СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ПРИМЕРЕ ООО «С»

Содержание
Введение
Глава 1. Теоретические основы анализа с целью повышения эффективности деятельности предприятия
1.1 Роль и методы экономического анализа в повышении эффективности деятельности торгового предприятия
1.2 Товарооборот и анализ его объема
1.3 Анализ валового дохода и прибыли
Глава 2 Анализ эффективности деятельности ООО «Строительная изоляция»
2.1 Краткая характеристика предприятия ООО «Строительная изоляция»
2.2 Анализ товарооборота компании ООО «Строительная изоляция»
2.3 Анализ затрат, дохода и прибыли предприятия ООО «Строительная изоляция»
Глава 3. Практическая часть курсовой работы
Задача 1
Задача 2
Заключение
Список используемой литературы:

Тенденция явная: на летний период объем продаж максимальный, что для организации, основной вид деятельности которой, торговля строительными материалами является объяснимой.2.3 Анализ затрат, дохода и прибыли предприятия ООО «Строительная изоляция»Первое направление анализа, как правило, производится методом сравнения. При этом целесообразно производить анализ динамики показателя прибыли в сравнении с динамикой развития товарооборота, и валового дохода. Это позволит провести экспресс-анализ рентабельности и факторов, определяющих развитие прибыли, установить тенденцию изменения, как массы прибыли, так и уровня рентабельности.В таблице 5 представлены поквартальные данные за 2009-2012 гг.Таблица 5 – Показатели деятельности ООО «Строительная изоляция» за 2009-2012 гг. Себестоимость, руб.Выручка от реализации, руб.Валовой доход, руб.Рентабельность продаж1 квартал 20091 921 810,191 121 087,94-800 722,25 2 квартал 20091 498 771,06988 152,41-510 618,65 3 квартал 20091 449 787,633 005 383,431 555 595,80 4 квартал 20091 870 883,032 223 511,98352 628,95 2009 год6 741 251,917 338 135,76596 883,850,0811 квартал 20101 465 921,511 908 725,24442 803,73 2 квартал 20101 843 361,522 704 105,52860 744,00 3 квартал 20103 731 610,185 928 329,532 196 719,35 4 квартал 20104 941 951,453 562 052,19-1 379 899,26 2010 год11 982 844,6614 103 212,482 120 367,820,1501 квартал 20112 159 338,731 083 549,53-1 075 789,20 2 квартал 20112 035 837,432 131 870,8296 033,39 3 квартал 20112 218 630,272 643 021,32424 391,05 4 квартал 20112 478 428,392 630 300,69151 872,30 2011 год8 892 234,828 488 742,36-403 492,46-0,04751 квартал 20121 642 910,271 316 466,42-326 443,85 Как показывают данные, приведенные в таблице 5 наиболее эффективно предприятие работало в 2010 году. Рентабельность продаж за год составила 16%, в то время, как в 2009 году всего 8,1%.Проведем динамический анализ валового дохода ООО «Строительная изоляция», который представим в таблице 6.Таблица 6 - Анализ динамического ряда «валовой лоход» с октября 2009 – март 2012 гг.ПериодВаловой доход, тыс.руб.Базисный абсолютный прирост, тыс.руб.Цепной абсолютный прирост,тыс.руб.Базисный темп роста, %Цепной темп роста, %Темп прироста, %Абсолютное значение 1-го % прироста, тыс.руб.окт.09673,17----- ноя.09-102,13-775,30-775,30-15,2%-0,2-115,2%6,732дек.09-218,41-891,57-116,27-32,4%2,1113,8%-1,021янв.10-66,16-739,33152,24-9,8%0,3-69,7%-2,184фев.10232,41-440,76298,5734,5%-3,5-451,3%-0,662мар.10276,55-396,6144,1441,1%1,219,0%2,324апр.10-211,81-884,98-488,36-31,5%-0,8-176,6%2,766май.10423,28-249,89635,0962,9%-2,0-299,8%-2,118июн.10649,28-23,89226,0096,5%1,553,4%4,233июл.10225,58-447,59-423,7033,5%0,3-65,3%6,493авг.101 335,10661,931109,52198,3%5,9491,8%2,256сен.10636,04-37,12-699,0594,5%0,5-52,4%13,351окт.10-280,31-953,48-916,35-41,6%-0,4-144,1%6,360ноя.10334,34-338,82614,6549,7%-1,2-219,3%-2,803дек.10-1 433,93-2107,10-1768,28-213,0%-4,3-528,9%3,343янв.11-561,55-1234,72872,39-83,4%0,4-60,8%-14,339фев.11-328,23-1001,40233,32-48,8%0,6-41,5%-5,615мар.11-186,01-859,18142,22-27,6%0,6-43,3%-3,282апр.11-273,34-946,51-87,33-40,6%1,546,9%-1,860май.11-134,02-807,18139,33-19,9%0,5-51,0%-2,733июн.11503,39-169,78637,4174,8%-3,8-475,6%-1,340июл.11248,42-424,75-254,9736,9%0,5-50,7%5,034авг.1130,22-642,95-218,214,5%0,1-87,8%2,484сен.11145,75-527,41115,5421,7%4,8382,4%0,302окт.1134,86-638,31-110,895,2%0,2-76,1%1,458ноя.11374,72-298,45339,8655,7%10,7975,0%0,349дек.11-257,71-930,87-632,43-38,3%-0,7-168,8%3,747янв.1222,69-650,48280,393,4%-0,1-108,8%-2,577фев.12-176,88-850,05-199,56-26,3%-7,8-879,7%0,227мар.12-172,25-845,424,63-25,6%1,0-2,6%-1,769Далее рассчитаем средние показатели динамического ряда «валовой доход», таблица 7.Таблица 7 – Средние показатели динамического рядаСредний уровень ряда ,тыс. руб.58,102Средний абсолютный прирост, тыс.руб.-29,152Средний темп роста, %-95,4%Средний темп прироста, %-195,4%Экспресс-анализ показателей темпов прироста товарооборота и валового дохода показывает, что уровень рентабельности падает, так как темп прироста товарооборота (таблица 3) выше темпа прироста валового дохода (таблица 6).В практической части данной курсовой работы будут спрогнозированы эти показатели на 2012 и 2013 года поквартально. Данный прогноз будет проведен с помощью трендов, и уравнения регрессии.Глава 3. Практическая часть курсовой работыЗадача 1Проведем анализ сезонных колебаний товарооборота компании ООО «Строительная изоляция».Сезонность в торговле представляет собой сложное социально-экономическое явление. Она непрерывно изменяется: смещаются периоды увеличения и уменьшения реализации, изменяется степень колеблемости сезонной волны. Для научно обоснованного расчета товарооборота по кварталам и месяцам необходимо изучать условия формирования сезонности в торговле и уметь ее прогнозировать.В настоящее время существует много различных методов, с помощью которых осуществляется анализ и планирование квартальных и месячных объемов товарооборота. Наиболее простым и достаточно надежным является метод относительной средней. Для расчета используют данные о квартальных (месячных) оборотах не менее чем за 3 года. При этом неважно, в каких ценах (фактических или сопоставимых) ведутся расчеты, так как при данной методике действие индекса цен нивелируется.Для начала рассчитаем среднеквартальный товарооборот компании за 2008-2011 гг. (таблица 7).Таблица 7 – Среднеквартальный товарооборотПериодПоказатель, руб.200818025190200911006748201028760458201123755238Далее рассчитываются сезонные колебания товарооборота по кварталам за каждый год и определяется их сумма. (Таблица 8).Таблица 8 – Расчет сезонных колебаний товарооборота ООО «Строительная изоляция» по кварталам.2008200920102011Сумма1 квартал29,6958,1539,6040,64168,082 квартал98,4459,2462,42135,66355,763 квартал157,02159,60123,30134,05573,974 квартал114,85123,01123,30134,05495,21В целях устранения влияния случайных факторов на основе рассчитанных сезонных колебаний определяются индексы сезонности товарооборота по кварталам года.Расчет индексов сезонности товарооборота представим в таблице 9.Таблица 9. Расчет индексов сезонности товарооборота ООО «Строительная изоляция»КварталыСумма сезонных колебанийИндексы сезонности первоначальныеуточненные 1 квартал168,0842,0242,022 квартал355,7677,4477,443 квартал573,97156,74156,744 квартал495,21123,80123,80  400,00400,00В рассматриваемом случае коэффициент поправки составляет 1, поэтому значения первоначальных и уточненных индексов совпадают.Индекс сезонности показывает, на сколько процентов отклоняется товарооборот данного квартала от среднеквартальной величины в ту или иную сторону под влиянием факторов сезонного характера.Задача 2Прогнозирование показателей эффективности деятельности предприятия.Прогнозирование средствами мат. статистики производится на основе анализа вариационных рядов и их связей.Варьирование - изменение признака от наблюдения к наблюдению. (Например, варьирование веса или роста в к.-л. группе людей).Вариационный ряд – количественная характеристика варьирования признака.Прогнозирование представляет собой суждение на основе знания:совместного изменения двух (или более) признаков в ряде наблюденийизвестного значения одного признака (фактора) (или более) в новом наблюдениио наиболее вероятном значении второго признака. Факторы – признаки на основе которого производится предсказание значения другого признака - регрессии.Для выработки такого суждения необходимо:описать закономерность связи между регрессией и факторами (в виде: математической функции; перечисления или алгоритма)оценить силу этой закономерности - степень зависимости между признаками (фактором и регрессией). Количественная оценка такой зависимости существенно определяется шкалой измерения признаков.Временной (динамический) ряд – изменение признака со временем. Или: это вариационный ряд, где наблюдения – моменты времени. При прогнозировании динамического ряда изучается зависимость признака от номера наблюдения – момента времени. Предполагается, что зависимость может быть разбита на три составляющие: тренд, цикличность и ошибку. Другими словами, выдвигается гипотеза о том, что исходный динамический ряд Yt можно разложить на сумму трёх компонент – тренда , цикличности (от ни одной до нескольких) и ошибки. Данные компоненты непосредственно не наблюдаемы – т.е. гипотетичны.Тренд – [гипотетическая] детерминированная составляющая динамического ряда, описываемая математической функцией, как правило – монотонной.Цикличность – детерминированная периодическая составляющая динамического ряда, описываемая, как правило, алгоритмическим путём.Иногда, вышеназванные понятия, соединяют в понятие тренда в широком смысле слова, как детерминированной составляющей.Сезонность – вид цикличности, если период кратен календарному периоду.Ошибка – случайная (недетерминированная) составляющая.Под случайной здесь понимается – математически неописанная исследователем.Задачи - выявление (анализ) и [математическое] описание его компонент, прежде всего - тренда.Этапы (задачи) анализа тренда:1. Первоначальная подготовка данных (сопоставимость, разрывы, выбросы)2. Анализ временного ряда3. Выбор типа тренда и базы (периода) его построения. Определить тип тренда можно следующими способами: 3.1. Визуально3.2. На основе теории канала3.3. На основе агрегирования ряда данных3.4. На основе сглаживания ряда данных3.5. На основе тестирования ряда данных3.6. На основе содержательного анализа изучаемого явления, с опорой на опыт исследователя в данном вопросе. 4.Расчёт параметров уравнения тренда5.Анализ и моделирование цикличности (сезонности), при её наличии.6.Анализ ряда ошибки на случайность. Если ряд ошибки может быть признан случайным, то тренд и цикличность смоделированы корректно и их можно использовать для получения прогноза (п.7). В противном случае необходимо провести анализ заново (вернуться к п.1)7. Получение прогноза на основе детерминированных компонент.Выявить сразу (графически) тип тренда бывает трудно, поэтому можно произвести сглаживание ряда.Сглаживание - построение производного ряда меньшей колеблемости.Мерой колеблемости могут служить первичные характеристики ряда - среднее, мода, медиана, дисперсия, СКО (ст.ошибка), минимум, максимум и т.д.Размах колебаний уменьшается за счет усреднения значений в исходном ряду за ряд наблюдений. Различают механическое (карандашом по бумаге) и аналитическое (математическим преобразованием) сглаживание.Кривые роста, описывающие закономерности развития явлений: во времени, получают путем аналитического выравнивания динамических рядов. Выравнивание ряда с помощью тех или иных функций (т. е. их подгонка к данным) в большинстве случаев оказывается удобным средством описания эмпирических данных, характеризующих развитие во времени исследуемого явления. Это средство при соблюдении ряда условий можно применить и для прогнозирования. Процесс выравнивания состоит из следующих основных этапов:-выбора типа кривой, форма которой соответствует характеру изменения динамического ряда;- определения численных значений (оценивание) параметров кривой;- апостериорного контроля качества выбора тренда.Найденная функция позволяет получить выровненные, или, как их иногда называют, теоретические значения уровней динамического ряда, т. е. те уровни, которые наблюдались бы, если бы динамика явления полностью совпадала с кривой. Эта же функция с некоторой корректировкой или без нее, применяется и для экстраполяции.Вопрос о выборе типа кривой является основным при выравнивании ряда. При всех прочих равных условиях ошибка в решении этого вопроса оказывается более значимой по своим последствиям (особенно для прогнозирования), чем ошибка, связанная со статистическим оцениванием параметров.В курсовой работе будет проведено аналитическое сглаживание динамических рядов. Сглаживание будет проводиться линейной, полиномиальной, логарифмической, экспоненциальной и степенной формой тренда. Затем будут определены численные значения кривых и выбрана оптимальная форма тренда, используя метод МНК или метод наименьших квадратов. В связи с этим нам необходимо задать следующие данные, представленные в таблице 10. Таблица 10 – Расчетные данные для построения трендовВремяВаловой доход, руб.tt2t3Ln t1 квартал 2009-800 722,251110,0002 квартал 2009-510 618,652480,6933 квартал 20091 555 595,8039271,0994 квартал 2009352 628,95416641,3861 квартал 2010442 803,735251251,6092 квартал 2010860 744,006362161,7923 квартал 20102 196 719,357493431,9464 квартал 2010-1 379 899,268645122,0791 квартал 2011-1 075 789,209817292,1972 квартал 201196 033,391010010002,3033 квартал 2011424 391,051112113312,3984 квартал 2011151 872,301214417282,4851 квартал 2012-326 443,851316921972,565Далее по данным таблицам построим графики с разнообразными видами трендов, в частности это линейный, полиномиальный (2-й и 3-й степени), логарифмический (рис.6, 7, 8, 9).На основе каждого графика строится сводный статистический отчет по трендовым моделям. Также необходимо отметить, что степенная и экспоненциальная формы тренда нуждаются в пересчете остатков и уровней динамического ряда.Рис.6 Сглаживание динамического ряда линейным трендомРис.7 Сглаживание динамического ряда полиноминальным трендом 2-й степениРис.8 Сглаживание динамического ряда полиноминальным трендом 3-й степениРис.9 Сглаживание динамического ряда логарифмическим трендомВ соответствии с методом наименьших квадратов оптимальной моделью считается модель с наименьшей остаточной дисперсией (или остаточным среднеквадратическим отклонением). Но для решения задачи экстраполяции и прогнозирования по тренду необходимо также учесть значимость параметров модели тренда.Таблица 11 – Определение значимости параметров тренда№Модель трендаУравнение трендаОстаточное среднеквадратичное отклонениеЗначимость параметров модели тренда1ЛинейнаяY=1,3306X+11,4292,4Значимы оба параметра2Полином 2-й степениY=0,0965X2-0,02X+14,8052,11Параметры незначимы 3Полином 3-й степениY=0,0238X3-0,403X2+2,8817X+10,812,91Параметры незначимы 4ЛогарифмическаяY=5,9991LnX+10,3363,47Значимы оба параметраКак видно из таблицы представленной выше, оптимальным трендом будет линейный тренд, т.к. остаточное среднеквадратичное отклонение у него наименьшие из всех моделей со значимыми параметрами. Также из таблицы можно увидеть, как значимость параметров уравнения влияет на выбор оптимального тренда, т.к. в противном случае наш выбор остановился бы на полиноме 2-й степени, для которого остаточное среднеквадратичное отклонение наименьшие из всех представленных моделей тренда. Следовательно, для прогнозирования выберем линейный тренд.Рис. 10 Прогнозирование валового дохода с помощью линейного трендаКак видно из графика, руководству предприятия необходимо предпринимать меры по улучшению эффективности деятельности предприятия, потому как прогнозирование показывает, что предприятие в 2012-2013 году будет работать в убыток.Расчет показателей изменения уровней динамического ряда дал нам представление о видах и формах различных показателей динамики, а также помог понять их значимость в анализе и поиске общей тенденции за определенный период времени. С помощью такой тенденции можно найти зависимость между периодом времени, изменением динамического ряда экспорта или импорта с внутренними и внешними факторами, происходящими в Индии или какой-либо другой стране, обнаружив значительные отклонения показателей динамического ряда от общей тенденции. Этот анализ может помочь последующей экспертной оценки и прогноза, как, в общем, и вся наша проделанная курсовая работа. Кроме того, была проведена периодизация динамических рядов, в ходе которой, была проанализирована зависимость изменения импорта в Англии, от изменения цен на нефть. Это дало нам наглядный пример, как важно проводить группировку динамических рядов по периодам, и на основе определенного периода динамических рядов продолжать нашу работу, т.е. перейти к эмпирическому сглаживанию. С помощью эмпирического сглаживания динамических рядов, где была применен метод сглаживания простой 2-хзначной средней. С помощью, которой, были сглажены периодические и случайные колебания динамических рядов экспорта и импорта. С помощью аналитического сглаживания мы нашли оптимальный тренд для динамических рядов, определив, что это линейная форма трендов. В качестве основы для обобщающего показателя оценки эффективности финансово-хозяйственной деятельности может быть использован показатель экономического потенциала.Под экономическим потенциалом торгового предприятия понимается совокупность ресурсов трудовых, материальных, финансовых, природных и др., имеющихся в его распоряжении, а также способности его работников и управленческого персонала использовать эти ресурсы в соответствии с основной целью деятельности предприятия и получением максимально возможного в конкретных экономических условиях дохода.Экономический потенциал предприятия определяется:реальными возможностями торгового предприятия, как реализованными, так и нереализованными. Нереализованные по каким-либо причинам возможности выявляются в результате проведения всестороннего анализа;объемом ресурсов и резервов, как вовлеченных, так и не вовлеченных в основную деятельность;способностью управленческого персонала использовать возможности и ресурсы для достижения как текущих, так и перспективных целей предприятия.ЗаключениеИспользование различных подходов при проведении комплексного экономического анализа позволяет более глубоко и детально изучить деятельность торгового предприятия, что ведет к более эффективному использованию имеющихся ресурсов, а также выявлению неиспользованных резервов. Результаты комплексного экономического анализа являются базой для принятия обоснованных управленческих решений. Поэтом}' в условиях рыночных отношений и хозяйственной самостоятельности торговые предприятия не могут эффективно функционировать без хорошо налаженной аналитической работы.В курсовой работе были поставлены и решены следующие задачи:1. Изучение теоретических основ статистического анализа эффективной деятельности торговой организации.2. Проведение анализа деятельности исследуемой организации.3. Решение практических задач по улучшению эффективности деятельности.Список используемой литературы:Елисеева И.И., Юзбашев М.М. «Общая теория статистики»Елисеева И.И. «Статистика»Соломатин А.Н. Экономика, анализ и планирование на предприятии торговли: Учебник для вузов. — СПб.: Питер, 2009. — 560 с: ил.Официальный сайт компании ООО «Строительные изоляции»: http://www.s-izol.ru/