Содержание
Содержание
Введение
Показатели экономической эффективности
Обзор методов прогнозирования
Метод линейного сглаживания
Пример 1
Пример 2
Пример 3
Выводы
Приложения
Список литературы
Введение
В связи с переходом России на рыночные условия хозяйствования для предприятий актуальной стала проблема прогнозирования экономической эффективности производства. Ранее в командно-административной экономике каждое предприятие получало «сверху» план производства и не задумывалось о завтрашнем дне. Советская система планирования охватывала все уровни управления народным хозяйством. Сейчас же многие предприятия оказались в некотором информационном вакууме: с одной стороны, обилие неупорядоченной внешней информации (часто противоречивой или неверной), с другой – отсутствие систематизированных указаний или подсказки извне о выборе перспективных направлений развития [6].
Теперь предприятия вынуждены работать по рыночным законам, менеджеры хотят знать перспективы развития своего предприятия, или, иначе говоря, взглянуть в будущее, оценить возможные пути развития, предугадать последствия тех или иных решений [12]. Именно это и называется прогнозированием.
Прогнозы и составленные по ним планы используются также для оперативного управления, контроля и самое главное, для оценки результатов управленческих решений. Сегодня прогноз и планирование – необходимая составляющая успешного управления предприятием.
Особое место в экономическом прогнозировании занимают прогнозы экономической эффективности производства [18] (роста рентабельности производства и продукции, росте доходности предприятия, сокращения срока окупаемости вкладываемых инвестиций, фондоотдача, фондоёмкость, производительность труда и т. д.).
Прогнозирование – разработка прогноза; в узком значении – специальные научные исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления. Как одна из форм конкретизации научного предвидения в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. По масштабу прогнозирование делится на: краткосрочное прогнозирование на 1 – 2 года, среднесрочное на 5 – 10 лет, долгосрочное на 15 – 20 лет, сверхдолгосрочное на 50 – 100 лет [2].
Планирование и прогнозирование всегда ориентируется на данные прошлого, но стремится определить и контролировать развитие предприятия в перспективе. Поэтому надёжность прогнозирования зависит от точности полученной и обработанной информации – фактических показателей прошлого.
Прогнозы всегда опираются на некоторые предположения. Наиболее обычным является предположение стабильности: «если существующие тенденции и связи сохраняются…», «если не произойдёт ничего необычного…». Однако иногда надо спрогнозировать развитие интересующего менеджера процесса как раз в необычных условиях. Например, что произойдёт с экономикой России в целом или с данным предприятием в частности, если будут отменены все таможенные сборы и пошлины на экспорт и импорт, т. е. Россия перейдёт к политике «свободной торговли»?
Если необходимо рассмотреть ситуацию, в которой события могут развиваться по нескольким принципиальным различным вариантам, т. е. применяется метод сценариев – метод декомпозиции (т. е. упрощения задачи) прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития события (сценариев), в совокупности охватывающих все варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев быть обозримым [15].
Некоторые прогнозы имеют свойство самоосуществляться. Само их высказывание способствует их осуществлению. Например, высказанный по телевидению прогноз банкротства конкретного банка приводит к тому, что многие вкладчики сразу заявляют о желании забрать вклады из этого банка, но ни один банк не может вернуть вклады одновременно всем вкладчикам или даже большой их доле [7]. В результате банк действительно оказывается банкротом.
Учёт нежелательных тенденций, выявленных при прогнозировании, позволяет принять необходимые меры для их предупреждения, тем самым помешать осуществлению прогноза.
Почему прогнозировать сложно? Иногда прогноз основан на хорошо изученных закономерностях и осуществляется наверняка. Никто не сомневается, что вслед за ночью наступит день. Методы прогнозирования движения космических аппаратов разработаны настолько, что возможна автоматическая стыковка кораблей [4]. Однако появляющиеся перед менеджером проблемы прогнозирования обычно не позволяют дать однозначный обоснованный прогноз.
Остаются неопределённости. Часть связана с недостаточностью знаний о природных явлениях и процессах [19], например:
· неопределённости, связанные с недостаточными знаниями о природе (например, неизвестен точный объём полезных ископаемых в конкретном месторождении, а потому нельзя точно предсказать развитие добывающей промышленности и объём налоговых поступлений от её предприятий);
· неопределённости природных явлений, таких, как погода, влияющая на урожайность, на затраты на отопление, на туризм, на загрузку транспортных путей и др.;
· неопределённости, связанные с осуществлением действующих (неожиданные аварии) и проектируемых (возможные ошибки разработчиков или физическая невозможность осуществления процесса, который заранее не удалось предсказать) технологических процессов.
Многие возможные неопределённости связаны с ближайшим окружением предприятия [14]:
· неопределённости, связанные с деятельностью участников экономической жизни (прежде всего партнёров и конкурентов данной фирмы), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, соблюдением обязательств [4];
· неопределённости, связанные с социальными и административными факторами в конкретных регионах, в которых предприятие имеет деловые интересы [17];
Большое значение имеют и неопределённости на уровне страны:
· неопределённость будущей рыночной ситуации в стране, в том числе отсутствие достоверной информации о будущих действиях поставщиков, в связи с меняющимися предпочтениями потребителей;
· неопределённости, связанные с колебаниями цен (динамикой инфляции), нормы процента, валютных курсов и других макроэкономических показателей [21];
· неопределенности, порождённые нестабильностью законодательства и текущей экономической политикой (т. е. деятельностью руководства страны, министерств и ведомств), связанные с политической ситуацией, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны.
Часто приходится учитывать и внешние неопределённости, связанные с ситуацией в зарубежных странах и международных организациях, с которыми предприятие поддерживает деловые отношения.
Таким образом, менеджеру приходится прогнозировать будущее, принимать решения и действовать, буквально купаясь в океане неопределённостей. Полезно вывести их классификацию на СТЭП-факторы [10] (по первым буквам от слов: социальные, технологические, экономические, политические) и факторы внешнего окружения.
СТЭП-факторы действуют независимо от менеджера, в отличие от конкурентов. Возможно, конкуренты будут бороться, стремиться к вытеснению фирмы с рынка, но возможны и переговоры, ведущие к обоюдовыгодной договорённости.
Каждая из перечисленных видов неопределённостей может быть структурирована далее. Так, имеются крупные разработки по анализу неопределённостей при технологических авариях, в частности на химических производствах и атомных электростанциях [13]. Ясно, что аварии типа Чернобыльской существенно влияют на значение СТЭП-факторов и тем самым на поступления и выплаты из бюджета.
Говоря о прогнозах финансовой деятельности предприятия, надо дать основные определения финансового анализа, показывающие меру успешности деятельности.
Показатели экономической эффективности
Результативность и экономическая целесообразность функционирования предприятия измеряется показателями экономической эффективности (рентабельность / доходность) [11].
Экономическая эффективность – относительный показатель, соизмеряющий получаемый эффект затратами или ресурсами.
Эффективность = (результат (эффект), т. е. доход) / затраты или ресурсы
Основные показатели экономической эффективности: Общая рентабельность производства – показывает, насколько эффективно использует предприятие основной и оборотный капитал.
Общая рентабельность характеризует размер общей (балансовой) прибыли, получаемой на 1 руб. вложенных в производство средств. Рентабельность продукции. Расчёты рентабельности продукции во многом связаны с планированием и определением фактической ситуации и в меньшей степени – с ценообразованием, т. к. при этом методе основной цены являются затраты и не учитываются рыночные факторы (спрос и предложение).
Рентабельность продаж (Return on Sales) – рост этого показателя может отражать рост цен на продукцию при постоянных затратах или увеличение затрат на единицу продукции. Уменьшение этого показателя отражает обратные тенденции.
Рентабельность использования основных производственных фондов (ОПФ) – показывает насколько эффективно используются ОПФ.
Фондоотдача – показывает, какой объём продукции (товарной, валовой) приходится на единицу стоимости ОПФ.
Фондоёмкость – показывает, сколько ОПФ затрачивается на производство 1 руб. продукции. Чем меньше показатель, тем лучше используются средства.
Производительность живого труда – эффективность использования живого труда; степень плодотворности труда.
Трудоёмкость производимой продукции:
Коэффициент оборачиваемости ОбС:
Обзор методов прогнозирования
Выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов [3].
Все методы прогнозирования (их более 100) можно разделить на группы:
Неформализованные (эвристические) - применяются в тех случаях, когда невозможно использовать знания экспертов в формализованном виде:
· индивидуальные экспертные оценки,
· коллективные экспертные оценки,
· написание сценариев и т.д.
Качественные методы прогнозирования предполагают обращение к мнению экспертов – людей наиболее компетентных по исследуемым вопросам.
Моделирование.
Формализованные (методы экстраполяции) [20]
· упорядочение прошлых данных,
· сглаживание временного ряда,
· выделение тренда,
· определение уравнения тренда,
· расчет прогнозного значения,
· оценка доверительного интервала с заданной вероятностью).
Перейдем к описанию формализованных методов, базирующихся на эконометрической науке.
Метод линейного сглаживания
Наиболее простым является экстраполяция с линейным сглаживанием.
Экстраполяция (от экстра . и лат. polio — приглаживаю, изменяю) – 1) распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления, на другую часть его; 2) В статистике — распространение установленных в прошлом тенденций на будущий период (экстраполяция во времени применяется для перспективных расчетов населения) [1]; распространение выборочных данных на другую часть совокупности, не подвергнутую наблюдению (экстраполяция в пространстве). Методы экстраполяции во многих случаях сходны с методами интерполяции.
Применение таких методов целесообразно в случаях устойчивой экстраполяционной направленности исследуемого явления. Иначе говоря, лишь тогда, когда можно предположить, что деятельность в прошлом имела определенную тенденцию, которую можно ожидать и в перспективе, имеющейся информации достаточно для внесения возможных корректив и выявления статистически достоверных зависимостей [18].
Анализируя деятельность предприятия, составляя прогноз его функционирования, аналитик не всегда располагает информацией, достаточной для количественных методов прогнозирования, а иной раз высшее руководство фирмы попросту не понимает сложных методов количественного прогнозирования, что, в любом случае, требует применения качественных методов прогнозирования. Приведем несколько примеров.
Пример 1
Известно, что рентабельность предприятия зависит от темпа роста заработных плат. В таблице 1 в приложении приведены данные по 30 предприятиям. Построим зависимость рентабельности от темпа роста з/п.
Для регрессии вида найдем коэффициенты по формулам
Вычислим
Откуда
Тогда линейная регрессия будет иметь вид
Нарисуем точки и регрессию:
Коэффициент корреляции
Т.к.
а все остальные вычисления уже проведены ранее, то
Зависимость между темпом роста заработной платы и рентабельностью очень тесная.
Коэффициент детерминации
показывает, что 99,94% вариации объясняемой переменой обусловлено вариацией темпом роста зарплаты.
Убедимся в значимости модели
Больше критического значения
Регрессия значима, т.е. хорошо отражает зависимость.
Подсчитаем эластичность
В нашем случае
Или
Подсчитаем оценку дисперсии ошибки εе, т.е.
Средняя ошибка аппроксимации
Найдем оценки дисперсий, т.е.
Среднее Y
Остаточная вариация (RSS)
Общая вариация (TSS)
Объясняемая вариация (ESS)
Найдем остатки
Нарисуем график остатков
Видим, что остатки малы и распределены «равномерно». Можно выдвинуть гипотезу о гомоскедастичности остатков.
Доверительные интервалы для оцененных параметров:
Уровень доверия
Количество степеней свободы 28
Критическое значение статистики Стьюдента
доверительный интервал для β
доверительный интервал для α
Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотезу β=0 или α =0, т.к. обе не попадают в доверительный интервал. Т.е. оба коэффициента значимы.
Прогноз
Точечный прогноз для x =8, т.е. подсчитаем уровень рентабельности при темпе роста заработной платы в 8%.
Интервальный прогноз
Построенная регрессия хорошо объясняет зависимость и годится для прогнозирования.
Пример 2
Прибыль предприятия зависит от себестоимости реализованной продукции и управленческих расходов за период. Данные представлены в таблице 2. Построим зависимость прибыли от этих факторов.
Для регрессии вида
Найдем коэффициенты
Найдем обратную матрицу
Дополнительные миноры
Их определители
Союзная матрица
Союзная транспонированная матрица
Делим каждый элемент на определитель, получаем
β=
Уравнение регрессии имеет вид
Нарисуем график
Найдем множественный коэффициент детерминации
Показывает, что 81,17% вариации Y обусловлено вариацией X1 и X2.
Проведем F-тест.
Регрессия значима и годится для прогнозирования.
Пример 3
Рентабельность производственной деятельности характеризует окупаемость издержек, связанных с производством и реализацией продукции, эффективность предпринимательской деятельности. Увеличение показателей рентабельности в динамике свидетельствует о повышении эффективности деятельности, степени доходности, прибыльности организации.
Рассмотрим вопрос динамики рентабельности производственной деятельности в динамике. Произведем линейное сглаживание. Исходные данные представлены в таблице 3 приложения.
Для регрессии вида
найдем коэффициенты
Вычислим
Откуда
Тогда линейная регрессия будет иметь вид
Нарисуем точки и регрессию:
Найдем остатки
Статистика Дарбина-Уотсона
Попали в зону отсутствия автокорреляции.
Нарисуем график остатков
Коэффициент корреляции
Т.к.
а все остальные вычисления уже проведены ранее, то
Коэффициент детерминации
91,29% вариации Y объясняется временным трендом.
Убедимся в значимости модели
Больше критического значения
Регрессия значима.
Подсчитаем эластичность
В нашем случае
Или
Подсчитаем оценку дисперсии ошибки εе, т.е.
Средняя ошибка аппроксимации
Найдем оценки дисперсий, т.е.
Среднее Y
Остаточная вариация (RSS)
Общая вариация (TSS)
Объясняемая вариация (ESS)
Доверительные интервалы для оцененных параметров
уровень доверия
Количество степеней свободы 30
Критическое значение статистики Стьюдента
доверительный интервал для β
доверительный интервал для α
Оба коэффициента значимы, детерминистическая часть значима.
Значимость коэффициента корреляции
поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.
Прогноз на 34 квартал
Точечный прогноз для
Интервальный прогноз
Данная регрессия хорошо объясняет зависимость, годится для прогнозирования.
Выводы
В настоящее время в условиях рыночной экономики появляется всё больше и больше предприятий. Каждое предприятие стремится получить как можно большую прибыль при минимальных затратах. Для обеспечения прибыльности своего дела предпринимателю следует глубоко анализировать сложившуюся ситуацию на рынке, а также внутри своего предприятия. Достижение главной цели - максимизации прибыли возможно только при правильном и продуманном планировании деятельности торгового предприятия. Это и определило актуальность данной работы. Анализ доходов, прибыли и рентабельности производственных предприятий всех форм собственности является составной частью анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятий и одним из наиболее действенных инструментов учета и контроля уровня использования материальных, трудовых и денежных ресурсов в условиях рынка. Результаты данного анализа практически используются в планировании производства и оценке эффективности качества работы. Проведение анализа - одна из ключевых задач управления в экономической сфере. Содержание анализа доходов, прибыли и рентабельности предприятий состоит в объективной оценке достигнутого уровня организации производства и выявлении резервов дальнейшего улучшения качественных и количественных показателей. Анализ призван охарактеризовать изменения в материально-технической базе производства и показателях его эффективности, обеспечить глубокое экономическое обоснование решений, через которые реализуются функции управления. Показана важность эконометрических методов при планировании, т.к. зная закономерности в деятельности предприятия руководитель может должным образом планировать деятельность для достижения максимальной прибыли, минимизировать издержки .
Приложения
Таблица 1.
№
рентабельность %
темп роста зарплат
1
5,156
6,146
2
5,409
5,302
3
4,963
6,789
4
4,691
7,697
5
4,704
7,654
6
4,637
7,875
7
5,487
5,043
8
5,133
6,222
9
4,723
7,590
10
5,375
5,416
11
5,279
5,735
12
5,459
5,136
13
5,471
5,097
14
5,352
5,492
15
5,302
5,659
16
5,485
5,051
17
5,243
5,855
18
5,191
6,029
19
5,002
6,661
20
5,178
6,072
21
5,165
6,116
22
5,180
6,067
23
4,681
7,731
24
5,081
6,398
25
5,116
6,278
26
5,226
5,912
27
4,622
7,927
28
4,774
7,420
29
4,608
7,974
30
5,269
5,769
Таблица 2.
№
прибыль
себестоимость
управленчиские расходы за период
1
4107,87988
37071,26072
2114,413892
2
3183,08969
34728,53786
2710,440382
3
16920,6122
26741,59978
1001,342814
4
10981,6858
28333,93353
2316,690573
5
10158,1011
34897,00003
1532,181768
6
8922,60811
34482,07038
2224,4026
7
14771,4255
28031,80029
2661,671804
8
7167,37266
34083,62072
2217,871639
9
11090,0754
26967,92505
2717,520676
10
5239,3231
35770,07355
1396,008179
Таблица 3.
год
квартал
номер квартала
рентабельность
1998
1
1
33,398
2
2
34,259
3
3
31,352
4
4
31,491
1999
1
5
33,893
2
6
31,401
3
7
29,611
4
8
32,566
2000
1
9
29,986
2
10
30,143
3
11
31,013
4
12
29,007
2001
1
13
27,724
2
14
30,335
3
15
28,029
4
16
29,346
2002
1
17
25,675
2
18
25,805
3
19
24,593
4
20
27,508
2003
1
21
26,874
2
22
26,999
3
23
24,703
4
24
23,513
2004
1
25
25,232
2
26
24,273
3
27
23,025
4
28
22,152
2005
1
29
22,004
2
30
20,981
3
31
22,136
4
32
19,765
Список литературы
1. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятий (объединений): Учебник/Под ред. В.Ф. Раевского.-2-е изд., перераб. и доп.-М.: Финансы и статистика, 1988. - 415 с.
2. Батурина И., Непринцева Е. Производство и предложение. Издержки и прибыль. Жур. “Российский экономический журнал”, №3, 1993, с.119-130.
3. Большая энциклопедия Кирилла и Мефодия – 2000 (2 CD). 4-е изд. изм. и доп. М.: Кирилл и Мефодий, Большая Российская Энциклопедия, 2000.
4. Белобжецкий И.А Себестоимость и налогооблагаемая прибыль. Жур. “Финансы”, №1 1992, с.26.
5. Белобжецкий И.А. Прибыль предприятия. Жур. “Финансы” №3, 1993, с.40.
6. Вещунова Н.Л., Фомина Л.Ф., Бухгалтерский учет и 1 налогообложение. СПб: Издательский Торговый дом "Герда",1999.-512с.
7. Гольдштейн Г. Я. Основы менеджмента: Конспект лекций. 2-е изд., доп. Таганрог: ТРТУ, 1997. 258 с.
8. Иванов Н. “Производственный потенциал Украины: состояние, проблемы развития” // “Экономика Украины” №2 1993 г.
9. Кодацкий В.П. Проблемы исчисления и планирования прибыли. Жур. “Финансы”, №9, 1992, с.28.
10. Кодацкий В.П. Проблемы формирования прибыли. Жур. “Экономист”, №3, 1993, с.49-60.
11. Камаев В. Д. Основы экономической теории. Учебник. -М.: Изд-во МГТУим. Баумана, 1998.- 760с.
12. Малис Н. И. Анализ эффективности применения законодательства по налогообложению прибыли. Жур. “Финансы”, №10, 1993, с.24.
13. Молотков О.В. фондоотдача и механизм налогообложения прибыли. Жур. “Финансы”, №1, 1992, с.51.
14. Орлов П. “Государственное регулирование обновления основных фондов” // “Экономика Украины” №6 1994 г.
15. Орлов А. И. Учебник по менеджменту. Ростов-на-Дону: Феникс, 1998. 351 с.
16. Основы экономической теории. Учебное пособие/Под ред. Камаева В.Д.- М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 1997.-284с.
17. Петров Ю. О налоге на прибыль. Жур. “Экономист”, №5, 1992, с.106-117.
18. Справочник директора предприятия / Под ред. М. Г. Лапусты. 4-е изд., испр., измен. и доп. М.: ИНФРА-М, 2000. 784 с.
19. Фрейхейт Е.Ф. Большая книга экономики, М., Терра-Terra, 1997.
20. “Экономикс” под редакцией С. Канарейкина.
21. Экономическая статистика: Учебник / под ред. Ю. Н. Иванова. 2-е изд., доп. М.: ИНФРА-М, 2000. 480 с.