Учет затрат на производство и анализ себестоимости продукции в условиях формирования рыночной экономике

    ПР =  ^{_________________________________________________________________       (3)}

            коэффициент маржинального дохода к выручке от продаж 

      Коэффициент маржинального дохода рассчитывается как маржинального дохода к выручке.

       103 476 326 / 1 042 014 469 = 0,09.

      Таким образом, порог рентабельности равен

      ПР = 54 032 774 / 0,09 = 600 364 155 руб.

     Если  сумма выручки будет ниже, чем  600 364 155, то предприятие убыток, если ей не удастся изменить сумму постоянных затрат.

     Зная  порог рентабельности, можно рассчитать запас финансовой прочности, т.е. величину на которую в критической ситуации допускается снижение выручки без того, чтобы фирма стала убыточной. Запас финансовой прочности можно рассчитать, используя следующую формулу: 

          Запас планируемая

          финансовой  =  (достигнутая) выручка – ПР       (4)

          прочности от продаж 

      Запас финансовой прочности равен 1 042 014 469 - 600 364 155 = 441 650 314 руб.

      В процентном отношении запас финансовой прочности равен 

       441 650 314 / 1 042 014 469*100%  = 42%.

      Данные  по затратам и доходам от реализации  сетевого и сжиженного газа за 2003 год. представлены в таблице 15.  
 
 
 
 

      Таблица 15 – Затраты и доходы ПУ «Оршагаз»  по сетевому и сжиженному газу за 2002 год 

 

      Графически  изменение затрат и доходов от реализации сетевого газа представлено на рисунке 8.

        
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       Полная себестоимость сетевого газа

       Доход по действующим ценам 

      Рисунок 8 – Анализ затрат и доходов по сетевому газу  по ПУ «Оршагаз» за 2002 год 

      При проведении корреляционного анализа  можно сделать вывод, что на  изменение себестоимости сетевого газа наибольшее влияние оказывает стоимость полученного газа - 98% (коэффициент детерминации 0,98). При установленной зависимости изменение стоимости полученного газа на 1000 руб. будет вызывать изменение себестоимости газа в среднем на 1035 руб.

      Таким образом, изменение стоимости полученного  газа на 1% будет вызывать изменение  полной себестоимости сетевого газа в среднем на 0,837 %.

       Изменение затрат и доходов от реализации сетевого газа представлено на рисунке 9.

       Полная себестоимость сетевого газа

       Доход по действующим ценам 

      Рисунок 9 – Анализ затрат и доходов по сжиженному газу по ПУ «Оршагаз» за 2002 год 

      На  изменение себестоимости наибольшее влияние оказывает стоимость полученного газа - 83,5% (коэффициент детерминации равен 0,835). При установленной зависимости изменение стоимости полученного газа на 1000 руб. будет вызывать изменение себестоимости газа в среднем на 1684 руб.

      Таким образом, изменение стоимости полученного  газа на 1% будет вызывать изменение  полной себестоимости сжиженного газа в среднем на 0,674 %.

      Так как затраты, связанных с сетевым  газом составляет до 90% от всех затрат, то и кривые, характеризующие тренд затрат и доходов по производственному управлению в целом будут иметь вид, изображённый на рисунке 10. 
 

       Произведено расходов

        Получено доходов  

      Рисунок 10 - Доходы и затраты ПУ "Оршагаз" за 2002 год 

      Из  вышеописанного можно сделать вывод, что на результаты деятельности производственного управления большое влияние оказывает фактор сезонности. С  марта по сентябрь месяц наблюдается ярко выраженный спад производства (38% - 46 %), и, соответственно, снижение прибыли. Сетевой газ является менее убыточным, чем сжиженный.  Таким образом, за счет доходов от сетевого газа (в особенности после применения новой политики ценообразования концерном «Белтопгаз») частично покрываются убытки, которые несет управление при реализации сжиженного газа.

      На  результаты деятельности производственного управления оказывают влияние и факторы второго порядка, такие как производительность труда, среднесписочная численность, фондоотдача и другие. Влияние среднесписочной численности рабочих и производительности труда одного рабочего на выработку продукции определим с помощью корелляционно – регрессионного анализа. Данные для проведения анализа содержатся в таблице 16. 
 

      Таблица 16 –  выработка продукции, среднесписочная  численность рабочих и производительность труда 1 рабочего за 2002 год по ПУ «Оршагаз» 

       

      Введем  условные обозначения:

      Y - Выработано продукции, руб.;

       X1 - Среднесписочная численность  рабочих, чел.;

       X2 - Производительность труда 1 рабочего, руб.

        Чтобы построить многофакторную  регрессионную модель результативного  признака «Выработано продукции», предварительно необходимо отобрать факторные признаки в модель. C этой целью составляется матрица парных коэффициентов корреляции: 

 

        В первой строке этой матрицы записаны коэффициенты Ryx, характеризующие тесноту взаимосвязи результативного признака с каждым факторным признаком.   Все коэффициенты корреляции достаточно большие (> 0,6), следовательно, рассмотренные факторные признаки достаточно сильно влияют на результативный признак.

        Остальные коэффициенты корреляции  характеризуют тесноту взаимосвязи  между каждой парой факторных  признаков. 

        Независимые переменные представлены  в таблице 17. 
 

      Таблица 17 – Характеристика независимых  переменных 

 

        Зависимая переменная (Y)

      Среднее значение 839500000 руб.

      Среднее квадратическое отклонение 26372000.

        Найдём коэффициент детерминации 

      D = (Rв^2)*100% = (1)^2*100% = 100%,

      следовательно, вариация результативного признака Выработано продукции в среднем  на 100% объясняется за счёт вариации факторных признаков, включенных в  модель (Среднесписочная численность  рабочих, Производительность труда 1 рабочего).

        Далее анализируется множественная  регрессионная модель, которая имеет  вид: 

                Y=-7,335E8+1,559E6*X1+470,7*X2    (5) 

        Проверяем значимость этой модели  при уровне значимости 0,05. Выдвигаем  гипотезы:

          H0: регрессионная модель незначима(Н0: А1= А2= ... Ар=0)

          H1: регрессионная модель значима(Н1: хотя бы один Аi не равен  0, i изменяется от 1 до р).

        Проверяем нулевую гипотезу с  помощью случайной  величины F, имеющей распределение Фишера - Снедекора.

        Находим F набл =1631460, F крит (0,05; 11;9)=3,14.

        Так как F набл >F крит (0,05;11;9), нулевую  гипотезу отвергаем, справедлива  конкурирующая гипотеза, то есть  многофакторная регрессионная модель  значима.

        Экономический смысл коэффициентов  регрессии: с увеличением факторного  признака «Среднесписочная численность рабочих на 1 чел.», а также  факторного признака «Производительность труда 1 рабочего» на 1 руб., результативный признак Выработано продукции увеличивается, соответственно, в среднем на 1559000руб и и70,7 руб. соответственно.

        Найдём коэффициенты эластичности  Э1 и Э2:

              Э1 = 0,873;

              Э2 = 1.

        Таким образом, c ростом на 1% факторного  признака «Среднесписочная численность  рабочих» результативный признак  «Выработано продукции» повышается  в среднем на 0,873%, c ростом на 1% факторного признака «Производительность труда 1 рабочего» результативный признак «Выработано продукции» повышается в среднем на 1%.