Анализ прогнозирования в деятельности СУ-167 ОАО «МОЗЫРЬПРОМСТРОЙ»

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

1.1 Понятие и основные этапы разработки прогноза. Понятие временных рядов

1.2 Модели прогнозирования на основе временных рядов

1.2.1 Задачи анализа временных рядов. Первоначальная обработка временных рядов

1.2.2. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов

1.2.3 Экстраполяция тенденции как метод прогнозирования

2. АНАЛИЗ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СУ-167 ОАО «МОЗЫРЬПРОМСТРОЙ»

2.1 Экономико-организационная характеристика СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой»

2.2 Организация прогнозирования СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой»

3. РАЗРАБОТКА ПРОГНОЗА ОБЪЕМА СМР СУ-167 ОАО «МОЗЫРЬПРОМСТРОЙ»

3.1 Разработка прогноза объема СМР СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой» на основе анализа временных рядов

3.2 Пути обеспечения прогноза роста объема СМР СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой»

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ПРИЛОЖЕНИЯ ВВЕДЕНИЕ Одна из главных обязанностей любого руководителя — грамотно планировать работу своей компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной компании, объединение конкурентов).

Существует множество математических моделей, посредством которых решаются те, или иные задачи. Во всех сферах деятельности человека важным моментом является прогнозирование последующих событий. Сейчас существует более 100 методов и методик прогнозирования.

Анализ временных рядов — это важнейший раздел эконометрической науки, один из наиболее трудных ее разделов, которому уделяется большое внимание в образовательных программах ведущих мировых университетов. По своему содержанию анализ временных рядов тесно связан с экономической теорией, а при ориентации на анализ финансово-экономических временных рядов — и с теорией финансовых рынков. Методы теории временных рядов находят непосредственное приложение при прогнозировании социально-экономических и финансовых показателей, а также и при оценке фондовых активов.

Актуальность темы

обусловлена тем, что для большинства российских предприятий маркетинговое управление становится одним из условий выживания и успешного функционирования. При этом обеспечение эффективности такого управления требует умения предвидеть вероятное будущее состояние предприятия и среды, в которой оно существует, вовремя предупредить возможные сбои и срывы в работе. Это достигается с помощью прогнозирования как плановой, так и практической работы предприятия по всем направлениям его деятельности, и в частности, в области прогнозирования сбыта продукции (товаров, работ, услуг). Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования. Поскольку современная экономическая наука располагает большим количеством разнообразных методов прогнозирования, каждый менеджер и специалист по планированию должен овладеть навыками прикладного прогнозирования, а руководитель, ответственный за принятие стратегических решений, должен к тому же уметь сделать правильный выбор метода прогнозирования.

Цель данной работы состоит в том, чтобы опираясь на теоретические основы прогнозирования оценить состояние и тенденции развития прогнозирования на основе анализа временных рядов СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой» и предложить практические рекомендации по его совершенствованию.

В соответствии с указанной целью, поставлены следующие задачи исследования:

— рассмотреть теоретические аспекты и раскрыть сущность прогнозирования;

— рассмотреть теоретические аспекты и дать характеристику анализа временных рядов,

— провести анализ прогнозирования СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой» ;

— составить прогноз роста объемов СМР СУ-167, используя анализ временных рядов.

Указанная цель и задачи определили структуру работы и логику изложения материала.

Предмет исследования: построения прогноза на основе анализа временных рядов.

Объект исследования: СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой».

Период проведения: 2008;2010 гг.

Методологическая база исследования. В процессе исследования использовались теоретические разработки отечественных и зарубежных экономистов, идеи различных школ и направлений. Основными методами исследования являются: абстрактно-логический, исторический, экономико-статистический, экономическая диагностика, сравнение, детерминированный факторный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, группировки, средние и относительные величины, вариационные ряды распределения, специфические приемы расчета показателей Теоретическая основа исследования. В качестве источников информации для проведения исследования использовались материалы годовых отчетов и первичного бухгалтерского учета промышленных предприятий, публикации, законодательные и нормативные акты, материалы периодических изданий, статистическая и иная информация .

В качестве эмпирического материала были использованы бухгалтерская и статистическая отчетность по СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой».

Источники анализа: ф № 2 отчетности «Отчет о прибылях и убытках», ф№ 1 Бухгалтерский баланс, данные бизнес-плана, данные бухгалтерского учета по счетам, данные финансового плана, бизнес-плана, пояснительная записка, аналитическая ведомость по счетам бухгалтерского учета.

Практическая значимость работы состоит в том, что исследование рядов имеет большое значение и для технических, и для экономических систем.

Структура и объем работы. Курсовая работа состоит из введения, трех частей, заключения, списка использованных источников, приложений.

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

1.1 Понятие и основные этапы разработки прогноза. Понятие временных рядов Прогнозирование (греч. рrognosis — знание наперед) — это род предвидения (предсказания), поскольку имеет дело с получением информации о будущем. Предсказание «предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Помимо формального, основанного на научных методах прогнозирования, к предсказанию относятся предчувствие и предугадывание. Предчувствие — это описание будущего на основе эрудиции, работы подсознания. Предугадывание использует житейский опыт и знание обстоятельств». В широком плане, как научное прогнозирование, так и предчувствие и предугадывание входят в понятие «прогнозирование деятельности предприятия». Прогноз — это результат процесса прогнозирования, выраженный в словесной, математической, графической или другой форме суждения о возможном состоянии объекта (в частности предприятия) и его среды в будущий период времени. [4]

Для понимания сущности данного вопроса необходимо предварительно дать определения некоторых понятий, в частности, таких, как: метод, методика, методология.

В широком смысле слова — метод (гр. methodos) — это: 1) способ познания, исследования явлений природы и общественной жизни; 2) прием или система приемов в какой-либо деятельности. Применительно к экономической науке и практике — метод — это: 1) система правил и приемов подхода к изучению явлений и закономерностей природы, общества и мышления; 2) путь, способ достижения определенных результатов в познании и практике; 3) прием теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь, исходящий из знания закономерностей развития объективной действительности и исследуемого предмета, явления, процесса. Теоретической основой методов прогнозирования являются математические дисциплины (прежде всего, теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, исследование операций), а также экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент, социология, политология и другие социально-экономические науки. [7]

Методика — это: 1) совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо; 2) учение о методах преподавания той или иной науки. Применительно к прогнозированию в качестве примеров (первый подход) можно привести следующие: методика прогнозирования спроса, продаж, методика прогнозирования финансового состояния предприятия и др.

Методология — это: 1) учение о методе; 2) основные принципы или совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке.

Единого, универсального, метода прогнозирования не существует. В связи с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций имеется и большое разнообразие методов прогнозирования .

Прогнозирование — процесс разработки прогнозов. Прогностика — научная дисциплина, изучающая принципы построения и использования методов и моделей прогнозирования, а также закономерности процесса разработки прогноза. Объект прогнозирования — любой предмет, процесс, явление реального мира, их свойства и отношения, относимые к познавательной деятельности субъекта. Прогнозный фон — совокупность внешних по отношению к объекту прогнозирования условий, являющихся существенными для решения прогнозной задачи. Период упреждения — период времени, на который разрабатывается прогноз. Горизонт проспекции — самая дальняя точка в будущем, для кот. разрабатывается прогноз. Глубина ретроспекции — период времени в прошлом, по кот. имеется необходимая и достаточная информация об объекте прогнозирования. Горизонт ретроспекции — самая дальняя точка в прошлом, по которой имеется информация об объекте прогнозирования. [11]

Принципы прогнозирования:

— принцип системности;

— согласованности, предполагает согласование различных видов прогнозов, объектов различной природы;

— принцип вариантности, предполагает разработку вариантов прогнозов, исходя из особенностей объектов прогнозирования, поставленных целей и вариантов прогнозного фонда;

— непрерывности — прогнозные расчеты должны быть корректированы;

— эффективности (рентабельности) — предполагает обязательное наличие экономического эффекта от использованных результатов прогнозирования;

— оптимальности, предполагает разработку достоверных и точных прогнозов при выборе наилучшего аппарата прогнозирования;

— принцип аналогичности и специфичности;

Этапы прогнозирования:

— предпрогнозная ориентация — совокупность работ, предшествующих разработке задания на прогноз и включающая обоснования объекта прогнозирования, задач прогнозирования, период упреждения прогноза.

— разработка задания на прогноз — определение цели прогнозирования, конкретизация задач, определение порядка;

— ретроспекция прогнозная — этап, на котором анализируется история развития объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизарованного описания;

— прогнозный диагноз — на кот. исследуют систематизированное описание объекта и прогнозного фона, с целью выявления их изменения и разработки моделей и методов прогнозирования;

— прогнозная проспекция — этап, на котором разрабатываются прогнозные оценки;

— верификация прогноза, на котором осуществляется оценка достоверности и точности прогноза;

— корректировка прогноза (вновь прогнозная ориентация) — это этап, на котором осуществляется уточнение прогнозных оценок и его корректировка с учетом дополнительных данных.

Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени.

Временной ряд — это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера рассматриваемой переменной.

Временномй ряд (или ряд динамики) — собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом, также допустимо называть его уровнем на указанный с ним момент времени. Во временном ряде каждому отчету должно быть указано время измерения или номер измерения по порядку. Временной ряд существенно отличается от простой выборки данных, так как при анализе учитывается взаимосвязь измерений со временем, а не только статистическое разнообразие и статистические характеристики выборки [1].

Обычно временной ряд состоит из нескольких компонентов: 1) тренда — общей долгосрочной тенденции изменения временного ряда, лежащей в основе его динамики; 2) сезонной вариации — краткосрочного регулярно повторяющегося колебания значений временного ряда вокруг тренда; 3) циклических колебаний, характеризующих так называемый цикл деловой активности, или экономический цикл, состоящий из экономического подъема, спада, депрессии и оживления. Этот цикл повторяется регулярно.

В ходе составления прогноза продаж учитывают показатели компании за последние несколько лет, прогноз роста рынка, динамику развития конкурентов. Оптимальное прогнозирование продаж и корректировку прогноза обеспечивает полный отчет о продажах компании.

В статистике, обработке сигналов и многих других областях под временным рядом понимаются последовательно измеренные через некоторые (зачастую равные) промежутки времени данные. Анализ временных рядов объединяет методы изучения временных рядов, как пытающиеся понять природу точек данных (откуда они взялись? что их породило?), так и пытающиеся построить прогноз. Прогнозирование временных рядов заключается в построении модели для предсказания будущих событий основываясь на известных событий прошлого, предсказания будущих данных до того как они будут измерены. Типичный пример — предсказание цены открытия биржи основываясь на предыдущей её деятельности. [5]

Понятие анализ временных рядов используется для того, чтобы отделить эту задачу в первую очередь от более простых задач анализа данных (когда нет естественного порядка поступления наблюдений) и, во-вторых, от анализа пространственных данных, в котором наблюдения зачастую связаны с географическим положением. Модель временного ряда в общем смысле отражает идею, что близкие во времени наблюдения будут теснее связаны, чем удалённые. Кроме того, модели временных рядов зачастую используют однонаправленный порядок по времени в том смысле, что значения в ряду выражаются в некотором виде через прошлые значения, а не через последующие.

В отличие от регрессионного анализа, где порядок строк в матрице наблюдений может быть произвольным, во временных рядах важна упорядоченность, а, следовательно, интерес представляет взаимосвязь значений, относящихся к разным моментам времени.

Если значения ряда известны в отдельные моменты времени, то такой ряд называют дискретным, в отличие от непрерывного, значения которого известны в любой момент времени. Интервал между двумя последовательными моментами времени назовём тактом (шагом). Здесь будут рассматриваться в основном дискретные временные ряды с фиксированной протяжённостью такта, принимаемой за единицу счёта. Заметим, что временные ряды экономических показателей, как правило, дискретны. Значения ряда могут быть измеряемыми непосредственно (цена, доходность, температура), либо агрегированными (кумулятивными), например, объём выпуска; расстояние, пройдённое грузоперевозчиками за временной такт. Если значения ряда определяются детерминированной математической функцией, то ряд называют детерминированным. Если эти значения могут быть описаны лишь с привлечением вероятностных моделей, то временной ряд называют случайным. [4]

Явление, протекающее во времени, называют процессом, поэтому можно говорить о детерминированном или случайном процессах. В последнем случае используют часто термин «стохастический процесс». Анализируемый отрезок временного ряда может рассматриваться как частная реализация (выборка) изучаемого стохастического процесса, генерируемого скрытым вероятностным механизмом.

Временные ряды возникают во многих предметных областях и имеют различную природу. Для их изучения предложены различные методы, что делает теорию временных рядов весьма разветвленной дисциплиной. Так, в зависимости от вида временных рядов можно выделить такие разделы теории анализа временных рядов: стационарные случайные процессы, описывающие последовательности случайных величин, вероятностные свойства которых не изменяются во времени. Подобные процессы широко распространены в радиотехнике, метереологии, сейсмологии и т. д., диффузионные процессы, имеющие место при взаимопроникновении жидкостей и газов, точечные процессы, описывающие последовательности событий, таких как поступление заявок на обслуживание, стихийных и техногенных катастроф. Подобные процессы изучаются в теории массового обслуживания.

Анамлиз временнымх рядомв — совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогнозирования. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется для эффективного принятия решений. Мы ограничимся рассмотрением прикладных аспектов анализа временных рядов, которые полезны при решении практических задач в экономике, финансах. Основной упор будет сделан на методы подбора математической модели для описания временного ряда и прогнозирования его поведения.

Практическое изучение временного ряда предполагает выявление свойств ряда и получение выводов о вероятностном механизме, порождающем этот ряд. Основные цели при изучении временного ряда следующие: описание характерных особенностей ряда в сжатой форме; построение модели временного ряда; предсказание будущих значений на основе прошлых наблюдений; управление процессом, порождающим временной ряд, путем выборки сигналов, предупреждающих о грядущих неблагоприятных событиях.

Достижение поставленных целей возможно далеко не всегда как из-за недостатка исходных данных (недостаточная длительность наблюдения), так из-за изменчивости со временем статистической структуры ряда.

Перечисленные цели диктуют в значительной мере, последовательность этапов анализа временных рядов: 1) графическое представление и описание поведения ряда; 2) выделение и исключение закономерных, неслучайных составляющих ряда, зависящих от времени; 3) исследование случайной составляющей временного ряда, оставшейся после удаления закономерной составляющей; 4) построение (подбор) математической модели для описания случайной составляющей и проверка ее адекватности; 5) прогнозирование будущих значений ряда. [3]

При анализе временных рядов используются различные методы, наиболее распространенными из которых являются: 1) корреляционный анализ, используемый для выявления характерных особенностей ряда (периодичностей, тенденций и т. д.); 2) спектральный анализ, позволяющий находить периодические составляющие временного ряда; 3) методы сглаживания и фильтрации, предназначенные для преобразования временных рядов с целью удаления высокочастотных и сезонных колебаний; 4) модели авторегрессии и скользящего среднего для исследование случайной составляющей временного ряда; 5) методы прогнозирования.

Во временных рядах главный интерес представляет описание или моделирование их структуры. Применяемые при обработке данных методы опираются на математическую статистику, которая в свою очередь основывается на жестких требованиях к исходным данным (однородность, распределение).

Конечной целью анализа временных рядов является достижение понимания механизмов, которые обуславливают появление этих рядов.

1.2 Модели прогнозирования на основе временных рядов

1.2.1 Задачи анализа временных рядов. Первоначальная обработка временных рядов Базисная цель статистического анализа временного ряда заключается в том, чтобы по имеющейся траектории этого ряда: определить, какие из неслучайных функций присутствуют в разложении, т. е. определить значения индикаторов i; построить «хорошие» оценки для тех неслучайных функций, которые присутствуют в разложении; подобрать модель, адекватно описывающую поведение случайных остатков t, и статистически оценить параметры этой модели. [1]

Успешное решение перечисленных задач, обусловленных базовой целью статистического анализа временного ряда, является основой для достижения конечных прикладных целей исследования и, в первую очередь, для решения задачи краткои среднесрочного прогноза значений временного ряда. Приведем кратко основные элементы эконометрического анализа временных рядов.

Временные ряды отражают тенденцию изменения параметров системы во времени, поэтому входным параметром х является момент времени.

Выходной параметр y называется уровнем ряда. В случае отсутствия ярко выраженных изменений в течение времени, общая тенденция сохраняется. Ряд можно описать уравнением вида

YT = F (t) + ET, (1)

где F (t) — детерминированная функция времени,

ET — случайная величина.

Во временных рядах проводится операция анализа и сглаживания тренда, который отражает влияние некоторых факторов. Для построения тренда применяется МНК-критерий.

Существуют моментальные и интервальные ряды. В моментальных рядах отражаются абсолютные величины, по состоянию на определенный момент времени, а в интервальных — относительные величины (показатель за год, месяц, и т. д.). Исследование данных при помощи рядов позволяет во многих случаях более четко представить детерминированную функцию. При этом рассчитываются базисные и цепные показатели (прирост, коэффициент роста, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, и др.). Под базисными показателями понимают, показатели, которые соотносятся к начальному уровню ряда. Цепные показатели относятся к предыдущему уровню.

Прогноз явлений по временным рядам состоит из двух этапов: прогноз детерминированной компоненты, прогноз случайной компоненты.

Обе проблемы связаны с анализом результатов парных экспериментов. В отличие от аппроксимации и интерполяции анализ временных рядов включает в себя методы оценки случайных компонент. Поэтому прогнозирование при помощи временных рядов является более точным.

Исследование рядов имеет большое значение и для технических, и для экономических систем.

прогнозирование временной ряд

1.2.2 Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов Одна из важнейших задач статистики — определение в рядах динамики общей тенденции развития. Основной тенденцией развития называется плавное и устойчивое изменение уровня во времени, свободное от случайных колебаний. Задача состоит в выявлении общей тенденции в изменении уровней ряда, освобожденной от действия различных факторов.

Изучение тренда включает два основных этапа: ряд динамики проверяется на наличие тренда; производится выравнивание временного ряда и непосредственно выделение тренда с экстраполяцией полученных результатов. С этой целью ряды динамики подвергаются обработке методами укрупнение интервалов, скользящей средней и аналитического выравнивания.

Одним из наиболее элементарных способов изучения общей тенденции в ряду динамики является укрупнение интервалов. Этот способ основан на укрупнении периодов, к которым относятся уровни ряда динамики. Например, преобразование месячных периодов в квартальные, квартальных в годовые и т. д.

Выявление общей тенденции ряда динамики можно произвести путем сглаживания ряда динамики с помощью скользящей средней.

Скользящая средняя — подвижная динамическая средняя, которая рассчитывается по ряду при последовательном передвижении на один интервал, то есть сначала вычисляют средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем — средний уровень из такого же числа членов, начиная со второго. Таким образом, средняя как бы скользит по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень в начале и добавляя один следующий. При этом посредством осреднения эмпирических данных индивидуальные колебания погашаются, и общая тенденция развития явления выражается в виде некоторой плавной линии (теоретические уровни). И так, суть метода заключается в замене абсолютных данных средними арифметическими за определенные периоды.

Скользящая средняя обладает достаточной гибкостью, но недостатком метода является укорачивание сглаженного ряда по сравнению с фактическим, что ведет к потери информации. Кроме того, скользящая средняя не дает аналитического выражения тренда. Период скользящей может быть четным и нечетным. Практически удобнее использовать нечетный период, так как в этом случае скользящая средняя будет отнесена к середине периода скольжения. Скользящие средние с продолжительностью периода, равной 3, следующие:

;; и т. д.

Полученные средние записываются к соответствующему срединному интервалу.

Особенность сглаживания по четному числу уровней состоит в том, что каждая из численных (например, четырехчленных) средних относится к соответствующим промежуткам между смежными периодами. Для получения значений сглаженных уровней соответствующих периодов необходимо произвести центрирование расчетных средних.

Недостатком способа сглаживания рядов динамики является то, что полученные средние не дает теоретических рядов, в основе которых лежала бы математически выраженная закономерность.

Более совершенным приемом изучения общей тенденции в рядах динамики является аналитическое выравнивание. При изучении общей тенденции методом аналитического выравнивания исходят из того, что изменения уровней ряда динамики могут быть с той или иной степенью точности приближения выражены определенными математическими функциями. Вид уравнения определяется характером динамики развития конкретного явления.

Логический анализ при выборе вида уравнения может быть основан на рассчитанных показателях динамики, а именно: если относительно стабильны абсолютные приросты (первые разности уровней приблизительно равны), сглаживание может быть выполнено по прямой; если абсолютные приросты равномерно увеличиваются (вторые разности уровней приблизительно равны), можно принять параболу второго порядка; при ускоренно возрастающих или замедляющихся абсолютных приростах — параболу третьего порядка; при относительно стабильных темпах ростапоказательную функцию. [14]

Для аналитического выравнивания наиболее часто используются следующие виды трендовых моделей: прямая (линейная), парабола второго порядка, показательная (логарифмическая) кривая, гиперболическая. Цель аналитического выравнивания — определение аналитической или графической зависимости. На практике по имеющемуся временному ряду задают вид и находят параметры функции, а затем анализируют поведение отклонений от тенденции. Чаще всего при выравнивании используются следующие зависимости; линейная, параболическая и экспоненциальная.

После выяснения характера кривой развития необходимо определить ее параметры, что можно сделать различными методами:

— решением системы уравнений по известным уровням ряда динамики;

— методом средних значений (линейных отклонений), который заключается в следующем: ряд расчленяется на две примерно равные части, и вводятся преобразования, чтобы сумма выровненных значений в каждой части совпала с суммой фактических значений, например, в случае выравнивания прямой линии ;

— выравниванием ряда динамики с помощью метода конечных разностей;

— методом наименьших квадратов: это некоторый прием получения оценки детерминированной компоненты, характеризующих тренд или ряд изучаемого явления.

Во многих случаях моделирование рядов динамики с помощью полиномов или экспоненциальной функции не дает удовлетворительных результатов, так как в рядах динамики содержатся заметные периодические колебания вокруг общей тенденции. В таких случаях следует использовать гармонический анализ.

Для менеджера предпочтительно применение именно этого метода, поскольку он определяет закон, по которому можно достаточно точно спрогнозировать значения уровней ряда. Однако его применение требует достаточных знаний в области высшей математики и математической статистики.

1.2.3 Экстраполяция тенденции как метод прогнозирования Основа большинства методов прогнозирования — экстраполяция тенденции, связанная с распространением закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределы или, другими словами, это получение представлений о будущем на основе информации, относящейся к прошлому и настоящему. Экстраполяция, проводимая в будущее, — это перспектива, а в прошлое, — ретроспектива. Предпосылки применения экстраполяции: развитие исследуемого явления в целом следует описывать плавной кривой; общая тенденция развития явления в прошлом и настоящем не должна претерпевать серьезных изменений в будущем.

Экстраполяцию в общем виде можно представить так:

(2)

где — прогнозируемый уровень; - текущей уровень прогнозного ряда;

Тсрок экстраполяции; - параметр уравнения тренда.

При этом могут использоваться разные методы в зависимости от исходной информации.

Упрощенные приемы целесообразны при недостаточной информации о предыстории развития явления (нет достаточно длинного ряда или информация заданна только двумя точками: на начало и конец периода).

Для нахождения интересующего нас аналитического выражения тенденции на любую дату необходимо определить средний абсолютный прирост и последовательно прибавить его к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд.

(3)

где tсрок прогноза; iномер последнего уровня.

Применение в экстраполяции среднего абсолютного прироста предполагает, что развитие явления происходит по арифметической прогрессии и относится в прогнозировании к классу «наивных» моделей, ибо чаше всего развитие явления следует по иному пути, чем арифметическая прогрессия Т. С. Вместе с тем в ряде случаев этот метод может найти применение как предварительный прогноз, если у исследователя нет динамического ряда: информация дана лишь на начало и конец периода (например, данные одного баланса).

Метод среднего темпа роста осуществляется, когда общая тенденция характеризуется показательной кривой

(4)

где — последний уровень ряда динамики; kсредний коэффициент роста.

Экстраполяция дает возможность получить точечное значение прогнозов. Точное совпадение фактических данных и прогнозных точечных оценок, полученных путем экстраполяции кривых, имеет малую вероятность.

Любой статистический прогноз носит приближенный характер, поэтому целесообразно определение доверительных интервалов прогноза:

, (5)

где — коэффициент доверия по распределению Стьюдента при уровне значимости ;

— средняя квадратическая ошибка тренда;

kчисло параметров в уравнении;

— расчетное значение уровня.

Аналитические методы основаны на применении метода наименьших квадратов к динамическому ряду и представлении закономерности развития явления во времени в виде уравнения тренда, то есть математической функции уровней динамического ряда (y) от факторного времени (t): y=f (t). Аналитическое сглаживание позволяет не только определить общую тенденцию изменения явления на рассматриваемом отрезке времени, но и выполнять расчеты для таких периодов, в отношении которых нет исходных данных. [13]

Адаптивные методы используются в условиях сильной колеблемости уровней динамического ряда и позволяют при изучении тенденции учитывать степень влияния предыдущих уровней на последующие значения динамического ряда. К адаптивным методам относятся методы скользящих и экспоненциальных средних, метод гармонических весов, методы авторегрессионных преобразований. Цель адаптивных методов заключается в построении самонастраивающихся моделей, способных учитывать информационную ценность различных членов временного ряда и давать достаточно точные оценки будущим членам данного ряда. Прогноз получается как экстраполяция последней тенденции. В разных методиках прогнозирования процесс настройки (адаптации) модели осуществляется по-разному, и можно выделить: метод скользящей средней; метод экспоненциального сглаживания.

Скользящие средние представляют собой средние уровни за определенные периоды времени путем последовательного передвижения начала периода на единицу времени. При простой скользящей средней все уровни временного ряда считаются равноценными, а при исчислении взвешенной скользящей средней каждому уровню в пределах интервала сглаживания приписывается вес, зависящий от расстояния данного уровня до середины интервала сглаживания.

Особенность метода экспоненциального сглаживания в том, что в процедуре выравнивания каждого наблюдения используется только значения предыдущих уравнений, взятых с определенным весом. Смысл экспоненциальных средних состоит в нахождении таких средних, в которых влияние прошлых наблюдений затухает по мере удаления от момента, для которого определяется средние. [12]

2. АНАЛИЗ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СУ-167 ОАО «МОЗЫРЬПРОМСТРОЙ»

2.1 Экономико-организационная характеристика СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой»

Открытое акционерное общество «Мозырьпромстрой» создано приказом Министерства по управлению государственным имуществом и приватизации Республики Беларусь от 7 декабря 1996 г. N 327 путем преобразования строительно-кооперативной фирмы «Мозырьпромстрой» в соответствии с законодательством об акционерных обществах, о разгосударствлении и приватизации государственной собственности в Республике Беларусь. Учредителями Общества являются от имени государства — Министерство по управлению государственным имуществом и приватизации Республики Беларусь и члены трудового коллектива Строительно-кооперативной фирмы «Мозырьпромстрой» (учредители Общества). Общество зарегистрировано в качестве юридического лица решением Гомельского облисполкома от 27 апреля 2000 г. № 229 и занесено в Единый государственный регистр юридических лиц и индивидуальных предпринимателей за № 400 091 065. Общество является коммерческой организацией — юридическим лицом, имеет самостоятельный баланс, печать, штампы, бланки со своим наименованием, товарный знак (знак обслуживания), расчетный и иные счета в банках.

Фирменное наименование Общества: на белорусском языке: «Адкрытае акцыянернае таварыства «Мазырпрамбуд», сокращенно: ААТ «Мазырпрамбуд», на русском: «Открытое акционерное общество «Мозырьпромстрой», сокращенно: ОАО «Мозырьпромстрой», на английском: «Joint-Stock Company «Mozyrpromstroy», сокращенно: JSC «Mozyrpromstroy» .

Место нахождения Общества: г. Мозырь, ул. Интернациональная, 109. Почтовый адрес Общества: 47 760, ул. Интернациональная, 109, г. Мозырь, Гомельская область, Республика Беларусь. Факс/тел.2−75−95.

Открытое акционерное общество подразделяется на генеральную дирекцию, четыре строительных управления, а также несколько дочерних и паевых обществ. При этом генеральная дирекция концентрируется на долгосрочном обеспечении развития фирмы, а также на технической и экономической координации.

Планирование и осуществление подземного и надземного строительства производится в филиалах при одновременной поддержке со стороны генеральной дирекции. Профиль работ строительных управлений заключается преимущественно в строительстве объектов «под ключ» и разработке крупных проектов в качестве генерального предпринимателя. Подготовка планирования и осуществление строительства, а также техническое оснащение строительных управлений концентрируются на основных видах строительных работ.

Общество расширяет зону обслуживания фирмы с её основным видом деятельности на прилегающие районы внутри страны и за рубежом. В случае необходимости будут основаны дополнительные филиалы или внешние отделения. Общество старается достичь расширения производственного профиля с качественными рыночными продуктами/услугами, использования привлечённого капитала, включая участие отечественных или зарубежных фирм с соответствующим потенциалом производства/работ за счёт предоставления самостоятельности структурным подразделениям в виде дочерних предприятий. С осуществлением основных принципов преследуется цель создания гибкого и боеспособного строительного концерна, оперирующего на международном рынке, с иностранным участием, но одновременно с корнями в Республике Беларусь. Это предполагает решение, долгосрочно гарантирующее, что контрольный пакет акций и связанное с этим решающее влияние на предприятие останутся в белорусских руках, и предлагающее отечественным и зарубежным партнёрам достаточные шансы и оцениваемый риск.

Главная цель деятельности общества заключается в осуществлении хозяйственной деятельности, направленной на получение прибыли.

Предметом деятельности фирмы является планирование, проектирование и осуществление строительных работ всех видов, особенно в поди надземном строительстве и строительстве «под ключ» для себя и для третьих лиц, включая все работы, прямо или косвенно с этим связанные. Сюда относятся также финансовые и другие услуги.

Рисунок 1 — Структура ОАО «Мозырьпромстрой»

Общество производит, приобретает, использует и отчуждает движимое и недвижимое имущество; оно осуществляет любые мероприятия и сделки, способствующие достижению цели деятельности общества и не противоречащие законам Республики Беларусь. Сюда входит также создание филиалов внутри страны и за рубежом, а также приобретение и основание других предприятий и участие в таковых как внутри страны, так и за рубежом. В соответствии с этими ожиданиями филиалы концентрируются на осуществлении основных строительных работ. Здесь форсируются следующие сферы работ: монолитное бетонное и железобетонное строительство, кладка, монтажное строительство, работы по дорожному строительству и освоению территории, специализированные земляные работы и подземное строительство, санация, включая гидроизоляцию строительных сооружений, строительные работы по сохранению архитектурных памятников, сохранение фасадов. В соответствии с изменившимися условиями рынка и спроса открытое акционерное общество подразделяет свою нацеленную на перспективу продукцию на следующие основные сферы работ и услуг, представленные на рисунке 2.

Рисунок 2 — Основные сферы работ и услуг Открытое акционерное общество отдаёт себе отчёт в том, что только за счёт повышения квалификации персонала, усвоения технологического ноу-хау, а также модернизации парка машин и механизмов может быть повышена эффективность его основного строительного промысла.

Услуги, предоставляемые в кооперации, будут сконцентрированы на следующих сферах работ и услуг: техническое оборудование зданий, в частности, современные отопительные системы, мелкие работы и отделка внутри здания, специальные работы, работы по сохранению архитектурных памятников.

При распределении субпредпринимательских работ филиалы будут привлекать дочерние общества.

В таблице 2 приведен анализ основных показателей деятельности СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой» за 2008;2010 года.

Таблица 2 — Анализ основных показателей деятельности СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой»

Персонал, или кадры — это основной штатный состав работников организации, выполняющих различные производственно-хозяйственные функции. Он характеризуется, прежде всего, численностью, структурой, рассматриваемыми как в статике, так и в динамике, профессиональной пригодностью, компетентностью. Успешное функционирование любой организации в значительной степени зависит от ее способности подобрать необходимых работников. В основе подбора персонала лежит процесс планирования человеческих ресурсов — определение когда, где, сколько и какой квалификации сотрудников потребуется организации. Как видно из приведенных в таблице 3 данных, численность персонала за анализируемый период сокращается. Снижается также количество работников повышающих свою квалификацию и проходящих переподготовку.

Таблица 3 -Анализ структуры персона СУ-167 «ОАО «Мозырьпромстрой» за 2008;2010гг.Прибыль результат хозяйственной деятельности предприятия, выраженный в стоимостной форме и характеризующий в абсолютном выражении эффективность использования средств предприятия и источников их возникновения. Одна из главных целей предприятия состоит в том, чтобы максимизировать прибыль от производственнохозяйственной деятельности. В этой связи определяющим моментом является не только формирование этого показателя, но и умение управлять прибылью и объемами продаж.

Таблица 4 — Формирование прибыли СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой»

Так как данное подразделение является строительным, то основными видами деятельности являются строительное-монтажные работы. Выполняются работы по строительству, как жилых зданий, так и промышленных зданий и сооружений. За тридцать пять лет существования это Общество осуществило строительство Мозырского нефтеперерабатывающего завода, (в настоящее время ведется его реконструкция), завода кормовых дрожжей, детской поликлиники и больницы, кабельного завода, санатория — профилактория, дворца культуры. Строятся многоэтажные жилые дома в черте города и в сельских населенных пунктах одноэтажные жилые дома. В настоящее время «ОАО Мозырьпромстрой» занимается строительством завода по переработке кукурузы. Это очень важный объект для сельского хозяйства.

Потребителями и покупателями продукции являются практически все предприятия и организации г. Мозыря, жители г. Мозыря и Полесского региона Гомельской области. Крупнейшими заказчиками являются:

— Мозырский нефтеперерабатывающий завод. Постоянно совершенствуя свою продукцию, он реконструирует существующие производственные мощности, строит новые комплексы и жилые массивы.

— Мозырское управление капитальным строительством (и др. районных центров). Осуществляя программу жилищного строительства в сельских населенных пунктах, а также на территории города, УКС размещает большое количество заказов в ОАО «Мозырьпромстрой». Это и 108 кв. жилой дом, 3 40кв. жилых дома, 131 кв. жилой дом, 60 кв. жилой дом в г. Мозыре; 2 100 кв. жилых дома в г. Калинковичи, 100 кв. жилой домв н.п. Октябрьский; более 120 одноквартирных жилых домов в Мозырском, Калинковичском, Хойникском, Октябрьском и др. районах Гомельской области.

— Жилищно-коммунальные хозяйства. ОАО «Мозырьпромстрой» производит в настоящее время реконструкцию и капитальный ремонт 9 многоквартирных многоэтажных жилых зданий и на этот год намечено еще 4 здания.

— Сельскохозяйственные предприятия. ОАО «Мозырьпромстрой» производит реконструкцию молочно-товарной фермы в н.п. Ломовичи Октябрьского района, строительство зерноочистительно-сушильного комплекса в Брагинском районе и т. д.

— ПО «Беларуснефть». ОАО «Мозырьпромстрой» осуществило реконструкцию кирпичного завода в н.п.Молчаны Речицкого района под гараж с мойкой для спецтехники, Реконструкцию Речицкого управления технологическим транспортом и в настоящее время производит работы на объектах ПО «Беларуснефть» в Речицком и Светлогорском районах.

— Частные предприниматели и физические лица, строящие за собственные средства здания и сооружения различного назначения.

— Другие заказчики.

В г. Мозыре сильно развита строительная индустрия. Практически, каждый седьмой житель города является работником строительной организации либо организации, обслуживающей строительную сферу деятельности. Генподряд по всем крупным объектам выигрывает на основании проводимых тендеров ОАО «Мозырьпромстрой», так как оно берется построить все объекты «под ключ». На те работы, на которые ОАО «Мозырьпромстрой» не имеет лицензии, заключаются договоры субподряда с организациями, специализирующимися на выполнении этих работ.

На основании проведенного в главе анализа, а также данных Приложений можно сделать следующие выводы:

— можно выделить следующие перспективные направления деятельности ОАО «Мозырьпромстрой»: изменение структуры продукции и услуг; сокращение или удержание на одном уровне выпуска продукции оказания услуг, не пользующихся спросом у потребителя, или потребление которых со временем будет сокращаться; ввод в эксплуатацию новых установок, уменьшение доли и суммы внереализационных расходов; постоянный рост объёмов продукции и услуг,

— достоинством организации является: наличие возможности осуществлять различные виды деятельности; наличие подъездных путей автомобильного, железнодорожного и водного; производство конкурентоспособной продукции,

— ОАО «Мозырьпромстрой» имеет следующие преимущества перед конкурентами: выгодное географическое положение в центре Европейской части; высокий уровень качества продукции; резервные производственные мощности, квалифицированные кадры; конкурентоспособные цены,

— существующие слабые стороны возможно устранить частично с помощью государственной поддержки, а также путем реализации незадействованного в процессах производства оборудования и более рационального использования имеющегося,

— ОАО «Мозырьпромстрой» обладает большим диапазоном возможностей и они подкреплены проводимыми на предприятиями мероприятиями по совершенствованию производства и укреплению положения на рынке.

2.2 Организация прогнозирования СУ-167 ОАО «Мозырьпромстрой»

Организация работ по прогнозированию ОАО «Мозырьпромстрой» представляет комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для прогнозирования полезного эффекта и элементов совокупных затрат по продукции с целью подготовки информации для принятия оперативных и стратегических решений. Задачи организации работ по прогнозированию: сбор и систематизация необходимой информации для прогнозирования; подготовка специалистов, владеющих основными приемами и методами прогнозирования; формирование и организация функционирования рабочих органов программирования, интегрированных с существующими службами управления.

Руководство работой по экономическому планированию и прогнозированию ОАО «Мозырьпромстрой», направленному на организацию рациональной хозяйственной деятельности, выявление и использование резервов производства, осуществляет планово-экономический отдел. В его функции входят: разработка структуры обязательных для предприятия планов и направление их для утверждения руководящим органам предприятия, организация работы по составлению планов, подготовка материалов и исходных данных во всех отделах и службах предприятия, участвующих в плановой работе; составление технико-экономических прогнозов по важнейшим направлениям деятельности предприятия; разработка нормативных плановых документов (виды и структура планов) для подразделений предприятия; согласование планов всех подразделений предприятия; контроль за выполнением планов предприятия в целом и его отдельных подразделений. В состав планово-экономического отдела могут входить следующие структурные подразделения (секторы, бюро, группы): технико-экономического планирования, себестоимости, цен; экономического анализа; учета и статистики, нормативов и др. Планово-экономический отдел взаимодействует с плановыми бюро структурных подразделений, а также с другими функциональными подразделениями предприятия: главной бухгалтерией, отделами главного конструктора, главного технолога, главного механика, сбыта, маркетинга, организации труда и заработной платы, капитального строительства, материально-технического обеспечения и др., а также всеми основными, вспомогательными и обслуживающими цехами.

В планировании своей деятельности участвуют все службы предприятия.

Производственно-диспетчерский отдел на основе плановых заданий разрабатывает номенклатурные, производственные задания цехам и производственным участкам, устанавливает сроки и контролирует ход выполнения этих заданий.