Комплексное применение статистических методов в функционально-стоимостном анализе

Кузнецова, Валентина Борисовна

Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Комплексное применение статистических методов в функционально-стоимостном анализе тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Кузнецова, Валентина Борисовна
Место защиты	Оренбург
Год	2011
Шифр ВАК РФ	08.00.12

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Комплексное применение статистических методов в функционально-стоимостном анализе"

На правах рукописи

КУЗНЕЦОВА ВАЛЕНТИНА БОРИСОВНА

КОМПЛЕКСНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ФУНКЦИОНАЛЬНО-СТОИМОСТНОМ АНАЛИЗЕ

08.00.12 - Бухгатерский учет, статистика

4849078

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

9 ИЮН 2011

Оренбург 2011

4849078

Работа выпонена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Оренбургский государственный университет

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор

Афанасьев Владимир Николаевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Прокофьев Владимир Анатольевич

кандидат экономических наук, доцент Некрасов Роман Владимирович

Ведущая организация ГОУ ВПО Самарский государственный

экономический университет

Защита состоится л22 июня 2011 г. в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.181.08 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Оренбургский государственный университет по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, аудитория 170215.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Оренбургский государственный университет, с авторефератом диссертации Ч на официальном сайте www.osu.ru.

Автореферат разослан Д/(у 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета З.С. Туякова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В сложившихся экономических условиях развития России стратегическое развитие предприятий (организаций, фирм, компаний) определено эффективным управлением затратами, оптимизацией и выявлением резервов экономии денежных средств.

Одним из инструментов обеспечивающих эффективность управления затратами (себестоимостью) является использование на практике методологии функционально-стоимостного анализа (ФСА). В связи с этим возникла необходимость дальнейшего совершенствования ФСА посредством комплексного применения статистических методов исследования себестоимости в ФСА, которые, в отличие от других методов, выявляют устойчивые закономерности, что, следовательно, позволяет предвидеть дальнейшее развитие анализируемого процесса управления себестоимостью. Вместе с тем, статистическое моделирование приобретает особое значение в условиях риска и неопределенности деятельности предприятия, являясь неотъемлемой составляющей процедуры принятия управленческого решения. Применение статистических методов в ФСА позволяет структурировать себестоимость, отслеживать ее динамику, тем самым способствуя выявлению резервов и формированию выводов и предложений по их использованию при принятии управленческих решений.

Таким образом, комплексное применение статистических методов в проведении функционально-стоимостного анализа для предприятий (организаций, фирм, компаний) обосновывают высокую теоретическую и практическую значимость и определяют актуальность проведенного исследования.

Степень разработанности проблемы. Функционально-стоимостный анализ рассматривася такими известными учеными, как М.И. Баканов, B.C. Василенок, Р. Вчек, В.А. Глезер, Е.И. Горелова, Е.А. Грамп, В.А. Ивлев, М.Г. Карпунин, А.Я. Кибанов, А.П. Ковалев, В.Ф. Кравченко, A.M. Кузьмин, Е.А. Кузьмина, Б.И. Майданчик, Л.Д. Майз, Н.К. Моисеева, Л.Н. Омельченко, В.В. Осмоловский, H.A. Русак, Г.В. Савицкая, H.H. Скворцов, О.Г. Скрипкин, М.Л. Слуцкий, Ю.М. Соболев, Я.Щ. Сосновский, В.В. Сысун, П.Г. Ткаченко, В.М. Шеравнер, А.Д. Шеремет, X. Эберт и другие.

Исследованием проблем анализа себестоимости занимались В.Е. Адамов, П.С. Безруких, С.Д. Ильенкова, П.И. Камышанов, Т.П. Карпова,

Н.П. Кондраков, М.И. Кутер, А.Ш. Маргулис, С.А. Николаева, П.П. Новиченко, В. А. Пипко, З.С. Туякова, А. Яругова и другие.

Рассматриваемые в диссертации статистические методы ранее нашли отражение в трудах Т.Н. Агаповой, В.Е. Адамова, С.А. Айвазяна, В.Н. Афанасьева, Т.П. Барановской, В.П. Боровикова, A.M. Дуброва, Т.А. Дубровой, И.И. Елисеевой, В.Е. Кузнецовой, Б.А. Лагоши, Т.В. Лебедевой, Е.Ю. Хрусталева, P.A. Шмойловой, М.М. Юзбашева.

Вместе с тем научно-методические обоснования исследований вышеперечисленных ученых в литературе не содержат комплексного применения статистических методов, включающих современный инструментарий анализа временных рядов (применение моделей экспоненциального сглаживания и ARIMA) и статистическую оценку зависимости между производственной себестоимостью и видом технологической сборки изделия в функционально-стоимостном анализе, направленных на оптимизацию и выявление резервов экономии и выбор оптимального варианта затрат на производство продукции.

Целью диссертационной работы является разработка теоретических и практических рекомендаций по организации проведения функционально-стоимостного анализа посредством использования статистических методов.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:

- интегрировать статистические методы во взаимосвязи аналитического, творческого и исследовательского этапов функционально-стоимостного анализа для определения поэтапного перечня задач его проведения;

- разработать методику комплексного применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе для определения оптимального варианта затрат на производство продукции и снижения производственных рисков;

- использовать ARIMA-модели и модели экспоненциального сглаживания для исследования рядов динамики себестоимости и ее основных составляющих в функционально-стоимостном анализе;

-установить зависимость и дать количественную оценку связи между производственной себестоимостью и видом технологической сборки изделия посредством дисперсионного анализа;

- выделить и количественно оценить факторы, влияющие на себестоимость при производстве изделия для снижения производственных рисков и выработать рекомендации по вариантам технологий изготовления изделий, ранжированных по уровню затрат, для проведения статистического

моделирования производственной себестоимости и прибыли в условиях неопределенности и риска.

Объектом исследования является методология функционально-стоимостного анализа на предприятиях (организациях).

Предметом исследования выступают методические аспекты статистического исследования в функционально-стоимостном анализе.

Область исследования. Исследование проведено в рамках п.п. 2.3. Развитие методологии комплекса методов оценки, анализа, прогнозирования экономической деятельности; п.п. 4.14. Методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций; п.п. 4.15 Методы измерения финансовых и страховых рисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска, методология финансово-экономических и актуарных расчетов специальности 08.00.12 -Бухгатерский учет, статистика Паспортов специальностей ВАК (экономические науки).

Теоретической базой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых в области статистики, экономического анализа, бухгатерского учета, моделирования рисковых ситуаций в экономике и бизнесе, материалы научных конференций, тематические публикации в периодической печати, электронные ресурсы.

Методологию исследования составляют методы экономического и статистического анализа (табличный и графический методы, методы структурно-динамического анализа, индексный метод поэлементного анализа, методы моделирования и прогнозирования временных рядов, метод экспертных оценок), экономико-математические методы (моделирование в условиях неопределенности и риска).

Информационной базой являются нормативные документы федеральных органов власти, периодические научные издания, монографии отечественных и зарубежных ученых, документы бухгатерской и статистической отчетности предприятия - ОАО ПО Стрела, информационные ресурсы сети Internet.

Для решения задач диссертационного исследования применялись пакет прикладных программ лStatistica 6.0, табличный процессор лMS Excel, программа для ЭВМ: СВИДЕТЕЛЬСТВО № 2011611953.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в теоретическом обосновании и методическом обеспечении комплексного применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе.

Элементами научного вклада и предметом защиты являются следующие результаты исследования:

- теоретическое обоснование целесообразности комплексного применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе, как основы разработки агоритма поэтапного решения задач научного исследования;

- разработанная методика комплексного применения статистических методов, включающая методы обработки статистической информации и допоняющая аналитический, творческий и исследовательский этапы функционально-стоимостного анализа методами структурно-динамического анализа, индексным методом поэлементного анализа, методом моделирования и прогнозирования временного ряда, дисперсионного анализа, методом экспертных оценок, методом статистического моделирования в условиях неопределенности и риска. Представленный агоритм комплексного применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе (программа для ЭВМ: СВИДЕТЕЛЬСТВО № 2011611953, которая позволяет проводить оптимизационные расчеты себестоимости продукции комплексом статистических методов в функционально-стоимостном анализе);

- обоснованные и оцененные параметры впервые примененных в функционально-стоимостном анализе динамических моделей АШМА для расчета производственной себестоимости, материальных затрат, затрат на оплату труда и отчисления на социальные нужды, амортизацию и прочие затраты с целью прогнозирования их изменений на аналитическом этапе функционально-стоимостного анализа;

- выявленная зависимость и статистически оцененная связь между производственной себестоимостью и видом технологической сборки изделия посредством проведения одиофакторного дисперсионного анализа производственной себестоимости на аналитическом этапе ФСА;

- выделенные факторы (надежность, степень использования производственной мощности предприятия и инфляция), влияния на себестоимость единицы продукции для предприятий оборонно-промышленного комплекса; построенные статистические модели рисковых ситуаций изменений себестоимости производства изделия и прибыли с учетом данных факторов на основе дерева решений и платежной матрицы для оценки выбранного варианта технологии изготовления изделия и оптимального варианта затрат на его производство.

Практическая значимость результатов исследования заключается в обосновании, разработке и апробации методики интеграции статистических

методов и методов функционально-стоимостного анализа, что имеет стратегическое значение при распределении затрат на производство продукции для предприятий оборонно-промышленного комплекса, а также предприятий других видов экономической деятельности. Элементы научной новизны могут использоваться для разработки и выбора варианта оптимизации себестоимости и для снижения производственных рисков при проведении технико-экономических расчетов. В настоящее время результаты исследования используются в ОАО ПО Стрела. Положения диссертации могут быть использованы в высших и средних специальных учебных заведениях при изучении дисциплин: Анализ временных рядов и прогнозирование, Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе, Финансовый менеджмент, Экономика предприятий.

Апробация результатов исследования. Результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на международных конференциях: Торгово-экономические проблемы регионального бизнес-пространства (г. Челябинск, 2008 г.), Экономическое прогнозирование (г. Воронеж, 2008 г.), Инновационная деятельность: наука - экономика - производство (г. Оренбург, 2008 г.), Проблемы развития предприятий: теория и практика (г. Самара, 2009 г.), Статистические исследования социально-экономических систем в условиях развития мирохозяйственных связей (г. Орел, 2009 г.), Реструктурирование экономики: ресурсы и механизмы (г. Санкт-Петербург, 2010 г.), Молодая наука: проблемы, решения, перспективы (г. Вогоград, 2011г.).

Результаты исследований были представлены на научно-технической выставке и награждены дипломом и медалью: выставка научно-технического творчества молодежи НТТМ-2011 (г. Оренбург) - диплом и бронзовая медаль за разработку Программа для расчета себестоимости продукции комплексом статистических методов в функционально-стоимостном анализе.

Основные положения диссертации внедрены в ОАО ПО Стрела и ГОУ ВПО Оренбургский государственный университет, что подтверждено соответствующими документами.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 12 научных работах (в т.ч. 3 публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ) общим объемом 4,71 п. л., в том числе авторский вклад - 4,71 п. л., и 9 работ в других изданиях.

Структура и объем диссертации. Диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Диссертация изложена на 173 страницах основного

текста, содержит 24 таблицы, 41 рисунок, 18 приложений. Список использованных источников состоит из 166 наименований.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

1. Теоретическое обоснование целесообразности комплексного применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе, как основы разработки агоритма поэтапного решения задач научного исследования

Изучение сущности функционально-стоимостного анализа выявило два направления его проведения: первое разработано конструктором Ю.М. Соболевым, второе - инженером Л. Майзом.

В связи со сложностью выпоняемого заказа преимущество метода Ю.М. Соболева заключается в том, что данный метод направлен на разработку более экономичных вариантов технологий изготовления изделия в рамках существующего конструкторского решения, поэтому метод Ю.М. Соболева является основным. Стоит отметить, что при решении других технологических задач более объективен метод Л. Майза, направленный на изучение функций изделия и рассмотрение исходной конструкции как одного из возможных вариантов осуществления изделием своих функций.

В специальной литературе выделяют разное количество этапов проведения функционально-стоимостного анализа. Это зависит от различных вариантов комбинирования этапов между собой, но сама программа функционально-стоимостного анализа не зависит от количества этапов. Чаще всего можно встретить следующие этапы ФСА: подготовительный, информационный, аналитический, 'творческий, исследовательский, рекомендательный и этап внедрения и контроля.

В диссертационном исследовании предлагается внедрение статистических методов для реализации последовательного использования аналитического, творческого и исследовательского этапов функционально-стоимостного анализа (рисунок 1).

В процессе исследования для каждого этапа функционально-стоимостного анализа определена задача.

Задача подготовительного этапа - подбор квалифицированных, творчески мыслящих специалистов, обладающих определенными инженерными и экономическими знаниями, а также знаниями в области подготовки и организации производства, из которых формируется исследовательская рабочая группа.

| Этап ФСА | Содержание этапа

-- Ч Ч Ч Выбор объекта статистического исследования (методология ФСА на предприятии ОАО ПО Стрела),

| 1. Подготовительный (.

| 2. Информационный |- Проведение статистического наблюдения.

Применение: Х структурно-динамического анализа временного ряда производственной себестоимости и элементов затрат, образующих производственную себестоимость; Х индексного метода в поэлементном анализе затрат; Х моделирования и прогнозирования временного ряда (использование моделей экспоненциального сглаживания и АММА-моделей) для прогнозирования производственной себестоимости и элементов затрат, образующих производственную себестоимость; Х дисперсионного анализа для статистической оценки зависимости между производственной себестоимостью и видом технологической сборки.

| 3. Аналитический |-

На основе применения статистических методов, приведенных на предыдущем этапе, выдвижение и рекомендация вариантов технологий изготовления изделия.

|| 4. Творческий ||-

Х Сравнительная оценка производственной себестоимости предлагаемых вариантов технологий изготовления. Х Применение статистических методов обработки экспертных оценок для выявления факторов, влияющих на себестоимость. Х Проведение статистического моделирования производственной себестоимости и прибыли в условиях неопределенности и риска для выбора варианта технологии изготовления изделия и оптимального варианта затрат на производство продукции.

| 5. Исследовательский | -

6. Рекомендательный |Ч 7. Внедрение и контроль [Ч

Ч Выводы и результаты исследования доводятся до уровня конкретных предложений в целях формирования наилучшего варианта затрат на производство продукции.

Ч> Внедрение полученных результатов в производство, контроль за их испонением и оценка фактической экономической эффективности от реализации данных предложений.

Ч комплекс статистических методов, предложенный автором

Рисунок 1 - Использование статистических методов в методике функционально-стоимостного анализа

Задача информационного этапа Ч сбор, систематизация и всестороннее изучение информации по исследуемому объекту. Данная задача решена методом статистического наблюдения.

Задача аналитического этапа - оценка себестоимости производства изделия. Данная задача решена методами структурно-динамического анализа, индексного поэлементного анализа, методами моделирования и прогнозирования временного ряда (использование моделей экспоненциального сглаживания и АЫМА-моделей) для прогнозирования производственной себестоимости и экономических элементов затрат, образующих производственную себестоимость изделия, дисперсионного анализа для выявления зависимости и статистической оценки связи между производственной себестоимостью и видом технологической сборки.

Задача творческого этапа - на основе использования статистических методов, приведенных на предыдущем этапе выработка предложений по совершенствованию изделия; выдвижение и рекомендация технологий изготовления изделия.

Задача исследовательского этапа - отбор оптимальных вариантов решений, которые после соответствующей проработки можно представить в качестве предложений-рекомендаций ФСА. Данная задача решена с помощью сравнительной оценки вариантов технологий изготовления, метода экспертных оценок (выявление факторов, влияющих на себестоимость), экономико-математического моделирования себестоимости производства изделия и прибыли в условиях риска и неопределенности.

Задача рекомендательного этапа состоит в том, что выводы и результаты доводятся до уровня конкретных предложений в целях формирования оптимальной структуры себестоимости и наилучшего варианта затрат на производство продукции.

Задача этапа внедрения и контроля - внедрение полученных результатов в производство, контроль за их испонением и оценка фактической экономической эффективности от реализации данных предложений.

Данный подход автора к ФСА формирует методологию по комплексному систематизированному исследованию себестоимости.

Проведение расчетов с помощью статистических методов в ФСА позволяет получить большой объем информации для принятия управленческого решения, наиболее четко структурировать себестоимость и, следовательно, избежать искажений в распределении затрат, выделить элементы затрат, на которые необходимо обратить особое внимание, чтобы добиться их оптимизации. В этом случае статистические методы моделирования и

прогнозирования являются средством принятия неэффективных управленческих решений.

Специалисту очень важно знать, какой именно элемент подвергается анализу, чтобы на основе этого собрать необходимую информацию для принятия управленческого решения по оптимизации себестоимости.

Для реализации цели исследования отобраны следующие показатели: производственная себестоимость, материальные затраты, затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды, амортизация и прочие затраты.

2. Разработанная методика комплексного применения статистических методов, включающая методы обработки статистической информации и допоняющая аналитический, творческий и исследовательский этапы функционально-стоимостного анализа методами структурно-динамического анализа, индексным методом поэлементного анализа, методом моделирования и прогнозирования временного ряда, дисперсионного анализа, методом экспертных оценок, методом статистического моделирования в условиях неопределенности и риска. Представленный агоритм применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе (программа для ЭВМ: СВИДЕТЕЛЬСТВО № 2011611953, которая позволяет проводить оптимизационные расчеты себестоимости продукции комплексом статистических методов в функционально-стоимостном анализе)

На подготовительном этапе ФСА решается задача создания исследовательской группы по следующим специализациям: экономика, статистика, технология машиностроения, оборудование и технология повышения износостойкости и восстановление деталей машин и аппаратов, металообрабатывающие станки и комплексы, системы автоматизированного проектирования, автоматизация технологических процессов и производств, самолето- и вертолетостроение, ракетостроение. Выбирается объект анализа. Проводится обучение специалистов основам ФСА.

На информационном этапе ФСА решается задача по подготовке, сбору и систематизации необходимого количества информации о конструкции, технологии, процессах, требованиях и средствах создания изделия, расчете производственной себестоимости, материальных затратах, затратах на оплату труда и отчислений на социальные нужды, амортизации и прочих затратах на создание и функционирование изделия. Изделие изучено по паспортам и чертежам, ТУ, ГОСТам и т.п. и также изучена технология создания изделия.

На аналитическом этапе решается задача оценки: производственной себестоимости, материальных затрат, затрат на оплату труда и отчисления на социальные нужды, амортизации и прочих затрат на производство выбранного изделия для выявления проблем, связанных с его совершенствованием и получением наибольшего экономического эффекта от производства.

По результатам структурно-динамического анализа производственной себестоимости, при использовании индексного метода поэлементного анализа затрат на производство изделия, методов моделирования и прогнозирования (экспоненциального сглаживания и АЫМА-процессов) построены модели прогнозирования изменения производственной себестоимости и экономических элементов затрат ее образующих. Результаты дисперсионного анализа позволили сделать вывод о наличии зависимости между производственной себестоимостью и видом технологической сборки изделия и статистически оценить эту связь.

Как показали результаты исследования на аналитическом этапе функционально-стоимостного анализа решающее значение имеет применение статистических методов анализа динамики производственной себестоимости, материальных затрат, затрат на оплату труда и отчисления на социальные нужды, амортизации и прочих затрат на производство изделия. Это позволяет установить особенности и закономерности развития исследуемых элементов затрат при помощи характеристик, отражающих изменение параметров во времени для обеспечения допонительной информацией при принятии управленческих решений. Анализ динамики показал, что в производственной себестоимости за период январь 2005 г. - декабрь 2009 г. наблюдается снижение (средний темп роста составил 99,24 %); в затратах на оплату труда и отчислениях на социальные нужды, в амортизации и прочих затратах на производство изделия с января 2005 г. по декабрь- 2009 г. также наблюдается снижение (средний темп роста составил 98,24 %, 99,02 %; соответственно); в материальных затратах в рассматриваемый период наблюдается рост (средний темп роста составил 101,54 %).

Статистический анализ структуры себестоимости на данном этапе ФСА заключается в возможности точного количественного измерения и соизмерения, выявления пропорций и закономерностей ее определяющих. Установлено, что за период с января 2005 г. по декабрь 2009 г. на ОАО ПО Стрела произошло изменение структуры затрат на производство изделия. Наибольшие изменения произошли в доле материальных затрат, она выросла на 17,63 процентных пункта при одновременном снижении доли затрат

на оплату труда и отчислений на социальные нужды на 8,75 процентных пункта и доли амортизации и прочих затрат на 8,87 процентных пункта. Следовательно, при принятии управленческого решения руководству предприятия необходимо внимательно изучить и, возможно, провести перераспределение денежных средств.

В результате применения индексного метода поэлементного анализа затрат на производство изделия пришли к выводу, что при принятии решения по управлению затратами особое внимание следует уделить элементу Материальные затраты как элементу, имеющему наиболее интенсивную динамику роста. Динамика роста данного элемента затрат обусловлена мировым финансовым кризисом 2008 г., который повлек рост цен на покупные комплектующие изделия.

3. Обоснованные и оцененные параметры впервые примененных в функционально-стоимостном анализе динамически* моделей ARIMA для расчета производственной себестоимости, материальных затрат, затрат на оплату труда и отчисления на социальные нужды, амортизацию и прочие затраты с целью прогнозирования их изменений на аналитическом этапе функционально-стоимостного анализа

Необходимость использования методов моделирования и прогнозирования на аналитическом этапе ФСА определяется тем, что данные методы позволяют построить и выбрать надежную модель для прогнозирования производственной себестоимости, материальных затрат, затрат на оплату труда и отчисления на социальные нужды, амортизации и прочих затрат на производство изделия. С учетом рассчитанной оценки точности моделей (таблица 1) и относительных отклонений прогнозных значений от фактических данных (таблица 2), обосновывается, что наилучшей моделью для прогнозирования производственной себестоимости, материальных затрат, затрат на оплату труда и отчисления на социальные нужды, амортизации и прочих затрат является ARIMA-модель (таблица 3).

Полученные результаты и выводы, основанные на интеграции статистических методов на аналитическом этапе функционально-стоимостного анализа, позволяют оценивать ситуацию как на данный момент, так и на ближайшее будущее и являются, тем самым, одним из элементов системы управления себестоимостью.

Прогнозные модели имеют удовлетворительную оценку точности, предпочтение отдаем моделям с наименьшим значением |<5].

Таблица 1 - Сравнительная оценка точности прогнозных моделей на январь 2010 г. для предприятия ОАО ПО Стрела

Модели Оценка точности моделей

Производственная себестоимость Материальные затраты Затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды Амортизация и прочие затраты

щ,% 14% \ц,% 14%

А 1 2 3 4

Экспоненциальное сглаживание 34,97 69,03 47,54 55,73

Модель АШМА (АРПСС) 34,60 57,21 45,20 42,15

Таблица 2 Ч Расчет относительного отклонения прогнозных значений от фактических данных за январь 2010 г. для предприятия ОАО ПО Стрела

Модель Показатель Прогнозные значения, руб. Фактические данные, руб. Относительное отклонение прогнозных значений от фактических данных Доверительный интервал

Нижняя граница 90% Верхняя граница 90 %

А 1 2 4 5 6 7

^ Экспоненциального сглаживания Производственная себестоимость 1867981,29 1355659,96 0,378 0 3925345,51

Материальные затраты 354265,85 325245,25 0,089 51879,81 656651,89

Затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды 96110,78 129662,71 -0,259 0 246611,72

Амортизация и прочие затраты 616194,36 900752 -0,316 0 1518974,71

I < Производственная себестоимость 1733203,64 1355659,96 0,278494 0 3532818,76

Материальные затраты 300111,68 325245,25 -0,07728 0 845664,14

Затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды 116506,74 129662,71 -0,10146 0 394840,19

Амортизация и прочие затраты 679208,45 900752 -0,24595 0 2310052,36

Прогнозные значения попадают в границы доверительного интервала с вероятностью 0,9 (90 %).

Коэффициенты построенных АШМА-моделей являются значимыми, при всех переменных так как нулевые гипотезы ЯД:у?;=0 при

альтернативной Я,: Д, * 0 отклонены (величина р<0,05).

Следовательно, данные модели могут быть использованы для прогнозирования.

Таблица 3 - Результаты моделирования по моделям АШМА и экспоненциального сглаживания для предприятия ОАО ПО Стрела

Модель Аналитический вид Значение t-кригерия Уровень значимости t-критерия

А 1 2 3

АШЛ. Производственная себестоимость у, = 0,988у,_, + 0,525 Х е, 40,596 0,000; 0,000

КШЛ. Материальные затраты у, = 0,985>у,_, +0,791 г, 20,036; 3,311 0,000; 0,002

АЙША. Затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды у, =0,919),, 17,642 0,000

АЫМА. Амортизация и прочие затраты у, = 0,908у,_, 16,399 0,000

где у, Ч текущий уровень временного ряда;

уыЧ предыдущий уровень временного ряда;

е, Ч последовательность случайных величин, образующих белый шум.

4. Выявленная зависимость и статистически оцененная связь между производственной себестоимостью и видом технологической сборки изделия посредством проведения одиофакторного дисперсионного анализа производственной себестоимости на аналитическом этапе ФСА

Для выявления зависимости выбираются три вида технологической сборки (транспортная кабина вертолета (общего пользования, пассажирская), МЧС и VIP). На каждый вид технологический сборки рассчитана производственная себестоимость (таблица 4).

Кабины VIP и МЧС составят одну группу, кабины транспортные (общего пользования) Ч другую.

Тогда т= 2щ = 3 и п2= 17; а = 0,05.

Средние значения производственной себестоимости для каждого вида вертолета:

Х1(транспортиая кабина) 2566559,53 руб.

Xl (кабины VXP и МЧС) 1917586,41 руб.

Среднее значение производственной себестоимости всех отобранных образцов:

х,,2 = 2014932,38 руб.

Таблица 4 - Группировка производственной себестоимости во временном ряду на различные виды кабин вертолета, руб.

Производственная себестоимость во временном ряду Вид кабины вертолета Число кабин вертолетов

Транспортная кабина (общего пользования, пассажирская) Кабина МЧС КабинаУ1Р

2009 1969227,30 2175996,10 3347686,40 4

2008 1955439,30 - - 4

2007 1924644,98 - - 4

2006 1898071,97 - - 4

2005 1879279,18 - - 4

С помощью однофакторного дисперсионного анализа получены следующие характеристики производственной себестоимости (таблица 5).

Таблица 5 - Результаты дисперсионного анализа, руб.

Компоненты дисперсии Суммы квадратов Число степеней свободы Средние квадраты Р (крите Фише рий ра)

р 1 расч

Межгрупповая 53698679086,52 1 53698679086,52 19,61 4,45

Внутригрупповая 46561462099,25 17 2738909535,25

Общая 100260141185,78 - -

На основе полученных данных коэффициент детерминации составляет 54 %. Дисперсия производственной себестоимости зависит от вида технологической сборки изделия (вида кабины вертолета) на 54 %, остальные 46 % определяются множеством других неучтенных факторов.

Эмпирическое корреляционное отношение составляет 0,73, что позволяет сделать вывод о наличии тесной связи между видом технологической сборки изделия (видом кабины вертолета) и производственной себестоимостью.

Расчетное значение критерия Фишера (Ррас,,) сравнивается с критическим (Р,ф): Брас, = 19,61, а ГКр(о,05;1;17) = 4,45, то есть Брасч > Рч, при уровне значимости 0,05 (с надежностью 0,95), что свидетельствует о наличии связи между производственной себестоимостью и видом технологической сборки изделия.

5. Выделенные факторы (надежность, степень использования производственной мощности предприятия и инфляция), влияния на себестоимость единицы продукции для предприятий оборонно-промышленного комплекса; построенные статистические модели рисковых ситуаций изменений себестоимости производства изделия и прибыли с учетом данных факторов на основе дерева решений и платежной матрицы для оценки выбранного варианта технологии изготовления изделия и оптимального варианта затрат на его производство

Во время проведения творческого этапа ФСА решается задача выработки предложений по совершенствованию изделия: предложены варианты технологий изготовления узлов изделия.

На исследовательском этапе решается задача отбора оптимальных вариантов, которые после соответствующей проработки можно представить в качестве предложений-рекомендаций ФСА.

Наличие риска связано с влиянием определенных факторов, которое необходимо учитывать при принятии оптимального управленческого решения.

В диссертационной работе приведена последовательность управления себестоимостью:

- выдвижение и рекомендация вариантов технологий изготовления выбранных изделий;

- выявление факторов, влияющих на себестоимость;

- расчет вероятности наступления факторов;

- разработка моделей рисковых ситуаций на основе использования теории

- принятие управленческого решения по результатам анализа.

Применение данной последовательности позволит предприятиям

(организациям, фирмам, компаниям) оптимизировать себестоимость.

Для проведения исследования отобраны два узла изделия. При этом наличие хотя бы одной детали узла, выпоненной штамповкой, условно относит узел к варианту изготовления штамповкой, аналогично наличие хотя бы одной детали, выпоненной отливкой, условно относит узел к варианту изготовления отливкой.

Для оценки факторов, влияющих на себестоимость, использован метод экспертных оценок.

На основе анализа мнений экспертов для изделий предприятий оборонно-промышленного комплекса, в первую очередь, таким фактором выступает

надежность, вторым фактором - степень использования производственной мощности предприятия и третьим - инфляция.

Формирование экспертной группы проводилось по следующей методике. Вначале отбирались специалисты, имеющие публикации в данной области, а затем одному из них поручалось предложить, на его взгляд, состав наиболее компетентных экспертов. Каждый из 10 названных специалистов одновременно указал 10 наиболее крупных ученых, занимающихся вопросами по данной проблеме. Из полученного списка специалистов были вычеркнуты 10 первоначальных, а к остальным снова обращались с просьбой указать 10 наиболее крупных колег-ученых. Данная процедура повторялась до тех пор, пока ни один из вновь названных специалистов не добавил новых фамилий к списку экспертов, то есть пока не стабилизировалась сеть экспертов. Полученная совокупность является генеральной совокупностью специалистов, компетентных в области прогнозируемой проблемы. В исследовании привлечены все специалисты. В их состав входили респонденты со стажем работы более 10 лет (работники предприятия ОАО ПО Стрела (конструкторского отдела, литейного цеха, штамповочного цеха, бухгатеры), сотрудники с ученой степенью Аэрокосмического института Оренбургского государственного университета).

На основе оценок, данных экспертами, вероятность надежности при различных технологиях изготовления узлов изделия составляет 0,98 при поковке, 0,97 при штамповке и 0,90 при отливке. Вероятность использования производственных мощностей предприятия зависит ог количества заказов (от работы маркетинговой службы предприятия). 100-процентное использование мощностей позволяет изготовить 25 изделий, а в среднем предприятие изготавливает 15 изделий. Вероятность использования производственных мощностей была оценена экспертами как 50 % / 50 %. Вероятность наступления инфляции также оценена экспертами как 50 % / 50 %.

Экспертам предлагалось не только оценить вероятность факторов, предложенных разработчиком анкеты, но и внести в анкеты другие факторы, влияющие, по их мнению, на себестоимость и не учтенные разработчиком. Таким образом, среди выделенных экспертами факторов значительное влияние на себестоимость оказывает фактор качество управленческого решения и фактор состояние, наличие и эффективность использования средств труда (основных фондов), менее существенное влияние - фактор линвестиции в производство и фактор сроки изготовления.

На базе прикладной теории игр проведен расчет и оценка приемлемости вариантов технологий изготовления изделия при выборе предприятием

управленческого решения. Для создания модели управления себестоимостью проведено моделирование в условиях неопределенности и риска, при котором использовалось построение дерева решений и платежной матрицы.

Создавая модель дерева решений, рассмотрели такие факторы, как надежность и использование производственных мощностей.

Так, вероятность получения качественного изделия равна: при поковке -0,98 (98 %), при штамповке - 0,97 (97 %), при отливке - 0,90 (90 %); с другой стороны, это вероятность допущения брака в изготавливаемых узлах, которая равна при поковке 0,02 (2 %), при штамповке - 0,03 (3 %), при отливке - 0,10 (10 %); вероятность использования производственных мощностей составляет 0,5 - 100-процентное использование - если предприятие поностью загружает свои производственные мощности (25 изделий за период) и 0,5 - 60-процентное использование - если предприятие не поностью загружает свои производственные мощности, то есть не дополучает заказы (15 изделий за период).

Получено 9 возможных вариантов технологий изготовления узлов изделия (рисунок 2):

1. Изготовление узла 1 и узла 2 поковкой (вариант, который предприятие использует на данный момент).

2. Изготовление узла 1 поковкой, узла 2 штамповкой.

3. Изготовление узла 1 поковкой, узла 2 отливкой.

4. Изготовление узла 1 штамповкой, узла 2 поковкой.

5. Изготовление узла 1 и узла 2 штамповкой.

6. Изготовление узла 1 штамповкой, узла 2 отливкой.

7. Изготовление узла 1 отливкой, узла 2 поковкой.

8. Изготовление узла 1 отливкой, узла 2 штамповкой.

9. Изготовление узла 1 и узла 2 отливкой.

Рисунок 2 - Диаграмма результатов дерева решений

В результате анализа полученной модели максимальная производственная себестоимость приходится на вариант технологии изготовления поковка+поковка - производственная себестоимость составляет 99,29 мн. руб. Минимальная производственная себестоимость приходится на технологию изготовления штамповка+штамповка, она равна 28,29 тыс. руб. Нужно также учитывать, что при технологиях изготовления отливкой и штамповкой коэффициент надежности значительно ниже, чем при изготовлении узлов поковкой.

Построение платежной матрицы Ч следующий возможный вариант выбора альтернатив с помощью различных критериев: максимакса, Вальда, Сэвиджа, Гурвица, Байеса. При построении платежной матрицы ее строки представляют собой различные варианты развития предприятия (А,, Л2, Аг, Л4, А,, А6, А-,, А,, А, - прибыль (выручка) на изготовление изделия с учетом различных технологий изготовления), а стобцы - возможные экономические (рост цен) и производственные (брак изделия) исходы. Исходы были разделены на четыре группы: постоянство, то есть цена не изменится - это первая стратегия (Я,); вероятность брака при постоянстве цены - вторая стратегия (Я,); рост индекса-дефлятора - третья стратегия (Л3); вероятность брака при росте индекса-дефлятора - четвертая стратегия (Я4) (рисунок 3).

Вероятность брака заложим в расчет. Моделирование проведено из расчета заказа на одно изделие.

/ я, Пг я, я.

1093087,93 -3971928,37 894459,84 -4373157,11

А2 987710,45 -3403370,88 817183,02 -3749541,57

987883,52 -3705969,03 817197,97 -4064408,68

Л 105584,64 -664262,03 75394,56 -725246,44

207,16 -53595,50 -1882,26 -57837,02

л 380,23 -61427,13 -1867,31 -66146,97

Л 105762,30 -668450,69 75401,01 - 729780,49

л 384,82 -57826,51 -1875,81 -62415,58

к 557,89 -65957,76 -1860,86 -71037,13

Рисунок 3 - Платежная матрица А выигрышей предприятия при четырех состояниях среды его функционирования (в руб.)

Пятая стратегия (А5) фигурирует в качестве оптимальной - вариант технологии изготовления, когда оба узла выпоняются штамповкой по трем

критериям выбора из пяти испытанных, степень ее надежности можно признать достаточно высокой для того, чтобы рекомендовать эту стратегию к практическому применению. Однако данное предприятие не обладает штампами и оснасткой, что не учитывается при расчете. Поэтому для ОАО ПО Стрела данный вариант изготовления потребует значительных финансовых вложений.

Учитывая, что вероятность изготовления некачественного изделия достаточно низкая, (высокая надежность) и брак практически исключен, рассмотрим лигру с природой с двумя состояниями: П1 - нет инфляции, Я, -инфляция (рисунок 4), то есть проблему роста цен под влиянием такого фактора, как индекс-дефлятор (стобцы платежной матрицы).

/ Я, п2

А 1093087,93 894459,84

А 987710,45 817183,02

А 987883,52 817197,93

А 105584,64 75394,56

А 207,16 -1882,26

А 380,23 -1867,31

А 105762,30 75401,01

А 384,82 -1875,81

557,89 -1860,86

Рисунок 4 - Платежная матрица А выигрышей предприятия при двух состояниях среды его функционирования (в руб.)

Для платежной матрицы при двух состояниях среды функционирования предприятия оптимальной является первая стратегия, технология изготовления двух узлов изделия поковкой. Использование штамповки - наилучший вариант в случае наличия уже имеющихся штампов и оснастки, поэтому используемый предприятием вариант поковки в кризисной ситуации является наиболее приемлемым, хотя и дорогостоящим.

На рекомендательном этапе ФСА решается задача разработки рекомендаций по совершенствованию конструкции и процессов изготовления исследуемого изделия и принимается обоснованное решение по их реализации.

На этапе внедрения и контроля в соответствии с задачей организуется подготовка к серийному производству изделий, прошедших функционально-стоимостный анализ, ведется контроль испонения. Рассчитывается оценка

фактической экономической эффективности от реализации данных предложений.

На основе вышеизложенного можно сделать вывод, что предложенная статистическая методика позволяет произвести прогноз себестоимости учесть множество состояний среды и на основе этого построить модель управления себестоимостью, которая позволит принять оптимальное решение.

В исследовании отмечается, что очень часто выбор решения па производстве приходится осуществлять в условиях поной неопределенности, связанной с отсутствием информации о вероятностях состояния факторов, влияющих на исследуемый показатель.

Интеграция статистических методов в функционально-стоимостном анализе обеспечила обусловленность управленческих решений по оптимизации варианта затрат на производство продукции.

Для всех видов экономической деятельности (в том числе и для оборонно-промышленного комплекса) управление себестоимостью является важной, неотъемлемой частью управления (менеджмента). Связано это прежде всего с тем, что успешное ведение производственной (предпринимательской) деятельности требует четкого представления о себестоимости. Анализ себестоимости дожен способствовать оптимизации варианта затрат на производство продукции.

В диссертации доказано, что комплексное применение современного инструментария статистических методов в функционально-стоимостном анализе (программа для ЭВМ: СВИДЕТЕЛЬСТВО №2011611953) обеспечивает выявление устойчивых количественных закономерностей и статистическую оценку зависимости, позволяющих принимать оптимальные управленческие решения по улучшению материально-технического обеспечения предприятий, а также управлять производственными рисками при проведении технико-экономических расчетов.

Основные положения диссертационного исследования опубликованы в следующих работах:

I В рекомендованных ВАК РФ изданиях:

1. Кузнецова, В.Б. Статистические методы моделирования в исследованиях возможных вариантов принятия управленческих решений по результатам функционально-стоимостного анализа / В.Б. Кузнецова // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2010. - № 1 (25). -С. 124-127.-0,42 п. л.

2. Кузнецова, В.Б. Формирование подхода к проведению функционально-стоимостного анализа на основе оценки структуры и динамики затрат и расходов на производство изделия / В.Б. Кузнецова // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2010. - № 2 (108). - С. 104-110. - 0,67 п. л.

3. Кузнецова, В.Б. Применение статистических методов в функционально-стоимостном анализе / В.Б. Кузнецова // Вестник Оренбургского государственного университета. Ч 2008. - № 84. - С. 146-152. -0,77 п. л.

II Общие публикации:

4. Кузнецова, В.Б. Выявление факторов, влияющих на себестоимость единицы продукции, при проведении функционально-стоимостного анализа (ФСА) : материалы Международной научно-практической конференции Молодая наука: проблемы, решения, перспективы / В.Б.Кузнецова. -Вогоград : Вогоградское научное издательство, 2011. - С. 33-34. - 0,10 п. л.

5. Кузнецова, В.Б., Афанасьев, В.Н., Атынбаев, Р.Б. Программа для расчета себестоимости продукции комплексом статистических методов в функционально-стоимостном анализе. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2011611953 от 03.03.2011 г.

6. Кузнецова, В.Б. Принятие управленческих решений в функционально-стоимостном анализе на основе моделирования в условиях поной неопределенности : материалы Международной научно-практической конференции Реструктуризация экономики: ресурсы и механизмы / В.Б. Кузнецова. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2010. - С. 155-156. - 0,23 п. л.

7. Кузнецова, В.Б. Статистический анализ периодической компоненты временного ряда как один из методов исследования функционально-стоимостного анализа (ФСА) : материалы III Международной научно-практической конференции Статистические исследования социально-экономических систем в условиях развития мирохозяйственных связей / В.Б. Кузнецова,- Орел : ОреГТУ, 2009. - С. 97-100. - 0,29 п. л.

8. Кузнецова, В.Б. Статистическая методика как один из вариантов совершенствования методологии функционально-стоимостного анализа : материалы VIII Международной научно-практической конференции Проблемы развития предприятий: теория и практика. / В.Б. Кузнецова. -Самара : Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2009. - Часть II. - С. 312-316. - 0,40 п. л.

9. Кузнецова, В.Б. Теоретические аспекты применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе для предприятий оборонно-промышленного комплекса : материалы Всероссийской научно-практической

конференции Многопрофильный университет как региональный центр образования и науки / В.Б. Кузнецова. - Оренбург : ИПК ГОУ ОГУ, 2009. - С. 3090-3098. - СБ 1Ш. - 0,69 п. л.

10. Кузнецова, В.Б. Статистические методы - новый подход в функционально-стоимостном анализе затрат : материалы Международной конференции Инновационная деятельность: наука-экономика-производство / В.Б. Кузнецова П Научный вестник Оренбургского государственного института менеджмента. - Оренбург : Оренб. гос. ин-т менеджмента, 2008. - С.114-119. -0,60 п. л.

П.Кузнецова, В.Б. Прогнозирование затрат на производство услуг с использованием адаптивного метода - один из статистических методов функционально-стоимостного анализа затрат : материалы IV Международной научно-практической конференции Экономическое прогнозирование: модели и методы / В.Б. Кузнецова. - Воронеж : Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2008. Ч Часть II. - С. 136-141. -0,35 п. л.

12. Кузнецова, В.Б. Статистические методы в функционально-стоимостном анализе затрат как фактор развития экономики : материалы VI Международной научно-практической конференции Торгово-экономические проблемы регионального бизнес-пространства / В.Б. Кузнецова. - Челябинск : Изд-во ЮУрГУ, 2008. - Том II. - С. 57-58. - 0,19 п. л.

Лицензия № Р020716 от 02.11.98.

Подписано в печать 20.05.2011. Формат 60x84 1/16. Бумага писчая. Усл. печ. листов 1,0. Тираж 100. Заказ 181.

ИПК ГОУ ОГУ 460018, г. Оренбург, ГСП, пр-т Победы, 13. Государственное образовательное учреждение ^Оренбургский государственный университет

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Кузнецова, Валентина Борисовна

Введение.

Глава 1. Теоретические аспекты интеграции статистических методов в функционально-стоимостном анализе.

1.1. Теоретическое обоснование внедрения статистических методов в методику функционально-стоимостного анализа.

1.2. Понятия себестоимости, затрат, расходов и издержек в системе экономических категорий.

1.3. Агоритм применения статистических методов в функциональностоимостном анализе.

Глава 2. Интеграция статистических методов в функционально-стоимостном анализе.

2.1. Структурно-динамический анализ затрат, образующих производственную себестоимость продукции.

2.2. Выявление компонент временных рядов производственной себестоимости и ее основных составляющих.

2.3. Дисперсионный анализ временного ряда производственной себестоимости единицы изделия.

Глава 3. Развитие статистической методологии в методике функционально-стоимостного анализа.

3.1. Сравнительный анализ производственной себестоимости единицы изделия при применении различных вариантов технологий 105 изготовления.

3.2. Статистические методы обработки экспертных оценок при анализе влияния факторов на себестоимость.

3.3. Статистическое моделирование себестоимости производства изделия и прибыли в условиях неопределенности и риска.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Комплексное применение статистических методов в функционально-стоимостном анализе"

Актуальность темы исследования. В сложившихся, экономических условиях-, развития России; стратегическое развитие предприятий (организаций; фирм, компаний) определено- эффективным' управлением затратами, . оптимизацией и выявлением резервов экономии денежных средств. ' ' . '

Одним- из инструментов обеспечивающих эффективность управления затратами (себестоимостью) является ; использование на? практике методологии функционально-стоимостного анализа (ФСА). В связи с; этим возникла необходимость,дальнейшего совершенствования ФСА посредством комплексного применения статистических методов исследования себестоимости: в ФСА, которые, в отличие от других методов, выявляют устойчивые закономерности- что; следовательно, позволяет предвидеть дальнейшее развитие анализируемого процесса управления себестоимостью. Вместе с тем, статистическое моделирование приобретает особое значение в условиях риска и неопределенности деятельности предприятия, являясь неотъемлемой составляющей' процедуры принятия управленческого решения. Применение статистических методов в; ФСА позволяет структурировать себестоимость,, отслеживать ее динамику, тем самым способствуя выявлению резервов и формированию выводов и; предложений по их использованию при принятии управленческих решений:

Таким образом, комплексное применение статистических методов в проведении функционально-стоимостного анализа-; для предприятий (организаций, фирм, компаний) обосновывают высокую теоретическую и практическую значимость, и определяют актуальность проведенного исследования.

Степень разработанности проблемы. Функционально-стоимостный анализ рассматривася такими известными учеными, как М.И., Баканов, В.С. Василенок, Р: Вчек, В.А. Глезер, Е.И. Горелова, Е.А. Грамп,

В.А. Ивлев, М.Г. Карпунин, А.Я. Кибанов, А.П. Ковалев, В.Ф. Кравченко, A.M. Кузьмин, Е.А. Кузьмина, Б.И. Майданчик, Л.Д. Майз, Н.К. Моисеева, JI.H. Омельченко, В.В. Осмоловский, H.A. Русак, Г.В. Савицкая, H.H. Скворцов, О.Г. Скрипкин, M.JI. Слуцкий, Ю.М. Соболев, Я.Щ. Сосновский, В.В. Сысун, П.Г. Ткаченко, В.М. Шеравнер,

A.Д. Шеремет, X. Эберт и другие.

Исследованием проблем анализа себестоимости занимались

B.Е. Адамов, П.С. Безруких, С.Д. Ильенкова, П.И. Камышанов, Т.П. Карпова, Н.П. Кондраков, М.И. Кутер, А.Ш. Маргулис, С.А. Николаева, П.П. Новиченко, В.А. Пипко, З.С. Туякова, А. Яругова и другие.

Рассматриваемые в диссертации статистические методы ранее нашли отражение в трудах Т.Н. Агаповой, В.Е. Адамова, С.А. Айвазяна, В.Н. Афанасьева, Т.П. Барановской, В.П. Боровикова, A.M. Дуброва, Т.А. Дубровой, И.И. Елисеевой, В.Е. Кузнецовой, Б.А. Лагоши, Т.В. Лебедевой, Е.Ю. Хрусталева, P.A. Шмойловой, М.М. Юзбашева.

Вместе с тем научно-методические обоснования исследований вышеперечисленных учерхых в литературе не содержат комплексного применения статистических методов, включающих современный инструментарий анализа временных рядов (применение моделей экспоненциального сглаживания и ARIMA) и статистическую оценку зависимости между производственной себестоимостью и видом технологической сборки изделия в функционально-стоимостном анализе, направленных на оптимизацию и выявление резервов экономии, и выбор оптимального варианта затрат на производство продукции.

Целью диссертационной работы является разработка теоретических и практических рекомендаций по организации проведения функционально-стоимостного анализа посредством использования статистических методов.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи:

- интегрировать статистические методы во взаимосвязи аналитического, творческого и исследовательского этапов функционально-стоимостного анализа для определения поэтапного перечня задач его проведения;

- разработать методику комплексного применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе для определения оптимального варианта затрат на производство продукции и снижения производственных рисков;

- использовать АШМА-модели и модели экспоненциального сглаживания для исследования рядов динамики себестоимости и ее основных составляющих в функционально-стоимостном анализе;

- установить зависимость и дать количественную оценку связи между производственной себестоимостью и видом технологической сборки изделия посредством дисперсионного анализа;

- выделить и количественно оцепить факторы, влияющие на себестоимость при производстве изделия для снижения производственных рисков и выработать рекомендации по вариантам технологий изготовления изделий, ранжированных по уровню затрат, для проведения статистического моделирования производственной себестоимости и прибыли в условиях неопределенности и риска.

Объектом исследования является методология функционально-стоимостного анализа на предприятиях (организациях).

Предметом исследования выступают методические аспекты статистического исследования в функционально-стоимостном анализе.

Область исследования. Исследование проведено в рамках п.п. 2.3. Развитие методологии комплекса методов оценки, анализа, прогнозирования экономической деятельности; п.п. 4.14. Методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций; п.п. 4.15 Методы измерения финансовых и страховых рисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска, методология финансово-экономических и актуарных расчетов специальности 08.00.12 Ч Бухгатерский учет, статистика Паспортов специальностей ВАК (экономические науки).