Функционально-стоимостной анализ производственной деятельности предприятия (района)

 

1.4.Использование кратных моделей

 

Определяем влияние факторов на  все затраты, используя кратную факторную модель (Приложение Г), путем деления выручки от реализации продукции на все затраты.

 У= Х1 : (Х2 + Х3+ Х4 + Х5)

У- выручка 1 руб. затрат.

У=  0,80 (0,78)

Произошло увеличение  в анализируемом периоде по сравнению  с базовым на 0,02 (2,96%) руб. Это произошло за счет:

Х1- выручки от реализации

Х1= 3474,00 (3064,00) руб.

Произошло увеличение  в анализируемом периоде по сравнению  с базовым на 410,00(13,38%) руб.; а величина результативного признака увеличилась на 0,10(12,75%).

Х2- оплаты труда

Х2= 1069,00 (1072,00) руб.

Произошло снижение в анализируемом периоде по сравнению  с базовым на 3,00(0,28%) руб.; а величина результативного признака увеличилась на 0,00(0,07%).

Х3- корма

Х3= 1961,00 (1663,00) руб.

Произошло увеличение  в анализируемом периоде по сравнению с базовым на 298,00(17,92%) руб.; а величина результативного признака снизилась на 0,06(-7,35%).

Х4- амортизации

Х4= 249,00 (889,00) руб.

Произошло снижение в анализируемом периоде по сравнению  с базовым на 640,00(71,99%) руб.; а величина результативного признака увеличилась на 0,12(15,78%).

Х5- прочие затраты

Х5= 1040,00 (298,00) руб.

Произошло снижение  в анализируемом периоде по сравнению  с базовым на 742,00(248,99%) руб.; а величина результативного признака снизилась на 0,14(18,29%).

Из выше перечисленного видно, что на увеличение выручки на 1 руб. затрат больше всего повлияло снижение  амортизации (640,00 руб.), увеличение выручки от реализации(410,00 руб.), а также не значительное  снижение оплаты труда(3,00руб.); на ее снижение повлияло   увеличение прочих затрат (742,00 руб.) и стоимость кормов(298,00 руб.).

 

2. Обоснование  информационно-нормативной базы

 

2.1.Однофакторные уравнения регрессии

 

Урожайность сельскохозяйственных культур и продуктивность животных являются определяющими для всех других показателей хозяйственной деятельности. От выхода продукции зависит расход производственных ресурсов и показатели экономической эффективности.

Прогноз выхода продукции растениеводства можно вести несколькими методами

1 группа методов  – урожайность обосновывается как средневзвешенная за 5 лет – по данному хозяйству и с учетом достигнутого уровня и ведением агротехнических приемов, повышающих урожайность.

2 группа методов  – использование нормативов, разработанных  различными научно-исследовательскими  учреждениями. Например, за норматив прогнозируемой урожайности можно принять урожайность на государственном земельном участке по данному району.

3 группа методов  – планирование выхода продукции  экстрополированием. При этом используется  способ скользящей средней, среднегодовые темпы прироста урожайности и временные функции У

Недостатком данного способа является то, что принимается равномерный рост урожайности. Поэтому лучше использовать временные функции, которые представляют уравнение зависимости урожайности на год прогноза от достигнутого среднего уровня и количества прогноза.

Выбор формы зависимости производится по статистическим характеристикам модели:

а) функция, наиболее точно отражающая аналитическую зависимость, выбирается на основе среднего коэффициента аппроксимации, который показывает на сколько процентов в среднем значение результативного признака отклоняется от теоретического. Он  должен быть наименьшим;

б) среднеквадратическое отклонение остатков должно иметь наименьшее значение;

в) рассматривается корреляционное отношение, характеризующее долю изменения результата за счет фактора (чем больше, тем лучше);

г) сравниваем с табличным расчетное значение коэффициента автокорреляции, если оно больше табличного, то данную функцию использовать нельзя, так как наблюдается явление автокорреляции;

д) F-критерий должен превышать табличное значение. Он используется для оценки значимости полученных коэффициентов регрессии;

 е) Т-критерий достоверности. Он должен превышать табличное  значение.

На основе сопоставления всех методов определяется плановой норматив урожайности (продуктивности), который является исходным показателем для обоснования всех последующих норм выхода продукции и затрат.

Для анализа и прогнозирования урожайности зерновых наиболее подходит парабола второго порядка (приложение А): средний коэффициент аппроксимации минимальный – 0,202; корреляционное отношение максимальное – 0,607; Т-критерий корреляционного отношения больше табличного; среднеквадратичное отношение остатков наименьшее – 3,217; нормальность распределения отклонений – 0,935; коэффициент автокорреляции – 0,043.

Подставим коэффициенты регрессии в выбранную модель:

                                У=16,113 – 1,057Х +0,073Х2 +0,001 Х3

         Коэффициенты регрессии А1,А2, отражают среднее значение эффективности использования фактора Х в данной выборке.

         Прогноз урожайности по данной  модели составит 24,777ц/га.

       

 

 

 График 1 – Зависимость урожайности  от периода наблюдения

 

По таблице 3 (Приложения  Д) и из графика  видно, что в 2002г и  в период с 2004 по 2006г, 2012-2014г предприятие работало ниже нормативного плана. Самое большое снижение нормы  наблюдается в 2012г, а самое большое превышение  в 2015.Следовательно. в период с 2012 по 2015г у  предприятия наблюдается подъем урожайности.

 

 

 

3. ЭММ по оптимизации  производственной структуры

 

Постановка задачи: определить посевные площади сельскохозяйственных культур и поголовье всех половозрастных групп, чтобы получить максимум выручки (прибыль при имеющихся производственных ресурсов).

При решении данной задачи определяется оптимальная структура посевных площадей, которая обеспечит безусловное выполнение договорных обязательств по реализации продукции сельскохозяйственных культур, обеспечит сбалансированные рационы кормления животных, гарантировать удовлетворение потребностей всех животных в зеленом корме на протяжении всего пастбищного периода.

Для математической записи задачи используются следующие индексы:

i- номер, означающий вид производственного ресурса ( iεI );

j- означающий вид деятельности (jεJ);

J1 подмножество номеров, означающих отрасли растениеводства (J1εJ);

J2 — подмножество номеров, означающих отрасли животноводства ( J2εJ)

К - номер, означающий способ использования продукции или способ пополнения производственных ресурсов (КεК);

S - номер, означающий вариант организации севооборотов, рекомендованных к освоению (SεS).

Переменные:

Xj - размер j -го вида деятельности для производства конечной продукции, товарной отрасли;

Xjk- размер j-ro вида деятельности, продукция которой используется k- тым способом;

Xik- объем пополнения i - го вида ресурса k-ым способом;

Xs - площадь S - го варианта севооборота.

Технико-экономические коэффициенты:

Vij - выход i -ой продукции с единицы j-товарной отрасли;

Vijk- выход i-ro вида продукции с единицы j-ro вида деятельности, продукция которого используется k-м способом;

Vik — содержание i -го вида продукта в единице приобретаемого ресурса k-м способом;

Aij - затраты i-ro ресурса на единицу j -го товарного вида деятельности;

Aijk - затраты i -го ресурса на единицу j -го вида деятельности, продукция которого используется k-м способом;

Aik - затраты i -го ресурса на приобретение единицы производственного ресурса k-м способом;

ajs - доля j -го сельскохозяйственной культуры в s -м варианте севооборота;

Пi — гарантированной объем производства i-ro вида продукции;

Ai - наличие i - го вида ресурса на предприятии;

Ajjmin   ,   Aijmin   —   минимально   возможное   и   максимально   допустимое содержание i - го питательного вещества в рационе j - ой группы животных;

Bjkmin,   Bjkmin   -   минимально   допустимое   и   максимально   возможное содержание k-ой группы кормов в рационе j-ой группы животных;

Dik - максимально допустимое приобретение i-ro ресурса k- ым способом;

Cj — норматив эффективности с единицы J- го вида деятельности.

 

Математическую задачу можно записать в следующем виде:

Найти такие неотрицательные значения переменных

{ Xj≥0; Xjk≥0; Xik≥0; Xs≥0 }, чтобы функционал F= ® max, при ограничениях:

1. По использованию производственных ресурсов

+ + ≤ Ai(iεI);

 

2. По площадям с/х культур в севооборотах

AijXj + =     ( jεJ1 )

 

3. По  производству и использованию  кормов

   ( iεI )≤ + + ≤    ( iεI )

4. По  производству и потребности отдельных  групп кормов

 ≤  + + ≤ ( kεK )

 

5. По  гарантированным объёмам производства  товарной продукции

 ≥  Пi  ( iεI );

 

6. По  максимуму приобретения ресурсов

 ≤  ( iεI; kεK  ) .

 

4. Экономико-математический анализ оптимальной производственной структуры

 

4.1 Анализ оптимальной производственной  структуры

Оптимальная производственная структура предприятия включает в себя наиболее эффективные отрасли производства.

Анализ полученных значений переменных, отражающих размеры отраслей основывается на сопоставлении оптимального плана с их фактическими данными, в результате определяются структурные сдвиги и перспективы развития предприятия.

 

Таблица 1 - Производственная структура.

Наименование отрасли	Оптимальные размеры отраслей га, гол.	Коэффициент перевода в усл. ед.	Условные размеры отраслей, усл.га., усл. гол. (2*3)	Удельный вес, отрасли, %   (4/S *100)	Оценки чистого эффекта по отрасли не вошедшей в оптимальный план WJ
зерновые товарные      х1                фуражные      х2 картофель товарный    х3                 фуражный     х4 травы                             х5 сенокосы                      х6	196,667 2173,333 790,000 0,000 790,000 771,501	1 1 1 1 1 1	196,667 2173,333 790,000 0,000 790,000 771,501	4,1 46,0 16,7 0,0 16,7 16,3	0,000 0,000 0,000 -60,327 0,000 0,000
всего по растениеводству	4721,501	Х	4721,501	100	Х
поголовье коров          х9 молодняк КРС             х10 поголовье свиней        х11	477,710 4261,546 5191,799	1 0,8 0,6	477,710 3409,237 3115,079	6,8 48,7 44,5	0,000 0,000 0,000
всего по животноводству	9931,055	Х	7002,026	100	Х

 

Wj=-60,327 по переменной x4 означает, что если посадить 1 га картофеля фуражного, то величина выручки  от животноводства уменьшится на 60,327 тыс. руб., т.е. данная отрасль является неэффективной.

Оценка чистого эффекта равна разнице  между прямым и косвенным эффектом: Wj=Cj-Zj. Величина прямого эффекта (Cj) по неэффективным отраслям равна 0, тогда косвенный эффект Wj=Zj.

Положительные оценки косвенного эффекта показывают уменьшение целевой функции, отрицательные - увеличение.

Wj=-60,327, Cj=0,  Zj=-(-60,327)=60,327, т.е. если посадить 1 га картофеля, то целевая функция уменьшится на 60,327 тыс. руб.

Чтобы производство картофеля стало эффективным, необходимо с 1 га получить не менее 60,327 тыс. руб. выручки.

В растениеводстве наибольший удельный вес имеет производство фуражных зерновых, наименьший - товарных зерновых. Товарный картофель, травы и сенокосы имеют примерно одинаковый удельный вес в растениеводстве. Наиболее эффективным видом растениеводства является производство фуражных зерновых. Не эффективной отраслью является производство фуражного картофеля.

 В животноводстве  наибольший удельный вес имеет  молодняк КРС, который составляет 48,7%. Также высокий удельный вес  имеет выращивание свиней - 44,5%, наименьший  удельный вес - поголовье коров, равный 6,8%. Выращивание молодняка КРС, поголовья  свиней являются наиболее эффективными отраслями животноводства.

 

Таблица 2 - Специализация производства.

Наименование отраслей	Выручка по оптимальному плану.
	тыс. руб.	%
Поголовье коров Молодняк КРС Поголовье свиней	477,710 4261,546 5191,799	4,8 42,9 52,3
Всего	9931,055	100

 

 Специализацией  района является свиноводство, т.к именно оно имеет наибольший удельный вес в животноводстве и составляет 52,3%, так же не малую долю выручки по оптимальному плану приносит разведение молодняка КРС, составляет 42,9%.

 

4.2 Анализ использования  производственных ресурсов

Анализируем уровень  использования ресурсов.

Таблица 3 - Уровень использования ресурсов

Наименование производственных ресурсов	Фактическое наличие	Оптимальный план		Двойственная оценка производственного ресурса Wi
		объем использования	недоиспользование
Земельные  угодья, га в т.ч. -  пашня	3900,000	3900,000	-0,000	-67,529
- сенокосы	2170,000	674,000	1495,437
Труд. ресурсы, чел.-ч.	736000,000	736000,000	0,000	-0,012
ДМЗ, тыс. руб.	0,000	0,000	-0,000
Комбикорм, к.ед.	100,000	100,000	0,000	-2,275