Оценка и моделирование динамики финансовых результатов и устойчивости развития региональных компаний
Modeling the impact of innovation processes in agriculture on the guaranteed level of food security
Авторы
Аннотация
Цель исследования – анализ, оценка и прогнозирование финансовых результатов деятельности компании и выявление устойчивости ее функционирования.
При реализации целей и задач исследования в качестве инструментария использовались методы интеллектуального анализа данных (динамического корреляционно-регрессионного, факторного, дисперсионного), методы анализа иерархий, экспертных оценок.
Проведенное эконометрическое моделирование финансовых результатов компании с использованием модели распределенных лагов Ш. Алмона и авторегрессионной модели позволило выявить ключевые закономерности влияния коммерческих расходов на выручку компании, а также учесть инерционность финансовых показателей. Проведенное исследование устойчивого развития компании на основе метода анализа иерархий позволило построить интегральный показатель, объединяющий пять ключевых составляющих: экономическую, социальную, экологическую, институциональную и технологическую виды устойчивости.
Результаты проведенного исследования могут быть использованы для принятия обоснованных управленческих решений, направленных на оптимизацию финансовых процессов и повышение конкурентоспособности и устойчивости развития и эффективности деятельности организации.
Ключевые слова
модель распределенных лагов Ш. Алмон, авторегрессионная модель
Рекомендуемая ссылка
Иванова Ирина Анатольевна
Оценка и моделирование динамики финансовых результатов и устойчивости развития региональных компаний// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №2 (86). Номер статьи: 8603. Дата публикации: 31.05.2026. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/8603/
Authors
Abstract
The purpose of the study is to analyze, evaluate, and forecast the company’s financial performance and identify the sustainability of its operations.
In achieving the research goals and objectives, data mining methods (dynamic correlation-regression, factor, variance analysis), hierarchy analysis methods, and expert evaluations were used as tools.
Econometric modeling of the company’s financial results using Sh. Almon’s distributed lag model and an autoregressive model revealed key patterns of commercial expenses’ impact on company revenue, as well as accounted for the inertia of financial indicators. The study of the company’s sustainable development based on the hierarchy analysis method allowed for the construction of an integral indicator combining five key components: economic, social, environmental, institutional, and technological sustainability.
The results of this study can be used for informed management decisions aimed at optimizing financial processes and enhancing the competitiveness, sustainability, and efficiency of the organization’s activities.
Keywords
Sh. Almon distributed lag model, autoregressive model
Suggested Citation
Ivanova Irina Anatolievna
Modeling the impact of innovation processes in agriculture on the guaranteed level of food security// Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. — №2 (86). Art. #8603. Date issued: 31.05.2026. Available at: https://eee-region.ru/article/8603/
Введение
В условиях высокой волатильности рынка и усиления конкурентной борьбы в сфере дистрибуции эффективное управление финансовыми ресурсами организации требует не только анализа текущих показателей, но и учета временных задержек влияния ключевых факторов на результаты деятельности. Для исследуемой промышленной организации занимающейся дистрибьюторской деятельностью особую актуальность приобретает задача оптимизации коммерческих расходов и оценки их отдачи во временной перспективе, степени реального оказанного влияния от затрат на рекламу и продвижение услуг компании.
Традиционные методы финансового анализа, основанные на статичных сопоставлениях затрат и выручки, не учитывают временной характер взаимосвязи между этими показателями, что может приводить к нерациональным управленческим решениям.
Материал и методы исследования
В данном контексте применение современных эконометрических методов, в частности модели Ширли Алмона (1), позволяет преодолеть ограничения классического подхода. Эта модель обладает уникальной способностью учитывать распределённый во времени эффект воздействия коммерческих расходов на финансовые результаты компании.
(1)
Особенность методики заключается в том, что она:
- позволяет количественно оценить временные лаги воздействия маркетинговых инвестиций;
- даёт возможность определить период максимальной отдачи от вложенных средств;
- позволяет оптимизировать бюджет коммерческих расходов.
Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты предоставят руководству организации следующие возможности:
- совершенствование системы бюджетирования коммерческих расходов;
- оптимизация временного распределения маркетинговых инвестиций;
- повышение обоснованности управленческих решений;
- улучшение финансового планирования в среднесрочной перспективе.
Результаты исследования
Применительно к исследуемым показателям выручки (Yt) и коммерческих расходов (Xt) используем полином 2-й степени, то есть исходим из предположения, что зависимость коэффициентов регрессии βj от величины лага j описывается полиномом 2-й степени.
Модель зависимости коэффициентов βj от величины лага j в форме полинома 2-й степени можно записать в виде (2):
(2)
Каждый из коэффициентов βj модели (1) применительно для полинома 2-й степени можно выразить следующим образом (3) – (6):
(3)
(4)
(5)
(6)
Путем замены коэффициентов регрессии βj в модели (1) на выражения (3) – (6), а также через обозначение этих выражений новыми (инструментальными) переменными Z0 , Z1 и Z2 получим множественную регрессию модель с учетом новых соотношений:
(7)
При этом новые переменные Zk описываются следующими выражениями (8) – (10):
(8)
(9)
(10)
Процедура применения метода Алмон для расчета параметров модели с распределенным лагом выглядит следующим образом:
- Определяется максимальная величина лага l.
- Определяется степень полинома k, описывающего структуру лага.
- По соотношениям (8) – (10) рассчитываются значения переменных Z0 , Z1 и Z2.
- Определяются параметры уравнения линейной регрессии (7).
- С помощью соотношений (3) – (6) рассчитываются параметры исходной модели (1) с распределенным лагом.
Получена следующая регрессионная модель для параметров Zk:
(11)
Далее были получены коэффициенты исходной модели с распределенным лагом Алмон, они представлены в таблице 1.
Таблица 1 – Коэффициенты βj модели с распределенным лагом Ш. Алмон (1)
| Коэффициент | Значение |
| β0 | 1,483 |
| β1 | 0,428 |
| β2 | 0,035 |
| β3 | 0,302 |
Таким образом, рассчитав параметры исходной модели, получим итоговую регрессионную модель с распределенным лагом Алмон:
(12)
Проведенный анализ модели распределенных лагов Алмон для ООО «Беркут-3000» позволил получить важные выводы о динамике влияния коммерческих расходов на выручку компании. Модель демонстрирует хорошее качество с коэффициентом детерминации R2=0.796, что означает, что модель описывает вариацию исследуемого ряда выручки на 79,6%. Значение нормированного коэффициента детерминации Rнорм2=0.708 превышает значение этого же коэффициента, рассчитанного для модели с двумя лаговыми переменными Rнорм2=0.382, что объясняет выбор в пользу модели с тремя лаговыми переменными.
Стандартная ошибка SE=171674,85, что также меньше стандартной ошибки, полученной для модели с двумя лаговыми переменными – SE=376292,915.
Расчетное значение критерия Фишера Fрасч=9,088, что превышает рассчитанное критическое значение Fкр=4,027, что свидетельствует о статистической значимости полученного уравнения регрессии при 5% уровне значимости, о чем также подтверждает α=0,008.
Анализ коэффициентов построенной модели показывает, что наибольшее влияние на выручку оказывают текущие коммерческие расходы (коэффициент β0=1,483), при этом эффект носит выраженный затухающий характер. Через один год сохраняется около 29% первоначального воздействия (коэффициент β1=0,428), через два года влияние минимально (β2 =0,035), но интересно отметить некоторое восстановление эффекта через три года (β3 =0,302), что может свидетельствовать о долгосрочных циклах влияния маркетинговых инвестиций в данном бизнесе.
Суммарный мультипликативный эффект составляет 2,248, что означает, что каждый рубль коммерческих расходов приносит компании в среднем 2,248 рубля выручки в течение трехлетнего периода.
При этом распределение эффекта во времени неравномерно: 66% воздействия реализуется в текущем году, 19% – через год, 1,6% – через два года и неожиданно высокие 13,4% – через три года. Такая динамика может быть связана с особенностями дистрибьюторского бизнеса компании, где некоторые маркетинговые вложения могут давать отсроченный эффект.
На основании проведенного анализа модели распределенных лагов Алмона для ООО «Беркут-3000» можно сформулировать следующие ключевые рекомендации для руководства компании.
Прежде всего, необходимо пересмотреть подход к распределению коммерческого бюджета, выделив три основных направления воздействия. Основную часть бюджета (60–70%) следует направлять на мероприятия с быстрой отдачей, такие как таргетированная реклама, которая дает максимальный эффект в текущем году. Около 20–25% средств разумно инвестировать в проекты со среднесрочной отдачей (например, модернизацию точек продаж), эффект от которых проявится через год. Оставшиеся 10–15% бюджета рекомендуется направить на стратегические инициативы с длительным циклом окупаемости, такие как внедрение CRM-систем, которые начинают приносить отдачу через два–три года.
Для повышения устойчивости бизнеса организации рекомендуется создать антикризисный резерв в размере 10–15% от общего бюджета коммерческих расходов. Эти средства могут быть оперативно направлены на стимулирование спроса в случае неожиданных рыночных изменений или кризисных ситуаций. В рамках данной стратегии следует заранее разработать набор антикризисных маркетинговых инструментов и гибких схем работы с ключевыми клиентами и поставщиками.
Авторегрессионная модель (AR-модель) позволит выявить степень зависимости текущего значения выручки от ее собственных лаговых значений, сохранив при этом учет влияния коммерческих расходов как экзогенного фактора. Это особенно важно для ООО «Беркут-3000», поскольку динамика выручки может демонстрировать инерционность, связанную с накопленными договорными обязательствами, сезонными факторами или особенностями потребительского поведения. Построение авторегрессионной модели с включением фактора коммерческих расходов позволит получить более адекватную оценку формирования выручки организации, учитывающую как внешние воздействия (маркетинговые затраты), так и внутреннюю динамику финансового показателя. Это создаст более надежную основу для принятия управленческих решений в области контроля затрат и планирования доходов компании.
Анализ авторегрессионной модели показал хорошие результаты отображения реального процесса, однако для повышения ее точности и надежности следует рассмотреть возможность включения фактора времени.
Было получено следующее уравнение авторегрессии:
(13)
Представленная модель авторегрессии с включенным временным фактором демонстрирует высокое качество и может быть успешно использована для анализа выручки компании. Модель обладает высокой объясняющей способностью – коэффициент детерминации R2=0.758, что означает, что 75,8% вариации выручки объясняется включенными в модель факторами. Это существенное улучшение по сравнению с предыдущей моделью.
Выводы
Статистическая надежность и значимость модели в целом подтверждается превышением расчетного значения критерия Фишера Fрасч над критическим его значением Fкр (9,386>3,863) при 5%-ном уровне значимости.
Включение фактора времени оказалось крайне полезным – коэффициент при переменной t является статистически значимым при 5%-ном уровне значимости. Это указывает на наличие выраженной временной динамики в данных, которую важно учитывать при анализе. Таким образом, при увеличении фактора времени t на 1 год выручка Yt сократится на 87716,583 тыс. руб. При увеличении коммерческих расходов Xt на 1 тыс. руб. выручка увеличится на 2,692 тыс. руб., что соответствует экономической логике и свидетельствует о положительном влиянии маркетинговых инвестиций на выручку компании. При увеличении выручки в прошлом году Yt-1 на 1 тыс. руб. выручка в отчетном периоде увеличится на 0,434 тыс. руб.
Список источников
- Сажин, Ю.В., Иванова, И.А. Эконометрика. Саранск. 2014. 316 с.
- Регионы России. Социально-экономические показатели. 2023: Стат. сб. / Росстат. М. 2019. 1204 с.
- Griffiths,E., Hill, R.C., Judge, G.G. Learning and practicing econometrics. Wiley, New York. 1993. P.141-148.
References
- Sazhin, Iu.V., Ivanova, I.A. Econometrics [Ekonometriia]. Saransk, 2014. 316 p.
- Regions of Russia. Socio-Economic Indicators. 2023 [Regiony Rossii. Sotsial’no-ekonomicheskie pokazateli. 2023]. Moscow, 2019. 1204 p.
- Griffiths, W.E., Hill, R.C., Judge, G.G. Learning and Practicing Econometrics. New York: Wiley, 1993. Pp. 141–148.
Еще в рубриках
Регионы России
Финансы регионов