Удосконалення фінансової роботи в бюджетних установах

Під час формування спеціального фонду проекту кошторису планування власних надходжень бюджетних установ здійснюється за групами й підгрупами відповідно до правил, визначених законодавством для цієї категорії доходів бюджету. Спеціальний фонд проекту кошторису передбачає зведення показників за всіма джерелами надходження коштів до цього фонду та відповідними напрямами їх використання.

Питання перерозподілу та ефективного використання коштів від виробничо-господарської діяльності між своїми підрозділами хвилює керівників багатьох підприємств. Приватний капітал є більш мобільним, ніж державний, і в приватних компаніях існує багато механізмів ефективного перерозподілу вільних засобів між дочірніми підрозділами як всередині країни, так і поза її межами. А от бюджетні установи, хоч і отримують фінансування з державного бюджету, відчувають гостру потребу у перерозподілі коштів спеціального фонду, отриманих від надання ними платних послуг та виробничо-господарської діяльності, між відокремленими підрозділами для їх ефективного використання та підтримки окремих структурних одиниць.

Розглянемо прогнозування першим способом на прикладі прогнозування обсягу послуг наданих КП «Щастинська теплова енергетична компанія». Для коректного прогнозу необхідно визначати значення обсягу послуг  в натуральному і грошовому виразах, а також зрозуміти, як він може змінюватися залежно від умов внутрішнього і зовнішнього середовища. Для розрахунку прогнозу використаємо дані по кількості здійснених угод  КП «Щастинська теплова енергетична компанія» за період 2009 - 2011 pp. (табл. 3.2).

Для розрахунку потрібно за допомогою методів найменших квадратів знайти параметри рівняння регресії (1) a, b.. Процедура знаходження прямої, для якої буде мінімальна сума квадратів відстаней між точками, що описують дані, та самою прямою називається методом найменших квадратів. Кутовий коефіцієнт (коефіцієнт нахилу - b) прямої регресії можна знайти так:

    (3.5)

Вільний коефіцієнт рівняння регресії (a) можна знайти за формулою, підставивши у рівняння регресії значення коефіцієнта b та середні значення величини X та Y:

a = Y-b*X,                                            (3.6)

де Y, X - середні величини.

Таблиця 3.2

Фактичні та прогнозні показники кількості обсягу послуг (виконаних договорів) КП «Щастинська теплова енергетична компанія»

Місяць	№ періоду	Факт, кількість угод, од. 2008-2009 року (од.)	Тренд	Прогноз обсягу угод на 2010-2011 рік (од.)
Січень	1	3924	4134	4225
Лютий	2	3820	4138	4229
Березень	3	4206	4141	4232
Квітень	4	4077	4145	4236
Травень	5	4296	4149	4240
Червень	6	4267	4153	4244
Липень	7	4499	4157	4247
Серпень	8	4409	4160	4251
Вересень	9	4349	4164	4255
Жовтень	10	4441	4168	4259
Листопад	11	4195	4172	4263
Грудень	12	4431	4175	4266
Січень	13	3796	4179	4270
Лютий	14	3742	4183	4274

 

продовження табл. 3.2

1	2	3	4	5
6Березень	15	4205	4187	4278
Квітень	16	3825	4191	4282
Травень	17	4066	4194	4285
Червень	18	4167	4198	4289
Липень	19	4182	4202	4293
Серпень	20	4109	4206	4297
Вересень	21	4146	4210	4301
Жовтень	22	4351	4213	4304
Листопад	23	4282	4217	4308
Грудень	24	4471	4221	4312

 

Ці коефіцієнти можна розрахувати також, використавши відповідні статистичні функції у пакеті Microsoft Excel: для вільного коефіцієнта a-INTERCEPT (OTPE3OK), кутового коефіцієнта b- SLOPE (НАКЛОН).

Для КП «Щастинська теплова енергетична компанія» коефіцієнт a= 4129,98, b= 3,79. Рівняння регресії матиме вигляд:

у = 4129,98 + 3,79х.                                            (3.7)

 

Підставивши в рівняння значення х номери наступних періодів можна отримати прогноз на наступні періоди (див табл. 3.3). Лінійне рівняння не завжди точно відображає економічні тенденції. По мірі насичення ринку темпи зростання продаж зменшуються.

Розглянемо альтернативний варіант прогнозу з використанням ковзних середніх. Модель ковзних середніх застосовують для нестаціонарних або стаціонарних даних. Модель ковзного середнього можна описати:

Yt=(Yt+Yt_l+...)     (3.8)

де Yt- значення в попередній період;

 Yt+l - значення в наступний період; - прийнятий період фільтра ковзного середнього.

Під час використання цього методу прогноз будь-якого періоду являє собою отримання показника середнього декількох результатів досліджень часового ряду. Розрахунки за допомогою цього методу є доволі простими і відображають зміни основних показників попереднього періоду. Деколи цей метод є ефективнішим, ніж методи, які ґрунтуються на довготривалих дослідженнях. Для КП «Щастинська теплова енергетична компанія» прогноз за допомогою ковзного середнього буде виглядати так:

Таблиця 3.3

Прогнозування обсягу продаж за допомогою методу ковзних середніх

Місяць	№ періоду	Факт, обсяг угод, од.	Прогнозований обсяг угод, через модель ковзних середніх 2010-2011 рік
Січень	1	3924
Лютий	2	3820	3872
Березень	3	4206	4013
Квітень	4	4077	4142
Травень	5	4296	4187
Червень	6	4267	4282
Липень	7	4499	4383
Серпень	8	4409	4454
Вересень	9	4349	4379
Жовтень	10	4441	4395
Листопад	11	4195	4318
Грудень	12	4431	4313
Січень	13	3796	4114
Лютий	14	3742	3769
Березень	15	4205	3974
Квітень	16	3825	4015
Травень	17	4066	3945
Червень	18	4167	4116
Липень	19	4182	4174
Серпень	20	4109	4145
Вересень	21	4146	4128
Жовтень	22	4351	4249
Листопад	23	4282	4317
Грудень	24	4471	4376

 

 Головним результатом планової роботи є не сама система планів, а визначення цілей, стратегій, програм, проектів, розподіл ресурсів, що допомагають організації уточнити найбільш прийнятні шляхи дій і бути готовою до майбутніх змін [6, с. 240].

Основним дієвим механізмом фінансового планування КП «Щастинська теплова енергетична компанія» є моделювання  обсягу надходжень спеціального фонду.

Загальні методи планування, які можуть застосовуватись для планування будь-яких показників і процесів. До них належать балансовий, експертних оцінок, економіко-математичні тощо.

Особливі методи, які дають можливість досягти найбільшого ефекту. Основні з них:

Методи кореляції та регресії, якими користуються при розрахунку планів податкових платежів на підставі встановлення взаємозв'язків між різними чинниками або їх групами. За їх допомогою тенденції, що були в попередньому періоді, переносяться на майбутній період. Найбільший ефект досягається при застосуванні комп'ютерів та іншої обчислювальної техніки.

Економіко-статистичні методи. До них належать методи теорій ігор, масового обслуговування, стохастичного програмування тощо. Найчастіше вони застосовуються при визначенні обсягів пропозиції товарів, зміні цін та їх структури, стану податкової дисципліни.

Метод варіантної розробки плану. При цьому методі розробляється кілька варіантів плану й поступово відхиляються ті з них, які дають негативний результат. Врешті-решт, залишається тільки один план, найсприятливіший для установи  в певних умовах [80, с. 122].

Детерміновані моделі — насамперед лінійного та кількісного програмування. Ці методи застосовуються, коли діє багато змінних чинників, між якими встановлюються взаємозв'язки, й потрібно визначити найоптимальніший варіант.

Користуючись даними про обсяги надходження до спеціального фонду КП «Щастинська теплова енергетична компанія» за 4 минулих роки або за 16 минулих кварталів (таблиця 3.4). методом математичної екстраполяції складемо прогноз на наступні 2012 та 2013 рр., або на наступні 8 кварталів.

 

Таблиця 3.4

Динаміка обсягів надходжень спеціального фонду КП «Щастинська теплова енергетична компанія», тис. грн.

Роки	№ кварталу	Обсяги надходжень спеціального фонду, тис. грн.
2008 рік	1	333,62
	2	383,67
	3	417,03
	4	483,75
2009 рік	5	500,43
	6	517,11
	7	550,48
	8	567,16
2010 рік	9	550,48
	10	567,16
	11	550,48
	12	533,80
2011 рік	13	500,43
	14	417,03
	15	550,48
	16	533,80

 

За даними таблиці 4.5 ми можемо побудувати графік на якому ми бачимо, що обсяг надходжень має динаміку до збільшення. Динаміка обсягів надходження КП «Щастинська теплова енергетична компанія» наведено на рис. 3.1.

Рис 3.1 Динаміка обсягів надходження спеціального фонду КП «Щастинська теплова енергетична компанія»

 

Таблиця 3.5

Результати моделювання доходів спеціального фонду КП «Щастинська теплова енергетична компанія» за різними видами моделей

Вид моделі	Модель	Показник апроксимації
Лінійна	y = 8,463x + 425,3	R² = 0,316
Експоненціальне згладжування	y = 418,7e0,018x	R² = 0,325
Логарифмічна	y = 68,58ln(x) + 365,8	R² = 0,571
Поліноміальна	y = -2,368x2 + 48,72x + 304,5	R² = 0,733
Степенна	y = 365,6x0,154	R² = 0,596

 

Розрахунки прогнозних обсягів надходження проведені за допомогою програмного забезпечення табличного редактора Microsoft Excel. Необхідні обчислення проведено в таблиці 3.6.

Таблиця 3.6

Аналіз динаміки обсягу прогнозних надходжень спеціального фонду КП «Щастинська теплова енергетична компанія»

t	lgt	(lgt)2	(lgt)3	(lgt)4	y, тис. грн.	lgy	lgy× lgt	lgy×(lgt)2	yt	yt¢
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1	0	0,00	0,000	0,000	333,62	-0,699	0,00	0,00	0,000	0,000
2	0,30	0,09	0,027	0,008	383,67	-0,638	-0,19	-0,06	350,3	357,0
3	0,48	0,23	0,109	0,052	417,03	-0,602	-0,29	-0,14	403,7	410,4
4	0,60	0,36	0,218	0,131	483,75	-0,538	-0,32	-0,19	438,7	447,1
5	0,70	0,49	0,341	0,239	500,43	-0,523	-0,37	-0,26	508,8	518,8
6	0,78	0,61	0,471	0,367	517,11	-0,509	-0,40	-0,31	525,5	535,5
7	0,85	0,71	0,604	0,510	550,48	-0,481	-0,41	-0,34	543,8	553,8
8	0,90	0,82	0,737	0,665	567,16	-0,469	-0,42	-0,38	578,8	588,8
9	0,95	0,91	0,869	0,829	550,48	-0,481	-0,46	-0,44	595,5	607,2
10	1,00	1,00	1,000	1,000	567,16	-0,469	-0,47	-0,47	578,8	588,8
11	1,04	1,08	1,129	1,176	550,48	-0,481	-0,50	-0,52	595,5	607,2
12	1,08	1,16	1,257	1,356	533,80	-0,495	-0,53	-0,58	578,8	588,8
13	1,11	1,24	1,382	1,540	500,43	-0,523	-0,58	-0,65	560,5	572,2
14	1,15	1,31	1,506	1,726	417,03	-0,602	-0,69	-0,79	525,5	535,5
15	1,18	1,38	1,627	1,913	550,48	-0,481	-0,57	-0,67	438,7	447,1
16	1,20	1,45	1,746	2,102	533,80	-0,495	-0,60	-0,72	578,8	588,8
S			13,022	13,614		-8,486	-6,79	-6,51	560,5	572,2
17	1,23	1,51							588,8	600,5
18	1,26	1,58							617,2	630,5
19	1,28	1,64							648,9	662,2
20	1,30	1,69							680,6	695,6
21	1,32	1,75							715,6	729,0
22	1,34	1,80							750,6	765,7
23	1,36	1,85							789,0	804,0
24	1,38	1,90							827,4	844,1