Материал: 1450

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

1. Постановка целей и задач	Получение объективной оценки результатов деятельности
диагностического анализа	ГАТП, контроль, поиск путей и резервов их роста

Выбор новой цели

Определение субъектов

Крупные и средние ГАТП Омского региона

исследования

2. Определение круга

исследуемых вопросов

Определение

системы показателей,

характеризующих РД

ВПР

ВПР+Ам

ЧПР

ЧПР+Ам

Определение сроков и

исполнителей

3. Организация диаг-

Сбор информации оценка её полно-

ностического анализа

ты, достоверности, и соответствия

поставленным целям

Уточнение направлений

и методов исследования

Экономическая диагностика:

факторы

выявление факторов бизнес-

Х2

Х3

Х4

среды, существенно влияющих

внешней

на результаты деятельности

среды

ГАТП

факторы

Рейтинговая оценка ГАТП по вели-

внутренней

чине результатов их деятельности

среды

Построение экономи-

Определение резервов роста результатов деятельности и их желаемого уровня

ко-математических

моделей, описываю-

щих выявленные за-

висимости

4. Выбор направления улучшения результатов деятельности ГАТП

5. Выбор мероприятий.

Определение центров

Для крупных ГАТП

Для средних ГАТП

ответственности.

Осуществление меро-

приятий

Да

Нет

Да

Нет

Z2 0, 76;

увел-ие

Z2 0, 763;

увел-ние

Х2 12,27;

ВПр

Х2 12,27

ВПр

Нет

6. Оценка ре-

Да

зультатов меро-

увел-ие

Z6 1,15;

увел-ие

Z6 1,14;

приятий

ВПр+А

Х4 0,03;

ВПр

Х2 12,27;

Да

Нет

Да

увел-ие

Z6 1,26;

увел-ие

Z7 0,173;

Да

ЧПр

Х4 0,03;

ЧПр

Х2 12,27;

Да

Желаемые

Нет

Да

Нет

результаты

увел-ие

Z6 1,145;

увел-ие

Z3 12,03;

достигнуты

ЧПр+Ам

Х4 0,03;

ЧПр+Ам

Х4 0,043;

Нет

Рис. 3.2. Алгоритм диагностического анализа результатов деятельности ГАТП

103

3.2. Прогнозирование результатов деятельности ГАТП на основе полученной модели диагностического анализа

Построение регрессионных моделей позволяет дать количественное описание основных закономерностей изучаемых явлений, выделить существенные факторы, обусловливающие изменение экономических показателей, и оценить их влияние. Полученные модели в основном используются в двух направлениях: для сравнительного анализа и в прогнозировании.

После того, как были оценены параметры полученных моделей, описывающих влияние факторов среды на результаты деятельности предприятий, произведена оценка качества моделей и проанализирована степень влияния каждого фактора на результаты, можно переходить к прогнозированию поведения исследуемого объекта. Спрогнозируем величину результатов деятельности ГАТП на следующий год на основе полученных экономико-математических моделей. При использовании полученных моделей в процессе прогнозирования делаем предположение о сохранении в период прогнозирования существовавших ранее взаимосвязей переменных.

Для прогнозирования зависимых переменных необходимо знать прогнозные значения всех входящих в нее факторов. Их оценки могут быть определены методом экспертных оценок, заданы пользователем (персоналом предприятия) или получены на основе временных экстраполяционных моделей. В данном случае прогноз будет производиться на основе метода точечных прогнозных оценок на 12 шагов вперед (год). Прогнозные значения таких внутренних факторов, как Z2, Z3, Z6, Z7 (отдельно по крупному и среднему предприятиям), будут определены на основе экстраполяционных методов.

Для фактора Z2 – коэффициента технической готовности – выбраны следующие модели: для крупных предприятий Z2= 0,0051*t

+ 0,4468; для средних предприятий Z2= 0,0036*t + 0,4295.

По этим уравнениям получены прогнозы валовой прибыли предприятий Y1 на двенадцать месяцев вперед. График временного ряда, описывающий прогнозную динамику коэффициента технической готовности крупных ГАТП, приведен в прил. 3, средних предприятий – в прил. 4. Для получения прогнозных оценок валовой прибыли Y1 на год вперед в полученное ранее уравнение регрессии (табл. 3.5) подставим прогнозные значения фактора Z2. Результаты прогноза представим в табл. 3.8.

104

			Таблица 3.8
	Прогноз показателя «Валовая прибыль»

Для крупных предприятий		Для средних предприятий
упреждение	прогноз ВПр,	упреждение	прогноз ВПр, тыс. руб.
	тыс. руб.
1	84,516	1	1391,413
2	98,099	2	1416,157
3	111,682	3	1440,755
4	125,265	4	1465,209
5	138,847	5	1489,52
6	152,430	6	1513,692
7	166,013	7	1537,724
8	179,596	8	1561,618
9	193,179	9	1585,377
10	206,761	10	1609,001
11	220,344	11	1632,492
12	233,927	12	1655,852

Таким образом, если сохранятся существующие на предприятии тенденции, то будут получены результаты, указанные в табл. 3.9. Важную роль при оценке влияния факторов играют коэффициенты регрессионной модели. Коэффициенты уравнения регрессии показывают абсолютный размер влияния факторов на уровень результативного показателя и характеризуют степень влияния каждого фактора на анализируемый показатель при фиксированном (среднем) уровне других факторов, входящих в модель. По параметрам полученного уравнения можем оценить долю каждого из факторов в изменении уровня результативного показателя Y. Однако непосредственно с их помощью нельзя сопоставить факторы по степени их влияния на зависимую переменную из-за различия единиц измерения и разной степени колеблемости. Для устранения таких различий при интерпретации применяются коэффициенты эластичности ЭXj. Для сравнения оценок роли различных факторов в формировании моделируемого показателя следует дополнить абсолютные величины относительными. Так, частные коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов в среднем изменяется Y с изменением признака-фактора Xj на 1% при фиксированном положении других факторов.

Эластичность Y по отношению к Xj определяется как процентное изменение Y, отнесенное к соответствующему процентному изменению X. В общем случае эластичности не постоянны, они различаются, если измерены для различных точек на линии регрессии.

105

Таблица 3.9

Прогноз показателя «Коэффициент сбалансированности денежного потока» для крупных и средних ГАТП

Для крупных предприятий				Для средних предприятий
упреждение	прогноз Z6 для			упреждение	прогноз Z6 для
	ВПр+Ам	ЧПр	ЧПр+Ам		ВПр+Ам
1	2	3	4	5	6
1	0,961	0,961	0,961	1	0,866
2	0,959	0,959	0,959	2	0,867
3	0,957	0,957	0,957	3	0,867
4	0,955	0,955	0,955	4	0,868
5	0,953	0,953	0,953	5	0,869
6	0,951	0,951	0,951	6	0,869
7	0,949	0,949	0,949	7	0,870
8	0,947	0,947	0,947	8	0,870
9	0,945	0,945	0,945	9	0,871
10	0,944	0,944	0,944	10	0,871
11	0,942	0,942	0,942	11	0,872
12	0,940	0,940	0,940	12	0,872

По умолчанию стандартные программы, оценивающие эластич-

ность, вычисляют ее в точках средних значений:
Эj=aj xj / yJ ,	(3.3)

где аj - коэффициент уравнения регрессии j-м факторе; xj - средние

значения случайных величин xj , yj .

Эластичность не нормирована и может изменяться отдо Важно, что она безразмерна. Высокий уровень эластичности означает сильное влияние независимой переменной на объясняемую переменную. Расчет коэффициента эластичности позволяет сделать вывод, что после каждого увеличения фактора Z2 на 1% валовая прибыль будет увеличиваться на 6,09 % (для крупных предприятий) и на 3,04% (для средних предприятий). То есть если величина рассматриваемых финансовых результатов не устраивает руководство предприятия, то для увеличения результатов деятельности предприятия предлагается повысить величину коэффициента технической готовности. Аналогично проведем прогнозирование других результатов деятельности ГАТП.

106

Для фактора Z6 – коэффициента сбалансированности денежного потока – были выбраны следующие модели: для крупных предприятий Z6= -0,104*ln(t)+1,37; для средних предприятий Z6=

0,29*ln(t)+0,753.

Использование полученных уравнений позволило осуществить прогнозы скорректированной валовой прибыли Y2, а также чистой прибыли Y3 и чистой прибыли, скорректированной на величину амортизационных отчислений Y4 на двенадцать месяцев вперед.

График временного ряда, описывающий прогноз тенденций коэффициента сбалансированности денежного потока, для крупных ГАТП приведен в прил. 5, для средних предприятий – в прил. 6.

Получение прогнозных оценок скорректированной валовой прибыли Y2, а также чистой прибыли Y3 и чистой прибыли, скорректированной на величину амортизационных отчислений Y4 на год вперед, осуществлено по полученным ранее уравнениям регрессии (табл. 3.5). Подставив в них найденные значения фактора Z6, получим прогноз результирующих показателей. Результаты прогноза представлены в табл. 3.10. Таким образом, если сохранятся существующие на предприятиях тенденции, то будут получены результаты, указанные в табл. 3.10.

Таблица 3.10

Прогноз показателей «Валовая прибыль + Амортизация», «Чистая прибыль», «Чистая прибыль + Амортизация» для крупных и средних ГАТП

	Для крупных предприятий				Для средних предприятий
упреждение		прогноз, тыс. руб.			упреждение	прогноз,
					упреждение	тыс. руб.
		ВПр+Ам	ЧПр	ЧПр+Ам		ВПр+Ам

1		2422,965	-181,728	2231,197	1	3126,346
2		2416,902	-184,220	2216,946	2	3132,839
3		2410,947	-186,669	2202,947	3	3139,203
4		2405,094	-189,074	2189,19	4	3145,443
5		2399,341	-191,439	2175,666	5	3151,565
6		2393,684	-193,765	2162,368	6	3157,572
7		2388,119	-196,052	2149,286	7	3163,469
8		2382,643	-198,303	2136,415	8	3169,26
9		2377,254	-200,519	2123,747	9	3174,948
10		2371,948	-202,700	2111,274	10	3180,537
11		2366,722	-204,848	2098,991	11	3186,031
12		2361,575	-206,963	2086,892	12	3191,432

На основе расчета коэффициента эластичности было получено, что после каждого увеличения фактора Z6 на 1% скорректированная

107

Смотрите также:


«ДОХОДЫ, РАСХОДЫ И ПРИБЫЛЬ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА.»
«ДОХОДЫ, РАСХОДЫ И ПРИБЫЛЬ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА.»
Значение, сущность и содержание социально — педагогической деятельности в организации для детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей
Проактивные методы PR-деятельности российских авиационных компаний «Россия», «Азимут»
__RGR2
__RGR2
_10_Эмиль Золя для эл версии
_11_А. Франс для эл версии
_2 тема-Дефекты (тезисы)