Сравнение металлургии Кировской области и РФ

 

Используя полученные данные найдем динамику развития объема промышленной продукции.

 

Таблица 2.13 - Динамика объема производства продукции в промышленности

Год	Объем продукции в промышленности (трлн. руб.)	Абсолютный прирост, (трлн.руб.)		Темп роста, %		Темп прироста,              %		Абсолютное  значение 1% прироста (трлн. руб.)
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной
2007	18,5	-	-	100,0	-	-	-	-
2008	14,33	-4,17	-4,17	77,5	77,5	-22,5	-22,5	0,185
2009	12,09	-6,41	-2,24	65,4	84,4	-34,6	-15,6	0,1433
2010	12,01	-6,49	-0,08	64,9	99,3	-35,1	-0,7	0,1209
2011	11,95	-6,55	-0,06	64,6	99,5	-35,4	-0,5	0,1201
2012	12,15	-6,35	0,2	65,7	101,7	-34,3	1,7	0,1195

 

Таблица 2.14 - Динамика объема производства продукции в отрасли

Год	Объем продукции в отрасли (млрд. руб.)	Абсолютный прирост, (млрд.руб.)		Темп роста, %		Темп прироста,              %		Абсолютное  значение 1% прироста (млрд. руб.)
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной
2007	2019,00	-	-	100,0	-	-	-	-
2008	1472,55	-546,45	-546,45	72,9	72,9	-27,1	-27,1	20,19
2009	1284,87	-734,13	-187,68	63,6	87,3	-36,4	-12,7	14,7255
2010	1240,45	-778,55	-44,42	61,4	96,5	-38,6	-3,5	12,8487
2011	1285,28	-733,72	44,83	63,7	103,6	-36,3	3,6	12,4045
2012	1275,56	-743,44	-9,72	63,2	99,2	-36,8	-0,8	12,8528

 

Таблица 2.15 - Средние показатели динамики объема промышленной продукции

Показатели	РФ	Кировская область
Объем продукции	13,51	1429,62
Абсолютный прирост	-1,27	-148,69
Темп роста	91,94	91,22
Темп прироста	-8,06	-8,78

 

 

Рисунок 2.4 - Диаграмма цепных темпов прироста объема промышленной продукции

 

Сравнивая средние величины объёмов  производства 2012 и металлургии Кировской области, замечаем, что в обоих случаях претерпеваются потери объёмов производства, причем, в металлургии Кировской области эти потери существенней (8,06% по сравнению с 8,78%). На рисунке 2.4 продукции металлургии Кировской области в период с 2007 по 2012 год все объёмы, рассматриваемых видов продукции, идут на убыль и только за последние два года некоторые виды продукции возобновляют свой оборот, что сказывается на всей отрасли.

Можно сделать следующие выводы: объёмы производства 2012 более стабильны, чем в металлургии Кировской области, во все года кроме 2011, в котором наблюдается существенный всплеск производства в отрасли, но по сравнению с базисным 2007 годом объем производства существенно уменьшился.

4. Анализ финансовых показателей

 

Для того чтобы проанализировать динамику прибыли надо привести ее к сопоставимым ценам. Воспользуемся для этого  индексами, полученными в предыдущем пункте.

 

 

Таблица 2.16 - Прибыль в сопоставимых ценах

Год	Индексы цен промышленности	Индексы цен отрасли	Прибыль  промышленности	Прибыль  отрасли	Сопоставимая  прибыль  промышленности	Сопоставимая  прибыль  отрасли
2007	1,00	1,00	4015	336,3	4015,00	336,30
2008	9,00	10,66	27160	2738	3017,78	256,85
2009	31,75	34,74	52706	5688	1660,03	163,73
2010	87,77	94,78	154458	12532	1759,80	132,22
2011	118,29	122,76	84143	7645	711,33	62,28
2012	129,69	135,09	90254	10436	695,92	77,25

 

Таблица 2.17 - Динамика прибыли в промышленности

Год	Прибыль (млрд. руб.)	Абсолютный прирост, (млрд.руб.)		Темп роста, %		Темп прироста,              %		Абсолютное  значение 1% прироста (млр. Руб.)
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной
2007	4015,0	-	-	100,0	-	-	-	-
2008	3017,8	-997,2	-997,2	75,2	75,2	-24,8	-24,8	40,2
2009	1660,0	-2355,0	-1357,8	41,3	55,0	-58,7	-45,0	30,2
2010	1759,8	-2255,2	99,8	43,8	106,0	-56,2	6,0	16,6
2011	711,3	-3303,7	-1048,5	17,7	40,4	-82,3	-59,6	17,6
2012	695,9	-3319,1	-15,4	17,3	97,8	-82,7	-2,2	7,1

 

Таблица 2.18 - Динамика прибыли в металлургии

Год	Прибыль (млрд. руб.)	Абсолютный прирост, (млрд.руб.)		Темп роста, %		Темп прироста,              %		Абсолютное  значение 1% прироста (млр. Руб.)
		базисный	цепной	базисный	цепной	базисный	цепной
2007	336,3	-	-	100,0	-	-	-	-
2008	256,9	-79,5	-79,5	76,4	76,4	-23,6	-23,6	3,4
2009	163,7	-172,6	-93,1	48,7	63,7	-51,3	-36,3	2,6
2010	132,2	-204,1	-31,5	39,3	80,8	-60,7	-19,2	1,6
2011	62,3	-274,0	-69,9	18,5	47,1	-81,5	-52,9	1,3
2012	77,3	-259,1	15,0	23,0	124,0	-77,0	24,0	0,6

 

 

 

 

Таблица 2.19 - Средние темпы роста и прироста финансовых показателей

Показатель	Прибыль		Рентабельность		Затраты на 1 руб.  производства
	Темп  роста	Темп  прироста	Темп  роста	Темп  прироста	Темп  роста	Темп  прироста
Металлургия РФ	17,33	-82,67	24,02	-75,98	106,57	6,57
Металлургия Кировской области	22,97	-77,03	20,37	-79,63	104,71	4,71

 

Расчет произведен на основании  таблиц 1.1 и 1.2:

Рентабельность:

Т_рост = 9,0/38,3*100 = 24,02

Т_{прирост} = 24,02-100 = -75,98

Аналогично по показателям металлургии.

Затраты на 1 руб. производства:

Т_{прирост} = 106,57-100 = 6,57

Аналогично по показателям металлургии.

Оценим прибыль металлургии  РФ и металлургии Кировской области. Из таблиц 2.15 и 2.16 видим, что по сравнению с 2007 годом прибыль в промышленности и металлургии Кировской области уменьшается. В среднем во металлургии РФ прибыль уменьшилась на 82,67%, а в металлургии Кировской области – на 77,03%. Причем, в 2009, 2011 и 2012 годах прибыль во металлургии РФ уменьшалась более быстрыми темпами, чем в отрасли, в остальные года исследуемого периода все происходило наоборот.

Оценим рентабельность. Рентабельность характеризует окупаемость, возмещение проведенных затрат и получение накоплений для расширенного воспроизводства. Из таблицы 5.4. видно, что в последние годы исследуемого периода рентабельность в промышленности и металлургии Кировской области очень мала. Все это говорит о том, что деятельность промышленности требует выделение субсидий, в противном случае придется повышать цены на продукцию, но тогда возникнут проблемы с реализацией продукции.

Так как прибыль и рентабельность продукции взаимосвязаны с изменением затрат на 1 рубль продукции (рентабельность характеризуется возмещением затрат, а прибыль зависит от получения накоплений), то анализ изменения затрат на 1 рубль продукции дает результаты, противоположные двум предыдущим пунктам.

Динамика изменения прибыли  и рентабельности практически идентичны  и связаны обратной пропорциональностью  с изменением затрат на 1 рублю продукции.

То есть если поднялись затраты  на 1 рубль продукции, то соответственно снижаются прибыль и рентабельность продукции, так как это обстоятельство всегда приводит к повышению цен на продукцию, производимую промышленностью.

Но в условиях рынка поднятие цен означает неконкурентноспособность.

Если предприятия не повышают цены, то это ведет к упадку производства, то есть к понижению прибыли и рентабельности производства.

 

 

3. Выявление основной тенденции развития и прогнозирование

 

Корреляционно-регрессионный анализ заключается в построении и анализе статистической модели в виде  уравнения регрессии приближенно выражающей  зависимость результативного признака от одного или  нескольких признаков факторов. При однофакторном анализе  наблюдается связь между двумя величинами, при множественной корреляции определенным значениям нескольких влияющих величин соответствует множество случайных значений  зависимой величины.

Процесс корреляционно-регрессионного анализа экономических явлений  состоит из следующих этапов:

• предварительная обработка статистических данных и выбор факторных признаков;
• оценка тесноты связей между признаками и выявление форм связей;
• разработка модели  изучаемого  явления и ее анализ:
• использование результатов анализа для совершенствования планирования и управлением данным экономическим явлением.

Отправной момент разработки экономико-математических методов - сбор исходной информации.

Основным ее источником послужили  статистические данные о динамике объема продукции и вложений во внеоборотные активы

На основе этих данных можно построить  однофакторную регрессионную модель.

Форма математической связи описывается  линейной зависимостью следующего вида:

 

У=А0+А1*Х1                            (16)                                                           

где      У – численность  занятых в экономике,

А0 - постоянный член уравнения,

А1 - коэффициент  регрессии,

Х1 – ВВП.

 

Постоянный член уравнения показывает влияние на исследуемый показатель всех неучтенных моделью факторов.

Коэффициент  регрессии характеризует в какой мере увеличивается или уменьшается  величина зависимой  переменной с ростом независимой переменной на единицу.

Система нормальных уравнений для  прямолинейной зависимости выглядит следующим образом:

 

na₀+a₁Σx= Σy

a₀ Σx+a₁ Σx²= Σxy