Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

СОДЕРЖАНИЕ Введение 1. Выявление тенденций развития хозяйственной структуры 1.1. Индикаторы, характеризующие результативность функционирования хозяйственной структуры 1.2. Внешние и внутренние условия, обуславливающие состояние и развитие хозяйственной структуры
2. Методические положения прогнозирования развития хозяйственной структуры 2.1. Методика построения прогнозной модели 2.2. Характеристика и отбор факторов для построения прогнозной модели 3. Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде 3.1. Информационное обеспечение процесса разработки прогноза 3.2. Прогноз показателей развития хозяйственной структуры 3.3. Оценка прогнозных результатов и их социально-экономическая интерпретация Заключение ВВЕДЕНИЕ Падение производства в России в 90-е годы было неравномерным, его можно разделить на три этапа. Первый из них (1991-1994 гг.) характеризовался обвальным падением производства, в среднем, на 7.8% в год. В 1995-1998 гг. спад замедлился, хотя по мировым меркам его величина продолжала оставаться весьма существенной (2.7% в год). К 1998 г. на Россию приходилось лишь 2.5% мирового выпуска. Зато период 1999-2001 гг. стал наиболее успешным для России не только за 90-е годы, но и за несколько последних десятилетий. Средние ежегодные темпы роста составляли 6.2%. По времени это совпало с ускорением экономической динамики во всем мире, поэтому России не удалось существенно укрепить свое положение – ее доля в мировом выпуске в 2001 г. составила 2.7%. Машиностроение стало главной "опорой" роста - увеличение выпуска составило 3.2%. Это обеспечило почти половину общепромышленного прироста выпуска. Отмечается рост производства в автомобилестроении (январь: +1.2%, февраль: +2.2% 2002г.). Продолжается бум в тракторном и сельскохозяйственном машиностроении, где прирост выпуска в феврале составил +6.6%. После приостановки в январе, возобновился рост производства в железнодорожном машиностроении (+5.4%), прежде всего, за счет выпуска электровозов и пассажирских вагонов. Весьма высокими темпами в последние два месяца идет увеличение выпуска в электротехнике (январь: +5.5%, февраль: +6.5% 2002г.), охватив достаточно широкий спектр продукции. Свой вклад в общепромышленный прирост в 2002 г. внесли также топливно-сырьевые отрасли и отрасли, производящие материалы. Увеличение объемов переработки нефти происходит на фоне некоторого снижения добычи газа. Оживление в цветной металлургии (+1.5%) и химической промышленности (+2.4%) во многом "гасится" снижением выпуска в черной металлургии (-0.9%) и лесобумажной промышленности (-1.1%). 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. 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 прогнозирование развития хозяйственной структуры ЗОАО «Камаз-сцеппление» в краткосрочном периоде. Закрытое Акционерное общество открытого типа «Камаз-сцепление» зарегистрировано 5 сентября 1994 года Постановлением Главы Администрации Ленинского района г. Тюмени № 92/17. Основными видами деятельности Общества являются: производство и реализация запасных частей к грузовым и легковым автомобилям: КАМАЗ, Москвич, ВАЗ, ГАЗ, УАЗ; изготовление продукции производственно - технологического назначения, товаров народного потребления; 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 (прибыль, выручка, объём продукции и др.) и относительные (рентабельность). В современной, быстро меняющейся, обстановке перехода к рынку управлению предприятия необходимо постоянно проводить анализ деятельности фирмы для принятия управленческих решений. Для анализа и принятия решений необходима исходная информация, такую информацию получают из ряда финансово-экономических показателей, одним из которых является себестоимость. Можно с уверенностью заявить, что этот показатель является одним из наиболее важных. Чем же он так привлекателен? Почему ему так много уделяют внимания? Главными задачами развития экономики на современном этапе является всемерное повышение эффективности производства, а также занятие устойчивых позиций предприятий на внутреннем и международном рынках. Чтобы выдержать острую конкуренцию и завоевать доверие покупателей предприятие должно выгодно выделятся на фоне предприятий того же типа. Хорошо известно, что покупателя в первую очередь интересует качество продукции и ее цена. Чем выше первый показатель и ниже второй, тем лучше и выгоднее для покупателя и предприятия. Резервы улучшения этих показателей как раз и заключены в себестоимости продукции. В обобщенном виде себестоимость продукции отражает все стороны хозяйственной деятельности предприятий, их достижения и недостатки. Уровень себестоимости связан с объемом и качеством продукции, использованием рабочего времени, сырья, материалов, оборудования, расходованием фонда оплаты труда и т. д. Себестоимость, в свою очередь, является основой определения цен на продукцию. Систематическое снижение себестоимости промышленной продукции – одно из основных условий повышения эффективности промышленного производства. Она оказывает непосредственное влияние на величину прибыли, уровень рентабельности, а также на общегосударственный денежный фонд - бюджет. Поэтому формирование издержек производства и обращения, их учет имеют важное значение для предпринимательской деятельности организаций. Затраты на производство (3пр) реализованной продукции (работ, услуг) включают полную фактическую себестоимость реализованной продукции (работ, услуг), т. е. стоимость сырья, расходы на оплату труда производственных рабочих и т.д. Вычитая все эти расходы из выручки от реализации, получим прибыль от реализации продукции (работ, услуг), т. е. прибыль от производственной деятельности.
Снижение себестоимости продукции является важнейшим фактором развития экономики предприятия. Под себестоимостью продукции (работ, услуг) понимаются выраженные в денежной форме затраты всех видов ресурсов: основных фондов, природного и промышленного сырья, материалов, топлива и энергии, труда, используемых непосредственно в процессе изготовления продукции и выполнения работ.
Анализ себестоимости продукции направлен на выявление возможностей повышения эффективности использования материальных, трудовых и денежных ресурсов в процессе производства, снабжения и сбыта продукции. Изучение себестоимости продукции позволяет дать более правильную оценку уровню показателей прибыли и рентабельности. Основные финансовые показатели, характеризующие деятельность ЗАО «Камаз-сцепление», представлены в таблице 1.1. Основные финансово-экономические показатели ЗАО «Камаз-сцепление» Таблица 1.1 Показатель Ед. измерения Преды-дущий год Отчетн-ый год Абс. при-рост Пред.Отчет. ТР,% Прибыль балансовая тыс. руб. 5338 8593 3255 1,61 Себестоимость товарной продукции тыс. руб. 109183 127017 17834 1,16 Товарная продукция тыс. руб. 97354 121177 23823 1,24 Выручка тыс. руб. 114521 135610 21089 1,18 Затраты на 1 руб. товарной продукции руб. 0,95 0,94 -0,01 0,99 Производительность труда руб. 180,62 220,81 40,19 1,22 Рентабельность по реализованной продукции % 4,66 6,33 1,67 - Из таблицы 1.1. видно, что в 2000 году объём товарной продукции увеличился на 23823 тыс. руб. в денежном выражении, по сравнению с 1999 годом, что привело к увеличению прибыли (на 3255 тыс. руб.) и выручки (на 21089 тыс. руб.). Себестоимость товарной продукции незначительно увеличилась (более, чем на 10%), несмотря на то, что затраты на 1 рубль товарной продукции почти остались неизменными (снизились менее чем на 1%). Рентабельность по реализованной продукции имеет тенденцию к росту. Также увеличилась производительность труда (на 20%), что способствует снижению себестоимости. В целом по таблице 1.1. можно сделать вывод, что данное предприятие работает стабильно. Структура затрат завода «Камаз-сцепление» представлена в приложении 1. Графически, данные на рис.1.1. Рис.1.1 Структура затрат ЗАО «Камаз-сцепление» Сохранение высокой доли затрат на сырье и материалы (1999год – 28,17%, 2000год – 28,72%) выдвигает задачу повышения их эффективного использования. На 2% снизилась доля затрат на покупные полуфабрикаты, она составляет почти 38,41% от общих затрат против 40,58%. Высокая доля затрат на сырье и материалы, покупные полуфабрикаты объясняется сложностью производства. Затраты можно снизить за счёт внедрения в производство новых технологий, экономии на транспортных расходах, (наладить контакты с поставщиками, находящихся ближе по своему географическому положению). Безусловно, в рамках курсовой работы невозможно дать прогноз и оценить все показатели промышленного предприятия, поэтому необходимо выделить наиболее основные. В данном случае целесообразно прогнозировать себестоимость товарной продукции предприятия, подверженному влиянию внешних и внутренних условий данного предприятия. Этому будет посвящен следующий раздел курсовой работы. 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, каждого 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 предприятия является линейно-функциональной. Высшим звеном данной структуры является директор, которому подчиняются: главный инженер; зам. директора; главных бухгалтер. Данную структуру трудно назвать оптимальной, однако она довольно эффективна и, кроме того, практически полностью исключено дублирование функций. Данная структура не всегда существовала на предприятии, а сформирована только после преобразования его в предприятие.
Функциональные и линейные связи внутри предприятия 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 - 115 чел., по непромышленной группе – 4 чел.
Работа руководителей, специалистов завода направлена на решение вопросов производительности труда, качества, улучшения конструкции выпускаемой продукции, уменьшения материалоёмкости. 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 отчетном году текучесть кадров на заводе составила 12% против 15% в предыдущем, сменяемость 18% против 23% соответственно. 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 для повышения производительности: 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 целом, на заводе кадровая политика достаточно организована. Текучесть кадров не велика и постоянно снижается. Средний возраст рабочих также снижается по сравнению с прошлым периодом. Два других пространства составляют внешнюю среду фирмы. 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); 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]. Рис.1.2. Схема рабочей среды ЗАО «Камаз-сцепление» Поставщиками сырья и материалов являются около 110 фирм России, из них основными можно считать: ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» г. Магнитогорск, ООО Металлургический комбинат «Красный октябрь» г. Волгоград, ООО «Курганмашзавод» г. Курган, ООО «Порошковые детали» г. Москва, ОАО «УралАТИ» г. Асбест, ОАО «Кировоградский завод твердых сплавов» г. Кировоград (Рис 1.2). Рис.1.3. Доли поставщиков в снабжении сырья и материалов ЗАО «Камаз-сцепление» ЗАО «Камаз-сцепление» работает только по заказам ООО «ТМ Рубин» Товарную продукцию с 5% нормой прибыли ЗАО «Камаз-сцепление» реализует ООО «ТМ Рубин». Дальнейшее продвижение продукции, изучение и анализ рынка сбыта осуществляет также ООО «ТМ Рубин» Ассортимент выпускаемой продукции представлен на рис.1.3. Основными конкурирующими фирмами на рынке сбыта являются: «Начало» г. Набережные Челны, «АвтоВаз» г. Тольятти. Рис.1.4 Выпуск отдельных видов дисков сцепления в общем ассортименте выпускаемой продукции 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. 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. Итоги отчетного года свидетельствуют о том, что экономика спада позади. Началась экономика роста. Рекордный за последние как минимум 20 лет рост ВВП (+7,6% против 5,5% официального прогноза годичной давности), инвестиций (+17,7%). Устойчиво низкая инфляция (20% годовых), плавное восстановление доходов и потребления населения. Продолжающийся уже два года экономический рост приобретает все более неконъюнктурный характер. Позитивные внешние факторы - эффект девальвации и высокие мировые цены на энергоносители - сполна использованы отечественными предпринимателями. Стартовавший в сырьевых отраслях инвестиционный подъем захватил смежные секторы хозяйства, проникая вглубь экономики, что придает росту последней здоровую инерцию. Рост промышленного производства в посткризисной России продолжается вот уже 30 месяцев подряд - с сентября 1998-го по февраль 2001 года. Это абсолютный рекорд последнего десятилетия. Уровень промышленного производства сегодня превышает точку кризисного минимума уже более чем на четверть, а предкризисную отметку благополучного октября 1997 года - более чем на 10%. Тем не менее эффективность индустриального производства пока возвратилась только к уровню февраля-марта 1994 года. Важной особенностью роста в машиностроении стал его фронтальный характер (таблица 1.2). Вот уже второй месяц подряд отмечается расширение производства в автомобилестроении (январь: +1.2%, февраль: +2.2%). Продолжается настоящий бум в тракторном и сельскохозяйственном машиностроении, где прирост выпуска в феврале составил +6.6%. После паузы возобновился рост производства в железнодорожном машиностроении (+5.4%), прежде всего, за счет выпуска электровозов и пассажирских вагонов. Высокими темпами в последние два месяца идет наращивание производства в электротехнике (январь: +5.5%, февраль: +6.5%), охватывая широкий спектр продукции. Единственный крупный сегмент машиностроения, где рост выпуска в феврале приостановился – производство технологического оборудования (в металлургическом и подъемно-транспортном машиностроении отмечен спад).
Динамика производства в отдельных отраслях машиностроения, %. Таблица 1.2 октябрь 2000 г.
ноябрь 2000 г. декабрь 2000 г. январь 2001 г. февраль 2001 г. Машиностроение всего1 97.8 96.0 100.7 100.2 103.2 в том числе по отдельным отраслям: электротехническая промышленность 94.6 101.2 92.5 105.5 106.5 приборостроение 94.7 92.6 94.5 82.9 106.1 отрасли, производящие промышленное технологическое оборудование2 87.9 94.5 103.8 100.5 99.2 автомобильная промышленность 98.4 91.9 97.1 101.2 102.2 тракторное и сельскохозяйственное машиностроение 96.6 97.2 112.5 108.0 106.6 железнодорожное машиностроение 110.0 103.2 115.1 98.7 105.4 производство бытовой техники, включая радиоэлектронику3 98.1 95.5 92.7 95.9 115.6 ЗАО «Камаз-сцепление» расположен в г. Тюмени. Он входит в первую десятку заводов, расположенных на юге области по объёму выпускаемой продукции. Удельный вес продукции машиностроения в Тюменской области за последние три года постепенно увеличивается и составляет ныне почти четверть от общеобластного объема производства. Помимо того, в целях поддержки 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. Ожидается, что объем производства в 2005 году увеличится по сравнению с 2005 годом на 38 процентов, а численность занятых в отрасли - на 1200 человек.[ 7] Таким образом, учитывая 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. (2.1) где - 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 (2.2) где - экстраполируемое значение уровня; L – период упреждения; - 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 т. е. прогнозируемый уровень равен среднему значению уровней в прошлом. Доверительные границы для средней при небольшом числе наблюдений определяются следующим образом: (2.3) где ta – табличное значение t- статистики Стьюдента с n-1 степенями свободы и уровнем вероятности p; - средняя квадратическая ошибка средней. Значение ее определяется по формуле . В свою очередь, среднее квадратическое отклонение S для выборки равно (2.4) Доверительный интервал, полученный как , 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 . Таким образом, доверительные интервалы для прогностической оценки равны (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 или , 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 . Что ка­сается экспоненциального сглаживания, то, так как дисперсия экспо­ненциальной средней равна , где S2 - среднее квадратическое отклонение, вместо величины в формуле, приведенной выше, при исчислении доверительного интервала прогноза следует взять величину или . Здесь — 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: (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: (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. yt зависит от фактора времени. Затем выбирают математическую модель взаимосвязи показателя от времени и рассчитывают критерии точности полученной модели. (2.8) (2.9) (2.10) где - средняя относительная ошибка; - корреляционные отношения; S2 – остаточная дисперсия; - среднеквадратическое отклонение, рассчитанное по формуле:
(2.11) где p- количество расчетных коэффициентов уравнения тренда. Затем делают расчет точечной и интервальной оценки прогноза: (2.12)
(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 [Четыркин]. 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 Систематически в течение года предприятие должно проводить анализ затрат с целью выявления внутрипроизводственных резервов их снижения, а также для анализа уровня и динамики изменения стоимости продукции. Для этого используется ряд показателей. Основными являются такие показатели, как затраты на производство и реализацию всего объема товарной продукции, затраты на один рубль товарной продукции и себестоимость конкретного вида продукции. Рассмотрим их. Затраты на производство и реализацию всего объема товарной продукции (полная себестоимость) определяются сметой затрат, то есть рассчитываются путем суммирования затрат по основным экономическим элементам. Данный показатель необходим для определения прибыли от реализации продукции, а следовательно прибыли для налогообложения. На себестоимость товарной продукции могут повлиять следующие факторы: изменение объема выпущенной продукции; отклонения в ассортименте выпущенной продукции; цены на материальные ресурсы. Затраты на один рубль товарной продукции рассчитываются как отношение полной себестоимости продукции ко всему объему реализованной товарной продукции (или к цене данного объема товарной продукции). Зруб = Сполн/Vреал (2.14) Это - наиболее известный на практике обобщающий показатель, который отражает себестоимость единицы продукции в стоимостном выражении, без разграничения ее по конкретным видам. Он показывает во сколько обходится предприятию получение каждого рубля выручки. Показатель широко используется при анализе снижения себестоимости и позволяет, в частности, охарактеризовать уровень и динамику затрат на производство продукции в целом по промышленности (табл.2.1). Проанализировав динамику показателя, представленную в табл. 2.1, можно сделать вывод о том, что в целом данное предприятие работает прибыльно. Однако в периоды 3 квартал предыдущего года и 3 квартал отчетного года предприятие несло убытки, то есть было вынуждено продавать продукцию по цене ниже, чем фактическая себестоимость этой продукции. Уценка товара произошла из-за снижения объема заказа ООО «ТМ Рубин». Который, в свою очередь мог снизить заказ по разным причинам: отдельный вид продукции оказался не конкурентоспособен по своим качественным показателям или его фактическая цена была намного выше цены аналогичных товаров, представленных на рынке, поэтому если бы предприятие установило цену исходя из своих затрат, то товар остался бы не купленным. Также убыток мог получиться из-за нерационального использования материальных ресурсов, следовательно, фактический расход материалов превысил нормативный (плановый), и предприятие докупало необходимое количество материалов по более высокой цене. Наиболее высокие затраты на один рубль, при условии, что предприятие работало прибыльно, наблюдались в период 2 квартала предыдущего года и составили 0,98, то есть на получение каждого рубля выручки предприятие затратило 98 копеек и его прибыль с каждого вырученного рубля составила 2 копейки. Наименьших затрат на один рубль предприятие достигло в периоды 1 квартал предыдущего и 1 квартал отчетного, 0,90 и 0,90 соответственно. То есть его прибыль с каждого рубля выручки составила 10 копеек. Для наглядности динамики показателя рис. 2.1. Таблица 2.1 Динамика затрат на один рубль продукции Год кварт. Реализованная товарная продукция, тыс. руб. Себестоимость фактическая, тыс. руб. Затраты на 1 рубль Фактические, руб. 1999-1 26952,8 24258,3 0,90 1999-2 27351,1 26874,2 0,98 1999-3 30586,8 31754,7 1,04 1999-4 28630,3 27285,5 0,95 2000-1 31256,0 27985,5 0,90 2000-2 34904,5 32754,3 0,94 2000-3 33874,3 34750,6 1,03 2000-4 35577,2 34524,6 0,97 Показатель затрат на один рубль изменяется в связи с изменением ассортимента товарной продукции; изменением себестоимости отдельных видов продукции; изменением цен на продукцию. Себестоимость конкретного вида продукции отражает затраты предприятия на производство этого вида продукции. Этот показатель нужен предприятию для того, чтобы оно имело возможность определить, на сколько эффективно производство того или иного вида продукции при сложившемся на рынке уровне цен на данный вид продукции и при сложившемся на предприятии уровне затрат (себестоимости). Если сложившаяся себестоимость выше рыночного уровня цен на данный вид продукции, предприятие вынуждено либо снимать с производства этот вид продукции, либо снижать свои затраты. В связи с этим, предприятие, в принципе не регламентированное действующим законодательством к определению себестоимости каждого вида продукции, вынуждено постоянно рассчитывать этот показатель для организации безубыточного производства.
Рис. 2.1 Динамика затрат на 1 руб. продукции 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 ЗАО «Камаз-сцепление» 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 себестоимости представлена в табл. 3.1. Таблица 3.1. Свод затрат и объем выпускаемой продукции ЗАО «Камаз-сцепление» по кварталам Затраты на 1 руб. Себестоимость Объем товарной год-квартал товарной продукции, товарной продукции продукции, в тыс. руб. в руб в тыс. руб. 1999-1 0,90 24258,3 26952,8 1999-2 0,98 26874,2 27351,1 1999-3 1,04 31754,7 30586,8 1999-4 0,95 27295,8 28630,3 2000-1 0,90 27985,5 31256 2000-2 0,94 32754,3 34902,5 2000-3 1,03 34750,6 33874,3 2000-4 0,97 34526,6 35577,2 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 2.6. Промежуточные данные представлены в табл.3.2. Таблица 3.2. Расчёт коэффициента корреляции
Ti Yti Ti*Yti Ti2 Yti2 1 26952,8 4380 1 19184400 2 27351,1 17294 4 74770609 3 30586,8 29457 9 96412761 4 26630,3 45328 16 128414224 5 31256,0 77190 25 238331844 6 34902,5 114318 36 363016809 7 33874,3 182868 49 682463376 8 35577,2 240808 64 906070201 36 249131 711643 204 2508664224 = 0,93 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). Рис.3.1. Объем 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: na+bΣt=Σyt 8a+36b=249131 a= 25325,6 aΣt+bΣt2=Σytt 36a+204b=1175369,3 b=1292,4 Формула зависимости имеет вид: 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 yti - (yti -)2 (ti-)2 1 2 3 4 5 6 26952,8 26618,2 334,6 111957,1 17544369,96 0,012 Продолжение табл.1.1 1 2 3 4 5 6 27351,1 27910,6 -559,5 313040,2 14366374,1 0,02 30586,8 29203 1383,8 1914902,4 307581,16 0,045 28630,3 30495,4 -1865,1 3478598 6305623,2 0,065 31256 31787,8 -531,8 282811,2 13133,16 0,017 34902,5 33080,2 1822,3 3320777,3 14145873,2 0,0522 33874,3 34372,6 -498,3 248302,9 7468742,41 0,015 35577,2 35665 -87 7708,8 19676321,64 0,002 Σ 9678098,1 79828018,84 0,23 =1270,05 Определим остаточную дисперсию (формула 2.9) среднюю относительную ошибку (формула 2.7) и корреляционное отношение (формула 2.8): S2= 11404002,69 =2,87%
=0,93 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 Точечная оценка Интервальная оценка Объем товарной продукции 1610,08 36957,18 40897,05 33017,31 Отобразим полученные прогнозные значения на графике 3.2. Рис. 3.2. Прогноз объема товарной продукции на I квартал 2001 года Аналогично делается прогнозирование себестоимости в зависимости от времени. Формула зависимости: Прогнозируемые показатели полной себестоимости продукции на I квартал 2001 года представлены в таблице 3.5. Таблица 3.5. Оценка прогноза полной себестоимости товарной продукции показатель Точечная оценка Интервальная оценка Себестоимость товарной продукции в тыс.руб. 3248,4 36182,8 44131,6 28234 Отобразим полученные прогнозные значения на графике 3.3. Рис. 3.3. Прогноз себестоимости товарной продукции на I квартал 2001 года 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 прогноза Реалистичный Оптимистический Пессимистический Затраты 0,98 0,86 1,34 Результаты прогноза представлены на рис. 3.4. Рис. 3.4 Прогноз затрат на Iквартал 2001 года. Итак, результаты прогнозов показывают, что в I квартале 2001 года реалистический уровень объема товарной продукции ожидается в размере 36957,18 тыс. руб., объем полной себестоимости продукции составит 36182,8 тыс. руб. затраты на 1 руб. товарной продукции будет составят 0,98 руб. Также возможны отклонения от этих результатов в силу влияния различных внешних и внутренних факторов. Можно составить наиболее благоприятный прогноз, «оптимистический»: затраты на 1 руб. товарной продукции составят 0,86.руб. при себестоимости 28234 тыс.руб. при этом объем будет равен 40897,05 тыс. руб. Иначе выглядит прогноз в случае неблагоприятных обстоятельств. Себестоимость составит 44131,6 тыс.руб. при объёме 33017,31 тыс.руб. затраты на рубль товарной продукции составят 1,34 рубля. 3.3. Оценка прогнозных результатов и их социально экономическая интерпретация В результате полученных данных, можно сделать вывод, что в случае реализации пессимистического прогноза, затраты на рубль товарной продукции на I квартал 2001года составят 1,34 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 70%% всех затрат). Поиск новых, близко расположенных к заводу поставщиков, может существенно снизить себестоимость товарной продукции. Существует возможность реализации реалистического прогноза. Вероятность его осуществления довольно велика, так как вероятность средней относительной ошибки незначительна (ξ = 2,8%). В этом случае, предприятию нужно ожидать увеличения объёмов выпуска продукции (с 35577,2тыс.руб. до 36957,18 тыс.руб.), и себестоимости, при этом затраты на рубль продукции незначительно увеличатся с 0,97 руб. до 0,98 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 86 копейки на 1 рубль товарной продукции при объёме производства товарной продукции, равной 40897,05 тыс.руб. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Приостановка роста в конце отчетного года отражает два фундаментальных ограничения экономического подъема, вытекающих из особенностей российской экономики. Первое – сохраняющаяся высокая зависимость от сырьевого экспорта. Его вклад в формирование доходов экономики (добавленной стоимости), хотя и снижается, но остается все же чрезмерно высок. В ВВП вклад добавленной стоимости, полученной от выпуска экспортируемой продукции, превышает 20%, в производстве товаров – почти 40%. Поэтому закономерно, что ухудшение мировой конъюнктуры в четвертом квартале отразилось на доходах экономических агентов и замедлении динамики не только внешнего, но и внутреннего спроса. Второе – низкая конкурентоспособность обрабатывающих отраслей промышленности, ориентированных на товарное покрытие внутреннего спроса. Данный фактор проявился в опережающем росте импорта по сравнению с внутренним спросом, что тормозит экономический подъем. Преодоление этих ограничивающих факторов связано прежде всего с активизацией инвестиций в обрабатывающих отраслях промышленности, обеспечивающей их модернизацию и повышение конкурентоспособности. В условиях перехода к рыночной экономике 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 прогноза показали, что в прогнозируемом периоде себестоимость товарной продукции увеличится, объем продукции незначительно возрастёт, что повлечет за собой увеличение доли затрат в рубле товарной продукции.