Экономический анализ и прогнозирование на предприятии

Рентабельность продаж 2009 = 83000/9423400 * 100 % = 0,88

Рентабельность продаж 2010 = 95000/9624800 * 100 % = 0,98

Рентабельность продаж 2011 = 96000/11486100 * 100 % = 0,836

Рентабельность продаж 2012 = 98000/16523300 * 100 % = 0,593

Рентабельность продаж 2013 = 110000/19462400* 100 % = 0,565

Рентабельность затрат 2009 = 1014620/9423400 * 100 % = 10,87

Рентабельность затрат 2010 = 1046840/9624800 * 100 % = 10,87

Рентабельность затрат 2011 = 1188100/11486100 * 100 % = 10,34

Рентабельность затрат 2012 = 1356010/16523300 * 100 % = 8,21

Рентабельность затрат 2013 = 1648740/19462400 * 100 % = 8,47

 

 

 

 

 

 

Глава 3. Прогнозирование ключевых экономических показателей деятельности предприятия.

1. Прогнозирование объемов основных и оборотных средств методом скользящей средней.

Метод скользящей средней дает возможность выравнивать динамический ряд на основе его средних характеристик. При экстраполяции с помощью среднего уровня ряда используется принцип, при котором прогнозируемый уровень принимается равным среднему значению уровней ряда в прошлом.

Данный метод дает прогнозную точечную оценку и более эффективно используется при краткосрочном прогнозировании. Преимущество данного метода состоит в том, что он прост в применении и не требует обширной информационной базы.

Одним из наиболее старых и широко известных методов сглаживания временных рядов является метод скользящих средних. Применяя этот метод, можно элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов. Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное значение относится к середине выбранного периода. Затем период сдвигается на одно наблюдение, и расчет средней повторяется, причем периоды определения средней берутся все время одинаковыми. Таким образом, в каждом случае средняя центрирована, т.е. отнесена к серединной точке интервала сглаживания и представляет собой уровень для этой точки.

При сглаживании временного ряда скользящими средними в расчетах участвуют все уровни ряда. Чем шире интервал сгаживания, тем более плавным получается тренд. Сглаженный ряд короче первоначального на (n–1) наблюдений (n – величина интервала сглаживания). При больших значениях n колеблемость сглаженного ряда значительно снижается. Одновременно заметно сокращается количество наблюдений, что создает трудности.

Выбор интервала сглаживания зависит от целей исследования. При этом следует руководствоваться тем, в какой период времени происходит действие, а следовательно, и устранение влияния случайных факторов.

Данный метод используется при краткосрочном прогнозировании. Его рабочая формула:

= + ,    (1)

      где  t + 1 – прогнозный период;

  t – период, предшествующий прогнозному периоду (год, месяц и т.д.);

  yt+1 – прогнозируемый показатель;

  – скользящая средняя за два периода до прогнозного;

  n – число уровней, входящих в интервал сглаживания;

  yt – фактическое значение исследуемого явления за предшествующий период;

   yt-1 – фактическое значение исследуемого явления за два периода, предшествующих прогнозному.

Для того, чтобы рассчитать среднюю относительную ошибку по полученным прогнозам необходимо воспользоваться следующей формулой:

    ε=        (2)

Построим прогноз стоимости основных средств на 2014-2015г., используя метод скользящей средней, и рассчитаем среднюю относительную ошибку.

Данные для прогнозирования стоимости основных и оборотных средств ОАО «Владстройконструкция», представлены в таблице 12.

Таблица 12.

Данные для прогнозирования стоимости основных и оборотных средств ОАО «Владстройконструкция»

Вид ОС	период
	2009		2010		2011		2012		2013
	С (тыс.руб.)	А	С	А	С	А	С	А	С	А
	57697	7440	66836	7540	70905	8780	75380	6410	96015	8510

 

Для того, чтобы рассчитать прогнозное значение основных средств необходимо:

1) Определить величину  интервала сглаживания, например  равную 3 (n = 3).

2) Рассчитать скользящую  среднюю

          m 2010 = (У2009 + У2010 + У 2011)/ 3 = (57697+66836+70905)/3 = 65146

          m 2011 = (У2010 + У2011 + У 2012)/ 3 = (66836+70905+75380)/3 = 71040,33

          m 2012 = (У2011 + У2012 + У 2013)/ 3 = (66836+70905+96015)/3 = 80766,67

Полученные значение заносим в таблицу в средину взятого периода.

Для решения задачи составим таблицу 13:

Таблица 13.

Расчет прогнозных оценок основных средств методом скользящей средней

Годы	Объем платных услуг, руб. Уt	Скользящая средняя m	Расчет средней отно-сительной ошибки /Уф - Ур/ Уф     * 100
2009	57697	-	-
2010	66836	65146	2,53
2011	70905	71040,33	0,19
2012	75380	80766,67	7,15
2013	96015	-	-
Итого	366833	216953	9,87
прогноз
2014	223831	131742,11
2015	174348	-

 

3) Рассчитав скользящую  среднюю для всех периодов, строим  прогноз на 2014 г. (см. формулу 1).

     У2014 = 216953+1/3(96015-75380) = 223831

Определяем скользящую среднюю m для 2014 года.

     m = (75380+96015+223831) /3 = 131742,11

Строим прогноз на 2015 г.

     У 2015 = 131742,11 + 1/3 (223831-96015) = 174348

Заносим полученный результат в таблицу.

Средняя относительная ошибка2010 = ((66836-65146) / 66836)*100=2,53

Средняя относительная ошибка2011 = ((70905-71040,33) / 70905)*100=0,19

Средняя относительная ошибка2012 = ((75380-80766,67) / 75380)*100=7,15

4) Рассчитываем среднюю  относительную ошибку (см. формулу 2)

    ε = 9,87/5=1,97

Для того, чтобы рассчитать прогнозное значение оборотных средств необходимо:

1) Определить величину  интервала сглаживания, например  равную 3 (n = 3).

2) Рассчитать скользящую  среднюю

          m 2010 = (У2009 + У2010 + У 2011)/ 3 = (7440+7540+8780)/3 = 7920

          m 2011 = (У2010 + У2011 + У 2012)/ 3 = (7540+8780+6410)/3 = 7576,67

          m 2012 = (У2011 + У2012 + У 2013)/ 3 = (8780+6410+8510)/3 = 7900

Полученное значение заносим в таблицу в средину взятого периода.

Для решения задачи составим таблицу 14:

 

 

 

Таблица 14.

Расчет прогнозных оценок оборотных средств методом скользящей средней

Годы	Объем платных услуг, руб. Уt	Скользящая средняя m	Расчет средней отно-сительной ошибки /Уф - Ур/ Уф     * 100
2009	7440	-	-
2010	7540	7920	5,04
2011	8780	7576,67	13,71
2012	6410	7900,00	23,24
2013	8510	-	-
Итого	38680	23396,67	41,99
прогноз
2014	24097	13005,56
2015	18201	-

3) Рассчитав скользящую  среднюю для всех периодов, строим  прогноз на 2014 г. (см. формулу 1).

     У2014 = 23396,67+1/3(8510-6410) = 24097

Определяем скользящую среднюю m для 2013 года.

     m = (6410+8510+24097) /3 = 13005,56

Строим прогноз на 2015 г.

     У 2014 = 13005,56 + 1/3 (24097-8510) = 18201

Заносим полученный результат в таблицу.

Средняя относительная ошибка2010 = ((7540-7920) / 7540)*100=5,04

Средняя относительная ошибка2011 = ((8780-7576,67) / 8780)*100=13,71

Средняя относительная ошибка2012 = ((6410-7900) / 6410)*100=23,24

4) Рассчитываем среднюю  относительную ошибку (см. формулу 2)

    ε = 41,99/5=8,40

Вывод: точность прогноза высокая. (<10%)

 

2. Прогнозирование ключевых показателей трудовых ресурсов методом экспоненциального сглаживания.

Метод экспоненциального сглаживания дает возможность выявить тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, и позволяет оценить параметры модели, описывающей тренд, который сформировался в конце базисного периода. Этот метод адаптируется к меняющимся во времени условиям, а не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее.

Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке кратко- и среднесрочных прогнозов. Его основные достоинства заключаются в простоте вычисления и учете весов исходной информации, т. е. новые данные или данные за последние периоды имеют больший вес, чем данные более отдаленных периодов.

При использовании для прогнозирования данного метода возникают следующие затруднения: а) выбор значения параметра сглаживания; б) определение начального значения экспоненциально взвешенной средней.

Этот метод наиболее эффективен при разработке среднесрочных прогнозов. Он приемлем при прогнозировании только на один период вперед. Его основные достоинства:

простота процедура вычислений;

возможность учета весов исходной информации.

Рабочая формула метода экспоненциального сглаживания:

            (1)

         где    t – период, предшествующий прогнозному;

     t+1– прогнозный период;

    прогнозируемый показатель;

    параметр сглаживания;

     фактическое значение исследуемого показателя за период, предшествующий прогнозному;

     экспоненциально взвешенная средняя для периода, предшествующего прогнозному.

При прогнозировании данным методом возникает два затруднения:

1) выбор значения параметра  сглаживания  ;

2) определение начального  значения Uо.

От величины α будет зависеть, как быстро снижается вес влияния предшествующих наблюдений. Чем больше α, тем меньше сказывается влияние предшествующих лет. Если значение α близко к единице, то это приводит к учету при прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений; если близко к нулю, то веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) прошлые наблюдения. Таким образом, если есть уверенность, что начальные условия, на основании которых разрабатывается прогноз, достоверны, следует использовать небольшую величину параметра сглаживания (α→0). Когда параметр сглаживания мал, то исследуемая функция ведет себя как средняя из большого числа прошлых уровней. Если нет достаточной уверенности в начальных условиях прогнозирования, то следует использовать большую величину α, что приведет к учету при прогнозе в основном влияния последних наблюдений.