ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ НА СНИЖЕНИЕ СЕБЕСТОИМОСТИ ПРОДУКЦИИ

УДК 330.13:338.5
DOI: 10.22412/1993-7768-12-1-6

Эконометрическое прогнозирование влияния производственных факторов на снижение себестоимости продукции

Заернюк Виктор Макарович*, доктор экономических наук, профессор zvm4651@mail.ru,
Филимонова Надежда Николаевна**, кандидат экономических наук, доцент filimonova-nadin@yandex.ru

* Российский государственный геологоразведочный университет  имени Серго Орджоникидзе, Москва, Российская Федерация
** Российский Новый Университет, Москва, Российская Федерация


Аннотация: Себестоимость продукции по праву считается важнейшим обобщающим экономическим показателем деятельности организации, который отражает эффективность использования производственных ресурсов, внедрение новейших прогрессивных технологий и техники, характеризует степень улучшения в производстве, управлении и организации труда. В статье на основе корреляционно-регрессионного анализа исследованы и выявлены ключевые производственные факторы, обусловливающие наибольшее влияние на снижение себестоимости продукции предприятий Кузбасса по добыче угля. Целью исследования является изучение системы управления затратами предприятий угледобычи и разработка прогнозной модели влияния производственных факторов на себестоимость продукции. Методологическую основу исследования составили методы научного познания. Оценка проводилась методом наименьших квадратов. В работе были использованы результаты работ российских учёных в области управления себестоимостью. Проведена проверка набора данных на мультиколлинеарность, проверка однородности данных с помощью теста Чоу, проверка на гомоскеадстичность на основе тестов Гольдфельда – Куандта, Бреуша – Пагана и Уайта. При проверке исходного набора наблюдения на мультиколлинеарность установлена сильная линейная зависимость между факторными переменными, которая была устранена в ходе анализа корреляционной матрицы. Можно утверждать, что на показатель текущих издержек наибольшее влияние оказывают объемы добычи угля, размер активов предприятия и производительность труда. Статистическая оценка полученного уравнения по отмеченным тестам позволяет с уверенностью на 95% утверждать о том, что полученная прогнозная модель является статистически значимой, что дает авторам основание рекомендовать её для использования в практике прогнозирования.

Ключевые слова: себестоимость продукции, экономическое прогнозирование, прогнозная модель, корреляционный анализ, качество модели

Для цитирования: Заернюк В.М., Филимонова Н.Н. Эконометрическое прогнозирование влияния производственных факторов на снижение себестоимости продукции // Сервис plus. Т. 12. 2018. № 1. С. 56–66 DOI: 10.22412/1993-7768-12-1-6

Статья поступила в редакцию: 15.01.2018.
Статья принята к публикации: 16.02.2018.


Econometric forecasting of the influence of production factors on the cost price reduction of a product

Victor M. Zaernyuk*, Dr. Sc. (Economics), Prof., zvm4651@mail.ru
Nadezhda N. Filimonova**, Cand. Sc. (Economics), Associate Prof., filimonova-nadin@yandex.ru

* Russian State Geological Prospecting University named after Sergo Ordzhonikidze, Moscow, Russian Federation
** Russian new University, Moscow, Russian Federation


Abstract: It is true that the cost price of product is one of the most important general economic indicator of the organization’s activity, which reflects the efficiency of the use of production resources, the introduction of the latest progressive technologies and equipment, characterizes the degree of improvement in production, management and organization of labor. Key production factors that determine the greatest impact on the cost price of product of Kuzbass coal mining enterprises were investigated and identified in the article, on the basis of correlation-regression analysis. The purpose of the research is to study the cost management system of coal mining enterprises and to develop a predictive model of the influence of production factors on the cost price of product. The methodological basis of the research included the methods of scientific cognition. The estimation was carried out by the least-squares method. The results of the work of Russian scientists in the field of cost price management were used in the work. The data set was checked for multicollinearity, the homogeneity of the data was checked with the help of the Chow test, the check for homoscedasticity was based on the tests of Goldfeld-Kuandt, Breusch-Pagan and White. A strong linear relationship between the factor variables, which was eliminated during the analysis of the correlation matrix, was established to check the initial observation set for multicollinearity. The indicator of current costs claims to be the most affected by the volume of coal mining, the size of the company’s assets and labor productivity. Statistical evaluation of the received equation for the marked tests makes it possible to assert with 95% confidence that the obtained predictive model is statistically significant, and this fact gives the authors a reason to recommend it for use in forecasting practice.

Keywords: cost price of product, economic forecasting, forecast model, correlation analysis, model quality

For citation: Zaernyuk V.M., Filimonova N.N., Econometric forecasting of the influence of production factors on the cost price reduction of a product. Service plus, vol. 12, no. 1, 2018, pp. 56-66. DOI: 10.22412/1993-7768-12-1-6.

Submitted: 2018/01/15.

Accepted: 2018/02/16.


Литература

  1. Асаул А.Н., Севек В.К., Манчык-Сат Ч.С., Севек Р.М. Управление затратами и контроллинг. Кызыл, 2014. 236 с.
  2. Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel. Екатеринбург, 2005. 102 с.
  3. Будасова В.А. Эволюция взглядов на проблему формирования издержек производства // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5 Сибирская финансовая школа. 2011. № 4. С. 14–19.
  4. Булычева Т.В. Развитие теории затрат и калькулирования себестоимости в современных условиях // Теория и практика общественного развития. 2014. № 3. С. 263–266.
  5. Воротникова И.В., Ризванов Н.А. Особенности прогнозирования деятельности предприятия на основе финансового анализа на примере ПАО «АНК Башнефть» // Финансовая жизнь. 2017. № 1. С. 70–73.
  6. Голиков О.И., Николаева Н.А. Основы классификации и методы управления затратами в системе стратегического управленческого учета//Азимут научных исследований: экономика и управление. 2014. № 1. С. 26-30.
  7. Заернюк В.М. Оценка развития платежных услуг с использованием банковских карт в российских регионах на основе корреляционно-регрессионного анализа // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 22 (160). С. 37–43.
  8. Зимин А.Ф. Управление качественными параметрами деятельности на нефтеперерабатывающих предприятиях (организационно-экономические аспекты) / Автореф. … д-ра экон. наук. Самара, 1998.
  9. Кот Е.М., Пильникова И.Ф. Теоретические и исторические аспекты бухгалтерского учета затрат, расходов и издержек на производство продукции // Аграрный вестник Урала. 2014. № 12 (130). С. 78–83.
  10. Курилова А.А., Курилов К.Ю. Формирование системы стратегического управления затратами промышленного предприятия // Вестник НГИЭИ. 2016. № 3 (58). С. 31–40.
  11. Курилов К.Ю., Курилова А.А. Определение приоритетных направлений развития и ключевых показателей оценки эффективности механизма управления затратами предприятий автомобилестроительной отрасли с помощью метода кластерного анализа // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 38. С. 13–24.
  12. Морозова Н.С., Меркулова Е.Ю. Анализ резервов снижения себестоимости продукции // Социально-экономические явления и процессы. 2016. Т. 11. № 7. С. 21–27.
  13. Низовкина Н.Г. Управление затратами предприятия (организации). Новосибирск, 2011. 183 с.
  14. Палий В.Ф. Затраты на разведку и оценку минеральных ресурсов // Бухгалтерский учет. 2007. № 14. С. 49–51.
  15. Петрова Е.М., Чередниченко О.А. Экономика организации (предприятия). Ставрополь, 2015. 184 с.
  16. Салманов О.Н. Математическая экономика с применением Мathcad и Excel. Санкт-Петербург, 2003. 464 с.
  17. Хегай Ю.А., Васильева З.А. Управление затратами. Красноярск, 2015. 230 с.
  18. Altman E.I., Sabato G. Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the US Market // Abacus. 2007. Vol. 43. No. 3. P. 332–357.
  19. Beaver W.H. Financial Ratios as Predictors of Failure // Journal of Account­ing Research. 1966. Vol. 4. P. 71–111.
  20. Hardle W.K. et al. The Default Risk of Firms Examined with Smooth Sup­port Vector Machines. German Institute for Economic Research. Discussion Papers No. 757. 2007. P. 1–30.
  21. Ohlson J.A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankrupt­cy // Journal of Accounting Research. 1980. Vol. 18. No. 1. P. 109–131.

References: 

  1. Asaul AN, Sevek VK, Manchyk-Sat Ch.S., Sevek R.M., Cost management and controlling. Kyzyl, 2014, 236 p. [In Russ.]
  2. Baraz V.R., Correlation-regression analysis of the connection of indicators of commercial activity using the Excel program. Ekaterinburg, 2005, 102 p. [In Russ.]
  3. Budasova V.A. The evolution of views on the problem of formation of the production costs. Vestnik Adygeiskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 5 Sibirskaya finansovaya shkola, no. 4, 2011, pp. 14-19. [In Russ.]
  4. Bulycheva T.V., Development of the theory of cost and calculation of prime cost in the modern conditions. Teoriya i praktika obshchestvennogo razvitiya, no. 3, 2014, pp. 263-266. [In Russ.]
  5. Vorotnikova I.V., Rizvanov N.A., Business forecasting of the company based on financial analysis of JSC «Bashneft». Finansovaya zhizn’, no. 1, 2017, pp. 70-73. [In Russ.]
  6. Golikov O.I., Nikolaeva N.A., The basics of classification and methods of cost management in the system of strategic management accounting. Azimut nauchnykh issledovanii: ekonomika i upravlenie, no. 1, 2014, pp. 26-30. [In Russ.]
  7. Zaernyuk V.M., Evaluation of the development of payment services using bank cards in Russian regions on the basis of correlation-regression analysis. Finansovaya analitika: problemy i resheniya, no. 22 (160), 2013, pp. 37-43. [In Russ.]
  8. Zimin A.F., Management of qualitative parameters of activity in oil refineries (organizational and economic aspects). Doctor of Economics’ thesis. Samara, 1998. [In Russ.]
  9. Kot E.M., Pilnikova I.F., Theoretical and historical aspects of accounting for production costs and production expenses. Agrarnyi vestnik Urala, no. 12 (130), 2014, pp. 78-83. [In Russ.]
  10. Kurilova A.A., Kurilov K.Yu., Creation strategic cost management system of an industrial enterprise. Vestnik NGIEI, no. 3 (58), 2016, pp. 31-40. [In Russ.]
  11. Kurilov K.Yu., Kurilova A.A., Determination of priority directions of development and key indicators for assessing the effectiveness of the cost management mechanism for enterprises in the automotive industry using the cluster analysis method. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika, no. 38, 2011, pp. 13-24. [In Russ.]
  12. Morozova N.S., Merkulova E.Yu., Analysis of reserves of decrease in product cost. Sotsial’no-ekonomicheskie yavleniya i protsessy, vol. 11, no. 7, 2016, pp. 21-27. [In Russ.]
  13. Nizovkina N.G., Costs management of the enterprise (organization). Novosibirsk, 2011, 183 p. [In Russ.]
  14. Palii V.F., Expenses for exploration and evaluation of mineral resources. Bukhgalterskii uchet, no. 14, 2007, pp.49-51. [In Russ.]
  15. Petrova E.M., Cherednichenko O.A., Economics of the organization (enterprise). Stavropol, 2015, 184 p. [In Russ.]
  16. Salmanov O.N., Mathematical Economics with the use of Mathcad and Excel. Saint-Petersburg, 2003, 464 p. [In Russ.]
  17. Khegai Yu.A., Vasil’eva Z.A., Cost management. Krasnoyarsk, 2015, 230 p. [In Russ.]
  18. Altman E.I., Sabato G., Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence from the US Market. Abacus, vol. 43, no. 3, 2007, pp. 332-357.
  19. Beaver W.H., Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, vol. 4, 1966, pp. 71-111.
  20. Hardle W.K. et al. The Default Risk of Firms Examined with Smooth Support Vector Machines. German Institute for Economic Research. Discussion Papers, no. 757, 2007, pp. 1-30.
  21. Ohlson J.A., Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, vol. 18, no. 1, 1980, pp. 109-131.

[1] Згонник Л.В. Антикризисное управление. Учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки «Менеджмент» и специальности «Антикризисное управление» / Л. В. Згонник. Москва, 2010. 207 с.

[2] Лавренченко С.А., Згонник Л.В. Обоснование одного метода учёта и контроля электропотребления // Сервис plus. 2018. Т. 12.  № 1.