Прогнозирование доходов бюджетной организации с помощью корреляционно-регрессионного анализа

Л.И. Саченок,
канд. экон. наук, доцент
Севастопольского государственного университета
Россия, г. Севастополь
2018 / Экономика и бизнес: теория и практика

Аннотация. В работе автором на примере бухгалтерской отчетности реального предприятия проведено исследование прогнозирование доходов с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Показана схема проведения анализа отчётности бюджетного учреждения. Автором предоставлено полное раскрытое исследование.

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 корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности.

Основной задачей корреляционно-регрессионного анализа является выяснение формы и тесноты связи между результативным и факторным показателями.

Схема проведения анализа отчётности бюджетного учреждения

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

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 корреляционном 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.

Библиографический список

1. Об утверждении Инструкции о порядке составления, представления бухгалтерской отчетности государственных (муниципальных) бюджетных и автономных учреждений: Приказ Минфина России от 25.03.2011 N 33н (ред. от 07.03.2018)

2. Об утверждении Инструкции о порядке составления и представления годовой, квартальной и месячной отчетности бюджетной системы РФ: Приказ Минфина России от 28.12.2010 N 191н (ред. от 07.03.2018)

Метки
Программа Финансовый анализ - ФинЭкАнализ для анализа финансового состояния предприятия, позволяющая рассчитывать большое количество финансово-экономических коэффициентов.
Журнал Арбитражный управляющий
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ