УЧЁТ ФАКТОРА СЕЗОННОСТИ ПРИ КРЕДИТОВАНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ

ACCOUNTING FOR THE SEASONALITY FACTOR IN LENDING AGRICULTURE ORGANIZATION

StanislavTishurov

research associate, Novosibirsk state agrarian university,

Russia, Novosibirsk

Sergey Shelkovnikov

dr. ekon. professor of the Department of Finance and statistics, professorof the Novosibirsk state agrarian university,

Russia, Novosibirsk

АННОТАЦИЯ

Для отражения степени сезонности производства продуктов животноводства (скота и птицы на убой, молока и яиц) использован расчёт коэффициента вариации. Дана оценка полученных значений. Проанализирована возможность использования полученных результатов в определении возможной суммы кредита сельхозтоваропроизводителям.

ABSTRACT

Тo reflect the degree of seasonality of production of animal products (livestock and poultry for slaughter, milk and eggs), the calculation of the coefficient of variation is used. The obtained values are evaluated. The possibility of using the results obtained in determining the possible amount of credit to agricultural producers is analyzed.

Ключевые слова: сезонность; производство; животноводство; коэффициент вариации; кредит.

Keywords: seasonality; production; animal husbandry; coefficient of variation; credit.

Аграрное производство имеет множество отличительных особенностей, одной из которых является ярко выраженная сезонность. Тем не менее, различные сельскохозяйственные производства имеют разную её степень. Для оценки степени вариабельности, изменчивости значений того или иного варьирующего признака в статистике применяют ряд показателей, среди которых размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. Последний даёт возможность оценить степень однородности (рассеяния) соответствующей совокупности. В свою очередь, учёт коэффициента вариации позволяет более адекватно оценить финансово-экономический потенциал сельскохозяйственной организации, степень риска.

Целью настоящего исследования является расчёт и оценка степени изменчивости (коэффициента вариации) производства продукции животноводства (скота и птицы на убой, молока и яиц) за 1999-2019 гг. по хозяйствам всех категорий Российской Федерации и определение возможного использования результатов в практике финансирования данных субъектов.

Материал и методика исследования

Информационной базой проведённого исследования послужили данные Федеральной службы государственной статистики. В процессе проведения исследования использовались такие методы, как сравнение, группировка, расчётно-конструктивный.

Результаты исследования

Производство продуктов животноводства в хозяйствах всех категорий за анализируемый период 1999-2019 гг. имело разнонаправленную динамику по исследуемым категориям [1]:

- по скоту и птице на убой в живом весе с 6813 тыс. тонн в 1999 году до 15164 тыс. тонн по итогам 2019 года, то есть на 8351 тыс. тонн или 122,57%;

- производство молока, несмотря на повышательный тренд в 2017-2019 гг. (и ряд других периодов), сократилось – с 32274 тыс. тонн до 31360 тыс. тонн, то есть на 914 тыс. тонн или 2,83%;

- производство яиц в целом по Российской Федерации за 20 лет возросло в 1,35 раза – с 33135 млн штук в 1999 году до 44858 млн штук в 2019 году (+11723 млн штук).

При этом очевидно, что имеет место ярко выраженная сезонность производства (рассчитано как отношение фактического значения за каждый месяц 2019 года к среднему значению за год) (рисунок 1):

- по скоту и птице на убой пик приходится на конец года, а именно на осенний период и декабрь;

- производство молока достигает максимальных значений в май и летние месяцы;

- аналогичная, но всё-таки менее выраженная ситуация характерна и для производства яиц.

Таким образом, производство продукции животноводства не носит равномерного в течение года характера, что требует учёта данного фактора в прогнозных расчётах как на самом предприятии, так и со стороны заинтересованных лиц (кредитных организаций, органов государственного управления).

При этом разброс значений может достигать очень больших величин. Так, производство скота и птицы на убой в Российской Федерации по итогам декабря 2019 года превысило значение за июнь на 61,23% (1751 тыс. тонн против 1086 тыс. тонн), производство молока в июне 2019 года (3218 тыс. тонн) превышало январское значение (2014 тыс. тонн) на 59,78% (1204 тыс. тонн). И даже производство яиц характеризуется аналогичными явлениями – производство яиц в июле 2019 года (4045 млн штук) было больше февральского значения (3208 млн штук) на 26,09%. В целом такие же характеристики присущи и по всем другим годам анализируемого периода.

Рисунок 1. Производство продуктов животноводства по месяцам года по отношению к среднемесячному значению по Российской Федерации по итогам 2019 года [составлено автором]

Для характеристики меры разброса значений относительного среднего уровня применяется ряд статистических показателей, обобщающим среди которых является такой относительный показатель как коэффициент вариации.

Расчёт коэффициента вариации по квартальным данным позволяет констатировать, что статистическая совокупность, выражаемая в данных по производству продуктов животноводства, стала более однородной (рисунок 2).

Рисунок 2. Динамика значений коэффициента вариации производства продуктов животноводства по Российской Федерации за 1999-2019 гг. на основе квартальных значений производства [составлено автором]

Наименее выражена сезонность в производстве яиц – коэффициент вариации по итогам 1999 года уже составлял в целом приемлемые 0,10 (10%), а по итогам 2016-2019 гг. и вовсе составлял 0,05 (5%), что свидетельствует об однородности совокупности (незначительном рассеянии).

Резкое сокращение значений прослеживается и по производству скота и птицы на убой и производству молока – с 0,35 и 0,31 соответственно (в 1999 году) до 0,14 в 2019 году. И хотя утверждение о том, что совокупность стала абсолютно однородной будет явно спорным, тем не менее, можно утверждать, что колеблемость производства внутри года, то есть иными словами сезонность, резко сократилась. Значит сократились и риски ведения хозяйственной деятельности данных сельхозпроизводителей.

Использование же не квартальных данных по производству, а месячных несколько ухудшает ранее полученные характеристики (рисунок 3). Это выражается в увеличении как начальных, так и конечных значений коэффициента вариации.

Рисунок 3. Динамика значений коэффициента вариации производства продуктов животноводства по Российской Федерации за 1999-2019 гг. на основе месячных значений производства [составлено автором]

Полученные значения коэффициентов вариации могут дополнять различные методики оценки способности предприятий к погашению своих кредитных обязательств [2], снижать риски финансирования сельскохозяйственных организаций со стороны банковских учреждений. В основе расчёта возможной суммы кредита, предоставляемого сельскохозяйственной организации, лежит та сумма прибыли (денежных средств), которую организация без ущерба для своей операционной деятельности может выплачивать на ежемесячной (как правило) основе (например, 50%). Обозначенная величина может быть скорректирована (уменьшена) на сумму, которую составляет произведение коэффициента вариации на ранее предполагаемый платёж. Это, в свою очередь, приведёт к снижению суммы возможного кредита для сельскохозяйственной организации, но, в то же время, будет снижать и риски кредитования.

Выводы. Сезонность производства продуктов животноводства, несмотря на снижение, по-прежнему более выражена в производстве скота и птицы на убой, а также производстве молока. Производство яиц характеризуется меньшей колеблемостью в течение года. Учёт фактора сезонности через значение коэффициента вариации несколько корректирует, снижает возможную сумму кредита для сельскохозяйственных организаций, однако и снижает риски их кредитования банковскими организациями.

Список литературы:

1. Федеральная службы государственной статистики [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения 24.11.2020).
2. Матвиенко С.Н. Оценка способности предприятий к погашению кредитных обязательств / С.Н. Матвиенко // Управление современной организацией: опыт, проблемы и перспективы. – 2017. – №2(8). – С. 140-144.