Аналіз формування та використання прибутку підприємств нафтопереробної промисловості (стр. 6 из 11)

,

то перша складова

вимірює вплив х на у, а друга - вимірює вплив на у інших факторів(дисперсія ознаки у відносно функції регресії).

Тісноту зв’язку вдало оцінювати в одиницях загальної дисперсії

, тобто розглядати співвідношення:

.

На початковому етапі ми встановили парні кореляційні залежності, як різновид структурного моделювання. Потреба у причинному поясненні наявності або відсутності кореляційних зв’язків було підгрунтям для використання "методу путєвого аналізу"(С.Райт), в основі якого дослідження всієї структури чинних зв’язків між змінними (побудова графіка зв’язків та ізоморфної до нього рекурсивної системи рівнянь). Оцінка коефіцієнта впливу у цьому випадку розраховується на базі коефіцієнта парної кореляції. Кожний коефіцієнт парної кореляції розглядався нами як міра повного зв’язку двох змінних. Наявність і якість парних зв’язків показників фінансової діяльності встановлювались по кожному підприємству і по кожному показнику фінансової діяльності. Кореляційні відносини між показниками фінансових потоків, які мають вираз у вигляді коефіцієнтів кореляції і залишків надали змоги встановити наявність зв’язку та міру його тісноти. Так, по Херсонському нафтопереробному комплексу з усіх показників, які аналізувалися, найбільш тісні кореляційні відносини зафіксувалися між показниками чистого доходу та сумарними відрахуваннями, собівартістю та іншими операційними доходами (табл 2.11). Характерним є те, що виручка від реалізації продукції практично з усіма показниками, які було проаналізовано або взагалі не має кореляційного зв’язку, або має з ними від’ємну залежність.

Таблиця 2.11 Матриця парних коефіцієнтів кореляції показників фінансової діяльності Херсонського нафтопереробного заводу

Слід відмітити, що кореляційні зв’язки між чистим прибутком і рештою показників, що аналізувалися менш тісні у порівнянні з тіснотою зв’язків між чистим доходом і рештою показників (R=0,6-0,66).

При встановленні кореляційних відносин між фінансовими потоками нафтопереробного комплексу "Галичина" (табл. 2.12 ) найбільш тісна позитивна кореляційна залежність спостерігається з такими фінансовими показниками як: валовий прибуток і виручка та від’ємна залежність між показниками валового прибутку та виручки з собівартістю. Чистий доход позитивно корелює з валовим прибутком (R=0,67) .

Таблиця 2.12 Матриця парних коефіцієнтів кореляції показників фінансової діяльності НПК "Галичина"

Характерним для "Нафтохіміка Прикарпаття" як і для "НПЗ-Галичина" є значна кількість від’ємних кореляційних залежностей . Так із загальної кількості парних коефіцієнтів кореляції у інтервалі

у кількості 25 показників тільки 32% є позитивними (табл. 2.13).

Таблиця.2.13 Матриця парних коефіцієнтів кореляції показників фінансової діяльності ВАТ "Нафтохімік Прикарпаття"

Валовий прибуток позитивно корелює з іншими фінансовими доходами (R=0,99) та фінансовими витратами (R=0,99). Показники інших фінансових доходів та фінансових витрат також пов’язані між собою тісною кореляційною залежністю (R=0,98).

Щодо аналізу фінансових показників нафтопереробного підприємства "Лукойл-Одеський нафтопереробний завод", то на відміну від раніше аналізованих нафтопереробних підприємств, цей об’єкт нашого дослідження має велику кількість парних позитивних кореляційних зв’язків між складовими показниками формування фінансового результату.

Таблиця 2.14 Матриця парних коефіцієнтів кореляції показників фінансової діяльності ВАТ "Лукойл"

Чистий прибуток, наприклад, тісно корелює з усіма параметрами, які аналізувалися (R=0,78 – 0,98). Вся решта показників має високий коефіцієнт кореляції між собою та чистим прибутком. Окрім встановлення тісноти зв’язків нами було проведено експертна оцінка важливості і значень параметрів аналізу методом парних порівнянь(табл 2..15).

Таблиця 2.15 Вагові коефіцієнти експертного оцінювання

Х1	Х2	Х3	Х4	å
Х1	0,4	0,3	0,1	0,2	1
Х2	0,2	0,3	0,1	0,4	1
Х3	0,3	0,2	0,1	0,4	1
Х4	0,4	0,2	0,1	0,3	1
Сер.знач.	0,325	0,25	0,1	0,325
Сер.кв.відх.	0,08	0,05	0,00	0,08
Дисперсія.	0,01	0,00	0,00	0,01
Коваріація.	0,23	0,20	0,00	0,23

Встановлено, що серед аналізуємих параметрів фінансових потоків найбільш важливими для підприємств (впливовими) за оцінками експертів були: чистий дохід від реалізації – Х₁, собівартість продукції – Х₂, фінансові витрати – Х₃, податок на прибуток – Х₄. Серед визначених показників найбільший ваговий коефіцієнт припадає на чистий дохід від реалізації продукції. Оцінка за питомою вагою значень коефіцієнтів кореляції показала, що найбільш високий індекс важливості припадає на виручку від реалізації та на чистий прибуток при досить низьких значеннях коваріаційних відносин. Аналіз на підставі попарного порівняння за цими показниками підприємств вказує на переваги Херсонського НПЗ.

Парна кореляційна залежність дає уявлення про наявність та тісноту зв’язків серед змінних, які приймали участь у аналізі. Але більш точний порівняльний аналіз фінансових потоків, що притаманні об’єктам нашого дослідження, може надати регресійний аналіз, коли значення залежної змінної розглядають як функцію від незалежної.

Тобто, якщо основна задача кореляційного аналізу, що проведено нами є виявлення зв’язків між випадковою змінною шляхом точкової інтервальної оцінки парних коефіцієнтів кореляції, то основною задачею застосування функцій регресії стало вивчення залежності між результативними ознаками у(роки) та ознакою х (параметри фінансових потоків) , що спостерігається.

При цьому помітимо, що попередній аналіз вхідного матеріалу з використанням графічного інструментаря показав практичну відсутність лінійних трендів, хоча в класичних підходах до статистичного аналізу саме вони (лінійні тренди) і є найбільш реалістичним сценарієм. У своїй більшості ми маємо нелінійні залежності по змінній x.

Для повноти аналізу ми досліджували наступні типи функцій, що описують нелінійні відносини: нелінійні відносно включених до аналізу пояснюючих змінних та нелінійні за параметрами, які оцінюються.

Виокремлюючи з масивів даних фінансових потоків параметри з найбільш тісними фінансовими відносинами ми досліджували та обирали найбільш прийнятну форму рівняння регресії з метою наступного прогнозу змін конкретного фінансового потоку. При цьому досліджувались:

Рівнобічна парабола:

;

Парабола другого ступеню:

²

;

Поліномінальні рівняння:

Степеневі рівняння:

^bִ

;

Показові функції:

^xִ ;