолженности (DSO) и кредиторской задолженности (DPO)). На основе эконометрических моделей можно будет провести регрессионный анализ данных показателей.
Учитывая существенное влияние макроокружения на компании пищевой промышленности, эконометрические модели отдельно строились за 2013-2015 гг. Коэффициенты корреляции представлены в таблице 1.
Таблица 1. Коэффициенты корреляции переменных для построения эконометрических моделей за 2013-2015 гг.
|
Показатель |
RNOA \ |
CR |
DIO |
DSO \ |
DPO |
|
2013 год |
|||||
|
RNOA |
1,00 |
0,02 |
-0,02 |
-0,06 |
-0,07 |
|
CR |
0,02 |
1,00 |
-0,06 |
0,01 |
-0,28 |
|
DIO |
-0,02 |
-0,06 |
1,00 |
0,21 |
0,44 |
|
DSO |
-0,06 |
0,01 |
0,21 |
1,00 |
0,47 |
|
DPO |
-0,07 |
-0,28 |
0,44 |
0,47 |
1,00 |
|
2014 год |
|||||
|
RNOA |
1,00 |
0,06 |
0,00 |
0,01 |
0,03 |
|
CR |
0,06 |
1,00 |
-0,01 |
0,00 |
-0,04 |
|
DIO |
0,00 |
-0,01 |
1,00 |
0,75 |
0,79 |
|
DSO |
0,01 |
0,00 |
0,75 |
1,00 |
0,92 |
|
DPO |
0,03 |
-0,04 |
0,79 |
0,92 |
1,00 |
|
2015 год |
|||||
|
RNOA |
1,00 |
0,04 |
-0,04 |
-0,01 |
-0,04 |
|
CR |
0,04 |
1,00 |
-0,02 |
0,00 |
-0,02 |
|
DIO |
-0,04 |
-0,02 |
1,00 |
0,48 |
0,85 |
|
DSO |
-0,01 |
0,00 |
0,48 |
1,00 |
0,78 |
|
DPO |
-0,04 |
-0,02 |
0,85 |
0,78 |
1,00 |
Из таблицы 1 видно, что теснота связи между показателями различается, более того, в динамике происходят изменения в значениях коэффициентов корреляции. Поэтому, а также учитывая влияние макроэкономических факторов на отрасль, как итоговая используется модель по данным 2015 года.
За 2013 год получена следующая эконометрическая модель:
RNOA = -0,1026×CR-0,1195×DIO-
0,3282×DSO-0,2111×DPO (1)
Регрессионная статистика по данной функции представлена в таблице 2.
Таблица 2. Регрессионная статистика для эконометрической функции за 2013 год
|
Показатель |
CR |
DIO |
DSO |
DPO |
Модель |
|
Стандартная ошибка |
0,0725 |
0,0477 |
0,0514 |
0,0570 |
- |
|
t-статистика |
1,4162 |
0,5021 |
1,3882 |
0,7047 |
- |
|
P-Значение |
0,1572 |
0,0126 |
0,0000 |
0,0002 |
- |
|
Множественный R |
- |
- |
- |
- |
0,9130 |
|
R2 |
- |
- |
- |
- |
0,8335 |
|
Нормированный R2 |
- |
- |
- |
- |
0,8311 |
|
Стандартная ошибка |
- |
- |
- |
- |
1,1325 |
Из таблицы 2 видно, что стандартная ошибка относительно невелика, tэмп За 2014 год получена следующая эконометрическая модель: RNOA = -0,1483×CR-0,1454×DIO-0,2195×DSO-0,2495×DPO (2) Регрессионная статистика по данной функции представлена в таблице 3. Таблица 3. Регрессионная статистика для эконометрической функции за 2014 год Показатель CR DIO DSO DPO Модель Стандартная ошибка 0,0716 0,0498 0,0535 0,0594 - t-статистика 1,0708 0,9202 1,1012 1,2030 - P-Значение 0,0388 0,0036 0,0000 0,0000 - Множественный R - - - - 0,9045 R2 - - - - 0,8182 Нормированный R2 - - - - 0,8157 Стандартная ошибка - - - - 1,1287 Из таблицы 3 видно, что стандартная ошибка относительно невелика, tэмп За 2015 год получена следующая эконометрическая модель: RNOA = -0,3269×CR-0,0510×DIO-0,1201×DSO-0,3662×DPO (3) Регрессионная статистика по данной функции представлена в таблице 4. Таблица 4. Регрессионная статистика для эконометрической функции за 2015 год Показатель CR DIO DSO DPO Модель Стандартная ошибка 0,0737 0,0522 0,0550 0,0605 - t-статистика 0,4357 0,9761 1,1840 1,0536 - P-Значение 0,0000 0,3294 0,0293 0,0000 - Множественный R - - - - 0,8702 R2 - - - - 0,8573 Нормированный R2 - - - - 0,8545 Стандартная ошибка - - - - 1,1082 Из таблицы 4 видно, что стандартная ошибка относительно невелика, tэмп Таким образом, была построена эконометрическая модель, описывающая взаимосвязь ликвидности, финансового цикла и рентабельности. В основе построенной модели лежит зависимость рентабельности чистых оборотных активов от текущей ликвидности и составляющих финансового цикла для компаний пищевой промышленности. Модель сформирована отдельно за 2013-2015 гг., что позволяет учитывать влияние факторов макроокружения на пищевую промышленность. Построенные регрессионные модели характеризуются приемлемой надежностью, их использование в последующем позволяет разработать рекомендации по совершенствованию управления рентабельностью, ликвидностью и элементами финансового цикла компаний пищевой промышленности на основе выделения оптимального интервала текущей ликвидности с учетом отраслевой специфики компаний.
Список литературы Оценка взаимосвязи показателей финансового цикла, рентабельности и ликвидности организаций пищевой промышленности
- Бойко К.А. Финансовый цикл и рентабельность активов российских компаний пищевой промышленности: эмпирический анализ взаимосвязи / К.А. Бойко, Е.М. Рогова // Вестник Санкт- Петербургского государственного университета. - 2016. - №1. - С. 31-65.
- Волков Д.Л. Управление оборотным капиталом: анализ влияния финансового цикла на рентабельность и ликвидность компаний / Д.Л. Волков, Е.Д. Никулин // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета. - 2012. - №2. - С. 3-33.
- Попова Е.Н. Диагностика финансового состояния пищевой промышленности с позиции экономической безопасности // Проблемы современной экономики. - 2012. - №2 (42). - С. 127-130.
