Прогнозирование социально-экономического развития

S=S(`У –У )2 ®  min (i=1,n)

Где `У – расчётные значения исходного ряда; У – фактическое значение исходного ряда;n  -число наблюдений

Модель тренда может  иметь различный вид. Её выбор  в каждом конкретном случае осуществляется по целому ряду статистических критериев, но наибольшее распространение в практических исследованиях получили следующие функции:

У=АХ+В (линейная);

У=АХ2+ВХ+С (квадратичная);

У=Хn (степенная);

У=Аx (показательная);

У=АЕx (экспоненциальная).

Особенно широко применяется  линейная, или линеаризуемая, т.е. сводимая к линейной, форма как наиболее простая и в достаточной степени удовлетворяющая исходным данным.

На основании таблицы 2.1. оценим зависимость товарооборота  от величины основных фондов.

Для этого с помощью  корреляционно-регрессионного анализа  необходимо: рассчитать коэффициент корреляции; определить влияние фактора (х) на результативный показатель (у) и выразить зависимость в виде уравнения регрессии;  рассчитать коэффициент детерминации; определить  форму зависимости между изучаемыми показателями.

Для удобства и быстроты работы будем использовать MS Excel.

 

Таблица 2.1. Обеспеченность и эффективность использования  основных фондов в магазине №29 ДОР ОРС, млн.руб

 

Показатели	2003	2004			Отклонение от		в %  к прошлому году
		план	факт	% выполнения	плана	пошлого года
1	2	3	4	5	6	7	8
Розничный товарооборот	674,6	850	856,8	100,80	6,80	182,20	127,01
в сопоставимых ценах	674,6	850	685,8	80,68	-164,20	11,20	101,66
Среднегодовая стоимость ОПФ	90	112	112,6	100,54	0,60	22,60	125,11
в том числе активной части	25,8	31	33,8	109,03	2,80	8,00	131,01
Фондоотдача ОПФ	7,5	7,59	7,61	100,26	0,02	0,11	101,47
в сопоставимых ценах	7,5	0	6,04	-	6,04	-1,46	80,53
Фондоотдача активной части ОПФ	26,15	27,42	25,35	92,45	-2,07	-0,80	96,94
в сопоставимых ценах	26,15	0	20,12	-	20,12	-6,03	76,94
Фондоемкость	0,133	0,132	0,131	99,24	0,00	0,00	98,50
Среднесписочная численность торговых работников, чел.	40	41	41	100,00	0,00	1,00	102,50
Фондовооруженность труда	2,25	2,73	2,75	100,73	0,02	0,50	122,22
Техническая вооруженность труда	0,65	0,76	0,82	107,89	0,06	0,17	126,15
Производительность труда	16,9	20,7	20,9	100,80	0,2	4,0	123,91

 

Таблица 2.2.Корреляционно-регрессивный анализ основных фондов

 

№	у	х	х-хср	у –уср	(х-хср)( у –уср)	(х-хср)^2	(у –уср)^2	ху
1	674,6	90	-14,87	-119,20	1772,107	221,02	14208,64	60714
2	850	112	7,13	56,20	400,8933	50,88	3158,44	95200
3	856,8	112,6	7,73	63,00	487,2	59,80	3969	96475,68
Итого	2381,4	314,6	0	0	2660,2	331,71	21336,08	252389,7

 

Хср = ∑Х/п =104,87

Уср = ∑У/п = 793,80

 

   Используя выше  приведенные формулы получим:

∑XУ/п = 183/3= 22,88625

Qy = 84,33283267

Qx = 10,51517422

Rху = 0,9, то есть, корреляция  прямая, а связь сильная.

Dxy =  (Rху)² =0,81, то есть, величина товарооборота на 81%  зависит от стоимости основных фондов.

Зная коэффициент корреляции, определим параметры уравнения  регрессии:

а1 =0,9×84,3/10,5= 7,22

а0 = 793,80 -7,22*104,87 = 6,64

у =7,22+ 6,64×х

Так, при х =200, у = 1335,22.

Таким образом, на основании данной методики можно прогнозировать любые взаимосвязанные показатели.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

 

Для обеспечения полного  и своевременного прогнозирования  потенциального спроса, издержек и цен необходимо использовать программы для автоматизации бухгалтерского учета, например 1С: Бухгалтерию, а также различные программы для анализа и прогнозирования, среди таких программы выделяют, например   Пакет анализа MS Excel который обеспечивает не только простой ввод данных для анализа и прогнозирования, но и самым процесс  анализа и прогнозирования, таким образом, обеспечивая  формирование прогнозируемых показателей в наиболее приемлемой форме, обеспечивающей быстроту и правильность расчетов.

При этом автоматизация решает следующие  основные задачи:

• показывает результаты работы отдельных направлений (ими могут быть виды деятельности, группы товаров, или другие элементы, в зависимости от специфики бизнеса), независимо от того, как эти направления распределены между юридическими лицами, входящими в бизнес;
• показывает результаты работы также и по структурным подразделениям, которыми могут быть отделы, цеха, юридические лица;
• осуществляет контроль над издержками путём их учёта по видам и центрам затрат;
• накапливает статистику о доходах и расходах предприятия в определённом разрезе и выявляет общие тенденции;
• осуществляет планирование и контролирует выполнение бюджета как отдельными центрами затрат, так и бизнесом в целом, включая совокупность юридических лиц;
• ведёт оперативный учёт расчётов с отдельными контрагентами, взаиморасчётов между собственными юридическими лицами.

Так, например, наиболее быстро и легко позволяет ввести и систематизировать данные для осуществления прогнозирования прибыли и других показателей деятельности предприятия электронная таблица, в нашем случае  Excel. Для создания электронной таблицы достаточно выполнить команду Пуск – Программы – MS Excel,  после чего можно вводить данные. Построение функций(графиков) осуществляется благодаря команде Вставка – Функция (Диаграмма). На основании введённых данных можно осуществлять анализ, определять динамику, строить графики, также можно осуществлять их группировку и сортировку с помощью команды Данные – Фильтр – Автофильтр.

Эффективный анализ и  обработка данных:

• Быстрый и эффективный анализ, удобные средства для работы с данными (мастер сводных таблиц позволяет быстро обрабатывать большие массивы данных и получать итоговые результаты в удобном виде);
• Механизм автокоррекции формул автоматически распознает и исправляет ошибки при введении формул. Microsoft Excel умеет распознавать 15 наиболее распространенных ошибок, которые допускаются пользователями при вводе формул в ячейку. Например, автоматически исправляются ошибки, связанные с неправильными ссылками, полученными в результате перемещения ячеек. Введенный по ошибке символ "х" автоматически преобразовывается в знак умножения и т.д. Естественно, при этом Excel сначала спрашивает пользователя, нужно ли производить исправление;
• Использование естественного языка при написании формул;
• Проведение различных вычислений с использованием мощного аппарата функций и формул;
• Исследование влияния различных факторов на данные;
• Решение задач оптимизации;
• Получение выборки данных, удовлетворяющих определенным критериям;
• Построение графиков и диаграмм;
• Статистический анализ данных. В Excel для Windows есть настолько мощный аппарат математической статистики, что вы можете заниматься статистическим моделированием.

Во всех версиях  Excel содержится большой набор инструментов для анализа данных, упрощающих элементарную обработку данных и одновременно расширяющих верхний предел возможностей анализа данных в  сфере интересов ученых, инженеров и финансовых аналитиков.

Иногда требуется произвести  глубокий статистический и финансовый анализ исходной информации.  При  этом встроенных инструментов Excel может не хватить. В таком случае следует использовать надстройку, которая называется Пакет анализа. В нем содержится целый набор предназначенных  для статистического и финансового анализа средств, которые делятся на две подгруппы: команды, выбираемые через меню, и функции VBA, доступные из рабочего листа.

Для успешного применения процедур надстройки Пакет анализа  необходимы дополнительные сведения в  области статистических и инженерных расчетов.

Надстройка Пакет анализа  позволяет решать самые различные  задачи, связанные со сложным статистическим анализом данных. Набора его средств вполне достаточно для реализации большинства инженерных запросов.

Нужно отметить, что в  списке доступных надстроек по умолчанию  Пакет анализа отсутствует, поэтому сначала его следует установить:

1.Выберите  команду Сервис, Надстройки. Откроется диалоговое окно Надстройки.

2.Установите флажок  напротив элемента Пакет анализа   в списке доступные надстройки.  Нажмите кнопку ОК.

Рис.3.1. Окно «Анализ  данных»

 Зачастую сложно получить реальные данные, даже если известны критерии их определения. В таком случае приходится моделировать процессы создания реальных данных с помощью каких-то математических методов. Пакет анализа данных  содержит почти все необходимые для этого средства.

 

Рис. 3.2. Окно «Однофакторный дисперсионный анализ»

Результаты выполнения данной команды на основании данных таблицы 2.3.  по строкам розничный  товарооборот и прибыль от реализации представлены на рис. 3.3.

Рис.3.3. Проведение однофакторного дисперсионного анализа

 

На основании полученных данных можно построить уравнение регрессии, подставляя в данное уравнение товарооборот можно будет спрогнозировать прибыль.

Таким образом,  широкое  применение автоматизированных средств  управления позволяет решать множество  задач и тем самым облегчает  работу всех служб предприятия, а автоматизированный    вариант   методики оценки,  прогнозирования   и    планирования  прибыли   и    рентабельности  на   предприятии  является   эффективным    инструментом   оперативного  контроля     за    динамикой   финансовых     результатов.   

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

На основании проведенного исследования можно сделать следующие  выводы и предложения:

1.Под прогнозом понимается система научно обоснованных представлений о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития. Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, в то же время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер. Процесс разработки прогноза называется прогнозированием.

2.Прогнозирование по своему составу шире планирования, так как включает не только показатели деятельности хозяйствующего субъекта, но и в большей степени учитывает изменяющиеся параметры внешней среды.

В тоже время прогноз и план взаимно дополняют друг друга. Формы сочетания прогноза и плана могут быть самыми различными: прогноз может предшествовать разработке плана (в большинстве случаев), следовать за ним (прогнозирование последствий принятого в плане решения), проводиться в процессе разработки плана, самостоятельно играть роль плана, особенно в крупномасштабных экономических системах (регион, государство), когда невозможно обеспечить точное определение показателей, т.е. план приобретает вероятностный характер и практически превращается в прогноз.

Планирование нацелено на обоснование принятия и практической реализации управляющих решений. Цель прогнозирования - прежде всего создать научные предпосылки для их осуществления.

3.Важнейшим составным элементом методологии планирования и прогнозирования являются методологические принципы, под которыми понимаются исходные положения, основополагающие правила формирования и обоснования планов и прогнозов. Они обеспечивают целенаправленность, целостность, определенную структуру и логику разрабатываемых планов и прогнозов.

4.Методы планирования и прогнозирования — это способы, приемы, с помощью которых обеспечивается разработка и обоснование планов и прогнозов.

5.Особенностью формализованных  методов является то, что эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов. Формализованные методы позволяют получать количественные показатели.

К формализованным методам относятся экстраполяционные и регрессивные методы, метод группового учёта аргументов (МГУА), факторный анализ и др.

6.Экстраполяция относится к формализованным методам прогнозирования, основой  которых является математическая теория, которая повышает достоверность, точность прогнозов, позволяет облегчить работу по обработке информации и результатов прогноза, значительно сокращает сроки его производства. Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее.