Прибыль предприятия, её сущность и формирование

   

 

Сглаживание ряда динамики показывает устойчивую тенденцию снижения грузооборота некой фабрики от первого к двадцатому месяцу: значение  скользящей средней уменьшается от периода к периоду.

Метод скользящей средней широко применяется при  техническом анализе конъюнктуры  рынков, в  частности валютных и  биржевых.

Фондовые  индикаторы и индексы применяются  для анализа общего движения курсов ценных бумаг во времени. Умение толковать  различные рыночные индикаторы помогает инвестору не только ориентироваться  в финансовых инструментах, но и безошибочно выбирать время совершения сделок. Нужно не только понимать общий ход экономической конъюнктуры, но и видеть, насколько благоприятна конъюнктура фондового рынка. Инвестор вкладывает деньги в конкретную ценную бумагу, поэтому должен знать, как изменяется динамика рынка. Для оценки поведения фондового рынка обычно обращаются к изучению рыночных индикаторов и индексов.

Средние индикаторы - это средние арифметические показатели курсов репрезентативной группы акций в данный момент;  индексы - измеряют текущую динамику курсов репрезентативной группы акций по сравнению  с базовой величиной, рассчитанный на некоторый момент в прошлом.

Скользящие  средние исчисляются как для  цен закрытия, так и для максимальных и  минимальных цен дня.

Значение  скользящей средней  программа Excel рассчитывает автоматически при введении формулы, установив в  искомой ячейке { =(O2+P2+Q2)/3} , далее протянуть мышью вправо.

 

Рис. 1. Скрин из программы Excel

 

 

 

 

 

 

 

 

             3. Среда разработки программы для курсовой работы - Delphi.

 

Без баз данных сегодня невозможно представить работу большинства  финансовых, промышленных, торговых и  прочих организаций. Потоки информации, циркулирующие в мире, который  нас окружает, огромны. Во времени  они имеют тенденцию к увеличению. Не будь баз данных, мы давно захлебнулись бы в информационной лавине. Базы данных позволяют информацию структурировать, хранить и извлекать оптимальным  для пользователя образом.

Поскольку использование баз данных является одним из краеугольных камней, на которых построено существование  различных организаций, пристальное  внимание разработчиков приложений баз данных вызывают инструменты, при  помощи которых такие приложения можно было бы создавать. Выдвигаемые  к ним требования в общем виде можно сформулировать как:

"быстрота, простота, эффективность,  надежность".

Среди большого разнообразия продуктов  для разработки приложений Delphi занимает одно из ведущих мест. Delphi и отдают предпочтение разработчики с разным стажем, привычками, профессиональными интересами. С помощью Delphi написано колоссальное количество приложений, десятки фирм и тысячи программистов-одиночек разрабатывают для Delphi дополнительные компоненты.

В основе такой общепризнанной популярности лежит тот факт, что Delphi, как никакая другая система программирования, удовлетворяет изложенным выше требованиям. Действительно, приложения с помощью Delphi разрабатываются быстро, причем взаимодействие разработчика с интерактивной средой Delphi не вызывает внутреннего отторжения, а наоборот, оставляет ощущение комфорта. Delphi -приложения эффективны, если разработчик соблюдает определенные правила (и часто - если не соблюдает). Эти приложения надежны и при эксплуатации обладают предсказуемым поведением.

1. Использование программы

               Разработанная мною программа использует метод скользящего среднего и обладает простым интерфейсом и легка в использовании.                Для работы программы достаточно обладать данными наблюдения 14, 15, 16 периодов времени (эти периоды даны в задании) для расчета последующих.      

      Рис.2 Начальный вид программы.

 

            Чтобы рассчитать данные наблюдения для 17 периода времени нужно нажать на кнопку «для 17», после чего программа автоматически рассчитывает данные и выводит их в окошко для 17 периода.

   Рис.3 Расчет  данных наблюдения для 17 периода времени.

 

 

 

 

              Чтобы рассчитать данные наблюдения для 18 периода времени нужно нажать на кнопку «для 18», после чего программа автоматически рассчитывает данные и выводит их в окошко для 18 периода.

Рис.4 Расчет  данных наблюдения для 18 периода  времени.

 

          Чтобы рассчитать данные наблюдения для 19периода времени нужно нажать на кнопку «для 19», после чего программа автоматически рассчитывает данные и выводит их в окошко для 19 периода.

         Рис.5 Расчет  данных наблюдения  для 19 периода времени.

 

          Чтобы рассчитать данные наблюдения для 20 периода времени нужно нажать на кнопку «для 20», после чего программа автоматически рассчитывает данные и выводит их в окошко для 20 периода.

Рис.6  Расчет  данных наблюдения для 20 периода  времени.

 

                                         3.2 Листинг программы

unit Unit1;

interface

uses

  Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,

  Dialogs, StdCtrls;

 

type

  TForm1 = class(TForm)

    Edit1: TEdit;

    Edit2: TEdit;

    Edit3: TEdit;

    Edit4: TEdit;

    Edit5: TEdit;

    Edit6: TEdit;

    Edit7: TEdit;

    Label1: TLabel;

    Label2: TLabel;

    Label3: TLabel;

    Label4: TLabel;

    Label5: TLabel;

    Label6: TLabel;

    Label7: TLabel;

    Button1: TButton;

    Button2: TButton;

    Button3: TButton;

    Button4: TButton;

    GroupBox1: TGroupBox;

    Button5: TButton;

    procedure Button5Click(Sender: TObject);

    procedure Button1Click(Sender: TObject);

    procedure Button2Click(Sender: TObject);

    procedure Button3Click(Sender: TObject);

    procedure Button4Click(Sender: TObject);

  private

    { Private declarations }

  public

    { Public declarations }

  end;

 

var

  Form1: TForm1;

  a,b,c:integer;

  d,e,f,g:real;

implementation

 

{$R *.dfm}

 

procedure TForm1.Button5Click(Sender: TObject);

begin

close;

end;

 

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);

begin    //для 17

a:=strtoint(edit1.text);

b:=strtoint(edit2.text);

c:=strtoint(edit3.text);

d:=(a+b+c)/3;

edit4.text:=floattostr(d);

end;

 

procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject);

begin   //для 18

b:=strtoint(edit2.text);

c:=strtoint(edit3.text);

d:=strtofloat(edit4.text);

e:=(b+c+d)/3;

edit5.text:=floattostr(e);

end;

 

procedure TForm1.Button3Click(Sender: TObject);

begin //для 19

c:=strtoint(edit3.text);

d:=strtofloat(edit4.text);

e:=strtofloat(edit5.text);

f:=(c+d+e)/3;

edit6.text:=floattostr(f);

end;

 

procedure TForm1.Button4Click(Sender: TObject);

begin //для 20

d:=strtofloat(edit4.text);

e:=strtofloat(edit5.text);

f:=strtofloat(edit6.text);

g:=(d+e+f)/3;

edit7.text:=floattostr(g);

end;

end.

                                                                  Заключение

В данной курсовой работе рассмотрены традиционные методы прогнозирования экономической  внутрифирменной среды. На конкретных примерах рассмотрено их применение в действительности, а также методы, с помощью которых они применяются. Также показано, в каких отраслях, и к каким параметрам данной отрасли  применим тот или иной метод.

На основе проведенного исследования по теме «методы  прогнозирования» необходимо сделать  следующие выводы:

В процессе систематизированного научно обоснованного  прогнозирования развития социально-экономических  процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как  совокупности методов, приемов и  способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных  данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также  их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести  суждения определенной достоверности  относительно его будущего развития.

Исследование  различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет  выделить в качестве основных классов  фактографические и экспертные методы, специализация которых обусловлена  спецификой целей и задач, количеством  и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза.

В данной курсовой работе рассмотрены традиционные методы прогнозирования экономической  внутрифирменной среды. На конкретных примерах рассмотрено их применение в действительности, а также методы, с помощью которых они применяются. Также показано, в каких отраслях, и к каким параметрам данной отрасли  применим тот или иной метод.

 

 

 

 

 

Список использованной литературы

1. Глущенко В. В., Глущенко И. И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование-планирование. Теория проектирования экспериментов. - Железнодорожный, Моск. обл.: ТОО НПЦ «Крылья», 1997. - 400 с.

2. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. - М.: Статистика, 1977. - 282 с.

3. Лобаянова Б. Стратегическое планирование и прогнозирование на предприятии // Российский экономический журнал. - 1992. - №№ 3-5.

4. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 3 18 с.

5. Рябушкин Б. Г. Применение статистических методов в экономическом анализе и прогнозировании. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 345 с.

6. Саркисян С. А. Теория прогнозирования и принятия решений. - М.: Высшая школа, 1977. - 351 с.

7. Гринберг А. Т. Статистическое моделирование и прогнозирование // Под ред. А. Т. Гринберга. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 285 с.

8. Горелов С. Математические  методы в прогнозировании. - М.: Прогресс, 1993. - 257 с.

9. Мосин Н. Основы экономического  и социального прогнозирования  // Под редакцией Мосина Н. - М.: Высшая школа, 1985. - 345 с.

10. Цыгичко В. Основы  прогнозирования систем. - М.: Финансы  и статистика, 1986. - 768 с.

11. Зенкин А. И. О математических методах прогнозирования М: 1987. - 90 с.

12. Баранов В. А. Общие вопросы методологии и научного прогнозирования. Х: 1992. - 230 с.

13. Медведцева О. В. Прогнозирование в системе экономических отношений. К: 1992. - 156 с.