Прогнозирование доходов бюджетной организации с помощью корреляционно-регрессионного анализа

Для своевременного выявления и устранять недостатки в финансовой деятельности, учреждению необходимо находить резервы улучшения финансового состояния и платежеспособности. Благодаря проведению экономического анализа, работники могут своевременно обеспечивать выполнение плановых заданий, решать различные проблемы и организовывать ритмичную работу на протяжении отчетного периода.

Предметом в экономическом анализе выступает хозяйственная деятельность учреждения, а, следовательно, и её результаты, которые изучаются исходя и данных учета и отчетности для определения правильной оценки работы. Именно исходя из данных экономического анализа рассматриваются конкретные предложения по устранению выявленных недостатков и дальнейшему улучшению работы анализируемого учреждения.

Анализ экономических показателей бюджетного учреждения проводился на основании следующих форм бухгалтерской отчетности:

• 1.    Баланс главного распорядителя средств бюджета;

• 2.    Отчет о финансовых результатах;

• 3.    Отчет об исполнении бюджета по бюджетной и приносящей доход деятельности.

На основании отчетности бюджетного учреждения Главного управления культуры для прогнозирования доходов бюджетного учреждения, использован корреляционно-регрессионный анализ.

Корреляционно-регрессионный анализ представляет собой классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности. При проведении корреляционнорегрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности.

Основной задачей корреляционнорегрессионного анализа является выяснение формы и тесноты связи между результативным и факторным показателями. Корреляционно-регрессионный анализ может быть успешно использован для прогнозирования, в данном случае доходов бюджетного учреждения за счет влияния некоторых денежных поступлений.

Для проведения данного анализа были использованы данные по доходам от платных театральных кружков и доходам от операций с активами за 8 периодов.

Таким образом, R-квадрат – коэффициент детерминации. В нашем примере – 0,99968, или 99,97%. Это означает, что расчетные параметры модели на 99,97% объясняют зависимость между изучаемыми параметрами. Чем выше коэффициент детерминации, тем качественнее модель. Благоприятно значение коэффициента выше 0,8. Неблагоприятно – меньше 0,5 (такой анализ вряд ли можно считать резонным). Коэффициент множественной корреляции составляет 0,99.

Схема проведения анализа отчётности бюджетного учреждения показано на рисунке. 1

Рисунок 1. Схема проведения анализа отчётности бюджетного учреждения

Исходя и дисперсионного анализа, можно сделать следующие выводы, что число степеней свободы (df) составляет 7, сумма квадратов отклонений (SS) равна 2,08. MS дисперсии, определяемые по формуле MS = SS/df, составляют, для регрессии – факторная дисперсия составляет 1,04, тогда как для остатка – остаточная дисперсия равна 1,33. расчетное значение F-критерия, вычисляемое по формуле F = MS(регрессия)/MS(остаток), таким образом получим значение 0,81. Коэффициент 8410640 показывает, каким будет Y, если все переменные в рассматриваемой модели будут равны 0. То есть на значение анализируемого параметра влияют и другие факторы, не описанные в модели. Коэффициенты -1,63563 и 0,984119 показывают весомость переменных Х1(Доход от платных кружков) и Х2 (Доходы от операций с активами) на Y. То есть доход от платных кружков в пределах данной модели влияет на доход с весом -1,63563, тогда как доход от операций с активами влияет на доход с весом 0,984119. Стандартные ошибки коэффициентов регрессии составили для Y 2203757, для дохода от платных кружков -2,4, тогда как для дохода от операций с активами - 0,01. При корреля- ционном анализе было выявлено, что доходы от операций с активами имеют связь на 0,99, тогда как доходы от платных кружков на 0,71.

Уравнение регрессии, полученное с помощью Excel, имеет вид:

Y= 8410640 - 1,64X1+0,98X2

Рассчитаем прогнозные значения величины доходов на 4 квартала 2018 года. Допустим, учреждение будет каждый квартал увеличивать доходы от платных кружков на 10%, по сравнению с предыдущим кварталом, а также доходы от операций с активами увеличились на 5%. Значит, сумма доходов от платных кружков в 4 кварталах 2018 года будет составлять:

• 1 квартал 2018 года: 809  700,00 +

0,1*809 700,00 = 890 670,00 (руб.);

• 2 квартал 2018 года: 890 670,00 +

0,1*890 670,00·= 979 737,00 (руб.);

• 3 квартал 2018 года: 979 737,00 +

0,1*979 737,00 = 1 077 710,70 (руб.);

• 4 квартал 2018 года: 1 077 710,70 +

0,1*1 077 710,70 = 1 185 481,77 (руб.).

Тогда как, сумма доходов от операций с активами в 4 кварталах 2018 года будет составлять:

• 1 квартал 2018 года: 19 687 397,43 + 0,05*19 687 397,43 = 20 671 767,30р.;

• 2 квартал 2018 года: 20 671 767,30 + 0,05*20 671 767,30·= 21 705 355,67р.;

• 3 квартал 2018 года: 21 705 355,67 + 0,05*21 705 355,67 = 22 790 623,45р.;

• 4 квартал 2018 года: 22 790 623,45 + 0,05*22 790 623,45 = 23 930 154,62р.

Подставим полученные значения в уравнение регрессии:

2014:      60,625 +      0,63·3396,8 –

0,00013·3396,82 = 700,6 (тыс. руб.);

2015:      60,625 +      0,63·3736,48 –

0,00013·3736,482 = 599,6 (тыс. руб.).

• 1    кв. 2018г.: 8410640 -1,64*890 670,00 + 0,98*20 671 767,30 = 27 208 273,16 (руб.);

• 2    кв. 2018 г.: 8410640 -1,64*979 737,00 + 0,98*21705 355,67 = 28 075 119,87 (руб.);

• 3    кв. 2018 г.: 8410640 -1,64*1 077710,70 + 0,98*22 790 623,45= 28978005,43 (руб.);

• 4    кв. 2018 г.: 8410640-1,64*1 185 481,77 + 0,98*23 930 154,62-29 918 001,43 (руб.).

Подводя итоги по построенной регрессионной модели, можно сказать, что связь между доходом от операций с активами и общим доходом тесная, также как с доходом от платных кружков. Что касается прогнозирования, то для увеличения общих доходов учреждения за счет увеличения таких факторов как доходы от операций с активами и доходов от платного кружков комбината по итогам следующих 4 кварталов 2018 года можно получить следующие доходы: 27208273,16 (руб.), 28075119,87 (руб.), 28978005,43 (руб.),

29918001,43 (руб.). Таким образом к концу 4 квартала 2018 года общий доход по сравнению с 4 кварталом 2017 года увеличится на 3439517,00 (руб.) (на 13%) только за счет 10% увеличения доходов от платных услуг и 5% увеличения доходов от операций с активами.