Статистическое изучение кредиторской задолженности предприятий и организаций Амурской области
Зарегистрируйся в два клика и получи неограниченный доступ к материалам,а также
промокод
на новый заказ в Автор24. Это бесплатно.
Введение
Важной частью оценки финансового состояния организации является анализ кредиторской задолженности. Своевременное погашение кредиторской задолженности и ее оптимальная величина по отношению к дебиторской задолженности во многом определяют устойчивость финансового положения организации. Значительный и неконтролируемый рост кредиторской задолженности приводит к утрате контроля над величиной текущих обязательств и в отдельных случаях – к банкротству организации. Поэтому проблеме анализа и управления кредиторской задолженностью во всех организациях уделяется повышенное внимание, ведь от этого зависит финансовое благополучие и конкурентоспособность компании, а также достижение целей развития. Экономико-статистическое изучение кредиторской задолженности создает объективную информационную основу для улучшения финансового состояния организации и ее дальнейшего развития. Целью курсовой работы экономико-статистический анализ кредиторской задолженности организаций. Объектом исследования являются организации Амурской области. Предмет исследования – показатели кредиторской задолженности. Целью работы определены следующие задачи: 1) изучение кредиторской задолженности как объекта статистики финансов; 2) определение системы показателей и методов статистического анализа кредиторской задолженности; 3) анализ динамики кредиторской задолженности организаций Амурской области; 4) изучение структуры кредиторской задолженности в регионе; 5) изучение распределения муниципальных образований Амурской области по коэффициенту текущей задолженности; 6) оценка влияния размера дебиторской задолженности на кредиторскую задолженность; 7) анализ факторов, оказывающих влияние на изменение длительности погашения кредиторской задолженности. Информационной базой послужили сведения за последние 11 лет по данным федеральной службы государственной статистики и территориального подразделения в Амурской области. Для решения поставленных задач использованы методы абсолютных и относительных показателей динамики; аналитического выравнивания и прогнозирования на основе экстраполяции; группировки и изучения вариации; корреляционно-регрессионного анализа; индексный и факторный анализ; табличные и графические методы представления информации. При решении поставленных задач использованы прикладные средства анализа данных Microsoft Office Excel.
Кредиторская задолженность как объект статистики финансов организации
Статистический анализ кредиторской задолженности является одним из направлений статистики финансов организации. Финансы – это денежные средства, финансовые ресурсы, рассматриваемые в их создании и движении, распределении и перераспределении, использ...
Анализ взаимосвязи кредиторской и дебиторской задолженности организаций Амурской области с помощью корреляционно-регрессионного анализа
Как отмечалось в п. 1.1, величина дебиторской задолженности оказывает влияние на кредиторскую задолженность, используя данные приложения 1 построим поле корреляции между данными показателями (рис. 2.6). Рисунок 2.6 – Поле корреляции между дебиторской...
Открыть главуЗаключение
Статистический анализ кредиторской задолженности выступает важной частью статистики финансов, направленный на оценку долга организации перед ее кредиторами. Анализ динамики показал, что величина кредиторской задолженности организаций в Амурской области в 2008 – 2018 годах преимущественно увеличивалась, причем наиболее интенсивный рост приходится на конец анализируемого периода (2017 и 2018 года). С 2008 по 2018 года кредиторская задолженность организаций области увеличивалась в среднем на 18010 млн. руб. в год или на 22,6% в год. Однако, положительным моментом выступает относительно невысокая скорость прироста просроченной кредиторской задолженности, которая увеличивалась в среднем на 3,1% в год. По результатам анализа динамики и построения модели тренда в работе построен прогноз дальнейшего изменения кредиторской задолженности в области. В соответствии со всеми полученными оценками ожидается дальнейший рост объема кредиторской задолженности организаций. По среднему темпу роста получены самые пессимистичные прогнозы, а самые оптимистичные – по модели линейного тренда. Промежуточные результаты получены по модели среднего абсолютного прироста, оценка которой к концу прогнозного периода составляет 297,1 млн. руб. Анализ структуры кредиторской задолженности показал существенное снижение доли просроченной ее части, которая уменьшилась с 2008 по 2018 года с 17,1% до 3%. К концу 2018 года основной объем кредиторской задолженности приходится на прочую задолженность, в основном представленную долгами по оплате труда (66%). Однако, основная доля просроченной задолженности приходится на долги с поставщиками (79%), а прочая задолженность составляет всего 4%. Следовательно, в области не наблюдается значительных проблем с задержкой оплаты труда в организациях. Наиболее острые проблемы при взаимодействии с контрагентами происходят в строительном бизнесе, на который приходится 61% всей просроченной задолженности с поставщиками. В результате группировки установлено, что в большинстве муниципальных образований области коэффициент текущей задолженности находится на оптимальном уровне с незначительным превышением кредиторской задолженности над дебиторской – от 0,66 до 0,96, на долю которых приходится 29,4% МО. В 2-х МО (11,8%) наблюдается критическая ситуация со значительным превышением кредиторской задолженности над дебиторской (коэффициент текущей задолженности составляет от 0,5 до 0,35) и в 3-х МО (17,6%) – критическая ситуация со значительным перевесом в сторону дебиторской задолженности, которая на 26% - 56% превышает кредиторскую задолженность. В результате корреляционно-регрессионного анализа получена статистически значимая модель со значимыми коэффициентами регрессии (на уровне значимости 0,05), которая описывает 93% вариации кредиторской задолженности. В соответствии с полученной моделью между дебиторской и кредиторской задолженностью существует очень тесная прямая взаимосвязь (коэффициент корреляции равен 0,964), а рост дебиторской задолженности в Амурской области на 1 млн. руб. (при неизменности прочих факторов) в среднем приводит к росту кредиторской задолженности на 1,76 млн. руб. или в результате 1%-го роста дебиторской задолженности кредиторская задолженность увеличится на 1,4%. Факторный анализ показал, что в 2018 году рост кредиторской задолженности привел к снижению периода ее погашения на 104,7 дня, однако, в результате роста себестоимости продаж период погашения кредиторской задолженности уменьшился на 73,9 дня. В результате совместного влияния обоих факторов скорость погашения кредиторской задолженности в Амурской области в 2018 году по сравнению с 2017 годом уменьшилась на 30,8 дней.
Список литературы
Грачева Н. А. Анализ кредиторской задолженности организаций // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2018. №5 (31). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-kreditorskoy-zadolzhennosti-organizatsiy Годин А.М. Статистика: учебник – М. : Дашков и К, 2014. – 451 с. Долгова, В.Н. Социально-экономическая статистика: Учебник и практикум для академического бакалавриата / В.Н. Долгова, Т.Ю. Медведева. - Люберцы: Юрайт, 2015. - 269 c. Елисеева, И. И. Статистика: учебник для бакалавров - СПб. Гос. Ун-т экономики и финансов. – М. : Юрайт, 2016. – 565 c. Иванов Ю.Н. Экономическая статистика. Практикум: учебн. пособие / Ю.Н. Иванов. - М.: ИНФРА-М, 2018. - 320 с. Ким, Л. В. Статистика финансов : учебно-методическое пособие / Л. В. Ким, Л. В. Яковлева. – Южно-Сахалинск : изд-во СахГУ, 2013 – 104 с. Козлов, А. Ю. Статистический анализ данных в MC Excel: учеб. Пособие / А. Ю. Козлов, В. С. Мхитарян. – М.: Инфра-М, 2018. – 189 с. Назаров М.Г. Курс социально-экономической статистики: учеб. пособие / М.Г. Назаров. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2014. - 478 с. Шмойлова Р.А, Минашкин В.Г., Садовникова Н.А Теория статистики / Р.А. Шмойлова и др. - М.: Финансы и статистика, 2014.- 656 с. Сайты: Сайт компании Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс] – URL: http://www.gks.ru/ Единая межведомственная информационно-статистическая система – https://www.fedstat.ru/organizations/?expandId=1292836#fpsr1292836 Сайт Амурстата [Электронный ресурс] – URL: https://amurstat.gks.ru/folder/30354
