Курсовая работа: Методи фінансового планування на підприємстві

Метод морфологічного аналізу передбачає вибір найбільш прийнятного рішення проблеми із числа можливих. Його доцільно використовувати при прогнозуванні фундаментальних досліджень. Метод морфологічного аналізу включає ряд прийомів, які передбачають систематизований розгляд характеристик об’єкта. Дослідження проводиться за методом «морфологічного ящика», який будується у вигляді дерева цілей або матриці, в клітках якої розміщені відповідні параметри. Поступове з’єднання одного якого-небудь параметра першого рівня з одним із параметрів наступних рівнів являє собою одне із вирішень проблеми.

2.2 Методи екстраполяції

В методичному плані основним інструментом будь-якого прогнозу є схема екстраполяції. Сутність екстраполяції полягає у вивченні тенденцій минулого і теперішнього часу з переносом їх на майбутнє. Розрізняють формальну і прогнозну екстраполяцію. Формальна базується на передбаченні збереження в майбутньому минулих і теперішніх тенденцій розвитку об’єкта прогнозу. При прогнозній екстраполяції фактичний розвиток пов'язаний з гіпотезами про динаміку процесу, що вивчається, з урахуванням зміни впливу різних факторів у перспективі.

Методи екстраполяції є найбільш поширеними і розробленими. Основу екстраполяційних методів прогнозування складає вивчення динамічних рядів. Динамічний ряд – це безліч спостережень, проведених послідовно в часі.

В економічному прогнозуванні широко використовується метод математичної екстраполяції. В математичному розумінні він означає поширення закону зміни функцій із області її спостереження на область, що находиться поза зоною спостереження. Тенденція, описана деякою функцією в часі, називається трендом. Тренд – це тривала тенденція зміни економічних показників. Функція являє собою найпростішу математико-статистичну (трендову) модель вивченого об’єкта. Слід помітити, що методи екстраполяції необхідно застосовувати на початковому етапі прогнозування для виявлення тенденцій.

Розглянемо методи екстраполяції, які доцільно застосовувати при переході до ринкових відносин в умовах змінних умов функціонування економіки.

Метод підбору функцій – один із поширених методів екстраполяції. Головним етапом екстраполяції тренда є вибір оптимального виду функцій, який описує емпіричний ряд. Для цього проводиться попередня обробка і перетворення вихідних даних з метою полегшення вибору тренда шляхом згладжування і вирівнювання часового ряду. Задача вибору функції полягає в підборі за фактичними даним (х_і ,у_і ) форми залежності (лінії) так,щоб відхилення (Δ_і ) даних вихідного ряду уі від відповідних розрахованих у_і ' на лінії були найменшими. Після цього можна продовжити лінію і тримати прогноз.

Рис. 1.1. Графічне представлення динамічного ряду

Розрахунок параметрів (а, в) для конкретної функціональної залежності здійснюється методом найменших квадратів (МНК) і його модифікацій. Суть МНК полягає в пошуку параметрів моделі тренда, які мінімізують відхилення розрахункових значень від відповідних значень вихідного ряду, тобто шукані параметри повинні задовольняти рівняння

S= - )² → min,

де n – число спостережень.

Вибір моделі здійснюється за допомогою спеціально розроблених програм. Є програми, які передбачають можливість моделювання економічних рядів за 16-ма фунціями : лінійній(у=а+bx), гіперболічній різних типів(у=а+b/х), експоненціальній, степеневій, логарифмічній і т. д. Кожна із функцій може мати свою специфічну область застосування при прогнозуванні економічних явищ.

Так, лінійна функція (у=а+bx) застосовується для опису процесів, рівномірно протікаючи в часі.

Рис. 1.2. Лінійна залежність

Гіперболи добре описують процеси, які характеризуються насиченістю, коли існує фактор, який затримує ріст прогнозованого показника. Модель вибирається, по-перше, візуально виходячи із співставлення виду кривої і її специфічних властивостей і якісної характеристики тенденції економічного явища із значення критерію. В якості критерію частіше за все використовується сума квадратів відхилень (S). Із сукупності функцій вибирається та, якій відповідає мінімальне значення S.

Прогноз передбачає продовження тенденції минулого, вираженої вибраною функцією, в майбутнє, тобто екстраполяцію динамічного ряду. Програмним шляхом на ЕОМ визначається значення прогнозованого показника. Для цього в формулу, що описує процес, підставляється величина періоду, на який необхідно отримати прогноз.

У зв’язку з тим, що метод виходить із інерціальності економічних явищ. Екстраполяція методом підбору функцій враховує всі дані вихідного ряду з однаковою «масою». Класичний мето найменших квадратів передбачає рівноцінність вихідної інформації в моделі. Але, як показує досвід, економічні показники мають тенденцію до «старіння». Вплив більш пізніх спостережень а розвиток процесу в майбутньому суттєвіший, ніш більш ранніх. Проблему «старіння» даних динамічних рядів вирішує метод експоненціального згладжування з регулярним трендом. Він дозволяє побудувати такий опис процесу (динамічного ряду), при якому більш пізнім спостереженням надаються великі «маси» в порівнянні з ранніми спостереженнями. В результаті створюється можливість отримати оцінку параметрів тренда, які характеризують не середній рівень процесу, а тенденцію, яка склалася на момент останнього спостереження. Швидкість старіння даних характеризує параметр згладжування (а). Він змінюється в межах 0<а<1.

В залежності від величини параметра прогнозні оцінки по різному враховують вплив вихідного ряду спостережень: чим більше (а), тим більше вклад останніх спостережень у формування тренда, а вплив початкових умов швидко зменшується. При малому (а) прогнозні оцінки враховуються всі спостереження, при цьому зменшення впливу більш «старої» інформації відбувається повільно, тобто чим менше (а), тим дані більш стабільні, і навпаки.

В області економічного прогнозування найбільш вживані межі 0,05<а<0,3. Значення (а) в загальному випадку повинно залежати від терміну прогнозування: чим менший термін, тим більшим повинно бути значення параметра.

Цей метод реалізується на ЕОМ за допомогою спеціально розроблених програм в блоці «часові ряди», який є складовою частиною пакету економічних розрахунків.

2.3 Методи моделювання й економіко-математичні методи

Моделювання передбачає конструювання моделі на основі попереднього вивчення об’єкта або процесу, виділення його суттєвих характеристик або ознак. Прогнозування економічних та соціальних процесів з використанням моделей включає розробку моделі, її експериментальний аналіз, співставлення результатів прогнозних розрахунків на основі моделі з фактичними даними стану об’єкта або процесу, коректування і уточнення моделі. В залежності від рівня управління економічними і соціальними процесами розрізняють макроекономічні, міжгалузеві, міжрайонні, галузеві, регіональні моделі та моделі мікрорівня (моделі розвитку фірми).

За аспектами розвитку економіки виділяють моделі прогнозування відтворення основних фондів, трудових ресурсів, цін та ін. Існує ряд інших ознак класифікації моделей: часовий, факторний, транспортний, виробничий. В сучасних умовах розвитку моделювання і практичному застосуванню моделей стала надаватися особлива значимість у зв’язку з посиленням ролі прогнозування і переходом до індикативного планування.

Розглянемо деякі із найбільш розроблених економіко-математичних моделей, які отримали широке застосування в практиці прогнозування економіки за кордоном (особливо в США).

Матричні моделі. До них належать моделі міжгалузевого балансу (МГБ): статичні та динамічні. Перші призначені для проведення прогнозних макроекономічних розрахунків на короткостроковий період (рік, квартал, місяць), другі – для розрахунків розвитку економіки країни на перспективу. Вони відображають процес відтворення в динаміці і забезпечують зв'язок прогнозу виробництва продукції (послуг) з інвестиціями.

Статична модель МГБ в системі народного господарства має вигляд:

де коефіцієнти прямих витрат (середньогалузеві нормативи витрат продукції галузі і, яка використовується в якості засобів виробництва для випуску одиниці продукції галузі j); - обсяг виробництва продукції j-й галузі-споживача (j=; - валове виробництво продукції (послуг) і-й галузі-виробника (j=; - об'єм кінцевого продукту і-й галузі-виробника.

Рівняння характеризує міжгалузеві потоки і загалом проміжний продукт; - кінцевий продукт; - валовий суспільний продукт.