Главная страница » Публикации » №4 (64) » Факторный анализ рентабельности активов строительной отрасли Байкальского региона

Факторный анализ рентабельности активов строительной отрасли Байкальского региона

Factor analysis of the return on assets of the construction industry in the Baikal region


Авторы

Филатов Евгений Александрович
кандидат экономических наук, доцент, ведущий научный сотрудник
Россия, Иркутский научный центр СО РАН
johnru3000@rambler.ru

Аннотация

Управление рентабельностью региональной экономики становится ключевой задачей для всех уровней менеджмента: оперативного, тактического и стратегического. Автором был предложен способ управления рентабельностью активов через разложение коэффициента рентабельности активов на факторы, отражающие различные аспекты деятельности региональной экономики. В статье изложены авторские методы факторного анализа, которые позволяют доступно и относительно просто составить заключение об изменениях в финансовом положении, а также оценить степень влияния факторов на изменения исследуемого показателя. Данная статья закрепляет знания в области теории экономического анализа, приобретению навыков применения методов моделирования факторных систем, оценки влияния количественных и качественных факторов на показатели, характеризующие конечные результаты деятельности и их эффективность. Модель Филатова (Модель рентабельности активов) позволяет определить, за счет каких факторов происходило изменение рентабельности или произвести факторный анализ рентабельности. Представленные в статье авторские преобразованные методы факторного анализа в сравнении с наиболее распространенными традиционными методами позволяют снизить трудоемкость на несколько итераций за счет ввода авторских сравнительных коэффициентов. Кроме того, авторские методы детерминированного факторного анализа дополняют процесс познания функционирования экономических систем, раскрывая действующие экономические закономерности и объективно существующие причинно-следственные связи между явлениями экономической жизни. Анализ по модели Филатова и применение авторских методов факторного анализа для специалистов в области экономики и управления будет способствовать формированию у них базы для развития экономического мышления, понимания сущности экономических процессов и явлений, протекающих в рамках деятельности хозяйствующих субъектов, а главное – развития навыков количественной их оценки, экономической интерпретации и поиска резервов повышения эффективности функционирования.

Ключевые слова

факторный анализ, рентабельность активов, рентабельность собственного капитала, коэффициент покрытия дохода собственным капиталом, доходность собственного капитала, оборачиваемость активов.

Финансирование

Статья выполнена в рамках научного проекта Сибирского отделения Российской академии наук № XI.174.1.4 «Активизация внутреннего потенциала развития регионов ресурсной специализации (на примере Байкальского региона)».

Рекомендуемая ссылка

Филатов Евгений Александрович

Факторный анализ рентабельности активов строительной отрасли Байкальского региона// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №4 (64). Номер статьи: 6422. Дата публикации: 03.12.2020. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6422/

Authors

Filatov Evgeniy Alexandrovich
Candidate of Economics, Associate Professor, Leading Researcher
Russia, Irkutsk Scientific Center, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences
johnru3000@rambler.ru

Abstract

Managing the profitability of the regional economy becomes a key task for all levels of management: operational, tactical, and strategic. The author proposed a method for managing the return on assets by decomposing the return on assets coefficient into factors that reflect various aspects of the regional economy. The article describes the author's methods of factor analysis, which allow you to make a conclusion about changes in the financial position in an accessible and relatively simple way, as well as to assess the degree of influence of factors on changes in the studied indicator. This article reinforces knowledge in the field of economic analysis theory, acquisition of skills in using methods of modeling factor systems, evaluation of the influence of quantitative and qualitative factors on indicators that characterize the final results of activities and their effectiveness. The Filatov model (return on assets Model) allows you to determine which factors caused the change in profitability or make a factor analysis of profitability. The author's transformed methods of factor analysis presented in the article in comparison with the most common traditional methods allow reducing the labor intensity for several iterations by entering the author's comparative coefficients. In addition, the author's methods of deterministic factor analysis complement the process of understanding the functioning of economic systems, revealing the existing economic laws and objectively existing cause-and-effect relationships between the phenomena of economic life. Analysis based on the Filatov model and the use of author's methods of factor analysis for specialists in the field of Economics and management will help them form a base for developing economic thinking, understanding the essence of economic processes and phenomena occurring within the framework of economic entities, and most importantly – developing skills for their quantitative assessment, economic interpretation and search for reserves to improve the efficiency of functioning.

Keywords

Factor analysis, return on assets, return on equity, equity income coverage ratio, return on equity, asset turnover.

Project finance

The article is executed in the framework of the scientific project of the Siberian branch of the Russian Academy of Sciences № XI.174.1.4 «Activation of the internal potential of resource specialization regions development (on the example of the Baikal region)».

Suggested Citation

Filatov Evgeniy Alexandrovich

Factor analysis of the return on assets of the construction industry in the Baikal region// Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. — №4 (64). Art. #6618. Date issued: 03.12.2020. Available at: https://eee-region.ru/article/6422/ 

Print Friendly, PDF & Email

Введение

Целью экономической деятельности всегда является некий результат, который зависит от многочисленных и разнообразных факторов. Отсюда следует, что, чем более детально будет изучено влияние факторов на величину результата, тем точнее и достовернее будет прогноз о возможности его достижения. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах финансово-хозяйственной деятельности.

Экономический анализ необходим прежде всего для того, чтобы с его помощью можно было предвидеть и прогнозировать развитие экономической ситуации и принимать рациональные (научно обоснованные) управленческие решения. Основным инструментом при проведении комплексного анализа хозяйственной деятельности является факторный анализ.

Основное внимание в факторном анализе делается на исследовании внутренних причин, формирующих специфику изучаемого явления, на выявлении обобщенных факторов, которые стоят за соответствующими конкретными показателями [19, 20].

 

Постановка задачи

Показатели рентабельности используют для оценки деятельности компании и как инструмент в инвестиционной политике и ценообразовании. Строительный комплекс РФ является одним из наиболее крупных и значимых секторов экономики, который во многом определяет социально-экономическое развитие страны. Показатели рентабельности строительной отрасли немного превышают среднестатистические по всей российской экономики в целом.

Строительная отрасль задает темп экономического развития, является весьма весомым сектором в экономике многих стран мира. Актуальность темы статьи обусловлена динамичным развитием строительных услуг в последние несколько десятилетий в мировой экономике. Вместе с тем, эта отрасль весьма болезненно реагирует даже на незначительные изменения конъюнктуры мирового рынка.

Чем детальней рассматривается влияние факторов на величину показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества принимаемого решения. В некоторых ситуациях, без глубокого и всестороннего изучения прямого влияния факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности в региональной экономике.

 

Исследовательский вопрос

Модель Филатова является модифицированным факторным анализом, позволяющим определить, за счет каких факторов происходило изменение рентабельности. В основании факторной модели в виде древовидной структуры показатель рентабельности активов (ROA), а признаки характеризующие факторы деятельности. Проще говоря, факторы, влияющие на ROA дробятся с целью выяснения: какие факторы в большей или меньшей степени влияют на рентабельность активов. Основные три фактора:

  1. рентабельность собственного капитала (данный коэффициент вычисляется как отношение чистой прибыли к размеру собственного капитала);
  2. введенный автором коэффициент покрытия дохода собственным капиталом (данный коэффициент вычисляется как отношение собственного капитала к выручке (нетто) от всех видов продаж);
  3. оборачиваемость активов (коэффициент оборачиваемости активов или общая капиталоотдача рассчитывается как отношение выручки от всех видов продаж к общей сумме активов).

Одним из ключевых показателей финансовой рентабельности является рентабельность собственного капитала (ROE). Рентабельность собственного капитала, по сути, главный показатель для стратегических инвесторов. Показатель определяет эффективность использования капитала, инвестированного собственниками.

С позиции собственников рентабельность наиболее достоверно отображается в виде рентабельности на собственный капитал. Показатель важен для акционеров, так как характеризует прибыль, которую собственник получит с одной денежной единицы инвестиций. Рентабельность собственного капитала сравнивают с возможным альтернативным вложением средств в акции, облигации, банковский депозит и т.д. Минимальный (нормативный) уровень доходности предпринимательского бизнеса – уровень банковского депозитного процента. Минимальное нормативное значение показателя рентабельности собственного капитала (ROEN) определяется по следующей формуле 1:

 

                                                                     (1)

где: ROEN – Минимальное нормативное значение показателя рентабельности собственного капитала; ROE – рентабельность собственного капитала; Sd – средняя ставка по банковским депозитам за отчетный период; Sp – ставка налога на прибыль.

 

Посчитаем ROEN за 2017 год в РФ. Средневзвешенные процентные ставки по привлеченным кредитными организациями вкладам (депозитам) физических лиц в рублях в целом по Российской Федерации до 1 года, включая «до востребования» в 2017 году на основании данных ЦБ РФ составили 5,86%. Ставка налога на прибыль – 20%. Вследствие этого, ROEN = 0,0586 * (1 – 0,2) = 0,0469 или 4,69 %.

Посчитаем ROEN за 2018 год в РФ. Средневзвешенные процентные ставки по привлеченным кредитными организациями вкладам (депозитам) физических лиц в рублях в целом по Российской Федерации до 1 года, включая «до востребования» в 2018 году на основании данных ЦБ РФ составили 5,35%. Ставка налога на прибыль – 20%. Вследствие этого, ROEN = 0,0535 * (1 – 0,2) = 0,0428 или 4,28 %.

Посчитаем ROEN за 9 месяцев 2019 год в РФ. Средневзвешенные процентные ставки по привлеченным кредитными организациями вкладам (депозитам) физических лиц в рублях в целом по Российской Федерации до 1 года, включая «до востребования» за 9 месяцев 2019 года на основании данных ЦБ РФ составили 5,63%. Ставка налога на прибыль – 20%. Вследствие этого, ROEN = 0,0563 * (1 – 0,2) = 0,045 или 4,5 %.

Введенный автором коэффициент покрытия дохода собственным капиталом (Equity Income Coverage Ratio EICR) является обратным показателем доходности собственного капитала (Yield On EquityYOE). Введенный автором показатель доходности собственного капитала (YOE) характеризует отношение выручки (нетто) от всех видов продаж к размеру собственного капитала. ROE отличается YOE тем, что вместо прибыли с размером собственного капитала сравнивается выручка (нетто) от всех видов продаж. YOE характеризует общую доходность бизнеса для его владельцев, иначе сколько дохода (выручки) получается с денежной единицы собственного капитала.

Коэффициент покрытия дохода собственным капиталом (EICR) дает представление о том на сколько выручка от продаж обеспечена собственным капиталом.

Коэффициент оборачиваемости активов говорит об эффективности, с которой компания использует свои ресурсы для выпуска продукции и имеет экономическую интерпретацию, показывая, выручки от реализации приходится на одну денежную единицу вложений в активы.

Коэффициент оборачиваемости активов характеризует эффективность использования компанией всех имеющихся в распоряжении ресурсов, независимо от источников их привлечения [18]. Коэффициенты оборачиваемости выступают показателями деловой активности.

Коэффициент общей оборачиваемости капитала (активов) обобщенно характеризует уровень хозяйственной активности, то есть эффективность использования всех имеющихся ресурсов независимо от источников их привлечения. Этот коэффициент показывает, сколько раз за отчетный период совершается полный цикл производства и обращения, или сколько денежных единиц от реализации продукции принесла каждая единица активов [17].

Показателем, обратным общей капиталоотдаче, является общая капиталоемкость (Total Capital Intensity). Капиталоемкость (TCI) стоимость совокупного капитала, используемого при производстве продукции, по отношению к стоимости самой продукции (выручке от всех видов продаж).

Исходя из выведенного выше EICR автором введен также и коэффициент покрытия дохода заемным капиталом (Borrowed Capital Income Coverage RatioBCICR), который рассчитывается как отношение заемного капитала к выручке (нетто) от всех видов продаж. Зная коэффициенты TCI и EICR, можно найти BCICR по формуле 2:

 

                                                              (2)

 

Коэффициент покрытия дохода заемным капиталом (BCICR) дает представление о том на сколько выручка от продаж обеспечена заемными средствами. Из формулы 2 видно, что сумма EICR и BCICR составляет общую капиталоемкость.

 

Цель исследования

Отличие рентабельности активов (ROA) от рентабельности собственного капитала (ROE) заключается в том, что ROA показывает эффективность всех активов, а ROE только тех, которые принадлежат собственникам.

Преимуществом модели Филатова является «расщепление» комплексных показателей на факторы, их составляющие. Это позволяет определить первопричины и взаимосвязь изменений комплексных показателей эффективности деятельности. С помощью схемы факторного анализа ключевых показателей можно наглядно проследить влияние первичных факторов на формирование комплексных показателей, дать их сравнительную характеристику и определить причины их изменения.

Рентабельность собственного капитала, коэффициент покрытия дохода собственным капиталом и оборачиваемость активов характеризуют одновременно три вида деятельности компании:

  • инвестиционную;
  • финансовую;
  • операционную.

Цель исследования состоит проанализировать модель Филатова новыми авторскими методами факторного детерминированного анализа (методами Филатова), которые более достоверно и аргументировано оценивали его результаты.

 

Материалы и методы

Исходные данные для проведения авторскими методами [19, 20] анализа модели Филатова, представлены в таблице № 1.

Объектом исследования выступает строительные компании (строительство жилых и нежилых зданий) Байкальского региона.

Источниками информационной базы по финансовым результатам строительных компаний Байкальского региона явилась финансовая отчетность по российским стандартам бухгалтерского учета: Бухгалтерский баланс на 31 декабря 2017 г. и 2018 г.; Отчет о финансовых результатах за 2017 год и 2018 год [8].

 

Таблице 1. Исходные данные для проведения факторного анализа по Байкальскому региону

п/п Показатели № исходного фактора 2017 г.
План (0)
2018 г.
Факт (I)
Отклонение
()
1 V – Выручка (нетто) от продаж, тыс. руб. 68 783 232 75 486 098 6 702 866
в т.ч.:
— по Иркутской области 50 891 143 56 016 982 5 125 839
— по Республике Бурятия 8 057 962 9 253 297 1 195 335
— по Забайкальскому краю 9 834 127 10 215 819 381 692
2 P – Чистая прибыль, тыс. руб. 1 957 226 -1 499 358 -3 456 584
в т.ч.:
— по Иркутской области 933 022 1 703 684 770 662
— по Республике Бурятия 478 804 -3 597 274 -4 076 078
— по Забайкальскому краю 545 400 394 232 -151 168
3 A – Совокупные активы, тыс. руб. 94 101 495 101 402 150 7 300 655
в т.ч.:
— по Иркутской области 63 921 861 73 257 449 9 335 588
— по Республике Бурятия 16 966 138 16 129 315 -836 823
— по Забайкальскому краю 13 213 496 12 015 386 -1 198 110
4 SK – Собственный капитал, тыс. руб. 7 282 148 12 540 833 5 258 685
в т.ч.:
— по Иркутской области 2 839 630 7 836 037 4 996 407
— по Республике Бурятия 1 624 466 1 773 555 149 089
— по Забайкальскому краю 2 818 052 2 931 241 113 189
5 ROE (Return On Equity) – Рентабельность собственного капитала (2/4) F1 0,268770 -0,119558 -0,388329
в т.ч.:  
— по Иркутской области   0,328572 0,217417 -0,111155
— по Республике Бурятия   0,294745 -2,028284 -2,323030
— по Забайкальскому краю   0,193538 0,134493 -0,059045
6 EICR – (Equity Income Coverage Ratio) – Коэффициент покрытия дохода собственным капиталом (4/1) F2 0,105871 0,166134 0,060263
в т.ч.:  
— по Иркутской области   0,055798 0,139887 0,084089
— по Республике Бурятия   0,201598 0,191667 -0,009930
— по Забайкальскому краю   0,286558 0,286932 0,000373
7 AT – (Asset Turnover) Оборачиваемость активов (1/3) F3 0,730947 0,744423 0,013476
в т.ч.:  
— по Иркутской области   0,796146 0,764659 -0,031487
— по Республике Бурятия   0,474944 0,573694 0,098751
— по Забайкальскому краю   0,744249 0,850228 0,105979
8 ROA (Return On Assets) – Рентабельность активов 2/3 = (5 * 6 * 7) 0,020799 -0,014786 -0,035585
в т.ч.:
— по Иркутской области 0,014596 0,023256 0,008660
— по Республике Бурятия 0,028221 -0,223027 -0,251248
— по Забайкальскому краю 0,041276 0,032811 -0,008465

где: * 0 – прошлый (базисный) период (год), взятый за базу сравнения; ** I – отчетный (текущий) период (год); *** – изменение за период, рассчитывается как разница между фактом и планом (I – 0).

 

Значения показателей по Байкальскому региону по годам из таблицы № 1 следует, что:

  • рентабельность собственного капитала (ROE) в 2017 году составляла 26,88 %, а в 2018 году упала до –11,96 % (снижение на 38,83 %);
  • коэффициент покрытия дохода собственным капиталом (EICR) в 2017 году составлял 10,59 %, а в 2018 году возрос до 16,61 % (увеличение на 6,63 %);
  • оборачиваемость активов или капиталоотдача (AT) в 2017 году составила 73,09 %, а в 2018 году возросла до 74,44 % (увеличение на 1,35 %).

При этом результатирующий показатель рентабельность активов (ROA) в 2017 году составлял меньше 2,08 %, то в 2018 году упал до –1,48 %.

Далее выведем исходную формулу для проведения факторного анализа, которая будет иметь следующий вид (формула 3):

                 (3)

 

Баланс отклонений находится следующим образом (формула 4):

                          (4)

 

Алгебраическая сумма влияния факторов обязательно должна быть равна общему приросту результативного показателя. Отсутствие такого равенства свидетельствует о допущенных ошибках в расчетах.

Далее рассмотрим 10 авторских методов детерминированного факторного анализа.

Вспомогательные данные по авторским сравнительным коэффициентам для проведения факторного анализа представлены в таблицах № 2, № 3.

 

Таблица 2. Кратные сравнительные коэффициенты по одному фактору в целом по Байкальскому региону

Сравнение факторов Обозначение сравнительного коэффициента Значение Произведение коэффициентов (значение)
F1(I) / F1(0) A1 -0,444833 1,00
F1(0) / F1(I) A2 -2,248032
F2(I) / F2(0) A3 1,569215 1,00
F2(0) / F2(I) A4 0,637261
F3(I) / F3(0) A5 1,018436 1,00
F3(0) / F3(I) A6 0,981898

 

Таблица 3. Мультипликативные сравнительные коэффициенты по двум факторам в целом по Байкальскому региону

Сравнение факторов Обозначение сравнительного коэффициента Факторные сомножители Значение
(F1(I) * F2(I)) /
(F1(0) * F2(0))
B1 A1*A3 -0,698039
(F2(0) * F3(0)) /
(F2(I) * F3(I))
B2 A4*A6 0,625725

 

Авторские (альтернативные) методы факторного анализа представлены в таблице № 4.

Метод № 1.1 (формулы 1.1 – 1.3 в таблице 4) основан на разности между результативными плановыми показателями, которые корректируется на сравнительные коэффициенты (A1, B1).

Метод № 1.2 (формулы 2.1 – 2.3 в таблице 4) основан на разности между результативными фактическими показателями, которые корректируется на сравнительные коэффициенты (A6, В2).

Метод № 2.1 (формулы 3.1 – 3.3 в таблице 4) основан на отношении отклонения исходного фактора к исходному плановому фактору умноженному на плановый результативный показатель, который корректируется на сравнительный коэффициент (A1, В1).

Метод № 2.2 (формулы 4.1 – 4.3, в таблице 4) основан на отношении отклонения исходного фактора к исходному фактическому фактору умноженному на фактический результативный показатель, который корректируется на сравнительный коэффициент (А6, В2).

Метод № 3.1 (формулы 5.1 – 5.3 в таблице 4) основан на разности между результативными фактическими и плановыми показателями, которые корректируется на сравнительные коэффициенты (А1, В1).

Метод № 3.2 (формулы 6.1 – 6.3 в таблице 4) основан на разности между результативными фактическими и плановыми показателями, которые корректируется на сравнительные коэффициенты (A6, В2).

Метод № 4.1 (формулы 7.1 – 7.3 в таблице 4) основан на отношении отклонения результативного фактора к разнице между результативными фактическими и плановыми факторами, который корректируется на сравнительный коэффициент (А1, В1).

Метод № 4.2 (формулы 8.1 – 8.3 в таблице 4) основан на отношении отклонения результативного фактора к разнице между результативными фактическими и плановыми факторами, который корректируется на сравнительные коэффициенты (А6, B2).

Метод № 5.1 (формулы 9.1 – 9.3 в таблице 4) основан на отношении отклонения результативного фактора к разнице между фактическими результативными факторами, которые корректируется на сравнительные коэффициенты (А1, В1).

Метод № 5.2 (формулы 10.1 – 10.3 в таблице 4) основан на отношении отклонения результативного фактора к разнице между плановыми результативными факторами, которые корректируется на сравнительные коэффициенты (A6, B2).

 

Таблица 4. Методы альтернативного факторного анализа с использованием сравнительных коэффициентов

№ формулы формулы / расчеты
основная часть формулы корректировочные коэффициенты
1.1 ∆ ROA (F1) = ROA 0*(A1) ROA 0
1.2 ∆ ROA (F2) = (ROA 0*(A3) ROA 0)* A1
1.3 ∆ ROA (F3) = (ROA 0*(A5) ROA 0)* (A13) или В1
2.1 ∆ ROA (F1) = (ROA I ROA I * (A2))* (A6*A4) или B2
2.2 ∆ ROA (F2) = (ROA I ROA I * (A4))* A6
2.3 ∆ ROA (F3) = ROA I ROA I * (A6)
3.1 ∆ ROA (F1) = (∆F1/ F1(0)) * ROA 0
3.2 ∆ ROA (F2) = (∆F2/ F2(0)) * ROA 0)* A1
3.3 ROA (F3) = ((F3/ F3(0)) * ROA 0)* (A13) или В1
4.1 ∆ ROA (F1) = ((∆F1/ F1(I)) * ROA I)* (A6*A4) или B2
4.2 ∆ ROA (F2) = ((∆F2/ F2(I)) * ROA I)* A6
4.3 ∆ ROA (F3) = ((∆F3/ F3(I)) * ROA I
5.1 ∆ ROA (F1) = (ROA I*A4*А6) ROA 0
5.2 ∆ ROA (F2) = ((ROA I*A2*А6) ROA 0)* A1
5.3 ∆ ROA (F3) = ((ROA I*A2*А4) ROA 0)* (A13) или В1
6.1 ∆ ROA (F1) = (ROA I (ROA 0*A3*A5))* (A6*A4) или B2
6.2 ∆ ROA (F2) = (ROA I (ROA 0*A1*A5))* A6
6.3 ∆ ROA (F3) = ROA I (ROA 0*A1*A3)
7.1 ∆ ROA (F1) = ∆ ROA – (ROA I – (ROA 0*A1)
7.2 ∆ ROA (F2) = ∆ ROA – (ROA I – (ROA 0*A3))* A1
7.3 ∆ ROA (F3) = ∆ ROA – (ROA I – (ROA 0*A5))* (A13) или В1
8.1 ∆ ROA (F1) = ∆ ROA – ((ROA I *A2) – ROA 0)* (A6*A4) или B2
8.2 ∆ ROA (F2) = ∆ ROA – ((ROA I *A4) – ROA 0)* A6
8.3 ∆ ROA (F3) = ∆ ROA – ((ROA I *A6) – ROA 0)
9.1 ∆ ROA (F1) = ∆ ROA – (ROA I – (ROA I*A4*А6))
9.2 ∆ ROA (F2) = ∆ ROA – (ROA I – (ROA I*A2*А6)) A1
9.3 ∆ ROA (F3) = ∆ ROA – (ROA I – (ROA I*A2*А4))* (A13) или В1
10.1 ∆ ROA (F1) = ∆ ROA – (ROA 0*A5*A3) – ROA 0)* (A6*A4) или B2
10.2 ∆ ROA (F2) = ∆ ROA – ((ROA 0*A5*A1) – ROA0)* A6
10.3 ∆ ROA (F3) = ∆ ROA – ((ROA 0*A3*A1) – ROA 0)

 

Результаты

Результат по методам 1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1 представлен в таблице № 5, результат по методам 1.2, 2.2, 3.2, 4.2, 5.2 представлен в таблице № 6.

 

Таблица 5. Результат по методам 1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1 в целом по Байкальскому региону

п/п Основная часть формулы Корректировочные коэффициенты Результат
1 ∆ ROA (F1) = 0,030051   0,030051
2 ∆ ROA (F2) = + 0,011839 -0,444833 А1 0,005266
3 ∆ ROA (F3) = 0,000383 -0,698039 A13 0,000268
                 0,017829   0,035585

 

Таблица 6. Результат по методам 1.2, 2.2, 3.2, 4.2, 5.2 в целом по Байкальскому региону

п/п Основная часть формулы Корректировочные коэффициенты Результат
1 ∆ ROA (F1) = 0,048026 0,625725 A6*A4 0,030051
2 ∆ ROA (F2) = 0,005364 0,981898 A6 0,005266
3 ∆ ROA (F3) = 0,000268   0,000268
                 0,053657   0,035585

 

Выводы в целом по Байкальскому региону

Таким образом, на изменение рентабельности активов строительных компаний Байкальского региона влияние оказало:

  • снижение рентабельности собственного капитала на 38,83 %, вызвало снижение рентабельности активов на 3,01 %;
  • увеличение коэффициента покрытия дохода собственным капиталом на 6,63 %, вызвало снижение рентабельности активов на 0,53 %.
  • увеличение оборачиваемости активов на 1,35 %, вызвало снижение рентабельности активов на 0,02%.

Суммарное влияние трех факторов привело к снижению рентабельности активов строительных компаний Байкальского региона на 3,56 %.

Рентабельность активов по строительной отрасли Байкальского региона в 2017 году была 2,08 %, т.е. с 1 рубля имущества строительных компаний Байкальского региона было получено 2 копейки чистой прибыли. В 2018 году рентабельность активов строительной отрасли Байкальского региона снизилась до –1,48 %, т.е. с 1 рубля имущества строительных компаний Байкальского региона было получено 1,5 копейки убытка.

При этом:

Фактор № 1рентабельность собственного капитала по строительной отрасли Байкальского региона в 2017 году была 26,88 %, т.е. с 1 рубля собственных средств было получено 27 копеек чистой прибыли. В 2018 году рентабельность собственного капитала строительной отрасли Байкальского региона снизилась до –11,96 %, т.е. с 1 рубля собственных средств строительных компаний Байкальского региона было получено 12 копеек убытка.

Такое резкое снижение рентабельности собственного капитала в Байкальском регионе обусловлено в основном за счет получения убытка строительной отраслью Республики Бурятия в 2018 году размере –3 597 274 тыс. рублей или –3,6 млрд. рублей.

Рентабельность собственного капитала строительной отрасли Республики Бурятия в 2017 году была 29,47 %, то в 2018 году снизилась до –202,83 %.

Фактор № 2коэффициент покрытия дохода собственным капиталом по строительной отрасли Байкальского региона в 2017 году был 10,59 %, т.е. 1 рубль дохода обеспечен 11 копейками собственных средств. В 2018 году коэффициент покрытия дохода собственным капиталом строительной отрасли Байкальского региона возрос до 16,61 %, т.е. 1 рубль дохода строительных компаний Байкальского региона обеспечен 17 копейками собственных средств.

Такое увеличение покрытия дохода собственным капиталом в Байкальском регионе обусловлено в основном за счет увеличения размера собственного капитала строительной отраслью Иркутской области в 2018 году в размере 7 836 037 тыс. рублей или 7,84 млрд. рублей или произошло увеличение размера собственного капитала в 2018 году по сравнению с 2017 годом в 2,76 раз!

Коэффициент покрытия дохода собственным капиталом строительной отрасли Иркутской области в 2017 году был 5,58 %, то в 2018 году возрос до 13,99 %.

Фактор № 3оборачиваемость активов по строительной отрасли Байкальского региона в 2017 году была 73,09 %, т.е. 73 копейки дохода принес 1 рубль всех активов предприятий. Оборачиваемость меньше 1 характерна для строительных организаций, т.к. она связана с длительным технологическим процессом. В 2018 году оборачиваемость активов строительной отрасли Байкальского региона почти не изменилась и возросла до 74,44 %, т.е. 74 копейки дохода принес 1 рубль с всех активов строительных компаний.

Наибольший удельный всех совокупных активов в Байкальском регионе имеет Иркутская область: 67,93 % в 2017 году и 72,24 % в 2018 году.

По сравнению с 2017 году в 2018 году оборачиваемость активов снизилась в главной экономике Байкальского региона Иркутской области – на –3,15 % или на 3 копейки с рубля, и увеличилась в Республике Бурятия на 9,88 % или на 10 копеек с рубля, в Забайкальском крае на 10,6 % или на 11 копеек с рубля.

 

Выводы в целом по Байкальскому региону в разрезе Субъектов Федерации

Далее на основании авторских методов факторного анализа рассчитаем результаты по Байкальскому региону в разрезе Субъектов Федерации (таблица 7).

 

Таблица 7. Результат по авторским методам по Байкальскому региону в разрезе Субъектов Федерации

п/п Показатель Байкальский регион в т.ч. Субъекты Федерации
Иркутская область Республика Бурятия Забайкальский край
1 ∆ ROA (F1) – 0,030051 – 0,004938 – 0,222424 – 0,012593
2 ∆ ROA (F2) – 0,005266 0,014555 0,009566 0,000037
3 ∆ ROA (F3) – 0,000268 – 0,000958 – 0,038390 0,004090
4 ∆ ROA 0,035585 0,008659 -0,251248 0,008466

 

Выводы по Иркутской области

Рентабельности активов строительной отрасли Иркутской области в 2018 году по сравнению с 2017 годом увеличилась почти на 1 % (0,87 %) с 1,46 % до 2,33 %.

При этом:

Фактор № 1рентабельность собственного капитала строительной отрасли Иркутской области снизилась с 32,86 % в 2017 году до 21,74 % в 2018 году или на –11,12 %, что привело к снижению рентабельности активов строительной отрасли Иркутской области на –0,49 %.

Фактор № 2коэффициент покрытия дохода собственным капиталом по строительной отрасли Иркутской области в 2018 году увеличился на 8,41 % с 5,58 % в 2017 году до 13,99 % в 2018 году, что привело к увеличению рентабельности активов строительной отрасли Иркутской области на 1,46 %.

Фактор № 3оборачиваемость активов по строительной отрасли Иркутской области в 2018 году снизилась на 3,15 % с 79,61 % до 76,46 %, что привело к снижению рентабельности активов строительной отрасли Иркутской области на 0,1 %.

 

Выводы по Республики Бурятия

Рентабельности активов строительной отрасли Республики Бурятия в 2018 году по сравнению с 2017 годом снизилась на –25,12 % с 2,82 % до –22,3 %.

При этом:

Фактор № 1рентабельность собственного капитала строительной отрасли Республики Бурятия снизилась с 29,47 % в 2017 году до –202,83 % в 2018 году или на –232,3 %, что привело к снижению рентабельности активов строительной отрасли Республики Бурятия на –22,24 %.

Фактор № 2коэффициент покрытия дохода собственным капиталом по строительной отрасли Республики Бурятия в 2018 году снизился на –1% (0,99 %) с 20,16 % в 2017 году до 19,17 % в 2018 году, что привело к увеличению рентабельности активов строительной отрасли Республики Бурятия на 1 % (0,96 %).

Фактор № 3оборачиваемость активов по строительной отрасли Республики Бурятия в 2018 году увеличилась на 9,88 % с 47,49 % до 57,37 %, что привело к снижению рентабельности активов строительной отрасли Республики Бурятия на –3,84 %.

 

Выводы по Забайкальскому краю

Рентабельности активов строительной отрасли Забайкальского края в 2018 году по сравнению с 2017 годом снизилась почти на –1 % (0,85 %) с 4,13 % до –3,28 %.

При этом:

Фактор № 1рентабельность собственного капитала строительной отрасли Забайкальского края в 2018 году по сравнению с 2017 годом снизилась на 5,9 % с 19,35 % до 13,45 %, что привело к снижению рентабельности активов строительной отрасли Забайкальского края на –1,26 %.

Фактор № 2коэффициент покрытия дохода собственным капиталом по строительной отрасли Забайкальского края в 2018 году остался почти без изменений (+0,04 %), что привело к тому, что рентабельности активов строительной отрасли Забайкальского края осталась без изменений.

Фактор № 3оборачиваемость активов по строительной отрасли Забайкальского края в 2018 году увеличилась на 10,6 % с 74,43 % до 85,02 %, что привело к увеличению рентабельности активов строительной отрасли Забайкальского края на 0,4 %.

 

Итоговые выводы на изменение рентабельности активов Байкальского региона – 3,56 %:

ФАКТОР №1 –3,01 %

Снижение рентабельности собственного капитала в Байкальском регионе обусловлено в основном за счет получения убытка строительной отраслью Республики Бурятия в 2018 году размере 3,6 млрд. рублей.

Рентабельность собственного капитала строительной отрасли Республики Бурятия в 2017 году была 29,47 %, то в 2018 году снизилась до –202,83 %.

ФАКТОР №2 –0,53 %

Увеличение покрытия дохода собственным капиталом в Байкальском регионе обусловлено в основном за счет увеличения размера собственного капитала строительной отраслью Иркутской области в 2018 году в размере 7,84 млрд. рублей или произошло увеличение размера собственного капитала в 2,76 раз!

Коэффициент покрытия дохода собственным капиталом строительной отрасли Иркутской области в 2017 году был 5,58 %, то в 2018 году возрос до 13,99 %.

ФАКТОР №3 –0,02 %

Наибольший удельный всех совокупных активов в Байкальском регионе имеет Иркутская область: 67,93 % в 2017 году и 72,24 % в 2018 году.

По сравнению с 2017 году в 2018 году оборачиваемость активов снизилась в главной экономике Байкальского региона Иркутской области – на –3,15 %.

 

Заключение

Таким образом, представленные преобразованные методы в сравнении с наиболее распространенными традиционными методами позволяют снизить трудоемкость на несколько итераций за счет ввода авторских сравнительных коэффициентов.

Пожалуй, самым трудным в практическом анализе по авторским методам было выведение сравнительных коэффициентов. Цель авторских исследований состояла на основании предложенных сравнительных коэффициентов сформировать новые методы факторного детерминированного анализа, которые более достоверно и аргументировано оценивали его результаты.

Анализ на основе модели Филатова позволяет определить сильные и слабые стороны, воздействующие на региональную экономику. Каждый слабый финансовый коэффициент может быть подвержен более глубокой декомпозиции, чтобы получить точное представление о причине слабости. Когда источники проблем определены, менеджмент может разработать мероприятия по повышению рентабельности активов, например, повысить эффективность управления активами, улучшить маркетинг и т. п.

Трехфакторная модель Филатова показывает влияние на рентабельность активов инвестиционной, финансовой и операционной деятельности (деловой активности). Поэтому, рентабельность совокупного капитала (активов) напрямую определяет как общую доходность, так и инвестиционную привлекательность.

Рентабельность активов по модели Филатова зависит от трех факторов: уровня рентабельности собственного капитала, покрытия дохода собственными средствами и скорости оборота активов. Тем самым прямо указываются направления повышения рентабельности активов.

Факторный анализ направлен на выявление влияния отдельных факторов на результативный показатель, поэтому детерминированное моделирование факторных систем – это простое и эффективное средство формализации связи экономических показателей, которое служит основой для количественной оценки роли отдельных факторов в динамике изменения обобщающего показателя [19, 20]. Вследствие того, что факторный детерминированный факторный анализ направлен на выявление влияния факторов на величину интересующего результативного показателя исключающих погрешность, то он наиболее актуален для практического применения в условиях рыночных отношений [1–7]. Представленные в данном исследовании авторские преобразованные методы факторного анализа в сравнении с наиболее распространенными традиционными методами [9–16] позволяют снизить трудоемкость на несколько итераций за счет ввода авторских сравнительных коэффициентов.

Модель Филатова по сути является индикатором инвестиционной, финансовой и деловой деятельности и оценки уровнем ее общей конкурентоспособности.

 

Список литературы:

  1. Антонов А.В. Системный анализ. – М.: Высшая школа, 2004. – 454 с.
  2. Баканов М.И. Теория экономического анализа. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 416 с.
  3. Басовский Л.Е. Теория экономического анализа. – М. : ИНФРА-М, 2003. – 222 с.
  4. Волкова О.Н., Ковалев В.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – М.: ПБОЮЛ, 2000. – 290 с.
  5. Гермалович Н.А. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – М: Финансы и статистика, 2011. – 346 с.
  6. Гиляровская Л.Т. Экономический анализ. – М.: ЮНИТИ, 2002. – 615 с.
  7. Грищенко О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. – 112 с.
  8. Информационная система «БИР-Аналитик» 2019 год.
  9. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник для вузов. – М.: Проспект, 2002. – 424 с.
  10. Кочергин А.Л., Чернышева Ю.Г. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. – Ростов н/Д.: Феникс, 2007. – 443 с.
  11. Лысенко Д.В. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 319 с.
  12. Любушин Н.П. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 471 с.
  13. Пласкова Н.С. Экономический анализ. – М.: Эксмо, 2009. – 703 с.
  14. Прыкин Б.В. Экономический анализ предприятия. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 360 с.
  15. Прыкина Л.В. Экономический анализ предприятия. – М.: ИТК Дашков и К, 2016. – 256 c.
  16. Пястолов С.М. Экономический анализ деятельности предприятия. – М.: Академический Проект, 2010. – 576 с.
  17. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – Минск: Новое знание, 2008. – 688 с.
  18. Савицкая Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 320 с.
  19. Filatov E.A. Alternative factor analysis of science-intensive invested capital of the Baikal region // MATEC Web of Conferences. 2018. 212. – 08015. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201821208015
  20. Filatov E.A. Alternative factor analysis of the investment capacity of the gross regional product of the Baikal region // MATEC Web of Conferences. 2018. 212. – 08017. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201821208017

 

List of references:

  1. Antonov, A.V. (2004). Sistemnyj analiz [System analysis]. Moscow, Vysshaya shkola, 454.
  2. Bakanov, M.I. (2011). Teoriya ehkonomicheskogo analiza [Theory of economic analysis]. Moscow, Finansy i statistika, 416.
  3. Basovskij, L.E. (2003). Teoriya ehkonomicheskogo analiza [Theory of economic analysis]. Moscow, INFRA-M, 222.
  4. Volkova, O.N. & Kovalev, V.V. (2000). Analiz hozyajstvennoj deyatel’nosti predpriyatiya [Analysis of economic activity of the enterprise]. Moscow, PBOYUL, 290.
  5. Germalovich, N.A. (2011). Analiz hozyajstvennoj deyatel’nosti predpriyatiya [Analysis of economic activity of the enterprise]. Moscow, Finansy i statistika, 346.
  6. Gilyarovskaya, L.T. (2002). Ekonomicheskij analiz [Economic analysis]. Moscow, YUNITI, 615.
  7. Grishchenko, O.V. (2000). Analiz i diagnostika finansovo-hozyajstvennoj deyatel’nosti predpriyatiya [Analysis and diagnostics of financial and economic activity of the enterprise]. Taganrog, TRTU, 112.
  8. Information system «BIR-Analyst» (2019).
  9. Kovalev, V.V., & Volkova, O.N. (2002). Analiz hozyajstvennoj deyatel’nosti predpriyatiya [Analysis of economic activity of the enterprise]. Moscow, Prospekt, 424.
  10. Kochergin, A.L., & Chernysheva, Yu.G. (2007). Kompleksnyj ehkonomicheskij analiz hozyajstvennoj deyatel’nosti [Comprehensive economic analysis of economic activity]. Rostov-na-Donu, Feniks, 443.
  11. Lysenko, D.V. (2008). Kompleksnyj ehkonomicheskij analiz hozyajstvennoj deyatel’nosti [Comprehensive economic analysis of economic activity]. Moscow, INFRA-M, 319.
  12. Lyubushin, N.P. (2000). Analiz finansovo-hozyajstvennoj deyatel’nosti predpriyatiya [Analysis of financial and economic activity of the enterprise]. Moscow, YUNITI-DANA, 471.
  13. Plaskova, N.S. (2009). Ekonomicheskij analiz [Economic analysis]. Moscow, Eksmo, 703.
  14. Prykin, B.V. (2000). Ekonomicheskij analiz predpriyatiya [Economic analysis of the enterprise]. Moscow, YUNITI-DANA, 360.
  15. Prykina, L.V. (2016). Ekonomicheskij analiz predpriyatiya [Economic analysis of the enterprise]. Moscow, ITK Dashkov i K, 256.
  16. Pyastolov, S.M. (2010). Ekonomicheskij analiz deyatel’nosti predpriyatiya [Economic analysis of the company]. Moscow, Akademicheskij Proekt, 576.
  17. Savickaya, G.V. (2008). Analiz hozyajstvennoj deyatel’nosti predpriyatiya [Analysis of economic activity of the enterprise]. Minsk, Novoe znanie, 688.
  18. Savickaya, G.V. (2006). Metodika kompleksnogo analiza hozyajstvennoj deyatel’nosti [Methodology of complex analysis of economic activity]. Moscow, INFRA-M, 320.
  19. Filatov, E.A. (2018). Alternative factor analysis of science-intensive invested capital of the Baikal region // MATEC Web of Conferences, 212, 08015. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201821208015
  20. Filatov, E.A. (2018). Alternative factor analysis of the investment capacity of the gross regional product of the Baikal region // MATEC Web of Conferences, 212, 08017. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201821208017