Площадь торгового зала

2020-03-17

260

Обсуждений (0)

0.00 из 5.00 0 оценок

Оптимальным считается значение коэффициента, равное 0,7- 0,75.

В общественном питании определяются показатели:

- товарооборот на одно посадочное место;

- коэффициент использования производственной мощности:

Км = Производственная мощность

Среднедневной выпуск блюд

Для оптовой торговли рассчитываются показатели эффективности использования складской площади:

- удельный складской товарооборот:

Уст = Средний складской грузооборот

Общая площадь склада

- коэффициент использования складской площади:

Кскл = Полезная площадь

Основная площадь

Полезная площадь представляет собой площадь склада, непосредственно занятая материальными ценностями или устройствами для их хранения. Основная площадь склада – это полезная площадь плюс площадь, занятая приемными, сортировочными, комплектовочными помещениями и оборудованием для складирования грузов.

Для различных способов хранения и перемещения грузов на складе устанавливаются нормативные коэффициенты использования складской площади. При анализе фактический коэффициент сравнивается с нормативным, по результатам сравнения принимается конкретное управленческое решение.

- коэффициент использования объема склада:

Кv = Полезный объем

Основной объем

В настоящее время не определены нормативные коэффициенты использования объема склада. Однако установлено, что если фактический коэффициент использования объема склада меньше 0,2, то это указывает на неправильный выбор складского и подъемно-транспортного оборудования.

В свою очередь, частные показатели эффективности использования основных средств оказывают непосредственное влияние на обобщающие показатели.

Анализ эффективности использования оборотных средств.

Величина оборотных средств торговых предприятий зависит от объема и скорости товарооборота. Задача предприятий и организаций торговли состоит в том, чтобы найти пути наиболее эффективного использования оборотных средств. Эффективность использования оборотных средств характеризуется прежде всего их оборачиваемостью.

Под оборачиваемостью средств понимается продолжительность прохождения средствами отдельных стадий производства и обращения.

Оборачиваемость оборотных средств исчисляется:

- продолжительностью одного оборота в днях;

- количеством оборотов за отчетный период.

Наиболее распространенным является показатель оборачиваемости в днях. Продолжительность одного оборота в днях определяют как частное от деления средней величины оборотных средств на средний однодневный оборот по реализации товаров или умножением средних остатков оборотных средств на число дней анализируемого периода и делением на товарооборот за этот период. Среднегодовые остатки оборотных активов могут определяться по формулам средней хронологической или средней арифметической (по данным текущего учета и отчетности). При исчислении показателей оборачиваемости оборотных средств должна быть обеспечена сопоставимость данных. Так, если средние товарные запасы включены в расчет по себестоимости, то и товарооборот берут по покупной стоимости (по себестоимости). При исчислении оборачиваемости других видов оборотных активов в оптовой и розничной торговле товарооборот принято брать в розничных ценах (в общественном питании – по продажной стоимости). Оборачиваемость в днях по всем видам оборотных средств определяют путем ее суммирования по отдельным видам оборотных активов.

Оборачиваемость оборотных средств может изучаться и в количестве оборотов. Она определяется делением объема товарооборота за изучаемый период на средние остатки оборотных средств. Увеличение количества оборотов свидетельствует о более эффективном использовании оборотных средств.

Оборачиваемость оборотных активов обычно изучают в динамике. По отдельным видам оборотных средств и в целом по предприятию устанавливают, насколько ускорилась или замедлилась их оборачиваемость и сколько в результате этого высвобождено или дополнительно вложено средств. Для определения суммы средств, высвобожденной или дополнительно вложенной в результате изменения времени обращения оборотных активов, необходимо фактический среднедневной товарооборот отчетного периода умножить на ускорение или замедление оборачиваемости оборотных средств в днях. Ускорению оборачиваемости оборотных средств способствует, прежде всего, совершенствование процессов транспортировки товаров и их реализации, улучшение организации хозяйственной деятельности и др.

Анализ оборачиваемости оборотных средств рассмотрим на основе данных, приведенных в табл. 2.

Таблица 2.

Оборачиваемость оборотных средств.

Показатель	Предыдущий год	Отчетный год	Изменения (+;-)
Выручка, руб.	58000	63000	+5000
Количество дней анализируемого периода	360	360	-
Средний остаток оборотных средств, руб.	5133	5207	+74
Продолжительность одного оборота, дней	31,8	29,7	-2,1
Количество оборотов за анализированный период	11,3	12,1	+0,8

По данным таблицы видно, что оборачиваемость оборотных средств хозяйствующего субъекта за год ускорилась на 2,1дня – с 31,8 до 29,7 дня. Это привело к увеличению количества оборотов на 0,8 оборота – с 11,3 до 12,1 оборота. Изменение скорости оборота оборотных средств было достигнуто в результате взаимодействия двух факторов:

1) увеличения объема выручки на 5000 руб.

2) увеличения среднего остатка оборотных средств на 74 руб.

По прочим товарно-материальным ценностям (материалам, сырью, топливу, горючему, таре, малоценным и быстроизнашивающимся предметам) оборачиваемость, исчисленная к объему товарооборота, не совсем точно характеризует время их обращения. По ним необходимо определять оборачиваемость исходя из среднедневного их расхода. Этот показатель принято называть частной оборачиваемостью оборотных средств. Частные показатели оборачиваемости оборотных активов исчисляют делением средних остатков отдельных видов прочих товарно-

материальных ценностей на сумму среднедневного их расхода. По дебиторской задолженности частный показатель оборачиваемости определяют делением средних ее остатков на среднедневную сумму погашения. Частные показатели оборачиваемости оборотных средств показывают, за сколько дней в среднем расходуются (обновляются) остатки прочих товарно-материальных ценностей, а по дебиторской задолженности – за какой период она погашается.

Показателем эффективности использования оборотных активов является также уровень их рентабельности, определяемый отношением годовой суммы прибыли к среднегодовым остаткам оборотных средств. Рентабельность оборотных активов обычно изучают за длительный период, определяют темпы ее изменения, а главное, прогнозные резервы роста.

Для обобщающей оценки эффективности использования оборотных активов можно исчислить и проанализировать интегральный показатель, определяемый путем извлечения квадратного корня из произведения темпов роста или снижения оборачиваемости оборотных средств (в количестве оборотов) и их рентабельности. Интегральный показатель эффективности использования оборотных средств изучают по темпам его изменения за ряд лет. Рост темпов интегрального показателя эффективности оборотных активов свидетельствует об улучшении их использования.

Торговые предприятия и организации должны ускорять оборачиваемость оборотных средств путем лучшего изучения покупательского спроса, исключения нерациональных перевозок, сокращения времени на погрузочно-разгрузочные работы, подсортировку, подработку и фасовку товаров, на их отпуск покупателям. Рациональное использование оборотных средств и ускорение их оборачиваемости улучшают финансовое положение торговых предприятий и организаций, позволяют выполнять и перевыполнять план товарооборота при наименьших затратах.

5. Корреляционный анализ использования оборотных средств

В статистике оборотных фондов находит применение корреляционно–регрессионный анализ. С помощью данного метода решаются две задачи статистико-экономического анализа:

§ Определения наличия связи между явлениями с помощью математического уравнения;

§ Определение степени тесноты связи с помощью коэффициентов корреляции и детерминации.

Линейная регрессия одного фактора

Уравнение линейной регрессии одного фактора записывается в виде уравнения прямой: + , где - факторный признак; - результативный признак; и - параметры уравнения. Чтобы определить параметры пользуются методом наименьших квадратов и находят минимум функций S= Σ ( - - ) . В этой функции за переменные принимаются последовательно значения и . Экстремум функции двух переменных определяется, если приравнять частные производные по этим переменным нулю.

После определения частных производных функции по и , приравнивания их нулю, и небольших преобразований получим систему нормальных уравнений:

+ Σ = Σ ;

Σ + Σ = Σ ,

Решение которой и позволяет определить величины параметров и , а следовательно и уравнение регрессии.

Параметры уравнения линейной регрессии одного фактора можно находить и по формулам:

= ; = - .

Ясно, что практически приемлемым является наименее трудоемкий вариант расчета. В уравнении прямой параметр экономического смысла не имеет. Параметр является коэффициентом регрессии и показывает изменение результативного признака при изменении факторного признака на единицу.

Кроме линейной функции связи в экономическом анализе часто применяются степенная, гиперболическая и параболическая функции.

Расчет параметров степенной функции

Если значения факторного признака расположены в порядке геометрической прогрессии и соответствующие значения результативного признака также образуют геометрическую прогрессию, то связь между признаками может быть представлена степенной функцией вида

Для определения параметров степенной функции методом наименьших квадратов необходимо привести ее к линейному виду путем логарифмирования:

Система нормальных уравнений имеет вид:

Σ Σ ,

Σ Σ Σ .

Параметры можно определить, решая систему нормальных уравнений или по формулам:

, .

Расчет параметров уравнения гиперболы

Если результативный признак с увеличением факторного признака возрастает (или убывает) не бесконечно, а стремится к конечному пределу, то для анализа такого признака применяется уравнение гиперболы вида

Для определения параметров этого уравнения используется система нормальных уравнений

Σ Σ ,

Σ Σ Σ( ) .

Чтобы определить параметры уравнения гиперболы методом наименьших квадратов, необходимо привести его к линейному виду. Для этого произведем замену переменных = , получим следующую систему нормальных уравнений:

Σ Σ ,

Σ Σ Σ .

Параметры уравнения гиперболы можно вычислить по формулам

Параболическая регрессия одного фактора

Связь одного фактора, при которой результативный признак увеличивается быстрее, чем факторный, отображается уравнением параболы второго порядка: . Для определения параметров параболы по методу наименьших квадратов находят минимум функции

При этом получают следующую систему нормальных уравнений:

;

Первое уравнение почти полностью воспроизводит само уравнение параболы, второе уравнение старше первого на , третье - старше первого на .

Корреляционная таблица.

Парная таблица с большим числом наблюдений часто становится мало обозримой, и по ней неудобно вести расчеты. Поэтому для табличного изображения парной связи, решения уравнения регрессии и определения показателей тесноты связи используют корреляционную (двумерную) таблицу. В корреляционной таблице можно отобразить только парную связь, т. е. связь результативного признака с одним фактором. Она позволяет найти уравнение регрессии и вычислить линейный коэффициент корреляции. Само уравнение регрессии может иметь линейную, параболическую, гиперболическую, показательную и др. формы. При нахождении уравнения регрессии и линейного коэффициента по корреляционной таблице не теряется информация о связи, обусловленная усреднением данных. В корреляционной таблице связь между признаками выступает более рельефно, чем при рассмотрении средних значений факторного и результативного признаков. Однако, если обеспечивается возможность счета по каждой паре взаимосвязанных данных, необходимо ею воспользоваться и прибегать к корреляционной таблице лишь в отдельных случаях – при группировке данных.

Для составления корреляционной таблицы парной связи материал предварительно группируется по обоим признакам. Затем строится таблица, в которой по строкам откладываются группы одного (например, результативного) признака, а по столбцам размещаются группы другого (теперь факторного) признака. В клетках этой таблицы отмечается число единиц, имеющих определенную величину того и другого признаков. Итоги по строкам ( ) покажут число единиц в каждой группе результативного признака (если он размещен в строках). Итоги по колонкам ( ) покажут распределение факторного признака. В клетке, в которой итоги по строке сходятся с итогами по колонке, получаем число наблюдений: .

Корреляционная зависимость задается таблицей:

Таблица 3

х у			…
			…
			…
…	…	…	…	…	…
			…
			…

Корреляционная таблица дает общее представление о направлении связи. Когда оба признака расположены в возрастающем порядке, числа предприятий в клетках сосредотачиваются в направлении диагонали слева направо, что указывает на прямую связь между признаками. Все числа предприятий сосредотачиваются в эллипсе, вытянутом по этой диагонали, называемом корреляционным эллипсом. Чем более сжат этот эллипс, тем кучнее частоты располагаются около его диагонали, тем теснее связь между признаками.

Эмпирическое корреляционное отношение.

Теснота или сила связи между двумя признаками может быть измерена показателем, называемым эмпирическим корреляционным отношением. Этот показатель назван эмпирическим, поскольку он может быть рассчитан на основе обычной группировки по факторному и результативному признаку, то есть на основе корреляционной таблицы. Эмпирическое корреляционное отношение получается из правила сложения дисперсий, согласно которому , где - общая дисперсия; - межгрупповая дисперсия; - внутригрупповая (средняя из частных) дисперсия. Межгрупповая дисперсия является мерой колеблемости, обусловленной факторным признаком. Средняя из частных дисперсий является мерой колеблемости, обусловленной всеми остальными(кроме факторного) признаками. Тогда отношение выражает долю колеблемости, возникающей за счет факторного признака, в общей колеблемости. Квадратный корень из этого отношения и называется эмпирическим корреляционным отношением:

Отсюда следует правило, что чем больше межгрупповая дисперсия, тем сильнее факторный признак влияет на вариации результативного признака. Составляющие отношения дисперсий вычисляются по данным корреляционной таблицы по следующим формулам:

; ,

где - частные средние;

- общая средняя;

- итоги по признаку ;

- число наблюдений.

То же соотношение сохраняется и для условных значений , полученных числовым преобразованием .

Само отношение дисперсий (подкоренное выражение) называется коэффициентом детерминации (оно равно также квадрату эмпирического корреляционного отношения). Эмпирическое корреляционное отношение изменяется в широких пределах (от 0 до 1). Если оно равно нулю, значит факторный признак на корреляционный не влияет. Если =1, значит, результативный признак полностью зависит от факторного. Если же эмпирическое корреляционное отношение представляет дробь, близкую единице, то говорят о тесной связи между факторным и результативным признаками. Если эта дробь мала (близка нулю), то говорят о слабой связи между ними.

Коэффициент линейной корреляции и индекс корреляции.

Мерой тесноты связи между двумя статистически связанными признаками служит коэффициент линейной корреляции или просто коэффициент корреляции. Он имеет тот же смысл, что и эмпирическое корреляционное отношение, но может принимать как положительное, так и отрицательное значение. Коэффициент корреляции имеет строгое математическое выражение для линейной связи. Положительное значение будет указывать на прямую связь между признаками, отрицательное – на обратную.

Парный коэффициент корреляции в случае линейной формы связи вычисляют по формуле

а его выборочное значение – по формуле:

При малом числе наблюдений выборочный коэффициент корреляции удобно вычислять по следующей формуле:

Величина коэффициента корреляции изменяется в интервале .

При между двумя переменными существует функциональная связь, при - прямая функциональная связь. Если , то значение Х и У в выборке некоррелированы; в случае, если система случайных величин имеет двумерное нормальное распределение, то величины Х и У будут и независимыми.

Если коэффициент корреляции находится в интервале , то между величинами Х и У существует обратная корреляционная связь. Это находит подтверждение и при визуальном анализе исходной информации. В этом случае отклонение величины У от среднего значения взяты с обратным знаком.

Если каждая пара значений величин Х и У чаще всего одновременно оказывается выше (ниже) соответствующих средних значений, то между величинами существует прямая корреляционная связь и коэффициент корреляции находится в интервале .

Если же отклонение величины Х от среднего значения одинаково часто вызывают отклонения величины У вниз от среднего значения и при этом отклонения оказываются все время различными, то можно предполагать, что значение коэффициента корреляции стремится к нулю.

Следует отметить, что значение коэффициента корреляции не зависит от единиц измерения и выбора начала отсчета. Это означает, что если переменные Х и У уменьшить (увеличить) в К раз либо на одно и то же число С, то коэффициент корреляции не изменится.

Для упрощения расчетов меры тесноты корреляционной связи часто применяется индекс корреляционной связи, который определяется по следующим формулам:

, ,

где - остаточная дисперсия, характеризующая вариацию результативного признака под влиянием прочих неучтенных факторов.

Множественная корреляция.

Множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование. Показатель тесноты связи между результативным и двумя или более факторными признаками называется множественным или совокупным коэффициентом корреляции и обозначается R. Совокупный коэффициент предполагает наличие линейной связи между каждой парой признаков, которая может быть выражена при помощи парных коэффициентов корреляции. Если находится совокупная мера тесноты связи между результативным признаком ( ) и двумя факторными признаками( и ), то расчет совокупного коэффициента корреляции ведется по формуле:

Где подстрочные знаки обозначают, между какими признаками изучается парная связь.

В формулах расчетов парных коэффициентов корреляции изменяются лишь символы, обозначающие тот или иной фактор. Так, если коэффициент корреляции между и вычисляется по формуле , то коэффициент корреляции между и вычисляется: ; между и - так:

6. Практическая часть.

Таблица 1 - Состав и структура запасов и затрат в сельскохозяйственном предприятии

Показатели	2001г.		2002г.		2002г. в%к 2001г.
	сумма, тыс. руб.	в%к итогу	сумма, тыс. руб.	в%к итогу
Сырье, материалы и другие ценности	3396,0	37,3	3777,0	35,5	111,2
Животные на выращивании и откорме	3649,0	40,0	4731,5	44,5	129,7
Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы	-	-	-	-	-
Затраты в незавершенном производстве	1547,0	17,0	1385,0	13,0	89,5
Готовая продукция и товары для перепродажи	296,0	3,2	610,0	5,7	206,1
Товары отгруженные	-	-	-	-	-
Расходы будущих периодов	49,0	0,5	7,0	0,1	14,3
Прочие запасы и затраты	175,5	1,9	115,5	1,1	65,8
Итого:	9112,5	100,0	10626,0	100,0

Анализируя данным таблицы 2 можем сделать вывод, что как в 2001, так и в 2002 году ведущее значение в составе оборотных средств сельскохозяйственного предприятии занимают:

- «Сырье, материалы и другие ценности»,

- «Животные на выращивании и откорме».

Наименьшее значение у «Расходов будущих периодов».

В 2002 году по сравнению с 2001г наблюдается прирост:

- «Сырье, материалы и другие ценности»,

- «Животные на выращивании и откорме»,

- «Готовая продукция и товары для перепродажи».

Для остальных составляющих оборотных средств в отчётном году наблюдается снижение.

Таблица 2 - Состав и структура оборотных средств по основным элементам

Показатели	2001г.		2002г.		2002г. в%к 2001г.
	сумма, тыс. руб.	в%к итогу	сумма, тыс. руб.	в%к итогу
Запасы	8937	86,86	10510,5	86,27	117,6
Дебиторская задолженность	1174	11,41	1557,5	12,78	132,7
Краткосрочные финансовые вложения	-	-	-	-	-
Денежные средства	175,5	1,71	115,5	0,95	65,8
Прочие оборотные средства	2,5	0,02	-	-	-
Итого:	10289	100,00	12183,5	100,00

Таблица 3 - Показатели динамики оборотных средств.сельскохозяйственного предприятия

Годы	Среднегодовая стоимость оборотных средств, тыс. руб.	Абсолютный прирост, тыс. руб.		Темп роста, %		Темп прироста, %		Абсолютное значение 1% прироста, тыс. руб.
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной
1996	2473,0	-	-	-	-	-	-	-
1997	2907,5	434,5	434,5	117,57	117,57	17,57	17,57	24,73
1998	3504,5	1031,5	597,0	141,71	120,53	41,71	20,53	29,08
1999	4521,5	2048,5	1017,0	182,83	129,02	82,83	29,02	35,05
2000	7033,0	4560,0	2511,5	284,39	155,55	184,39	55,55	45,22
2001	10289,0	7816,0	3256,0	416,05	146,30	316,05	46,30	70,33
2002	12183,5	9710,5	1894,5	492,66	118,41	392,66	18,41	102,89

Таблица 4 - Расчет показателей для вычисления параметров уравнения прямой линии

Годы	Среднегодовая стоимость оборотных средств, тыс. руб.
1996	2473,0	-3	9	-7419,0	1049,3	2027064,1
1997	2907,5	-2	4	-5815,0	2742,9	27083,8
1998	3504,5	-1	1	-3504,5	4436,6	868823,7
1999	4521,5	0	0	0,0	6130,3	2588191,5
2000	7033,0	1	1	7033,0	7824,0	625624,5
2001	10289,0	2	4	20578,0	9517,6	594991,8
2002	12183,5	3	9	36550,5	11211,3	945131,2
Итого:	42912,0	0	28	47423,0	42912,0	7676910,5

Таким образом, параметры уравнения прямой линии будут равны:

Таким образом, уравнение прямой будет иметь вид:

Таблица 6 - Показатели оборачиваемости оборотных средств сельскохозяйственного предприятия

Показатели	Условные обозначения	2001г.	2002г.	Абсолютное изменение, (+;-)	Темп роста, %
Выручка от реализации продукции, работ, услуг, тыс. руб.		-	14772,0	-	-
Среднегодовая стоимость оборотных средств, тыс. руб.		10289	12183,5	1894,5	118,4
Коэффициент оборачиваемости		-	1,2	-	-
Коэффициент закрепления оборотных средств		-	0,8	-	-
Средняя продолжительность		-	301,0	-	-