Количество по контракту - 10 000 т., т.е. общая сумма дохода от этой сделки составит 429 800 долл. США. Здесь необходимо учесть оформление паспорта сделки - 0.1% от суммы сделки, сертификата регистрации контракта (150 долл. США) и копия сертификата, выданная на защищенном бланке (15 долл. США).

Итого: 429 800-4665=425 135 ( долл. США).

Таблица 2.3

Расчет затрат на приобретение и отгрузку 1т шлака медьсодержащего.

(в долл. США)

Преимуществом данной сделки также является то, что поставка осуществляется партиями, что позволяет не омертвлять сразу большой капитал. В условиях поставки не оговорен график поставок, что позволяет в случае нестабильности цен внутреннего рынка либо найти новых поставщиков на внутреннем рынке, либо изменить взаимодоговоренность с ними (например, осуществлять внутренние транспортировки за счет поставщика), а также избежать штрафов за непоставку товаров в срок иностранному партнеру.

Далее произведем расчет для импортных контрактов по схеме (рис.8) и данным приложения 10. В приложении 10 расчет сделан для одной партии товара, так как по контракту предусмотрена поставка товара партиями в течении 1 года.

Количество по контракту - 2 000 000 кг.

При расчете не учитываем затраты на таможенные платежи на границе Продавца (это предусмотрено оговоркой в контракт), а также затраты на хранение и реализацию, так как фирма работает по системе заказов. Данные расчетов представлены в таблице 2.4.

Таблица 2.4

Расчет полученного дохода от поставки окорочков на условиях EXW.

(долл. США)

Так же необходимо учитывать изменение курса доллара при расчете цен, это можно сделать с помощью корреляционно-регрессионного анализа (см. приложение 11).

Корреляционно-регресионный анализ заключается в построении и анализе статистической модели в виде уравнения регресии приблеженно выражающей зависимость результативного признака от одного или нескольких признаков факторов. При однофакторном анализе наблюдается связь между двумя величинами, при множественной корреляции определенным значениям нескольких влияющих величин соответствует множество случайных значений зависимой величины.

Процесс корреляционно-регрессионного анализа экономических явлений состоит из следующих этапов:

- предварительная обработка статистических данных и выбор факторных признаков;

- оценка тесноты связей между признаками и выявление форм связей;

- разработка модели изучаемого явления и ее анализ:

-использование результатов анализа для совершенствования планирования и управлением данным экономическим явлением.

Отправной момент разработки экономико-математических методов - сбор исходной информации.

Оновным ее источником послужили статистические данные о динамике средней цены 1т шлака за период 1995 года по месяцам, а также информация о динамике курса доллара за соответствующий период. На основе этих данных можно построить однофакторную регрессионную модель. Результаты представлены в приложении 11. Они позволяют сделать вывод о наличии связи между изучаемыми показателями.

Форма математической связи описывается линейной зависимостью следующего вида:

У=В0+А1*Х1 (2.1)

где, У - значение средней цены 1т шлака,

В0 - постоянный член уравнения,

А1 - коэффициент регрессии,

Х1 - значение курса доллара.

Постоянный член уравнения показывает влияние на исследуемый показатель всех неучтенных моделей факторов. Коэффициент регрессии характеризует в какой мере увеличивается или уменьшается величина зависимой переменной с ростом независимой переменной на единицу.

В нашем примере уравнение регрессии имеет следующий вид:

У= 835.6609+0.165*Х (2.2)

Таким образом, мы наблюдаем прямую линейную зависимость между изменением средней цены 1т шлака и изменением курса доллара, т.е. чем выше курс доллара тем выше средняя цена 1т шлака. Увеличение курса доллара на единицу приводит к увеличению цены на 0.165.

Практическа значимость этой задачи состоит в том, что указываемые значения параметра Х можно при известном коэффициенте регрессии получить значение зависимой переменной, следовательно появится возможность расчитать цену при любых значениях курса доллара.

Разработанная модель является допустимой и корректной, т.к. значение критерия R-квадрат составляет 0.78 и лежит в диапазоне 0.7 - 0.9, что говорит о тесной связи между изучаемыми факторами.

Расчет и анализ регрессионной модели целесообразно проводить по причине их сложности с использованием ЭВМ. Выше указанные расчеты были получены с помощью программы “Quattro Pro”.

Итак, мы увидели, что внешнеторговые операции позволяют при правильно заключеных контрактах получить достаточно большой доход. Так как все расмотренные контракты заключались с партнерами, с которыми установлены длительные и прочные отношения, необходимо отметить, что именно за счет этого в договорах существует множество оговорок, позволяющих АО “Ресола” наиболее выгодно осуществлять ВЭД. Так, например базисные условия поставок CIF и EXW не являются чистыми и носят скорее приближенный характер за счет различных оговорок и статей в контракте. Можно также предположить что отсутствие таковых или другая их формулировка сделала бы вообще не осуществимыми такие сделки или невыгодыми хотя бы для одной из сторон. Поэтому следует обращать внимание на выше перечисленные моменты, так как это позволяет сохранить репутацию надежного партнера и престиж фирмы.

3. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ОПТИМИЗАЦИИ СУЩЕСТВЕННЫХ

МОМЕНТОВ ВНЕШНЕТОРГОВЫХ КОНТРАКТОВ.

3.1. Совершенствование преддоговорной работы.

Любой контракт является результатом долгой кропотливой подготовительной работы. И очень часто от того как она проведена зависит результат заключения договора и соответственно успех внешнеторговой сделки.

Одним из наиболее важных моментов является вопрос о том, кто же будет ваш партнер.