РУБРИКИ

Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

   РЕКЛАМА

Главная

Логика

Логистика

Маркетинг

Масс-медиа и реклама

Математика

Медицина

Международное публичное право

Международное частное право

Международные отношения

История

Искусство

Биология

Медицина

Педагогика

Психология

Авиация и космонавтика

Административное право

Арбитражный процесс

Архитектура

Экологическое право

Экология

Экономика

Экономико-мат. моделирование

Экономическая география

Экономическая теория

Эргономика

Этика

Языковедение

ПОДПИСАТЬСЯ

Рассылка E-mail

ПОИСК

Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

СОДЕРЖАНИЕ Введение 3 1. Выявление тенденций развития хозяйственной структуры 5 1.1. Индикаторы, характеризующие результативность функционирования хозяйственной структуры 1.2. Внешние и внутренние условия, обуславливающие 5 состояние и развитие хозяйственной структуры 10 2. Методические положения прогнозирования развития хозяйственной структуры 17 2.1. Методика построения прогнозной модели 17 2.2. Характеристика и отбор факторов для построения прогнозной модели 23 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 26 3.1. Информационное обеспечение процесса разработки прогноза 26 3.2. Прогноз показателей развития хозяйственной структуры 28 3.3. Оценка прогнозных результатов и их социально- экономическая интерпретация 33 Заключение 35 Список литературы 36 Приложение 37 ВВЕДЕНИЕ В условиях социально-экономических преобразований, свойствен­ных переходной экономике, значительно усложняется процесс управления хозяйственными структурами. Это связано как с расширением их прав и обязанностей, так и с необходимостью более гибкой адаптации в окру­жающей среде. Возникают новые цели и задачи, изменяются формы собст­венности предприятий, налаживаются новые хозяйственные связи, форми­руются рыночные механизмы управления. Все появляющиеся в связи с этим проблемы невозможно решить без профессионального менеджмента, который носит характер непрерывного процесса через реализацию функ­ций управления. Особую роль в современном менеджменте играет прогнозирование как предвидение результатов развития хозяйственной структуры и перспективное планирование в качестве системы мер, необходимых для преодоления отклонения прогнозируемых итогов от установленных параметров. Органической частью планирования является составление прогнозов, показывающих возможные направления будущего развития хозяйственной структуры, рассматриваемой в тесном взаимодействии с окружающей сре­дой. Вся как плановая, так и практическая работа в организации связана с необходимостью прогнозирования. Прогнозирование предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Планирование основано на принятии решений о проблемах, выявленных на стадии прогнозирования, на учете всех критических аспектов будущего. В качестве основных отличий прогнозирования от планирования можно назвать следующие: прогнозирование осуществляется в условиях с высокой долей неоп­ределенности или случайности; объектом прогнозирования чаще всего являются совокупность хо­зяйственной системы и внешней среды; прогнозирование в большей степени ориентировано на исследова­ние развития внешней среды хозяйственной системы, носит системный ха­рактер; прогнозирование носит информационный, консультативный харак­тер, принятие решения необязательно, в то время когда планирование но­сит директивный характер; при прогнозировании в связи с большим периодом упреждения и неопределенностью используются более общие расчетные или экспертные нормы. Таким образом, прогнозирование по своему составу шире планиро­вания, так как включает не только показатели деятельности хозяйствую­щего субъекта, но и в большей степени учитывает изменяющиеся парамет­ры внешней среды [5]. Целью курсового проекта является выявление тенденций развития хозяйственной структуры ОАО «Сибнефтемаш» в краткосрочном периоде. Тюменский завод «Сибнефтемаш» создан 1 апреля 1976 года по приказу Производственного управления автомобильного транспорта Главтюменнефтегаза за № 163 от 19 марта 1976 года. В 1992 году "Сибирский завод нефтепромыслового машиностроения" преобразован в открытое акционерное общество "Сибнефтемаш" и зарегистрирован администрацией Тюменского района 29.07.93г. Правовое положение ОАО "Сибнефтемаш" определяется Гражданским кодексом Российской Федерации, Федеральным законом "Об акционерных обществах". Численность работающих на заводе в 2002г. составляет 313 человек. Основным видом деятельности ОАО "Сибнефтемаш" является производство нефтепромыслового и бурового оборудования, таких как цементировочные насосы ЦН26-32 и запчастей к ним, котлы и змеевики ППУ, различное емкостное оборудование, соединительные детали трубопроводов, быстроёмкостное соединение БРС, запчасти к станкам – качалкам СКС8-3, 0-4000 и т.д. Доля нефтепромыслового оборудования в общем объёме выпуска товарной продукции составляет 84% [10]. Задачами курсового проектирования являются: прогноз основных экономических показателей ОАО «Сибнефтемаш» в краткосрочном периоде, оценка результатов прогноза и их интерпретация. 1. ВЫЯВЛЕНИЕ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ 1.1. Индикаторы, характеризующие результативность функционирования хозяйственной структуры Индикатор – это средство отображения изменения какого-либо параметра изучаемого процесса или объекта. Для анализа функционирования хозяйственной структуры необходимо использовать набор экономических показателей, которые, в свою очередь делятся на абсолютные и относительные. Для выявления тенденций развития хозяйственной структуры, необходимо проанализировать изменение следующих показателей: прибыль, выручка, объём выпускаемой продукции, рентабельность, производительность труда и другие. Прибыль является главным показателем эффективности работы предприятия, источником его жизнеде­ятельности. За счет прибыли выпол­няются обязательства предприятия перед бюджетом, банками и другими организациями. Показатели прибыли характеризуют абсолютную эффек­тивность хозяйственной деятельности предприятия. Наряду с абсолютным показателем объема прибыли финансовой статистикой широко применяется относительный показатель — рента­бельность (R), который позволяет в общем виде охарактеризовать при­быльность работы предприятия. Этот показатель представляет собой обобщение различных качественных и количественных параметров ра­боты хозяйствующего субъекта. Его величина зависит от роста объема производства, производительности, снижения себестоимости и др., поэ­тому его следует рассматривать в качестве важнейшего индикатора для оценки экономической эффективности работы. Более правильную оценку уровню показателей прибыли и рентабельности даст изучение себестоимости продукции. Анализ себестоимости продукции направлен на выявление возможностей повышения эффективности использования материальных, трудовых и денежных ресурсов в процессе производства, снабжения и сбыта продукции. Снижение себестоимости продукции является важнейшим фактором развития экономики предприятия. Основные финансово - экономические показатели, характеризующие деятельность ОАО «Сибнефтемаш», представлены в таблице 1.1. Таблица 1.1 Основные финансово-экономические показатели ОАО «Сибнефтемаш»

Ед.

изме-рения

Преды-дущий годОтчёт-ный год

Абс.

при-рост, т.руб

Тр.
Прибыль балансоваятыс. руб.33381259392553,77
Себестоимость товарной продукции тыс. руб.3118378017468342,50
Товарная продукциятыс. руб.1640034177177772,08
Выручкатыс. руб.3452190610560892,62
Затраты на 1 руб. товарной продукциируб.0,910,86-0,050,95
Производительность трударуб.1062721235106082,00
Рентабельность по реализованной продукции%9,8016,006,20-
Из таблицы 1.1. видно, что в отчёмном году объём товарной продукции увеличился на 17777 тыс. руб. в денежном выражении, по сравнению с предыдущим годом, что привело к увеличению прибыли (на 9255 тыс. руб.) и выручки (на 56089 тыс. руб.). Себестоимость товарной продукции увеличилась (более, чем на 100%), несмотря на то, что затраты на 1 рубль товарной продукции снижаются. Рентабельность по реализованной продукции имеет тенденцию к росту (6,2%). Также увеличилась производительность труда (на 100%), что способствует снижению себестоимости. В целом, структура затрат завода «Сибнефтемаш» представлена в табл.1.П1. Графически, данные отображены на рис.1.1. Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис.1.1 Структура затрат ОАО «Сибнефтемаш» Резко возросшая доля затрат на сырье и материалы (предыдущий год – 26,2%, отчётный – 33,2%) выдвигает задачу повышения их эффективного использования. Также увеличилась доля затрат на покупные полуфабрикаты, она составляет почти 15% от общих затрат. Затраты на сырьё, материалы и полуфабрикаты можно снизить за счёт экономии на транспортных расходах, наладить контакты с поставщиками, находящихся ближе по своему географическому положению к заводу. Довольно высоки затраты на оплату труда работников 23,1 и 22,2% процента в отчётном и предыдущем году соответственно. Себестоимость продукции находится во взаимосвязи с показателями эффективности производства. Она отражает большую часть стоимости продукции и зависит от изменения условий производства и реализации продукции. Но, помимо финансовых показателей, нельзя не учесть различные внешние и внутренние факторы, так или иначе, влияющих на конечный результат. 1.2. Внешние и внутренние условия, обуславливающие состояние и развитие хозяйственной структуры Любая организация находится и функционирует в рамках внешней и внутренней сред. Они предопределяют успешность функционирования компании, накладывают определенные ограничения на операционные действия и в какой-то степени, каждое действие компании возможно только в том случае, если среда допускает его осуществление. Процесс анализа организационной среды предприятия начинается с опреде­ления основных элементов внутреннего и внешнего пространства фирмы. После того, как эти элементы определены, фирма должна выделить те из них, которые являются для нее наиболее важными; их называют "критическими точками". Затем фирма собирает не­обходимую информацию о критических точках. Среду любой организации можно определить как совокупность трех сфер: внутренней среды, рабочей среды и общей среды. Изучение внутренней среды компании дает руководству возможность оценить внутренние ресурсы и возможности компании. Выявляя сильные и слабые стороны компании, руководство имеет возможность расширять и укреплять конкурентные преимущества и, соответственно, предупредить возникновение возможных проблем [9]. Внутренняя среда организации включает в себя следующие основные элементы: производство, финансы, маркетинг, управле­ние персоналом, организационная структура. Описание внутренней среды дает представление о сильных и слабых сторонах деятельно­сти организации, ее внутренних возможностях. Организационная структура ОАО «Сибнефтемаш» является линейно-функциональной. Высшим звеном данной структуры является генеральный директор, которому подчиняются: начальник ПДО, зам. генерального директора по коммерции, зам. генерального директора по экономике, руководитель службы качества, юрисконсульт, главный инженер, инженер по технике безопасности, бухгалтерия, отдел кадров, РСУ. Данную структуру трудно назвать оптимальной, однако она довольно эффективна и, кроме того, практически полностью исключено дублирование функций. Эта структура не всегда существовала на заводе, а сформирована только после преобразования его в предприятие. Функциональные и линейные связи внутри организации еще не сформированы окончательно. С целью улучшения организации производства, повышения качества продукции на заводе произведены структурные изменения. По состоянию на 01.01.00г. численность руководителей, специалистов по промышленно – производственному персоналу - 70 чел., по непромышленной группе – 2 чел. Работа руководителей, специалистов завода была направлена на решение вопросов производительности труда, качества, улучшения конструкции выпускаемой продукции, уменьшения материалоёмкости, изучения и расширения рынков сбыта. Значительно укреплена квалифицированными кадрами конструкторско – технологическая служба, ремонтно – энергетический участок. В составе завода "Сибнефтемаш" существуют следующие структурные подразделения: основное производство (механосборочный цех, кислородно-накопительная станция, экспериментально-инструментальный участок); вспомогательное производство (транспортный цех, ремонтно-энергетический участок, ремонтно-строительный участок); непромышленная группа (здравпункт, столовая). Организационная структура предприятия Эффективная деятельность предприятия, помимо управления, во многом зависит от его коллектива (персонала). Персонал – это основной штатный состав работников организации, выполняющих различные производственно – хозяйственные функции. Он характеризуется численностью, структурой, профессиональной пригодностью, комплектностью. Собственно предприятие заинтересованно в стабильном коллективе и занимает позицию субъекта, принимающего из экономических соображений меры по ограничению числа увольнений.[4] Система работы с кадрами на предприятии направлена на достижение высокой эффективности труда каждого работника, а так же создания стимулов и социальных гарантий, позволяющих сближать интересы работников с интересами самого предприятия. Работа с персоналом осуществляется всеми руководителями. Организацией проведения кадровой работы на предприятии занимается отдел кадров. В отчётном году текучесть кадров на заводе составила 14% против 20% в предыдущем периоде, сменяемость 22% в отчётном, против 26%. Основной причиной текучести кадров в начале отчетного периода являлась низкая зарплата на предприятии, в других случаях – семейные обстоятельства. Отдел кадров проводит следующие мероприятия по работе с персоналом: ведётся работа по привлечению на предприятие молодежи; улучшение набора кадров по профессиональным качествам; улучшение качества подготовки кадров на заводе; снизить средний возраст на предприятии за счёт приёма на вакантные должности молодежи; освоение компьютерных программ по кадрам; в качестве дополнительного стимулирования труда, среди рабочих проводится конкурс-соревнование профессионального мастерства. Опыт показал, что он является одной из самых эффективных форм стимулирования трудовой деятельности. В целом, на заводе кадровая политика достаточно организована. Текучесть кадров не велика и постоянно снижается. Средний возраст работающих также снижается по сравнению с прошлым периодом [8]. Помимо внутренней среды организации, существует также и внешняя среда, которая тоже оказывает значительное влияние на деятельность фирмы. В неё входят: рабочая и общая среды. Рабочая среда - это среда непосредственных контактов с фир­мой, она включает тех участников рынка, с которыми у фирмы есть прямые отношения или которые оказывают прямое воздействие на фирму. Это: во-первых, поставщики экономических ресурсов, необ­ходимых фирме (сырье, финансовый капитал, производительный капитал), отдельно выделяют поставщиков труда - наемных работников, затем клиенты - потребители продукции фирмы, посредни­ки - финансовые, торговые, маркетинговые, государственные эко­номические структуры (например, налоговая инспекция); Основными поставщиками сырья и материалов для ОАО «Сибнефтемаш» являются: «Волжский трубный завод» - 30%, «Новокузнецкий металлургический комбинат» - 22%, «Челябинский трубный завод» - 18%, «Череповецкий металлургический комбинат» - 7% и другие (23%). Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис. 1.2 Основные поставщики сырья, материалов и полуфабрикатов Рынками сбыта продукции ОАО «Сибнефтемаш» являются ОАО "Тюменская нефтяная компания" – 9%, ОАО "Сургутнефтегаз" – 46%, "Славнефть – Мегионнефтегаз" – 2%, "Ноябрьскнефтегаз" – 2%, "Юкос – сервис" – 9% и другие нефтегазодобывающие объединения (рис. 1.2) Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис. 1.2 Рынок сбыта продукции ОАО «Сибнефтемаш» Более подробная схема потребителей продукции ОАО «Сибнефтемаш» представлена в Приложении 2. Большую часть своей продукции предприятие реализовывает в пределах Тюменской области. во-вторых, к элементам рабочей среды относят «конкурирующие фирмы» и так называемые контактные аудитории - средства массовой информации, общества потребителей и т.п., которые оказывают суще­ственное влияние на формирование благоприятного или неблаго­приятного облика фирмы [3]. Основными конкурирующими фирмами на рынке сбыта являются: ОАО «Уралтрансмаш», «Ижнефтемаш», «Уралхиммаш», «Курганхиммаш», «Мотовилихинский завод» которые тоже специализируются на выпуске нефтепромыслового оборудования. К контактным аудиториям можно отнести СМИ и различные союзы производителей. Несмотря на большое количество печатных и интернет-проектов, в сфере информационного обеспечения нашего рынка имеются очевидные пробелы. Наиболее существенный из них - поддержка экспорта российского оборудования. В результате анализа имеющихся проектов по информационному обеспечению рынка нефтегазового оборудования был сформирован «Союз производителей нефтегазового оборудования». В него входят более 140 предприятий и организаций по производству нефтегазопромыслового оборудования, в том числе и завод «Сибнефтемаш». Сегодня задача обеспечения российских нефтегазовых компаний информацией о продукции Российских заводов практически решена. Неизвестные ранее предприятия оборонного комплекса уже являются признанными участниками российского рынка нефтегазового оборудования и имеют прямые связи со своими потребителями [15]. Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис.1.4 Реализованная продукция в базисном году (92823тыс.руб.) Завод «Сибнефтемаш» выпускает нефтепромысловое и буровое оборудование. Основная доля сбыта продукции (около 90%) осуществляется в пределах Западной Сибири. Занимаемую долю на рынке определить достаточно сложно, так как ассортимент продукции меняется с каждым годом. В качестве примера можно представить результаты сбыта пакеров и цементировочных насосов ЦН26-32 за исследуемые периоды. В предыдущем году завод удовлетворил спрос по пакерам на 100%, а в последующем году только на 4%. Цементировочных насосов было реализовано 98% от общего объёма спроса в предыдущем году, что значительно превысило сбыт по данной продукции в отчётном периоде (25%). На заводе существует маркетинговая служба, которая занимается анализом состояния на рынке нефтепромыслового оборудования. Ассортимент продукции представлен на рис.1.3. Общая среда состоит из элементов, которые не связаны с фирмой напрямую, но оказывают влияние на формирование общей атмосферы бизнеса. С этой точки зрения общую среду бизнеса ино­гда называют "экологией фирмы". Общая среда - это среда косвен­ных контактов фирмы. Выделяют четыре основных фактора общей среды - экономические, технологические, политические, социаль­ные. Каждый из них, в свою очередь, тесно связан с остальными факторами и воздействует на них (рис. 1.4) [4]. Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис. 1.4 Уровни организационной среды и их элементы Внешняя среда является источником, питающим организацию ресурсами, необходимыми для поддержания ее внутреннего потен­циала на должном уровне. Организация находится в состоянии по­стоянного обмена с внешней средой, обеспечивая тем самым себе возможность выживания. ОАО «Сибнефтемаш» расположен в г. Тюмени. Он входит в первую десятку заводов, функционирующих на юге области по объёму выпускаемой продукции. Привлечение интереса нефтегазовых фирм к машиностроительному сектору Тюмени - одна из приоритетных задач промышленной политики областной администрации. Удельный вес продукции машиностроения в последние три года постепенно увеличивается и составляет ныне почти четверть от общеобластного объема производства. Добытчикам и переработчикам углеводородов в автономных округах, размещающим заказы на "юге", предоставляются льготы по зачислению налогов в местные бюджеты. Помимо того, в целях поддержки самих производителей действует так называемый односоставочный тариф за потребляемую электроэнергию. В 2001 году инвестиции в отрасль возросли в полтора раза. В ноябре 2001 года тюменским губернатором была утверждена областная пятилетняя программа развития предприятий машиностроения и металлообработки. Планируется направить в отрасль в общей сложности 633 миллиона рублей. Денежная составляющая складывается из следующих источников: областной, федеральный бюджеты (федеральные целевые программы), инвестиции, собственные средства заводов. Емкий по содержанию документ в числе прочего предусматривает создание в Тюмени инновационного центра машиностроения и отраслевой лизинговой компании. Конечной целью программы является, в первую очередь, значительный рост производства продукции для нужд нефтегазодобывающих компаний. Ожидается, что объем производства в 2005 году увеличится по сравнению с 2005 годом на 38%, а численность занятых в отрасли - на 1200 человек.[7] Таким образом, учитывая при прогнозировании своей деятельности внутренние и внешние факторы, предприятие может достигать поставленных целей с минимальными затратами и максимальной прибылью, повышать качество предлагаемых потребителю услуг. 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ 2.1. Методика построения прогнозной модели Прогнозирование – это способ научного предвидения, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Основная функция прогноза – обоснование возможного состояния объекта в будущем или определение альтернативных путей. Выбор конкретного метода является одной из наиболее важных задач прогнозирования. Существует множество методов, позволяющих сделать прогноз, но необходимо выделить из их числа приемлемые для решения конкретной задачи. Условно все существующие методы можно разбить на две большие группы: фактографические, которые базируются на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом. Они условно подразделяются на статистические и аналоговые методы; экспертные методы используют мнения специалистов-экспертов и применяются тогда, когда невозможно формализовать изучаемые процессы или имеет место неопределенность развития хозяйственной системы. Обоснованность прогноза в значительной мере зависит от выбора метода прогнозирования. Практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза, сложность и структура системы, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста. Для прогнозирования затрат и объемов выпускаемой продукции наиболее подходящими являются статистические методы, включающие методы прогнозной экстраполяции, корреляционный анализ, метод наименьших квадратов и др. Экстраполяционные методы являются одним из самых распростра­ненных и наиболее разработанных среди всей совокупности методов прогнозирования. В общем случае для экстраполяции необходимо иметь временной ряд, где каждому значению независимой переменной (в качестве которой выступает время) соответствует определенное значение прогнозируемою показа­теля. При формировании прогнозов с помощью экстраполяции обычно исходят из статистически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик объекта. Следует отметить, что, поскольку метод разработан для анализа временных рядов, состоящих из большого числа наблюдений, а временные ряды в отрасле­вом прогнозировании, как правило, невелики, прогноз, сделан­ный с помощью этого метода, может не отразить некоторых существенных изменений. Прогнозную экстраполяцию можно разбить на два этапа. Выбор оптимального вида функции, описывающей ретроспективный ряд данных. Выбору математической функции для описания тренда предшествует преобразование исходных данных с использованием сглаживания и аналитического выравнивания динамического ряда. Расчет коэффициентов функции, выбранной для экстраполяции. Под трендом понимается характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий. При разработке моделей прогнозирования тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие составляющие. Результат при этом связывается исключительно с ходом времени. Предполагается, что через время можно выразить влияние всех основных факторов. В статистической литературе под тенденцией развития понимают некоторое его общее направление, долговременную эволюцию. Обычно тенденцию стремятся представить в виде более или менее гладкой траектории [9]. Для оценки коэффициентов чаще остальных используется метод наименьших квадратов (МНК). Его сущ­ность состоит в минимизации суммы квадратических отклонений между наблюдаемыми величинами и соответствующими оценками (расчетными величинами), вычисленными по подобранному уравнению связи. Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.1) где Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде - расчетные значения тренда; y – фактические значения ретроспективного ряда; n – число наблюдений. Этот метод лучше других соответствует идее усреднения как единичного влияния учтенных факторов, так и общего влияния неучтен­ных. Операцию экстраполяции в общем виде можно представить в виде определения значения функции Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.2) где Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде - экстраполируемое значение уровня; L – период упреждения; Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде - уровень, принятый за базу экстраполяции. Под периодом упреждения при прогнозировании понимается отрезок времени от момента, для которого имеются последние статистические данные об изучаемом объекте, до момента, к которому относится прогноз. Экстраполяция на основе средней. В самом простом случае при предположении о том, что средний уровень ряда не имеет тенденции и к изменению или если это изменение незначительно, можно принять Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде т. е. прогнозируемый уровень равен среднему значению уровней в прошлом. Доверительные границы для средней при небольшом числе наблюдений определяются следующим образом: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.3) где ta – табличное значение t- статистики Стьюдента с n-1 степенями свободы и уровнем вероятности p; Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде - средняя квадратическая ошибка средней. Значение ее определяется по формуле Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде . В свою очередь, среднее квадратическое отклонение S для выборки равно Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.4) Доверительный интервал, полученный как Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде , учитывает неопре­деленность, которая связана с оценкой средней величины. Общая дисперсия (связанная как с колеблемостью выборочной средней, так и с варьированием индивидуальных значений вокруг средней) составит величину Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде . Таким образом, доверительные интервалы для прогностической оценки равны Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.5) Недостаток рассмотренного подхода заключается в том, что дове­рительный интервал не связан с периодом упреждения. Экстраполяция по скользящей и экспоненциальной средней. Для краткосрочного прогнозирования наряду с другими приемами могут быть применены адаптивная или экспоненциальная скользящие средние. Если прогнозирование ведется на один шаг вперед, то Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде или Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде , где Мi - адаптивная скользящая средняя; Qi - экспоненциальная средняя. Здесь доверительный интервал для скользящей средней можно определить аналогично тому, как это было сделано в формуле (2.5), в которой число наблюдений обозначено символом n. Поскольку при расчете скользящей средней через m обозначалось число членов ряда, участвующих в расчете средней, то заменим в этой формуле n на m. Так как m обычно берется равной нечетным числам, то подсчи­таем для них соответствующие значения величины Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде . Что ка­сается экспоненциального сглаживания, то, так как дисперсия экспо­ненциальной средней равна Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде , где S2 - среднее квадратическое отклонение, вместо величины Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде в формуле, приведенной выше, при исчислении доверительного интервала прогноза следует взять величину Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде или Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде . Здесь Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде — коэффициент экспоненциального сглаживания. Корреляционный анализ используют для выявления и оценки связи между различными показателями. Степень тесноты связи оценивают коэффициентами, изменяющимися в пределах от 0 до 1, по следующей формуле: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.6) Малое значение коэффициента свидетельствует о слабой связи, значение, близкое к 1, характеризует очень сильную связь и часто позволяет предположить наличие функциональной причинно-следственной связи. Затем проверяют значимость коэффициента корреляции по критерию Стьюдента tj,k: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.7) где k=n-2 – число степеней свободы. При выполнении неравенства t*>yj,k гипотеза о не значимости коэффициента парной корреляции отвергается, т.е. y t зависит от фактора времени. Затем выбирают математическую модель взаимосвязи показателя от времени и рассчитывают критерии точности полученной модели. Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.8) Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.9) Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.10) где Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде - средняя относительная ошибка; Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде - корреляционные отношения; S2 – остаточная дисперсия; Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде - среднеквадратическое отклонение, рассчитанное по формуле: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.11) где p- количество расчетных коэффициентов уравнения тренда. Затем делают расчет точечной и интервальной оценки прогноза: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.12) Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде (2.13) где yn+1 – прогнозируемая величина. С помощью этих методов экстраполируются количественные пара­метры больших систем, количественные характеристики экономическо­го, научного, производственного потенциала, данные о результативности научно-технического прогресса, характеристики соотношения отдельных подсистем, блоков, элементов в системе показателей сложных систем и др [12]. Анализ показывает, что ни один из существующих методов не может дать достаточной точности прогнозов на 20—25 лет. Применяемый в прогнозировании метод экстраполяции не дает точных результатов на длительный срок прогноза, потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспек­тиву прогнозирования тех или иных объектов — на 5—7 лет. При экстраполяции часто используются линейные модели. Они требуют относительно небольшого количества вычислений и по тому, в частности, широко распространены в прак­тике прогнозирования. Их недостаток, заключающийся в том, что лишь немногие явления в экономике могут быть адекватно описаны в линейном виде, отчасти преодолевается с помощью кусочно-линейной аппроксимации. 2.2. Характеристика и отбор факторов для построения прогнозной модели Снижение себестоимости продукции является важнейшим фактором развития экономики предприятия. Существенное влияние на уровень затрат оказывают технико-экономические факторы производства. Это влияние проявляется в зависимости от изменений в технике, технологии, организации производства, в структуре и качестве продукции и от величины затрат на ее производство (Прил.1). Анализ затрат, как правило, проводится систематически в течение года в целях выявления внутрипроизводственных резервов их снижения. Для анализа уровня и динамики изменения себестоимости продукции используется ряд показателей. К ним относятся: смета затрат на производство, себестоимость товарной и реализуемой продукции, затраты на один рубль товарной продукции. Показатель снижения себестоимости сравнимой товарной продукции применяется для анализа изменения себестоимости во времени при сопоставимом объеме и структуре товарной продукции на тех предприятиях, которые имеют устойчивый по времени ассортимент изделий. В случае, когда продукция считается неоднородной и её ассортимент меняется из года в год, используют такой показатель, как затраты на один рубль товарной продукции. Затраты на один рубль товарной (реализованной) продукции - наиболее известный на практике обобщающий показатель, который отражает себестоимость единицы продукции в стоимостном выражении обезличенно, без разграничения ее по конкретным видам. Он широко используется при анализе снижения себестоимости и позволяет, в частности, характеризовать уровень и динамику затрат на производство продукции в целом по предприятию [13]. Итак, необходимо дать прогноз объёма товарной продукции и затрат ОАО «Сибнефтемаш» на первый квартал 2001 года, предсказав их возможные значения на основе имеющихся статистических данных об их изменении за несколько предыдущих кварталов. Для этого необходимо выявить факторы, наиболее влияющие на эти показатели. ОАО «Сибнефтемаш» имеет неустойчивый ассортимент во времени и его продукция не является сопоставимой, поэтому для прогноза себестоимости товарной продукции будут использоваться следующие показатели: затраты на рубль товарной продукции и товарная продукция в денежных единицах. Используя формулу (2.14) получим полную себестоимость товарной продукции. С помощью этого показателя можно проанализировать результативность функционирования хозяйственной структуры на прогнозируемый период. В себестоимость товарной продукции включают все затраты предприятия на производство и сбыт товарной продукции в разрезе калькуляционных статей расходов. Себестоимость товарной продукции определяются по формуле: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде , (2.14) где: Стп –себестоимость товарной продукции; ТП – объём товарной продукции; С – затраты на один рубль товарной продукции. Предприятия помимо показателя снижения себестоимости единицы продукции планируют себестоимость всей товарной продукции в абсолютной сумме. При анализе выполнения плана по себестоимости товарной продукции необходимо рассматривать фактический расход, выявлять отклонения от плана и намечать мероприятия по устранению перерасхода и по дальнейшему снижению расходов по каждой статье. Оценка выполнения плана по себестоимости всей товарной продукции производится по данным о ее фактическом объеме и ассортименте, исчисленным по плановой и фактической себестоимости отчетного года. В целом себестоимость продукции складывается из материальных затрат, затрат на выплату заработной платы рабочим и комплексных статей расходов. Увеличение или уменьшение расходов по каждому элементу вызывает или удорожание, или снижение себестоимости продукции. Поэтому при анализе надо проверить затраты сырья, материалов, топлива и электроэнергии, затраты на заработную плату, цеховые, общезаводские и другие расходы. Снижение себестоимости продукции является важнейшим фактором развития экономики предприятия. Прогнозирование себестоимости товарной продукции позволит выявить возможности повышения эффективности использования материальных, трудовых и денежных ресурсов в процессе производства, продукции, и как следствие, улучшить финансовые результаты предприятия. 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ В КРАТКОСРОЧНОМ ПЕРИОДЕ 3.1. Информационное обеспечение процесса разработки прогноза Для реализации прогнозных моделей необходимо не только располагать своевременной и точной информацией, но и уметь осмысливать ее, делать выводы и результативно воплощать в принимаемых управленческих решениях. Необходимость присутствия информационной составляю­щей в процессе прогнозирования очевидна, поскольку она является осно­вой всего управленческого процесса. Реализация любой цели в процессе деятельности всегда связана с проблемой выбора из имеющихся прогноз­ных альтернатив наиболее оптимальных и рациональных, что вносит эле­мент неопределенности в прогнозную модель. Снижение неопределенно­сти возможно на базе использования информации, обеспечивающей ме­неджеров определенными сведениями. Информация - это совокупность сведений, сообщений, данных, ма­териалов, определяющих меру потенциальных знаний менеджера об опре­деленных процессах, происходящих на предприятии в их взаимосвязи. Суть информации составляют только те сведения, которые уменьшают не­определенность интересующих менеджера событий. Предоставленную ОАО «Сибнефтемаш» информацию можно охарактеризовать следующим образом: экономическая первичная информация, она последовательно и полно отражает производственно-хозяйственную деятельность предприятия и обеспечивает данными финансовый и управленческий учет; по характеру отражения свойств располагаемая об объекте информация относится к количественному виду. Результаты прогноза при этом имеют количественные оценки. Возможности покрытия информационных потребностей при разработке прогнозов зависят от имеющейся на предприятии информационной базы, накопленной за предыдущие периоды деятельности. Следует учитывать, что прогноз есть вероятность наступления тех или иных событий и практически всегда в нем присутствует ошибка неоп­ределенности и случайного влияния на показатель неучтенных и редко происходящих фактов. Это означает, что «идеальный прогноз» часто не­возможен. Прогнозировать можно только область возможных состояний, дополняя экстраполируемое значение доверительным интервалом прогно­за [5]. Информация для прогнозирования объемов товарной продукции и затрат представлена в табл. 3.1. Таблица 3.1. Свод затрат и объем выпускаемой продукции ОАО «Сибнефтемаш» по кварталам
ПоказательБазисный годОтчетный год
I квII квIII квIV квI квII квIII квIV кв
Объём товарной продукции, тыс.руб.4380864798191133215438190532612430101
Затраты на 1 рубль товарной продукции, руб.0,710,670,770,830,820,890,860,86
Себестоимость товарной продукции, тыс. руб.311357837587936212664169532243325967
Для прогноза объема товарной продукции и себестоимости в зависимости от фактора времени можно воспользоваться методом экстраполяции, корреляционным анализом и методом наименьших квадратов. 3.2. Прогноз показателей развития хозяйственной структуры Необходимо дать прогноз объема товарной продукции, предсказав его возможную величину на основе имеющихся статистических данных о его изменении за несколько предыдущих кварталов. Прогноз осуществляется в несколько этапов: 1. Установление наличия и тесноты связи между величиной прогнозируемого показателя и фактора времени: Определение точечной оценки коэффициента корреляции производится по формуле 2.5. Промежуточные данные представлены в табл.3.2. Таблица 3.2. Расчёт коэффициента корреляции

Ti

Yti

Ti*Yti

Ti2

Yti2

1

4380

4380

1

19184400

2

8647

17294

4

74770609

3

9819

29457

9

96412761

4

11332

45328

16

128414224

5

15438

77190

25

238331844

6

19053

114318

36

363016809

7

26124

182868

49

682463376

8

30101

240808

64

906070201

36

124894

711643

204

2508664224

Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде = 0,98 таким образом, можно полагать, что между фактором времени и объемом товарной существует взаимосвязь, и довольно сильная, так как значение коэффициента корреляции близко к 1. Проверить значимость коэффициента корреляции можно по критерию Стьюдента (формула 2.6.): t*=23,87. По таблице определим tj,k=2,447, где k=n-2=6, p=0,975 - параметры входа в таблицу. Т.к. t* > tj ,k, гипотеза о незначимости коэффициента парной корреляции отвергается, т.е. объемы товарной продукции зависят от фактора времени. 2. Выбор математической модели взаимосвязи прогнозируемого показателя и фактора времени: Построим график зависимости (рис. 3.1). Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис.3.1. Изменение объёма товарной продукции Визуальное определение формы зависимости. Полученную зависимость можно отнести к линейным. Тогда общее уравнение имеет вид: y = a +b*t, где: a,b - неизвестные; t – переменная. Рассчитаем параметры тренда по методу наименьших квадратов: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде na+bΣt=Σyt 8a+36b=124894 a= -418,964 aΣt+bΣt2=Σytt 36a+204b=711643 b=3562,38 Формула зависимости имеет вид: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Расчет критериев точности полученной модели. Определим расчетные значения моделируемого показателя (табл. 3.3) и рассчитаем среднеквадратическое отклонение по формуле 2.10. Таблица 3.3. Расчетные значения показателя

yti

Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

yti -Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

(yti -Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде )2

Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

(ti-Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде )2

123456
31133143,417-30,416675925,1741156218751,612,25
Продолжение табл.1.1
123456
57836705,798-922,797625851555,596604326,566,25
758710268,18-2681,17858718871964396612,562,25
936213830,56-4468,559531996802439059375,060,25
1266417392,94-4728,94048223628788689230,0630,25
1695320955,32-4002,32143160185771798951,5632,25
2243324517,7-2084,70238434598446529451,566,25
2596728080,08-2113,083334465121107231202,612,25
Σ75201783520527901,542
Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде =3540,28679 Определим остаточную дисперсию (формула 2.9) среднюю относительную ошибку (формула 2.7) и корреляционное отношение (формула 2.8): S2= 86754650,3 Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде =3,47% Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде =0,89 Средняя относительная ошибка и корреляционные отношения показывают степень точности воспроизведения моделью реального изменения моделируемого показателя. 4. Прогнозирование объема товарной продукции (табл. 3.4.): Таблица 3.4. Оценка прогноза объема товарной продукции, тыс. руб.
показатель

Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

Точечная оценкаИнтервальная оценка
Объем товарной продукции 4488,1331642,46

40362,90

22922,02

Отобразим полученные прогнозные значения на графике 3.2. Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис. 3.2. Прогноз объемов товарной продукции на прогнозируемый квартал Аналогично делается прогнозирование себестоимости в зависимости от времени. Формула зависимости: Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Прогнозируемые показатели затрат на рубль продукции на I квартал прогнозируемого года представлены в таблице 3.5. Таблица 3.5. Оценка прогноза затрат на 1 рубль товарной продукции
показатель

Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

Точечная оценкаИнтервальная оценка
Затраты на 1 рубль товарной продукции, руб.0,050,927

0,830

1,024

Отобразим полученные прогнозные значения на графике 3.3. Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис. 3.3. Прогноз затрат на 1 руб. товарной продукции на прогнозируемый квартал Затраты на прогнозируемый период представлены в таблице 3.6. в зависимости от сценария прогноза. Таблица 3.6. Затраты на I квартал 2001 года, тыс. руб.
Сценарий прогнозаРеалистичныйОптимистическийПессимистический
Затраты29346,819031,6341356,96
Результаты прогноза представлены на рис. 3.4. Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде Рис. 3.4 Прогноз затрат Итак, результаты прогнозов показывают, что в предстоящем квартале реалистический уровень затрат ожидается в размере 29346,8 тыс. руб., объем товарной продукции составит 31642,46 тыс. руб. себестоимость будет на уровне 0,927 руб. за 1 руб. товарной продукции. Также возможны отклонения от этих результатов в силу влияния различных внешних и внутренних факторов. Можно составить наиболее благоприятный прогноз, «оптимистический»: объём товарной продукции составит 40362,9 тыс.руб. при себестоимости 19031,63 тыс.руб. при этом затртаты будут равны 0,83 рубля на 1 рубль товарной продукции. Иначе выглядит прогноз в случае неблагоприятных обстоятельств. Затраты составят 41356,96 тыс.руб. при объёме 22922,02 тыс.руб. затраты на рубль товарной продукции составят 1,024 рубля. 3.3. Оценка прогнозных результатов и их интерпретация В результате полученных данных, можно сделать вывод, что в случае реализации пессимистического прогноза, затраты на рубль прогнозного периода составят 1,024 рубля. Это свидетельствует о том, что предприятие понесёт убытки. В данном случае необходимо значительно снижать затраты на производство. Снижения себестоимости продукции можно достигнуть с помощью внедрения новой, прогрессивной технологии, механизации и автоматизации производственных процессов; улучшения использования и применения новых видов сырья и материалов. Уменьшатся затраты и в результате комплексного использования сырья, применения экономичных заменителей, полного использования отходов в производстве. Существенное сокращение затрат произойдёт в результате совершенствования материально-технического снабжения и использования материальных ресурсов. Транспортные расходы сократятся в результате уменьшения затрат на доставку сырья, материалов и полуфабрикатов (на них приходится более 25% всех затрат). Поиск новых, близко расположенных к заводу поставщиков, может существенно снизить себестоимость товарной продукции. Так, существует возможность наладить контакт с поставщиками из Курганской области и отказаться от услуг «Новокузнецкого металлургического комбината». Существует возможность реализации реалистического прогноза. Вероятность его осуществления довольно велика, так как вероятность средней относительной ошибки незначительна (ξ = 3,7%). В этом случае, предприятию нужно ожидать небольшого увеличения объёмов выпуска продукции (с 30101тыс.руб. до 31642 тыс.руб.), и себестоимости, при этом затраты на рубль продукции увеличатся с 0,86 руб. до 0,97 руб. на рубль товарной продукции, что может повлечь за собой рост общих затрат на производство товарной продукции. В этом случае также будут уместны мероприятия по снижению себестоимости, рассматриваемые выше. Возможна и реализация оптимистического прогноза. В этом случае затраты будут равны 83 копейки на 1 рубль товарной продукции при объёме производства товарной продукции, равной 40362,9 тыс.руб. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В системе формирования рыночных механизмов возрастает необходимость в принятии нестандартных, оперативных и правильных решениях. Основой для такого подхода в принятии управленческих решений является экономическое прогнозирование, призванное выявить общие пер­спективы и эволюции, тенденции организационно-структурного развития, обеспечить сбалансированность краткосрочных и долгосрочных программ. Главная особенность прогнозирования заключается в том, что он нацелен на будущее; вторая важная черта – учет неопределенности, связанной с этим будущим. Для реализации прогнозных моделей необходимо располагать своевременной и точной информацией, которая является основой всего управленческого процесса. Информация в процессе разработки и реализации прогнозов – сумма нужных, воспринятых и осознанных сведений, необходимых для анализа конкретной ситуации, дающая возможность комплексной оценки причин ее возникновения и развития, позволяющая определить ряд возможных прогнозных решений, из которых реально найти оптимальное управленческое решение, осуществить контроль за его исполнением. Существует большое разнообразие методов прогнозирования, наиболее используемыми являются методы из статистической группы такие, как экстраполяция трендов, экспоненциальное сглаживание, корреляционный анализ, метод скользящей средней и др. В данной работе применялись эти методы для прогнозирования затрат на производство товарной продукции. Результаты показали, что в прогнозируемом периоде себестоимость товарной продукции увеличится, объем продукции незначительно возрастёт, что повлечет за собой увеличение доли затрат в рубле товарной продукции. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Алексеева Н.М. Планирование деятельности фирмы. - М.: «Финансы и статистика», 1997. 2. Бутов Р. Мобильность кадров // Управление персоналом. – 2000, №6. – стр.34 – 38. 3. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент. Уч. Пособие для студентов ВУЗов, обуч. По экон. спец. – м. и напр. 3 изд –е. – М.: Гардарики, 1999. – 528 с. 4. Виханский О.Ф. Стратегическое управление. – M.: «ИНФРА-М», 2001. 5. Грузинов В.П., Грибов В.Д. Экономика предприятия: Учеб. Пособие. – М.: «Финансы и статистика», 1998. – 208 стр. 6. Нанивская В.Г., Андронова И.В. Теория экономического прогнозирования: Учебное пособие. Тюмень, 2002. 7. Официальный сайт Администрации Тюменской области. Общие сведения по области. Машиностроение. http://adm.tyumen.ru/ 8. Попов С.А. Стратегическое Управление. М.: «Инфра – М», 1999. 9. Теория статистики: Учебник/ под ред. Проф. Г.Л. Громыко – М.: ИНФРА – 2000. – 414 с. 10. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: ''Статистика'', 1975 г. - 184 с. 11. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учеб. для студентов экон.спец.-4-е изд., доп и перераб.-М.: «Финансы и статистика», 1997.-416 с. 12. Романихин А.В. Российская промышленность - нефтегазовому комплексу. http://www.derric.ru 13. Яркина Т. В. Основы экономики предприятия: краткий курс, - М. 1999.
Показатель1999 год2000 год

Сырье и материалы

Покупные полуфабрикаты

Вспомогательные материалы

Услуги сторонних организаций

Топливо

Энергия

Фонд оплаты труда

Отчисленияч соцстраху

Амортизация

Прочие расходы без налогов

Налоги

ИТОГО себестоимость валовой продукции

Затраты, не включаемые в валовую продукцию

Внутрипроизводстенный оборот

Производственная себестоимость товарной продукции

Внепроизводственный оборот

Полная себестоимость товарной продукции

Коммерческие расходы

Себестоимость реализованной продукции

7868

4910

871

-

663

673

6892

2596

1315

4454

906

30242

461

0

30703

588

31291

588

34217

18538

10400

1886

-

1040

1598

16365

4586

1315

7895

2860

74298

1253

1250

75607

1560

77167

850

78017

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Таблица П.1 Структура затрат на товарную продукцию, тыс. руб. ПРЛОЖЕНИЕ2 Курсовая: Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде


© 2007
Использовании материалов
запрещено.