Исследование формирования себестоимости на продукцию ОАО "Уфалейхлебзавод"
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
в распространении закономерностей развития объекта в прошлом на его будущее. Сущность этих методов заключается в том, что на основе статистической обработки и анализа динамического ряда определяется его тенденция, так называемый тренд ряда. Группу простых методов экстраполяции, составляют методы прогнозирования, основанные на предположении относительного постоянства в будущем абсолютных значений уровней, среднего уровня ряда, среднего абсолютного прироста, среднего темпа роста. Группа сложных методов экстраполяции, основана на выявлении основной тенденции, т.е. применении статистических формул, описывающих тренд.
Экономические прогнозы носят преимущественно общий характер и служат для описания состояния экономики в целом по компании или по конкретным изделиям. Экономические прогнозы можно подразделить на три части:
.По масштабности объекта прогнозирования (глобальные прогнозы, макропрогнозы, межотраслевые и межрегиональные прогнозы, региональные прогнозы, прогнозы развития народнохозяйственного комплекса, отраслевые прогнозы, микропрогнозы).
2.По времени упреждения (долгосрочные прогнозы (от 5 до 20 лет и более), среднесрочные прогнозы (от 1 до 5 лет), краткосрочные (от нескольких месяцев до 1 года), оперативные (до одного месяца)).
.По цели прогнозирования (поисковый прогноз, нормативный прогноз).
В современных условиях в силу динамичности процессов, возрастание неопределенности информацией, наиболее актуальным делом и реальным делом, становится краткосрочное прогнозирование. при краткосрочном прогнозировании наиболее важным являются последние данные исследуемого процесса, а не тенденции сложившиеся на всем периоде предыстории.
Оценка точности прогноза является важной составной частью процесса прогнозирования.
Эти же показатели применяются и при определении точности прогноза до наступления, прогнозируемого периода. Имеющийся ряд уровней коммерческих цен на затраты предприятия делится на две части (3:
), первая из которых охватывает более ранние данные, а другая рассматривается в качестве фактических значений прогнозируемого показателя (pф), выравненные по уравнению значения коммерческих цен на затраты предприятия этой части считаются прогнозными (p*). Полученная ретроспективно ошибка прогноза в определенной мере характеризует точность применяемого метода прогнозирования.
В целом анализ динамики и прогнозирования коммерческих цен на затраты, которые определяют себестоимость продукции на предприятии, работающего на потребительском рынке, имеет прикладной характер. Он позволяет корректировать ценовую политику компании, чтобы сохранить стабильные доходы:
предотвратить необоснованное снижение или рост коммерческих цен на затраты, которые определяют себестоимость продукции на предприятии;
учесть фактический уровень инфляции в росте коммерческих цен на затраты предприятия.
Возможность на основе выявленной тенденции прогнозировать изменение себестоимости продукции позволяет просчитать перспективы предприятия и при необходимости изменить методы формирования себестоимости.
Проводя выбор существующих методов прогнозирования, наиболее подходящей для выявления прогнозных значений показателей себестоимости на продукцию предприятия является метод аналитического выравнивания. С помощью него мы спрогнозируем прогнозные значения показателей себестоимости на продукцию предприятия на I II, III, IV квартал 2010, 2011гг.
3.2 Прогнозные значения показателей себестоимости на продукцию предприятия
Из существующих методик прогнозирования для выявления прогнозных значений показателей себестоимости на продукцию предприятия выбран метод аналитического выравнивания.
Для моделирования динамики прогнозных значений показателей себестоимости на хлеб пшеничный I сорта и хлеб дарницкий воспользуемся уравнением прямой:
t=a0+a1t
Для определения параметров уравнения a0 и a1 необходимо решить систему нормальных уравнений:
na0 +a1?t=?y0?t+ a1?t2=?ty
Введем условные обозначения.
Уровни ряда динамики, отражающие изменение показателей себестоимости на хлеб, обозначим через y, t - показатель времени, который обозначается порядковыми номерами от 1 до n, где n - число уровней ряда.
Таблица 3.3
Расчет параметров модели тренда показателей себестоимости на хлеб пшеничный I сорта и хлеб дарницкий за период 2007-2009 гг. *
ДатаСебестоимость, хлеб пшеничный 1 сортtt yt2tСебестоимость, хлебдарницкийt yt1 кв.2007г. 7,4717,471,007,265,855,855,79кв.2007г. 7,47214,944,007,525,8511,706,1кв.2007г. 8,11324,339,007,787,0221,066,41кв.2007г. 8,11432,4416,008,047,0228,086,721 кв.2008г. 8, 2054125,008,307,0735,357,032 кв.2008г. 8,68652,0836,008,567,1843,087,343 кв.2008г. 8,68760,7649,008,827,1850,267,654кв.2008г. 8,71869,6864,009,087, 2057,67,961 кв.2009г. 8,98980,8281,009,348,2273,988,272 кв.2009г. 8,981089,80100,009,68,2282, 208,583 кв.2009г. 9,4011103,4121,009,868,8897,688,894кв. 2009г. 11,5012138144,0010,1210, 20122,49, 20Итого: 104,2978714,72650,0089,89629,24Прогноз1 кв. 2010г. 1310,389,512 кв. 2010г. 1410,649,823 кв. 2010г. 1510,9010,134 кв. 2010г. 1611,1610,441 кв. 2011г. 1711,4210,75
* Источник: составлено автором самостоятельно.
Перейдем к решению системы уравнений.
Хлеб пшеничный I сорта:
а0+ 78а1=104,29
а0+650а1=714,72
а0=7 и а1=0,260
=7 + 0,260t
Хлеб дарницкий:
а0+ 78а1=89,89
а0+650а1=626,24
а0=5,48 и а1=0,310
=5,48 +0,310t
Если выявленная тенденция сохранится и в следующих кварталах, то прогнозные значения показателей себестоимости на хлеб пшеничный I сорта и хлеб дарницкий составят:
Таблица 3.4
Прогнозные значения показателей