Методы прогнозирования основных финансовых показателей

руб.

5768,618Средний абсолютный прирост, тыс.

руб.-18,320Средний темп роста, %99,6%Средний темп прироста, %-0,4%На основании таблицы 2 можно сделать следующий вывод: положительный темп роста реализации продукции ООО «Техника в движении» приходиться на май — август каждого года. Наибольшая выручка компании были в сентябре 2010 года и составили — 13 020,67 тыс.

руб.Темп роста показывает, во сколько раз уровень текущего периода выше или ниже уровня базисного периода, или сколько процентов он составляет по отношению к базисному. Темп роста — это отношение последующего уровня к предыдущему или какому-либо другому, принятому за базу сравнения. 2.3 Прогнозирование основных финансовых показателей с помощью приема сглаживания и выбора тренда

Один из наиболее простых приемов сглаживания заключается в расчете скользящих. Применение скользящих средних, позволяет сгладить периодические и случайные колебания и тем самым выявить имеющуюся тенденцию в развитии. В нашейработерассмотрим сглаживание динамических рядов 2-хзначными скользящими средними. В таблице 4 представлены данные выручкиза исследуемые 15 месяцев и его скользящей средней в каждом из динамических рядов. На их основе были построены графики, представленные на рис.

2.3.

1.Таблица 4- Скользящие средние

ГодВыручка, тыс.

руб.Скользящие средниеянв.

111 519,55 фев.

112 270,852 551,020мар.

113 862,663 448,252апр.

114 211,254 330,419май.

114 917,355 223,749июн.

116 542,656 838,130июл.

119 054,398 380,452авг.

119 544,319 308,898сен.

119 327,999 524,207окт.

119 700,329 702,521ноя.

1110 079,268 614,666дек.

116 064,426 649,003янв.

123 803,334 764,037фев.

124 424,364 357,224мар.

124 843,99 Наглядно сглаживание представим на рисунке 2.

3.1. Рисунок 2.

3.1- Сглаживание динамического ряда скользящей средней

Можно заметить, что скользящей средней нет за январь 2011 и март 2012 года, т.к. скользящих средних меньше, чем уровней динамического ряда. Тенденция явная: на летний период объем продаж максимальный, что для данной организации является объяснимой. Прогнозирование показателей эффективности деятельности предприятия. Прогнозирование средствами мат. статистики производится на основе анализа вариационных рядов и их связей. Варьирование — изменение признака от наблюдения к наблюдению. (

Например, варьирование веса или роста в к.-л. группе людей).Вариационный ряд — количественная характеристика варьирования признака. Временной (динамический) ряд — изменение признака со временем. Или: это вариационный ряд, где наблюдения — моменты времени. При прогнозировании динамического ряда изучается зависимость признака от номера наблюдения — момента времени. Предполагается, что зависимость может быть разбита на три составляющие: тренд, цикличность и ошибку. Другими словами, выдвигается гипотеза о том, что исходный динамический ряд Yt можно разложить на сумму трёх компонент — тренда, цикличности (от ни одной до нескольких) и ошибки. Данные компоненты непосредственно не наблюдаемы — т. е. гипотетичны. Тренд -детерминированная составляющая динамического ряда, описываемая математической функцией, как правило — монотонной. Цикличность — детерминированная периодическая составляющая динамического ряда, описываемая, как правило, алгоритмическим путём. В данной работе будет проведено аналитическое сглаживание динамических рядов. Сглаживание будет проводиться линейной, полиномиальной, логарифмической, экспоненциальной и степенной формой тренда. Затем будут определены численные значения кривых и выбрана оптимальная форма тренда, используя метод МНК или метод наименьших квадратов.

В связи с этим нам необходимо задать следующие данные, представленные в таблице 5. Таблица 5- Расчетные данные для построения трендов

ВремяВыручка, тыс.

руб.tt2t3Ln tLn (yt)янв.

111 519,551 110,0007,326фев.

112 270,852 480,6937,728мар.

113 862,6 639 271,0998,259апр.

114 211,25 416 641,3868,346май.

114 917,355 251 251,6098,501июн.

116 542,656 362 161,7928,786июл.

119 054,397 493 431,9469,111авг.

119 544,318 645 122,0799,164сен.

119 327,999 817 292,1979,141окт.

119 700,321 010 010 002,3039,180ноя.

1110 079,261 112 113 312,3989,218дек.

116 064,421 214 417 282,4858,710янв.

123 803,331 316 921 972,5658,244фев.

124 424,361 419 627 442,6398,395мар.

124 843,991 522 533 752,7088,485Далее по данным таблицам построим графики с разнообразными видами трендов, в частности это линейный, полиномиальный (2-й и 3-й степени), логарифмический (рис.

2.3. 2, 2.

3.3, 2.

3.4, 2.

3.5).На основе каждого графика строится сводный статистический отчет по трендовым моделям. Также необходимо отметить, что степенная и экспоненциальная формы тренда нуждаются в пересчете остатков и уровней динамического ряда. Рисунок 2.

3.2 — Сглаживание динамического ряда линейным трендом

Рисунок 2.

3.3 — Сглаживание динамического ряда полиноминальным трендом 2-й степени

Рисунок 2.

3.4 — Сглаживание динамического ряда полиноминальным трендом 3-й степени

Рисунок 2.

3.5 — Сглаживание динамического ряда логарифмическим трендом

В соответствии с методом наименьших квадратов оптимальной моделью считается модель с наименьшей остаточной дисперсией (или остаточным среднеквадратическим отклонением). Но для решения задачи экстраполяции и прогнозирования по тренду необходимо также учесть значимость параметров модели тренда. Таблица 6 -Определение значимости параметров тренда№Модель тренда

Уравнение тренда

Остаточное среднеквадратичное отклонение

Значимость параметров модели тренда1ЛинейнаяY=15,44X-622 752,4Значимы оба параметра2Полином 2-й степениY=-0,169X2+13840X-0,0082,11Параметры незначимы 3Полином 3-й степениY=-0,001X3+123,1X2+0,0005X+7Е+102,91Параметры незначимы 4ЛогарифмическаяY=62 9831LnX-0,013,47Значимы оба параметра

Как видно из таблицы представленной выше, оптимальным трендом будет линейный тренд, т.к. остаточное среднеквадратичное отклонение у него наименьшие из всех моделей со значимыми параметрами. Также из таблицы можно увидеть, как значимость параметров уравнения влияет на выбор оптимального тренда, т.к. в противном случае наш выбор остановился бы на полиноме 2-й степени, для которого остаточное среднеквадратичное отклонение наименьшие из всех представленных моделей тренда. Следовательно, для прогнозирования выберем линейный тренд. Рисунок 2.

3.7 — Прогнозирование валового дохода с помощью линейного тренда

Как видно из графика, руководству предприятия необходимо предпринимать меры по улучшению эффективности деятельности предприятия, потому как прогнозирование показывает, что предприятие в 2012;2013 году будет работать в убыток.

2.4 Сравнительный анализ выбранных методов прогнозирования

Расчет показателей изменения уровней динамического ряда дал нам представление о видах и формах различных показателей динамики, а также помог понять их значимость в анализе и поиске общей тенденции за определенный период времени. С помощью такой тенденции можно найти зависимость между периодом времени, изменением динамического ряда экспорта или импорта с внутренними и внешними факторами, происходящими в Индии или какой-либо другой стране, обнаружив значительные отклонения показателей динамического ряда от общей тенденции. Этот анализ может помочь последующей экспертной оценки и прогноза, как, в общем, и вся наша проделанная курсовая работа. Кроме того, была проведена периодизация динамических рядов, в ходе которой, была проанализирована зависимость изменения импорта в Англии, от изменения цен на нефть. Это дало нам наглядный пример, как важно проводить группировку динамических рядов по периодам, и на основе определенного периода динамических рядов продолжать нашу работу, т. е. перейти к эмпирическому сглаживанию. С помощью эмпирического сглаживания динамических рядов, где была применен метод сглаживания простой 2-хзначной средней. С помощью, которой, были сглажены периодические и случайные колебания динамических рядов экспорта и импорта. С помощью аналитического сглаживания мы нашли оптимальный тренд для динамических рядов, определив, что это линейная форма трендов. Заключение

Финансовые результаты при проведении того или иного мероприятия стоит корректировать в момент принятия решение на его внедрение. Совокупный эффект следует рассчитывать в каждой конкретной ситуации отдельно, учитывая состояние как внутренней среды, так и внешней, т.к. любые неучтённые обстоятельства могут существенно повлиять на конечный результат. Предприятие должно определить свою основную цель: увеличить уровень производительности труда, снизить уровень текучести кадров или же найти определённый компромисс между одним и другим показателем. Но следует ещё раз подчеркнуть: расчет эффективности мероприятий должен проводиться перед принятием решения о его внедрении и должен учитывать все влияющие на его факторы. В том числе должен учитываться эффект, достигнутый в результате проведения предыдущий мероприятий. Список используемой литературы

Статистика: Учебн. пособие/О. В. Дмитриева; Моск. гос.

ун-т печати. — М.: МГУП, 2006. — 182 сШмойлова Р. А. Теория статистики: учебник / - М.: Финансы и статистика, М. 2005

Экономическая статистика: Учебник/Под ред. Ю. Н. Иванова. — М.: ИНФРА-М, 1998. 480с. Балинова В. С. — Статистика в вопросах и ответах.

— М.: ТК Вебли, Изд. Проспект. — 2009 г. ;

344с.Российский статистический ежегодник. — М.: Госкомстат России, 2005 г. Гусаров В. М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. ;

М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009 г, стр. 463. Практикум по статистике. Учебное пособие. Зинченко А. П., Шибалкин А. Е, Тарасова О. Б., Шайкина Е. В. — М.: Колос, 2007 г. — 319с. Прыкин Б. В. Экономический анализ предприятия: Учебник.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. — 374 с. Интернет источники: Официальный сайт Госкомстата: www.gks.ru