Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование и прогнозирование прибыли промышленных предприятий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Володина, Наталия Романовна
Место защиты Москва
Год 2004
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование и прогнозирование прибыли промышленных предприятий"

На правах рукописи ББК: 65в641 В68

Володина Наталия Романовна

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2004

Диссертация выпонена на кафедре математического моделирования экономических процессов Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации

Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор

Красс Максим Семенович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Одинцов Борис Ефимович

кандидат экономических наук, доцент

Еремин Леонид Васильевич

Ведущая организация:

Государственный университет экономики, статистики и информатики

Защита состоится 23 декабря 2004 года в 10 часов 00 мин на заседании диссертационного совета Д 505.001.03 Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125468, г. Москва, Ленинградский проспект, д. 55, аудитория 338

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации

Автореферат разослан л ноября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук,

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Переход России от плановой системы хозяйствования к рыночной, отказ государства от административных методов в управлении обусловили потребность в решении ряда проблем, не вызывавших в предшествующий период ни серьезного теоретического интереса среди ученых, ни практического интереса со стороны государственных органов или управленческого персонала различных уровней. Одна из таких проблем заключается в выявлении содержания, источников и закономерностей возникновения, а также методов исчисления и прогнозирования прибыли - одного из главных рычагов управления предприятиями.

Прибыль, исследование которой продожается еще со времен А Смита, среди рыночных понятий занимает особое место. Однако и сегодня многозначность данного понятия является причиной неоднозначности содержания процедур, используемых для расчета прибыли. Термины "исчисление", "формирование", "определение" и т. д. прибыли, по разному трактуются не только в отечественной, но и зарубежной литературе. Ликвидация смысловой неоднозначности, дожна быть первым шагом на пути к правильной формализации любого процесса и, в том числе, расчета прибыли.

Анализ некоторых экономических законов (убывающей доходности, убывающей полезности, соответствие между спросом и доходами, циклической активности экономики) позволил выявить ряд несоответствий между их требованиями и возможностями распространенных в практике управления методов прогнозирования прибыли. Основными причинами такого положения дел являются намеренно упрощенное отражение учеными-экономистами в создаваемых ими моделях реальных связей между затратами и результатами и нежелание практиков-экономистов тратить допонительные средства на разработку и применение более

НОС. МЦИОНА.г.

библиотека

сложных методов прогнозирования прибыли, отражающих хозяйственные процессы с более высоким уровнем адекватности.

Развитие и быстрое распространение новых научных направлений и в том числе, междисциплинарных наук, предназначенных для выявления общих принципов эволюции и самоорганизации сложных систем на основе построения нелинейных моделей, позволяют, с одной стороны, отказаться от упрощенчества в воспроизведении глубинных финансово-хозяйственных связей, влияющих на величину прибыли, а с другой, - сократить затраты на применение новейших компьютерных технологий. Особая роль отводится идеям "мягких" вычислений, которые позволяют более адекватно отражать хозяйственные процессы в неопределенной среде с использованием современных инструментальных средств.

Настоятельная необходимость в совершенствовании методов прогнозирования прибыли на промышленном предприятии путем их приведения в соответствие с требованиями экономических законов послужила основанием для выпонения исследований в данной области. Более точное определение объемов будущей прибыли позволит принимать более эффективные кратко и среднесрочные управленческие решения, касающиеся планирования сырья, материалов, готовой продукции, незавершенного производства и т.д.

Цели и задачи исследования. Цель исследования состоит в совершенствовании краткосрочных моделей прогнозирования прибыли предприятий с материалоемким производством, ориентированных на принятие управленческих решений, а также разработке структуры и определении функций соответствующих компьютерных инструментальных средств.

Для достижения сформулированной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1. Проанализировать, уточнить содержание и упорядочить, касающуюся прибыли, терминологию, что позволит снять семантическую неоднозначность используемых понятий.

2. Выявить причины несоответствия требований некоторых экономических законов возможностям существующих методов прогнозирования прибыли.

3. Разработать метод построения эмпирических моделей прогнозирования прибыли, используя в качестве образца (ориентира) классические теоретические модели, учитывающие динамику конъюнктуры рынка.

4. Предложить метод расчета уровня адекватности прогнозных моделей реальным хозяйственным процессам, а также их чувствительности к изменениям прибылеобразующих факторов.

5. Проанализировать возможности современных компьютерных средств, в части, касающейся прогнозирования прибыли и определить направления их совершенствования.

6. Определить уровень влияния фактора времени на прибыль, а также функции и структуру инструментальной системы, предназначенной для ее прогнозирования.

Предмет и объект исследования. Предметом исследования является процесс прогнозирования прибыли, результаты которого ориентированы на принятие управленческих решений. В качестве объекта исследования были избраны промышленные предприятия со значительными материальными оборотными средствами.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области экономико-математического моделирования, бухгатерского учета, экономической теории и экономической информатики. В работе использовались труды классиков экономической мысли и ведущих научных школ. При решении задач моделирования применялись системный анализ, математическая статистика, теория бухгатерского учета, теория капитала и рынка, теоретические основы построения информационных систем, обеспечившие раскрытие сущности исследуемых экономических явлений, выявить их взаимозависимость и представить эти зависимости в форме уравнений связи.

Правовую и методическую базу исследования составили законы, нормативные документы и инструктивные материалы, регламентирующие бухгатерский учет в РФ, а также международные стандарты финансовой отчетности, определяющие порядок учета инфляционных процессов в управленческой деятельности.

В качестве источников первичной информации послужили бухгатерские данные промышленных предприятий с материалоемким производством, а также статистические ежегодники Госкомстата РФ.

Научная новизна исследования заключается в разработке подхода к прогнозированию прибыли промышленного предприятия с материалоемким производством, обеспечивающего получение более точной зависимости между результатами и затратами.

Основные результаты, содержащие научную новизну, состоят в следующем: выявлены причины несоответствия существующих методов прогнозирования прибыли промышленного предприятия требованиям некоторых экономических законов;

научно обоснован и разработан метод получения эмпирических моделей прогнозирования прибыли, ориентированных на снижение уровня капитализации затрат в неликвидных запасах с помощью коэффициента материализации затрат в готовой продукции;

созданы два класса нелинейных моделей для прогнозирования прибыли, первый из которых базируется на идее "мягкой", а второй - "жесткой" классификации затрат;

разработан метод сведения многономенклатурного производства к единой обобщенной единице измерения продукции, что позволило определить обобщенный объем производства и, на этой основе, создать прогнозные модели;

предложен метод определения уровня адекватности экономико-математических моделей прогнозирования прибыли, а также их чувствительности к важнейшим прибылеобразующим факторам;

выявлены возможности современных компьютерных инструментальных средств в части автоматизации процесса прогнозирования прибыли, проанализированы недостатки и направления их совершенствования, определены функции и структура автоматизированного рабочего места.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что полученные выводы, рекомендации и экономико-математические модели позволяют более точно определить прогнозируемую прибыль на предприятии с материалоемким производством.

Самостоятельное практическое значение имеют следующие результаты исследования:

методика определения величины инфляционной прибыли может быть использована в финансовом анализе, предпринятом на любом предприятии, где для прогнозирования прибыли используются классы постоянных и переменных затрат;

методика корректировки исходных данных с целью их приведения к сопоставимому виду может быть использована на предприятиях, где имеются справочники потребительских цен Госкомстата РФ, а для исчисления прибыли используются классы постоянных и переменных затрат;

методика расчета адекватности экономико-математических моделей может применяться не только в процессе анализа моделей прогнозирования прибыли, но и других моделей, заданных детерминированными зависимостями;

методика окончательного формирования решения может быть использована не только для прогнозирования прибыли, но и других показателей, расчет которых можно представить в виде дерева целей.

Апробация результатов исследования. Полученные результаты апробированы на одном из промышленных предприятий строительной отрасли. В

практике подготовки плановых решений этого предприятия использовались отдельные положения диссертации и рекомендации.

Выводы и рекомендации, изложенные в диссертации докладывались и получили одобрительную оценку на постоянно действующем научно-методическом семинаре кафедры математического моделирования экономических процессов Финансовой академии при Правительстве РФ.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 5 (пяти) работах общим объемом 1,5 п.л. (все авторские).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и содержит 159 стр., 5 таблиц, 6 рисунков и 20 приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1. Проблемы поиска связей между затратами и результатами

Ретроспективный анализ понятия "прибыль", выпоненный на основе известных определений, показал, что многозначность его токований и семантическая неопределенность, касающиеся источников ее возникновения являются причиной в различии подходов к ее расчету. Для того, чтобы снять эту неоднозначность в диссертации использована терминологическая пирамида, отражающая введенную в процессе анализа иерархическую соподчиненность понятий, связанных с прибылью.

Пирамида состоит из четырех уровней. На нижнем уровне, исходя из теоретико-методологической необходимости, находится понятие "концептуализации" прибыли, предназначенное для определения содержания, природы и источников ее возникновения, формулирования принципов и закономерностей образования.

Понятие "формирование" прибыли непосредственно находится в терминологической пирамиде над понятием "концептуализации". Это понятие предназначено для воплощения теоретико-методологических основ получения прибыли в одну из форм экономико-математических моделей. Оно включает в себя два понятия: исчисление и прогнозирование. Исчисление - это отражение в формализованном виде фактического объема полученной прибыли путем уменьшения фактических доходов на величину фактических расходов с учетом инфляции.

В понятие "формирование" кроме понятия "исчисление" входит и понятие "прогнозирование". Продиктовано это спецификой разрабатываемых в диссертации эмпирических моделей, применение которых предполагает неразрывность процедур, реализующих эти понятия. Неразрывность диктуется необходимостью предварительной адаптации модели исчисления к новым рыночным реалиям и тем самым подготовки основы для получения нового, очередного варианта модели прогнозирования. В качестве рабочего в диссертации использовано следующее определение: прогнозирование прибыли - это совокупность процедур, выпоняемых с целью определения ее будущей величины, с помощью предварительно адаптированной модели исчисления.

Анализ прибыли - это понятие, которое находится на вершине терминологической пирамиды. Под анализом прибыли в работе понимается совокупность процедур, предназначенная для выявления резервов, способствующих ее увеличению.

В рамках рассматриваемой терминологической пирамиды в диссертации исследуется также понятие "инфляционная прибыль". Предложенные в диссертации определения инфляционной выручки и инфляционных затрат, позволили разработать агоритм, с помощью которого можно подсчитать инфляционную прибыль (убыток). Все это существенно допоняет общую картину прибылеобразующих факторов.

Уточнение содержания понятий и их упорядочение в иерархическую соподчиненность позволило в какой-то степени более ясно представить процесс прогнозирования прибыли. Однако этого оказалось не достаточно, так как глубинные связи между финансовыми или хозяйственными процессами отражаются в форме экономических законов. Для того, чтобы выяснить насколько существующие методы, используемые для прогнозирования прибыли, адекватны требованиям соответствующих экономических законов, в диссертации выпонено сравнение результатов, которые можно получить с помощью распространенных в настоящее время методов, с одной стороны, и теоретических результатов, которые дожны быть получены в соответствии с требованиями законов, с другой. Использовались следующие законы: убывающей доходности, убывающей полезности, циклического колебания экономической активности, а также зависимость между спросом населения и его доходами. Выявленное несоответствие является следствием нерешенности некоторых проблем, основными из которых являются:

1. Неоднозначность отнесения ряда затрат к одному из двух классов: переменные и постоянные. Закон убывающей доходности однозначно требует деление всех затрат на классы, в зависимости от их влияния на получаемые результаты. Эта впоне понятная методологическая установка, на практике трудно выпонима, так как прогнозирование уровня капитализации затрат в неликвидных запасах относится к достаточно сложным процедурам.

2. Упрощенчество в отражении зависимости "затраты-результаты", заключающееся в использовании линейных моделей. В то же время закон убывающей полезности, воплощаясь в экономико-математических моделях, ориентирует на использование нелинейных функций. На практике эта установка сопряжена с рядом трудностей, одна из которых - это отсутствие простых и дешевых инструментальных средств.

3. Трудности в учете инфляционной прибыли. Закон циклической активности в экономике, указывает на объективность существования инфляции, поэтому

необходимы методы, с помощью которых можно учесть инфляцию в процессе прогнозирования прибыли.

В диссертации анализируются перечисленные проблемы, рассматриваются возможные направления их решения.

Анализ существующих инструментальных средств, с точки зрения проблем, касающихся прибыли, позволил определить направления их дальнейшего совершенствования. Основными из них являются:

изменение ориентации вычислений в процессе прогнозирования прибыли. Назрела необходимость в процессе решения данной задачи получать конкретные управляющие воздействия на управляемый объект за счет замены направления вычислений: направление "от средств, к целям", следует заменить на "от целей к средствам";

применение новейших информационных технологий, ориентированных на работу в неопределенной среде. Значительные достижения в области нечетких множеств ("мягкие" вычисления) позволяют по-новому подойти к классификации затрат в условиях неопределенности, источником которой является неоднозначность их природы;

разработка инструментальных средств, которые позволяют без особых затрат адаптировать имеющиеся прогнозные модели к новым экономическим реалиям и получить исходные данные в нужных группировках.

Проведенный анализ возможностей современных компьютерных средств позволил выделить те технологии, которые в наибольшей степени соответствуют целям и задачам прогнозирования прибыли.

2. Разработка нелинейных моделей прогнозирования прибыли

Анализ законов убывающей доходности, убывающей полезности, зависимости спроса населения от его доходов и т.д. предопределил теоретическую связь

различного рода затрат и выручки предприятия от количества произведенной и реализованной продукции в виде параболических, степенных, логистических функций или полиномов различной степени. Эмпирические модели в отличие от теоретических, создаваемых на основе экономических законов, закономерностей, аксиом, принципов и теорем, отражают отношения между объектами не вообще, а исходя из специфики конкретного предприятия. Главная проблема, которая при этом возникает, состоит в корректной трансформации идей, заложенных в теоретических моделях, в эмпирические, с целью получения корректных уравнений связи.

Методы прогнозирования прибыли зависят от выбранной на предприятии учетной политики, специфики его деятельности, методов поддержки принятия решений. Последнее особенно важно, так как если информация о себестоимости продукции принимается во внимание в процессе формирования решений, то эффективным является метод определения прибыли по сокращенной себестоимости, то есть по переменным затратам.

Принимая этот тезис за основу, на которой может базироваться процесс формирования решений, практики-экономисты стакиваются с проблемой правильного отнесения тех или иных затрат к одному из классов: постоянным или переменным. Классическим примером двойственной природы затрат могут служить расходы, связанные с содержанием и ремонтом производственного оборудования. Отнесение затрат в тот или иной класс зависит от многих факторов, и их сочетания в различные периоды времени, специфики производства. Кроме того в разные периоды времени одни и те же затраты могут попадать в разные классы.

Воплощение идеи "мягких" вычислений в реальные модели предполагает введение допонительного класса затрат, который в диссертации назван неопределенным. Тогда проблема распределения затрат из этого класса решается путем отнесения их величины к тому или иному классу пропорционально коэффициенту материализации затрат в незавершенном производстве и готовой

продукции. Если большая часть затрат материализовалась, неопределенные затраты относятся к классу переменных. Если наоборот, большая их часть осталась в незавершенном производстве и на складах, то к постоянным. Этим достигается снижение уровня капитализации постоянных накладных затрат в возможных неликвидных запасах.

В свете исследуемой проблемы осуществлена классификация промышленных предприятий на те, для которых данная проблема несущественна, и те, для которых неопределенные затраты составляют значительный объем. Кроме того, эти группы предприятий характеризуются либо значительными объемами материальных оборотных средств, либо незначительными.

Введенная классификация предприятий предопределила разработку следующих моделей прогнозирования прибыли:

- для предприятий с высокой долей неопределенных затрат и значительным объемом материальных оборотных средств - нелинейную "мягкую" трехкомпонентную модель, отражающую деление затрат на три класса: переменные, постоянные и неопределенные;

- для предприятий с низкой долей неопределенных затрат и незначительным объемом материальных оборотных средств - нелинейную "жесткую" двухкомпонентную модель, отражающую деление затрат на два класса: переменные и постоянные.

В диссертации с целью сравнения уровней адекватности предлагаемых моделей, с одной стороны, и рассматриваемых в научной литературе, с другой, исследуется также и линейная модель, не требующая предварительного деления затрат на классы.

Как правило, предприятие выпускает несколько видов продукции, что требует введения обобщенной единицы измерения и продукции для расчета обобщенного объема производства (ООП) и обобщенного объема реализации (OOP). В диссертации выведены формулы, с помощью которых такой расчет возможен.

Перечисленные группы моделей различаются своей ориентацией на род выпускаемой продукции и количеством учтенных факторов. Это позволяет выпонить постановки задач поиска соответствующих моделей.

Модель 1.1.

Поиск модели и ее параметров, отражающей зависимости между объемом производства и тремя выше введенными классами затрат, представим следующим образом:

Известно:

1. Апостериорные наблюдения пары

где - данные, характеризующие средние переменные затраты на производство и реализацию продукции в 1-м месяце за последние три года;

У/ - упорядоченные по возрастанию данные, характеризующие среднюю величину ООП в 1-м месяце за последние три года;

- количество периодов, равное количеству месяцев в году.

2. Апостериорные наблюдения пары

где - данные, характеризующие средние постоянные затраты на производство и реализацию продукции в 1-м месяце за последние три года.

Остальные обозначения прежние.

3. Апостериорные наблюдения пары

где - данные, характеризующие средние неопределенные

затраты на производство и реализацию продукции в 1-м месяце за последние три года. Остальные обозначения прежние.

4. Апостериорные наблюдения пары

где г/ - данные, характеризующие среднюю выручку предприятия,

поступившую в 1-м месяце за последние три года; Остальные обозначения прежние.

5. Апостериорные наблюдения пары

где г} - данные, характеризующие средние коэффициенты

материализации затрат в готовой продукции в 1-м месяце за последние три года. Расчет коэффициентов материализации осуществляется так, как это предлагалось выше.

Остальные обозначения прежние. Необходимо

1. С учетом либо требований пользователя, либо специфики производства идентифицировать параметры нелинейной трехкомпонентной модели, которая дожна воспроизводить связи между ООП и каждым классом затрат.

Исходные данные, представленные тройками в п. 1-2 постановки задачи, корректируются с помощью коэффициентов материализации затрат в готовую продукцию с помощью следующего правила:

Если в периоде 1 2* >1,то 1} =2(1+2,12, 1}=2}, в противном случае, если

где - сумма переменных и части неопределенных и сумма постоянных и части неопределенных затрат.

Это правило позволяет построить следующую модель:

y^Zx=f{ZA,OOn,a,b.....c)+s1,

y2=Z2 =iy(z\OOn,а, Ъ.....с) + е2>

где у\ - уравнение регрессии, согласно которому устанавливается зависимость между переменными и частью неопределенных затрат от ООП; у2 - уравнение регрессии, согласно которому устанавливается зависимость между постоянными затратами и частью неопределенных затрат от ООП; е\,е2- ошибки, возникающие вследствие действия

неконтролируемых или неучтенных затрат, а также ошибки измерения; а,Ъ,...,с-параметры модели.

Остальные обозначения прежние.

Может оказаться полезной и иная, более общая постановка задачи, предполагающая более детальную дифференциацию затрат. Например затраты можно классифицировать на переменные, постоянные, условно-переменные и условно-постоянные. Тогда для корректировки исходных данных дожен использоваться не только коэффициент материализации затрат, касающийся готовой продукции, но и коэффициенты, характеризующие иные существенные элементы оборотного капитала (запасы материалов, незавершенное производство и т.д.).

2. Идентифицировать параметры уравнения регрессии, отражающего зависимость средней выручки предприятия от OOP;

y3=Z1=<p(.OOP,a,bД-,c) + e,

где - уравнение регрессии, согласно которому устанавливается зависимость между выручкой и обобщенным объемом

реализованной продукции;

OOP - обобщенный объем реализованной продукции;

Остальные обозначения прежние.

3. Определить точку безубыточности, а также обобщенный объем производства и реализации продукции, обеспечивающего максимум прибыли предприятию, на основании решения следующего уравнения:

Здесь и далее речь идет о прибыли от продаж.

Каждое из трех уравнений связи отражает зависимость одного вида затрат от ООП. Все вместе уравнения связи, входящие в модель, отражают зависимость от трех классов затрат: переменных, постоянных и неопределенных затрат.

В приведенной постановке задачи затраты на производство и затраты на реализацию (сбыт) не дифференцируются и рассматриваются в составе переменных или постоянных затрат. Кроме того, объем производства (ООП) и объем реализации (OOP) равны между собой.

В результате обработки этих данных с помощью ППП Statistica 6.0 совместно с программой Excel получена аппроксимация реальных связей между всеми классами затрат и ООП для двух предприятий строительной отрасли. Большинство уравнений связи являются полиномами второй степени. Некоторые из них представлены в табл. 1.

Таблица 1.

Аналитическое представление зависимостей различных классов затрат и выручки от ООП

Наименовани епредприятия Наименование модели Класс модели Номер уравнения Аналитическое представление уравнения связи

Переменные затраты 1 Z'= 371,6858-1,872*х+0,0039*хЛ2

Наименовали е предприятия Наименование модели Класс модели Номер уравнения Аналитическое представление уравнения связи

Постоянные затраты 2 г2= 472,7106+0,0225*х

Предприятие Орион Трехкомпо нентная "мягкая" Сумма переменных и частично неопределенных затрат 3 У1= 51,3742+0,0127*х+0,0014*хЛ2

Сумма постоянных и частично неопределенных затрат 4 у2 = 860,0555-2,2213*х+0,0032*хл2

Выручка 5 г3= 212Д489+0,1212*х+0,003*хл2

Переменные затраты б 2= 350,468-0,3081х+0,0012*хл

Постоянные затраты 7 г2 = 436,3365+0,0427*х

Предприятие Контур Трехкомпо нентная "мягкая" Сумма переменных и частично неопределенных затрат 8 У1Ч1073,0065+2,8563*х-0,0003*хл2

Сумма постоянных и частично неопределенных затрат 9 у2=1248,8032-1,9416*х+0,0012*хл2

Выручка 10 г3=1613,6281-0,3496*х+0,0049*хл2

Предприятие Двухкомпо Сумма переменных и неопределенных затрат 11 у} =420,1119-2,1389*х+0,0045*хл2

Орион нентная "жесткая" Сумма постоянных и неопределенных затрат 12 у\ =539,8662-0,3373*х+0,0007хл2

Наименована е предприятия Наименование модели Класс модели Номер уравнения Аналитическое представление уравнения связи

Предприятие Контур Двухкомпо неитная "жесткая" Сумма переменных и неопределенных затрат 13 ^ = 211,5741+0,1998*х+0,001*хЛ2

Сумма постоянных и неопределенных затрат 14 у\ =313,1839+0,5169*х-0,0002*хл2

Графически представленные зависимости переменных и неопределенных затрат от ООП для обоих предприятий, а также их аппроксимация полиномами второй степени свидетельствую о том, что в большинстве случаев полученные зависимости близки к классическому виду (по П. Самуэльсону). Это позволяет определять реальные точки безубыточного для каждого из предприятий, а также объем продукции, который обеспечит максимум прибыли в прогнозируемом периоде.

В соответствии с введенной классификацией существуют и такие предприятия, для которых проблема неопределенности затрат несущественна. Для них выпонена постановка задачи поиска нелинейных связей, ориентированная на традиционно жесткий взгляд деления затрат на классы.

Сравнение графиков, где показана зависимость переменных и частично неопределенных затрат, связанных коэффициентом материализации, и графиков, где такая связь не учитывается, показывает, что в последней отсутствуют точки, после которых как переменные, так и постоянные затраты резко возрастают.

Уровень адекватности или степень соответствия эмпирических моделей прогнозирования прибыли предлагается оценивать на основе специально разработанных в диссертации формул, а также с помощью общеизвестных статистических методик. Оценка показала, что наивысший уровень адекватности у трехкомпонентной "мягкой" модели.

3. Практические аспекты применения моделей прогнозирования прибыли с учетом конъюнктуры рынка

Моделирование процессов дожно базироваться на надежной и достоверной информации, гарантирующей ее сопоставимость в различные периоды времени. В диссертации использован подход к расчету коэффициентов корректировки затрат и выручки, которые можно получить на основе индексов цен, публикуемых в справочниках Госкомстата РФ. Наличие сопоставимых исходных данных позволяет перейти к рассмотрению практических аспектов использования разработанных моделей. Прогнозировать величину прибыли в краткосрочном периоде и объем производства можно за счет выпонения следующих процедур:

1. Привести исходные данные к сопоставимому виду с помощью корректировочных коэффициентов и вычислить прогнозный коэффициент инфляции.

2. Привести объемы произведенной и реализованной продукции к единой единице измерения и получить ООП.

3. Определить уравнение связи для планового периода, а также базовые плановые величины.

4. Определить оптимальный ООП и на этой основе рассчитать возможную прибыль.

5. Привести вновь полученный с помощью процедур прогнозирования ООП к объемам, соответствующим номенклатуре производства.

Одна из трудностей в реализации перечисленных процедур кроется в поиске базовых плановых величин, используемых в качестве ограничений на производство продукции. Такими величинами являются:

верхняя граница ООП, на которую указывает коэффициент эластичности по доходам потребителей и иные параметры рынка;

максимальная проектная мощность предприятия по производству продукции в месяц;

ООП, гарантирующий получение оптимальной прибыли в месяц. Созданные в диссертации процедуры и операции могут быть использованы лишь при наличии специально разработанных инструментальных средств. Для того чтобы выявить состав этих средств, необходима предварительная формулировка соответствующих процедур, для реализации которых впоследствии создаются программные модули.

Специфика процедур прогнозирования прибыли, и особенности используемой исходной информации достаточно определенно очерчивают круг функций, которые дожны выпонять инструментальные средства. Это, прежде всего:

-поддержка специальной базы данных, содержащей информацию о внутреннем состоянии предприятия и базу внешних данных, содержащую информацию о внешнем мире;

-первичное построение и последующая периодическая адаптация нелинейных эмпирических моделей в соответствии с вновь возникшими реалиями на производстве и во внешней среде;

-определение потребностей рынка по каждому виду выпускаемой предприятием продукции, используемых в последствии в качестве ограничений в процессе расчета плана производства;

-прогнозирование прибыли на основе вновь полученной модели, учитывающей возможности рынка и возможности предприятия;

-выпонение многомерного анализа, позволяющего определить чувствительность прибыли к прибылеобразующим факторам;

-формирование информации для принятия окончательного решения. Каждая из перечисленных функций достаточно автономна, что позволяет их соотнести с отдельными программными модулями. Связи между модулями можно

реализовать в рамках автоматизированного рабочего места менеджера, под которым понимается совокупность информационных, инструментальных и организационных средств, предназначенных для автоматизации процесса прогнозирования прибыли промышленного предприятия. Наличие такого рода инструментальных средств, а также постепенное осознание управленческим персоналом необходимости внедрения в практику принятия краткосрочных решений более точных методов прогнозирования прибыли делают востребованными в практике управления предложенных в диссертации выводов и предложений.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Володина Н.Р. Теоретические и эмпирические модели исчисления прибыли // Информатизация и связь, выпуск 3, 2003. - Москва, Издатель Автономная некоммерческая организация Редакция журнала Информатизация и связь. - 0,3 п.л.

2. Володина Н.Р. Инфляционная прибыль: ее содержание и расчет // Сборник научных трудов Тамбовского государственного технического университета Института Экономика и право Математические и инструментальные методы экономического анализа: управление качеством, Выпуск 8. - Тамбов, Издательство ТГТУ, 2003.-0,2 п.л.

3. Володина Н.Р. Проблемы исчисления прибыли и пути их разрешения // Сборник научных трудов Тамбовского государственного технического университета Института Экономика и право Математические и инструментальные методы экономического анализа: управление качеством, Выпуск 9. - Тамбов, Издательство ТГТУ, 2003. - 0,4 п.л.

4. Володина Н.Р. Учет фактора времени в процессе исчисления прибыли // Сборник научных трудов Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации Модели экономических систем и информационные технологии, Выпуск 11. - Москва, Научно-издательское предприятие л2Р, 2003. - 0,3 п.л.

5. Володина Н.Р. Функции и структура инструментальной среды формирования прибыли // Информатизация и связь, выпуск 2, 2004. - Москва, Издатель Автономная некоммерческая организация Редакция журнала Информатизация и связь. - 0,3 п.л.

257 1 9

Напечатано с готового оригинал-макета

Издательство ООО "МАКС Пресс" Лицензия ИД N 00510 от 01.12.99 г. Подписано к печати 19.11.2004 г. Формат 60x901/16. Усл.печл. 1,5. Тираж 129 экз Заказ 515. Тел. 939-3890,939-3891,928-1042. Тел /Факс 939-3891. 119992, ГСП-2, Москва, Ленинские горы, МГУ им. М В. Ломоносова, 2-й учебный корпус, 627 к.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Володина, Наталия Романовна

Введение

Глава 1. Экономическое содержание прибыли и проблемы ее формирования

1.1. Прибыль как основная категория экономики предприятия

1.2. Применение основных экономических законов для поиска связей между затратами и результатами

1.3. Анализ инструментальных средств, используемых для решения проблем прогнозирования прибыли

Глава 2. Моделирование процесса прогнозирования прибыли промышленных предприятий

2.1. Теоретические модели связей между затратами и результатами

2.2. Разработка эмпирических моделей прогнозирования прибыли предприятий с учетом динамики рынка

2.3. Анализ адекватности и чувствительности моделей к прибылеобразующим факторам

Глава 3. Разработка компьютерного инструментария для прогнозирования прибыли промышленных предприятий

3.1. Влияние фактора времени на прибыль хозяйствующего субъекта

3.2. Практические аспекты применения эмпирических моделей с учетом конъюнктуры рынка

3.3. Определение функций и разработка структуры инструментальных средств для прогнозирования прибыли

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование и прогнозирование прибыли промышленных предприятий"

Актуальность темы исследования. Переход России от плановой системы хозяйствования к рыночной, отказ государства от административных методов управлении обусловили потребность в решении ряда проблем, не вызывавших в предшествующий период ни серьезного теоретического интереса среди ученых, ни практического интереса со стороны государственных органов или управленческого персонала различных уровней. Одна из таких проблем заключается в выявлении содержания, источников и закономерностей возникновения, а также методов исчисления и прогнозирования прибыли - одного из главных рычагов управления предприятиями.

Прибыль, исследование которой продожается еще со времен А. Смита, среди рыночных понятий занимает особое место. Однако и сегодня многозначность данного понятия является причиной неоднозначности содержания процедур, используемых для расчета прибыли. Термины "исчисление", "формирование", "определение" и т. д. прибыли, по разному трактуются не только в отечественной, но и зарубежной литературе. Ликвидация смысловой неоднозначности дожна быть первым шагом на пути к правильной формализации любого процесса и, в том числе, расчета прибыли.

Анализ некоторых экономических законов (убывающей доходности, убывающей полезности, соответствие между спросом и доходами, циклической активности экономики) позволил выявить ряд несоответствий между их требованиями и возможностями распространенных в практике управления методов прогнозирования прибыли. Основными причинами такого положения дел являются намеренно упрощенное отражение учеными-экономистами в создаваемых ими моделях реальных связей между затратами и результатами и нежелание практиков-экономистов тратить допонительные средства на разработку и применение более сложных методов прогнозирования прибыли, отражающих хозяйственные процессы с более высоким уровнем адекватности.

Развитие и быстрое распространение новых научных направлений и, в том числе, междисциплинарных наук, предназначенных для выявления общих принципов эволюции и самоорганизации сложных систем на основе построения нелинейных моделей, позволяют, с одной стороны, отказаться от упрощенчества в воспроизведении глубинных финансово-хозяйственных связей, влияющих на величину прибыли, а с другой, - сократить затраты на применение новейших компьютерных технологий. Особая роль отводится идеям "мягких" вычислений, которые позволяют более адекватно отражать хозяйственные процессы в неопределенной среде с использованием современных инструментальных средств.

Настоятельная необходимость в совершенствовании методов прогнозирования прибыли на промышленном предприятии путем их приведения в соответствие с требованиями экономических законов послужила основанием для выпонения исследований в данной области. Более точное определение объемов будущей прибыли позволит принимать более эффективные кратко и среднесрочные управленческие решения, касающиеся планирования сырья, материалов, готовой продукции, незавершенного производства и т.д.

Цели и задачи исследования. Цель исследования состоит в совершенствовании краткосрочных моделей прогнозирования прибыли предприятия с материалоемким производством, ориентированных на принятие управленческих решений, а также разработке структуры и определении функций соответствующих компьютерных инструментальных средств.

Для достижения сформулированной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

1. Проанализировать, уточнить содержание и упорядочить, касающуюся прибыли, терминологию, что позволит снять семантическую неоднозначность используемых понятий.

2. Выявить причины несоответствия требований некоторых экономических законов, возможностям существующих методов прогнозирования прибыли.

3. Разработать метод построения эмпирических моделей прогнозирования прибыли, используя в качестве образца (ориентира) классические теоретические модели, учитывающие динамику конъюнктуры рынка.

4. Предложить метод расчета уровня адекватности прогнозных моделей реальным хозяйственным процессам, а также их чувствительности к изменениям прибылеобразующих факторов.

5. Проанализировать возможности современных компьютерных средств, в части, касающейся прогнозирования прибыли, и определить направления их совершенствования.

6. Определить уровень влияния фактора времени на прибыль, а также функции и структуру инструментальной системы, предназначенной для ее прогнозирования.

Предмет и объект исследования. Предметом исследования является процесс прогнозирования прибыли, результаты которого ориентированы на принятие управленческих решений. В качестве объекта исследования были избраны промышленные предприятия со значительными материальными оборотными средствами.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области экономико-математического моделирования, бухгатерского учета, экономической теории и экономической информатики. В работе использовались труды классиков экономической мысли и ведущих научных школ. При решении задач моделирования применялись системный анализ, математическая статистика, теория бухгатерского учета, теория капитала и рынка, теоретические основы построения информационных систем, обеспечившие раскрытие сущности исследуемых экономических явлений, выявление их взаимозависимости и представление этих зависимостей в форме уравнений связи.

Правовую и методическую базу исследования составили законы, нормативные документы и инструктивные материалы, регламентирующие бухгатерский учет в РФ, а также международные стандарты финансовой отчетности, определяющие порядок учета инфляционных процессов в управленческой деятельности.

В качестве источников первичной информации послужили бухгатерские данные промышленных предприятий строительной отрасли, характеризуемые материалоемким производством, а также статистические ежегодники Госкомстата РФ.

Научная новизна исследования заключается в формулировании нового подхода к прогнозированию прибыли промышленного предприятия с материалоемким производством, который более точно учитывает зависимость между результатами и затратами.

Основные результаты, содержащие научную новизну, состоят в следующем: выявлены причины несоответствия существующих методов прогнозирования прибыли промышленного предприятия требованиям некоторых экономических законов; научно обоснован и разработан метод получения эмпирических моделей прогнозирования прибыли, ориентированных на снижение уровня капитализации затрат в неликвидных запасах; созданы два класса нелинейных моделей для прогнозирования прибыли первый из которых базируется на идее "мягкой", а второй - "жесткой" классификации производственных затрат; разработан метод сведения многономенклатурного производства к единой обобщенной единице измерения продукции, что позволило определить обобщенный объем производства и, на этой основе, создать прогнозные модели; предложен метод определения уровня адекватности экономико-математических моделей прогнозирования прибыли, а также их чувствительности к важнейшим прибылеобразующим факторам; выявлены возможности современных компьютерных инструментальных средств в части автоматизации процесса прогнозирования прибыли, проанализированы недостатки и предложены направления их совершенствования, определены функции и структура автоматизированного рабочего места.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что полученные выводы, рекомендации и экономико-математические модели позволяют боле точно определить прогнозируемую прибыль на предприятии с материалоемким производством.

Самостоятельное практическое значение имеют следующие результаты исследования: методика определения величины инфляционной прибыли может быть использована в финансовом анализе, предпринятом на любом предприятии, где для прогнозирования прибыли используются классы постоянных и переменных затрат; методика корректировки исходных данных с целью их приведения к сопоставимому виду может быть использована на предприятиях, где имеются справочники потребительских цен Госкомстата РФ, а для исчисления прибыли используются классы постоянных и переменных затрат; методика расчета адекватности экономико-математических моделей может применяться не только в процессе анализа моделей прогнозирования прибыли, но и других моделей, заданных детерминированными зависимостями; методика окончательного формирования решения может быть использована не только для прогнозирования прибыли, но и других показателей, расчет которых можно представить в виде дерева целей.

Апробация результатов исследования. Полученные результаты апробированы на промышленном предприятии строительной отрасли. В практике подготовки плановых решений этих предприятий использовались отдельные положения диссертации и рекомендации.

Выводы и рекомендации, изложенные в диссертации, докладывались и получили одобрительную оценку на постоянно действующем научно-методическом семинаре кафедры математического моделирования экономических процессов Финансовой академии при Правительстве РФ.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 5 работах общим объемом 1,5 п.л. (все авторские).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и содержит 159 стр., 5 таблиц, 6 рисунков и 20 приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Володина, Наталия Романовна

1. Определение реальной, а не фиктивной прибыли, ориентирует на обязательное приведение исходных учетных данных к сопоставимому виду. Корректировка дожна касаться тех статей бухгатерского учета, которые содержат данные о выручке и затратах производства и сбыта. Для того чтобы эти данные были сравнимы за весь анализируемый период, можно воспользоваться темпом (индексом) инфляции по каждому классу затрат. Базой для корректировки может служить последний месяц года. Разница между фактическими и скорректированными данными для некоторых предприятий может быть существенной, что подтверждает необходимость выпонения данной процедуры.

2. Эмпирические модели, построенные на фактических данных, могут быть использованы для прогнозирования прибыли при условии, что заданы прогнозные значения ряда параметров, ограничивающих деятельность предприятия. В связи с тем, что применение моделей невозможно без такого рода показателей, устанавливается ряд базовых величин, а именно: оптимальный объем прибыли, верхняя граница объема производства и максимальная (номинальная) мощность предприятия. Полученная расчетная прибыль дожна быть скорректирована с помощью прогнозируемого коэффициента инфляции.

3. Разработанные эмпирические модели для своего практического применения требуют создания процедуры обратной трансформации обобщенного объема производства в конкретные виды продукции. Это позволит определить объем производства для каждого месяца планового периода.

4. Анализ показал, что информационная среда автоматизированного рабочего места дожна быть производной от базы учетных данных автоматизированной системы бухгатерского учета предприятия. Все файлы информационной среды делятся на две группы: файлы, содержащие информацию о внутреннем состоянии предприятия и файлы, отражающие состояние рынка и инфляционные процессы.

5. Знание процедур прогнозирования прибыли позволяет определить круг функций, которые дожны выпонять отдельные программные модули АРМ. Соотнесение выделенных функций с отдельными программными модулями предоставляет основу для разработки структуры автоматизированного рабочего места. Часть программных модулей является стандартными, а другая - специальными.

Заключение

Традиционно применяемые в практике управления предприятиями модели исчисления прибыли относятся к классу линейных. Повсеместное использование такого рода моделей современный классик экономической мысли А. Маршал объясняет тем, что "анализ все еще пребывает в младенческом возрасте" [30]. К этому можно также добавить нежелание руководителей предприятий тратить допонительные средства на разработку и применение более сложных инструментальных средств, что, на наш взгляд, объясняется недооценкой величины потерь, которые, в результате этого, несет предприятие.

В результате научно-технического прогресса в конце XX века положение стало меняться. Причинами этого являются: глобализация мировой экономики; пересмотр господствующих взглядов на моделирование экономических процессов и, в том числе, рыночных связей; востребованность интелектуальных информационных технологий в практике управления, как на макро, так и микроуровнях.

Потребность в реальном применении нелинейных моделей в экономике привела к появлению междисциплинарных научных направлений, одно из которых получило название синергетика. Согласно определению, данному в [25], синергетика - это междисциплинарная наука, которая нацелена на выявление общих принципов эволюции и самоорганизации сложных систем в различных областях знания на основе построения нелинейных математических моделей.

Столь общее определение, естественно, включает и модели микроэкономического характера, которые отражают знания о процессах протекающих на предприятиях. Современное состояние моделирования взаимосвязи "затраты-результаты", вопреки открытыми классиками экономической мысли законам, не соответствует возможностям сегодняшнего дня, появившимся в результате развития математических основ воспроизведения плохо определенных (нечетких) процессов, а также быстрого распространения новейших информационных технологий. Это, прежде всего, методы моделирования в условиях неопределенности (мягкие вычисления), интелектуальный анализ данных, нейросетевые технологии и т.д.

Острота проблемы несоответствия математических моделей экономическим законам снижена благодаря выпоненному в диссертации поиску нелинейных функций, использование которых предполагается в "мягкой" среде. "Мягкая" среда в диссертации рассматривается в качестве инструмента, который используется для решения проблемы классификации затрат.

Идея "мягких" вычислений - это результат многолетних попыток ученых приспособить жесткие детерминированные модели к постоянно изменяющимся процессам, протекающим в неопределенной среде. Детерминированные модели сегодня уже не могут удовлетворять современную практику управления. Это же можно утверждать и относительно стохастических моделей, ибо, как правило, правильные значения вероятностей в реальной жизни получить достаточно трудно. Поэтому "субъективная вероятность" нашла широкое применение в нечетких задачах и была положена в основу "мягких" вычислений.

Практическое значение имеют следующие результаты исследования:

- методика определения величины инфляционной прибыли может быть использована в финансовом анализе, предпринятом на любом предприятии, где для исчисления прибыли используются классы постоянных и переменных затрат;

- методика корректировки исходных данных с целью их приведения к сопоставимому виду может быть использована на предприятиях, где имеются справочники потребительских цен Госкомстата РФ, а для исчисления прибыли используются классы постоянных и переменных затрат;

- методика расчета адекватности экономико-математических моделей может применяться не только в процессе анализа правильности моделей формирования прибыли, но и других моделей, заданных детерминированными зависимостями;

- методика окончательного формирования решения может быть использована не только для планирования прибыли, но и других показателей, расчет которых можно представить в виде дерева.

Полученные результаты апробированы на промышленных предприятиях строительной отрасли. В практике подготовки плановых решений этих предприятий использовались отдельные положения диссертации и рекомендации.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Володина, Наталия Романовна, Москва

1. Федеральный закон от 21.11.1996г., №129-ФЗ "О бухгатерском учете"

2. Об утверждении программы реформирования бухгатерского учета в соответствии с международными стандартами финансовой отчетности. Постановление Правительства РФ от 06.03.98 №283.

3. Об утверждении положения по бухгатерскому учету "Бухгатерская отчетность организации" ПБУ4/99. Приказ Минфина РФ ot06.07.99 №43н.

4. Монографии и учебные пособия:

5. Автоматизированные информационные технологии в экономике./ Под ред. Г.А. Титоренко.-М.: ЮНИТИ, 1998.-400 с.

6. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа.- М.: Финансы и статистика, 1998.-416 с.

7. Богатин Ю.В., Швандар В.А. Производство прибыли.- М.: ЮНИТИ, 1998.-256с.

8. Богатин Ю.В., Швандар В.А. Оценка эффективности бизнеса и инвестиций.- М.: ЮНИТИ, 2001.- 254 с.

9. Большая советская энциклопедия. Т. 27.-М.: Изд-во Советская энциклопедия, 1977.-622 с.

10. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в среде Windows.-M.: Филинъ, 1997.-608 стр.

11. Бочарников А.В. Fuzzy-технология: математические основы. СПб: Наука, РАН, 2001.-328 с.

12. Братимов О.В., Горский Ю.М., Делягин М.Г., Коваленко А.А. Практика глобализма: игры и правила новой эпохи. М.: ИНФРА-М, 2000.-344 с.

13. Бухгатерский учет/Под ред. П. С. Безруких. М.: Бухгатерский учет, 2002.-719 с.

14. Бахрушина М.А. Внутрипроизводственный учет и отчетность. Сегментарный учет и отчетность. М.: "АКДИ Экономика и жизнь", 2000.-192 с.

15. Бахрушина М.А. Бухгатерский управленческий учет. М.: Финстатинформ, 2000.-533 с.

16. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Наука, 1980.-208 с.

17. Гаврилов В.М., Подиновский В. В. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Сов. Радио, 1975.-192 с.

18. Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандартов MRPII.- СПб.: Питер, 2002.- 320 с.

19. Горемыкин В.А., Богомолов А.Ю. Планирование предпринимательской деятельности. М.: Инфра-М, 1997.-334 с.

20. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. М.: Финансы и статистика,2001.-368 с.

21. Дугельный А.П., Комаров В.Ф. Бюджетное управление предприятием: Учеб.-пособие. М.: Дело, 2003.-432 с.

22. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и информационные среды их поддержки. М.: Финансы и статистика, 2000.-300 с.

23. Друри К. Введение в управленческий и производственный учет. М.: ЮНИТИ, 1997.-560 с.

24. Жданов С,А. Эталоны нормального функционирования предприятий. М.: Эдиториал. УРСС, 2001.-216 с.

25. Заде JL Понятие лингвистической переменной и ее применение в принятии решений. М.: Мир. 1976.- 165 с.

26. Занг В.Б. Синергетическая экономика. М.: Мир, 1999.- 335 с.

27. Идрисов А.Б., Карташов С.В. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. М.: Инфра-М, 1997.- 287 с.

28. Инфляция и инфляционная политика в России.// Под ред. JI.H. Красавиной. М.: Финансы и статистика, 2000.- 256 с.

29. Литвиненко О.И. Теория прибыли. -М.: Мысль, 1978.- 206 с.

30. Майминас Е.З. Процессы планирования в экономике: информационный аспект. -М.: Экономика, 1971.- 390 с.

31. Маршал А. Принципы экономической науки, т. 1. М.: Издательская группа "Прогресс", 1993, .-414 с.

32. Международные стандарты финансовой отчетности: Вводный курс. М.: ICAR, 2002.-142 с.

33. Модильяни Ф., Милер М. Сколько стоит фирма? Теорема ММ.- Дело, 2001.- 272Х * с.

34. Налоговый кодекс РФ. Новая редакция: Официальный текст по состоянию на 15 янв. 3003 года. М.: ИКФ ЭКМОС, 2003.-527 с.

35. Общая экономическая теория: Уч. пособие/ Под ред. И.Т. Корогодина, Воронеж, Изд-во Воронежского университета, 2000.- 368 с.

36. Основы моделирования сложных систем/ Под общей ред. И. В. Кузьмина.- Киев: Вища школа, 1981.-360 с.

37. Парсяк В.Н., Рогов Г.К. Маркетинговые исследования. К.: Наукова думка, 1995.144 с.

38. Петере Э. Хаос и порядок на рынках капитала. М.: Мир, 2000.- 333с.

39. Практикум по эконометрике/ Под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2002.- 192с.

40. Райская Н.Н., Сергиенко Я.В., Френкель А.А. Инфляционные процессы в России(1992-1999гг.) Тенденции и доходы. М.: Финстатинформ, 2001.- 151 с.

41. Реформа бухгатерского учета. Шестнадцать положений по бухгатерскому учету. М.: Изд-во "Ось-89", 2001.-304 с.

42. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике. М.: ЮНИТИ, 2000.- 487 с.

43. Российский статистический ежегодник. 2002: Стат. сб./Госкомстат России. М. 2002.-690 с.

44. Россия в цифрах. 2003. Крат. стат. сб./Госкомстат России. М., 2003.-398 с.

45. Самуэльсон П. Экономика. М.: НПО "Агон" ВНИИСИ "Машиностроение", т. 1, 1994.-331 с.

46. Самуэльсон П. Экономика. М.: НПО "Агон" ВНИИСИ "Машиностроение", т. 2, 1994.-413 с.

47. Сборник бизнес-планов: Современная практика и документация// Под ред. В. М. Чапова. М.: Финансы и статистика, 1997.- 336 с.

48. Славин М.Б. Системный подход в микроэкономике. М.: ТЕИС, 2000.- 204 с.

49. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. М.: Политиздат, 1962.-684 с.

50. Советов Б .Я. Яковлев С.А. Моделирование систем.-М.б Высшая школа, 1998.-319 с.

51. Современное состояние теории исследования операций// Под ред. Н. Н. Моисеева. М.: Наука, 1979.-464 с.

52. Современный маркетинг // В. Е. Хруцкий, И. В. Корнеева, Е. Э.Автухова. М.: Финансы и статистика, 1991.-256 с.

53. Соколова Г.Н. Информационные технологии экономического анализа. М.: Экзамен, 2001.-320 с.

54. СтатЭксперт. Руководство пользователя. М.: Росэкспертиза, 1996.- 196с.

55. Тапскотт Дон. Электронно-цифровое общество. -К.- INT-press.-M.: Рефл-бук, 1999.-432 с.

56. Томпсон А., Формби Дж. Экономика прибыли. Бином, 1992.-544 с.

57. Торвей Р. Индексы потребительских цен: Методическое руководство. М.: Финансы и статистика, 1993.- 14 с.

58. Трапезников В.А. Управление и научно-технический прогресс. М.: Наука, 1983.224 с.

59. Туган-Барановский М.И. Периодические промышленные кризисы. -М.: Российская политическая энциклопедия, 1997.-574 с.

60. Управление затратами на предприятии: Учебник/Под общей ред. Г.А. Краюхина. -СПб.: Издательский дом "Бизнес-пресс",2000.-277 с.

61. Фатхутдинов Р.А. Конкурентоспособность: экономика, стратегия, управление. -М.: ИНФРА-М, 2000.-312 с.

62. Федосеев В.В., Эриашвили Н.Д. Экономико-математические методы в маркетинге. М.: ЮНИТИ, 2001.-159 с.

63. Харитонов С.А. Информационные технологии налогового учета. М.: Фирма "1С", 2002.- 173 с.

64. Хейне П. Экономический образ мышления. -М.: Дело, 1972.-704 с.

65. Хойер В. Как делать бизнес в Европе. М.: Прогресс, 1992.-253 с.

66. Чеканский Е.М., Фролова H.JI. Теория спроса, предложения и рыночных структур. М.: ТЕИС, 1999.-421 с.

67. Черемных С.В., Семенов И.О., Ручкин B.C. Структурный анализ систем: IDEF-технологии.-М.: Финансы и статистика, 2001.-202 с.

68. Черняк Ю. И. Простота сложного. М.: Знание, 1975.- 208 с.

69. Четыркин Е.М. Финансовый анализ производственных инвестиций. М.: Дело, 1998.- 256 с.

70. Чумаченко Н.П. Учет и анализ в промышленном производстве США.- М.: Финансы, 1971.-240 с.

71. Шашурин Ю.С. Черезов А.В. Себестоимость в оперативном управлении предприятием.-М.: Дека, 2000.-212с.

72. Шнейдман J1.3. Рекомендации по переходу на новый план счетов. М.: Изд-во "Бухгатерский учет", 2000.-96 с.

73. Щиборщ К.В. Бюджетирование деятельности промышленных предприятий России. М.: Изд-во "Дело и Сервис", 2001.- 544 с.

74. Экономико-математические методы и модели./Под общ. Ред. А. В. Кузнецова.-Мн.: БГЭУ, 2000.- 412 с.

75. Экономическая теория: Учебник для вузов/Под ред. И.П. Николаевой. М.: Финстатинформ, 1997.-399 с.

76. Энтони Р. Рис Дж. Учет: ситуации и примеры. М.: Финансы и статистика, 1996.560 с.

77. John М. Brion. Corporate Marketing Planning. N. Y. John Willy and Sons. 1967.- p. 9.

78. Spencer A. Tuker. The Break-Even S tern : Tool for Profit Planning, Englewood Cliffes, N.Y., Prentice-Hall, 1963, p. 33.1. Статьи

79. Аджиев В. Miniset Визуальный инструмент аналитика.// Отрытые системы, 1997, № 3, с. 73-77.

80. Гейбл К. Международные стандарты финансовой отчетности// Финансовая газета.-2001,№ 15(487), с.11

81. Грушко А., Котел евец Б., Орехов А. Анализ и прогноз финансовых процессов.//Банки и технологии, 1997, № 3, стр. 11.

82. Земитан Г. Обзор российских систем бюджетирования.//Финансовый директор, 2003, № 11, стр. 77-85.

83. Киселев М., Соломатин Б. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах// Открытые системы, № 4, с. 41-44.

84. Севрук В.Т. Анализ прибыли в системе маркетинга// Бух. учет, 1993 , № 3, стр. 1721.

85. Ульянов С.В. Нечеткие модели интелектуальных промышленных систем управления./Известия АН СССР, Техническая кибернетика, №3, 1991, с. 38-49.

86. Шуремов E.JI. Конкурс "Бизнес-Софт 2001". Основные итоги. Бухгатер и компьютер, 2001, № 6(21), стр. 7-15.

87. Упорядоченные данные для построения эмпирических моделей (файл SORT1) предприятие Орион

88. ООП Перемен Коэффициент Неопредел Постоянн Выручкашт.) ные материализац енные ые фактическзатраты ии затраты затраты аяфактичес фактическ фактическ Ю4(руб.)кие ие ие

89. Средние объемы производства, затраты и выручка по месяцам за последние три года (файл SORT)

90. Предпр иятие Месяц ООП Переменные затраты фактические Неопредел енные затраты фактическ ие Постоянные затраты фактически е Выручка фактическ ая

91. Исходные данные для корректировки затрат и выручки от реализованной продукции2003 году (файл GLOBAL)

92. Класс затрат Вид затрат Номер Индексы ценсчета производителей в 2001году к 2000 году

93. Переменные Сырье и материалы 20+23 124,51. Оплата труда 20+23 137,4

94. Электроэнергия 20+23 128,8,

95. Топливо дизельное 20+23 98,5

96. Расходы на упаковку 44 120,11. Транспортировка 44 117,5

97. Неопределенн Оплата труда аппарата 25 137,4ые управления цехами

98. Ремонт производственного 25 112,6оборудования 1. Ремонт зданий 25 101,3

99. Оплата труда работникам 44 137,4сбыта

100. Постоянные Оплата труда работников 26 137,4заводоуправления

101. Затраты на охрану 26 137,41. Ремонт зданий 26 109,3непроизводственного характера

102. Арендная плата за 26 121,4производственное оборудование

103. Амортизация основных 26 116,5средств 1. Реклама 44 138,0

104. Арендная плата помещений 44 119,5сбыта

105. Изменения спроса при различных значениях параметров модели

106. Спрос товара (за год) (С) Доход потребител ей (за год) (Д) Коэффициент эластичности по доходу (Кэд)0,2 0,6 1,0 1,4 1,8 2,2

107. Изменение дохода потребителей (АД)-0,3 -од од 0,3 0,5 0,7

108. ОД 1 -0,006 -0,006 0,01 0,042 0,09 0,154

109. ОД 1Д -0,005 -0,005 0,009 0,038 0,08 0,14од 1,2 -0,005 -0,005 0,008 0,035 0,075 0,089од 1,3 -0,004 -0,004 0,007 0,032 0,069 0,0120Д5 1 -0,009 -0,009 0,015 0,063 0,135 0,2310Д5 1Д -0,008 -0,008 0,014 0,057 0,123 0,21

110. ОД 5 1,2 -0,007 -0,007 0,013 0,052 0,112 0,1930,15 1,3 -0,006 -0,006 0,012 0,048 одоз 0Д780,2 1,2 -0,01 -0,014 0,016 0,071 0,15 0,2560,2 1.3 -0,009 -0,009 0,015 0,065 0,138 0,236

111. Аппроксимация зависимости фактических переменных затрат от ООП для предприятия Орион (модель 1.1)

112. Z1=371,6858-1,872*х+0,0039*хЛ21. ООПа)18001600140012001000900 1000 1100 1200 13001. ООП2000

113. Аппроксимация зависимости фактических переменных затрат от ООП для предприятия Контур (модель 1.1) Z1 = 350,468-0,3081 *х+0,0012*хЛ2

114. Аппроксимация зависимости фактических постоянных затрат от ООП для предприятия Орион (модель 1.1) Z2 = 472,7106+0,0225*х1. ООПа)

115. Аппроксимация зависимости фактических постоянных затрат от ООП для предприятия

116. Контур(модель 1.1) Z2 = 436,3365+0,0427*х492 490 488 Й 486 t 4841. СОо 482480з 4780 476474б 472 ф1 470 I 468 0 466464 462600 700 800 900 1000 1100 1200 13001. ООПо160

117. Аппроксимация зависимости суммы переменных и частично неоределенных затрат от ООП для предприятия Орион(модель 1.1) у, = 51,3742+0,0127*х+0,0014*хл2300 320 340360 380 400 420 440 ООП460 480 500 520 540а)ф с а чвш

Похожие диссертации