Статистический анализ показателей деятельности авиакомпании ОАО «Аэрофлот»

Таблица 6

Объем работ  ОАО «ДОНАВИА» за 2007-2011 гг

Года	Перевезено		Темпы роста,%
	Кол-во пассажиров (тыс. чел.)	Почты и грузов (тонн)	Базисный		Цепной
			Кол-во пассажиров (тыс. чел.)	Почты и грузов (тонн)	Кол-во пассажиров (тыс. чел.)	Почты и грузов (тонн)
2007	863,2	1972,2	100	100	100	100
2008	1314,4	2442,1	152,27	123,83	152,27	123,83
2009	1213,1	1802	140,54	91,37	92,29	73,79
2010	1386	2177,3	160,57	110,40	114,25	120,83
2011	864,2	1630,9	100,12	82,69	62,35	74,90

 

 

        

Рис.4. Количество перевезенных пассажиров за 2007-2011 гг.

Так, количество перевезенных пассажиров в 2011 году было на 0,1 % меньше перевезенных пассажиров в 2007 году. Ели же проанализировать цепные показатели за период с 2007 года по 2011, то максимальное увеличение в количестве перевезенных пассажиров было в 2008 году, темп роста составил 152,3 % по отношению к 2007 году. Общий же прирост количества пассажиров в 2011 году  за период с 2007 по 2011 год увеличился и составил 1 тыс. чел. Кроме анализа перевезенных пассажиров, рассмотрим также количество перевезенной почты и грузов за 2007-2011 гг, где наблюдается примерно такая же тенденция.

Рис.5. Перевезенное количество почты и грузов за 2007- 2011 года.

Так, в 2011 году количество перевезенной почты и грузов уменьшился на 341,3 тонны по сравнению с 2007 годом. Соответственно темп роста составил 82,7%.  Сравнивая ежегодное изменение объема, наибольший прирост произошел также в 2008 году относительно 2007 года. Количество перевезенного груза и почты увеличился на 469,9 тонны или на 23,8%. В среднем за период с 2007-2011 г. ежегодно темп роста перевезенной почты и грузов составлял 95,3%.

Далее проведем анализ динамики перевезенного количества пассажиров поквартально с 2007 года.

В среднем за период с 1 квартала 2007 года по 3 квартал 2012 ежеквартально темп роста количества пассажиров составил 104,4%.

Анализируя  каждый квартал по отдельности, можно  сказать, что наибольший прирост в 1 квартале был в 2012 году. Так, количество перевезенных пассажиров увеличилось на 96,4 % или 118,4  тыс. чел. относительно 1 квартала 2011 года. Наибольший прирост во 2 квартале так относится к 2008 году и составляет 190 тыс. чел. или 110,5%. Максимальное увеличение количества перевезенных пассажиров в 3 квартале наблюдается также в 2008 году. Так, количество перевезенных пассажиров увеличился на  200,4 тыс.чел., темп роста составил 164,6%  по сравнению с 3 кварталом 2007 года. В 4 квартале наибольший прирост наблюдается в 2009 году. Количество перевезенных пассажиров увеличилось на 259 тыс.чел. или на 11,0% относительно 4 кварталу 2008 года. 

Рис. 6. Темпы  роста по кварталам за 2007-2012 гг¹⁴.

Сравнивая же данные по кварталам за 2007-2012 год, можно отметить, что наибольшее изменение количества пассажиров было в 2 квартале 2008 года по отношению к 2 кварталу 2007 года. Это увеличение составило 210,47% тыс. чел. Соответственно темп роста составил 110,47%.  Так же значительное увеличение количества пассажиров наблюдается в 1 квартале 2012 года.

Определим основную тенденцию изменения количества перевезенных пассажиров на предприятии ОАО «ДОНАВИА»

Рис.7. Тенденция изменения  количества перевезенных пассажиров по кварталам за 2007-2012 гг¹⁵.

На основании  этого графика присутствие тренда прослеживается нечетко, а именно амплитуда  квартальных колебаний наблюдается  постоянно. Поэтому, нужно выяснить, существует ли вообще тенденция в исследуемом процессе.

Основной подход к выявлению  тренда основан на статистической проверке гипотезы о случайности ряда.

Выдвигается гипотеза об отсутствии тренда. Поскольку, t набл < t крит, то выдвинутая гипотеза об отсутствии тренда отвергается. Однако, как видно на графике присутствие тренда прослеживается нечетко, поэтому для более четкого проявления тенденции развития будем использовать методы сглаживания. Поскольку используем квартальные показатели по перевозке пассажиров, а это короткие промежутки времени, то для наглядного представления тренда применим метод укрупнения интервалов.¹⁶

Рис. 8. Тенденция  изменения количества перевезенных пассажиров методом укрупнения интервалов¹⁷

На основании  этого графика, можно предположить, что вероятнее всего тренд  имеет вид полинома 3 степени так  как коэффициент детерминации равен 81,4%, однако из-за сложности его интерпретации применим к квартальным данным метод скользящей средней, который позволит сгладить  как случайные, так и периодические колебания и более точно выявить тенденцию в изменении количества перевезенных пассажиров. Длину интервала возьмем равной 4¹⁸.

Рис.9. Тенденция  изменения количества перевезенных пассажиров  методом «скользящей средней»¹⁹

Как видно из графика, вероятнее всего тренд  имеет вид полинома 2 степени, поскольку коэффициент детерминации равен 58,6%. Чтобы охарактеризовать основную тенденцию динамики перевезенного количества пассажиров найдем уравнение тренда с помощью метода аналитического выравнивания. Рассчитав параметры, получим уравнение тренда

у  = 238,4+19,76t - 1,115t²

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 7

Прогнозные  значения количества пассажиров, тыс. чел.

4 кв 2012	315,0
1 кв 2013	306,8
2 кв 2013	296,5
3 кв 2013	283,9
4 кв 2013	269,1
1 кв 2014	252,1
2 кв 2014	232,8
3 кв 2014	211,3
4 кв 2014	187,6

Далее необходимо проанализировать выбранную модель с точки зрения ее адекватности реальным тенденциям исследуемого временного ряда через оценку надежности полученного уравнения по F-критерию Фишера, а также проверить значимость параметров уравнения с помощью критерия Стьюдента. В данном случае программа показала, что и уравнение в целом, и все параметры уравнения в целом статистически значимы.

Таким образом, анализируя полученные результаты, можно сказать, что количество перевезенных пассажиров в 1 квартале 2013 года будет равен 306,8 тыс. чел., что на 65,6 тыс.чел. больше, чем в 1 квартале 2012г., во 2 квартале 296,5 тыс. чел., что на 71,4 тыс. чел.   больше, чем во 2 квартале 2012г., в 3 квартале 283,9 тыс. чел., что на 17,3 тыс.чел. больше, чем в 3 квартале 2012г, и в 4 квартале 269,12 тыс. чел., что на 45,88 тыс.чел. меньше, чем в 4 квартале 2012г.

2.2 Статистический  анализ  финансовых результатов деятельности предприятия ОАО «ДОНАВИА»

Реализация  готовой продукции, выполнение работ, оказание услуг позволяет определить финансовый результат деятельности предприятия.

Выручка от реализации продукции - это сумма денежных средств, полученных предприятием за произведенную продукцию, выполненную работу или оказанные услуги. Это главный источник средств для возмещения затрат и образования доходов предприятий. Таким образом, анализ выручки от продаж является одним из  важнейших  этапов оценки  финансовой деятельности предприятия.

Прежде всего, рассмотрим динамику изменения выручки от продаж за последние 5 лет.

Таблица 8

Динамика выручки  от продаж ОАО «ДОНАВИА» за 2007-2011г.

Год	Выручка от продаж, тыс.руб.	Абсолютный  прирост, тыс.руб		Темп роста,%		Темп прироста,%
		цепной	базисный	цепной	базисный	цепной	базисный
2007	4236329	-	-	100	100	-	-
2008	7207817	2971488	2971488	170,143	170,143	70,143	70,143
2009	6071549	-1136268	1835220	84,23562	143,321	-15,764	43,321
2010	7051493	979944	2815164	116,1399	166,4529	16,1399	66,4529
2011	6095800	-955693	1859471	86,44694	143,8935	-13,553	43,8935

За 2007-2011г. динамика выручки от продаж в целом положительна, что говорит об успешной работе предприятия. Анализируя изменения, видно, что на предприятии прослеживается тенденция то повышения объем выручки от продаж, то понижение. Так, в 2008 году отмечается наибольший прирост выручки. Он составил 70,14% или 2 971 488 тыс. руб. Положительное динамика нарушается в 2009 году, что объясняется кризисным положением в стране в 2008 году. Выручка от продаж уменьшилась на 1 136 268 тыс.руб. относительно 2008 года. Соответственно темп снижения составил 15,76%.  В среднем, за период с 2007 по 2011 год ежегодно темп роста выручки от продаж составил 9,5%.

Важной составляющей статистического изучения выручки от продаж является корреляционно – регрессионный анализ, целью которого является оценка функциональной зависимости результативного показателя  от факторных признаков, в качестве которых будут выступать: себестоимость продаж (тыс.руб.),количество пассажиров (тыс. чел.), коммерческие расходы (тыс.руб.), управленческие расходы (тыс.руб.), прочие доходы (тыс.руб.).

Первоначально проверим исходные данные на нормальный закон распределения с помощью  критерия Колмогорова-Смирнова.

Таблица 9

Критерий нормальности

Критерии нормальности
	N	макс.D	К.-С.
Выручка от продаж, тыс.руб.	22	0,126473	p > .20
Кол-во пассажиров тыс. чел	22	0,135568	p > .20
Себестоимость продаж, тыс.руб.	22	0,106595	p > .20
Коммерческие  расходы, тыс.руб.	22	0,400262	p < ,01
Управленческие  расходы,тыс.руб.	22	0,192798	p > .20
Прочие  доходы, тыс.руб.	22	0,258539	p < ,10

Анализируя  полученные результаты статистики D , можно с 80% уверенностью сказать, что все переменные имеют нормальный закон распределения, кроме переменной коммерческие расходы. Статистика D значима при р<0.01 и поэтому исключим данную переменную из дальнейшего анализа.

Важным условием для проведения корреляционно-регрессионного анализа является отсутствие мультиколлинеарности, под которой понимается тесная зависимость между факторными признаками, включенными в модель.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 10²⁰

Матрица парных коэффициентов корреляции

Корреляции
	Выручка от продаж, тыс.руб.	Кол-во пассажиров тыс. чел.	Себестоимость продаж, тыс.руб.	Управленческие  расходы,тыс.руб.	Прочие  доходы, тыс.руб.
Выручка от продаж, тыс.руб.	1,00	0,34	0,71	-0,44	0,32
Кол-во пассажиров тыс. чел.	0,34	1,00	0,37	-0,12	-0,21
Себестоимость продаж, тыс.руб.	0,71	0,37	1,00	-0,74	-0,46
Управленческие  расходы,тыс.руб.	-0,44	-0,12	-0,74	1,00	0,59
Прочие  доходы, тыс.руб.	0,32	-0,21	-0,46	0,59	1,00