Реферат: Прогнозирование экономической эффективности производства
Рассчитаем показатели экономической эффективности производства (табл. 2).
Таблица 2.
Показатели экономической эффективности производства
| Показатели | 1997 г. | 1999 г. | 1999 г. |
|
1. Общая рентабельность производства, % 2. Рентабельность продукции, % 3. Рентабельность продаж, % 4. Рентабельность использования ОПФ, % 5. Фондоотдача 6. Фондоёмкость 7. Производительность живого труда, руб. 8. Коэфф. оборачиваемости ОбС | 36,067 29,818 22,969 59,375 2,333 0,429 28000 4 | 11,783 9,899 9,007 20,894 2,543 0,393 28028,6 3 | 23,263 15,714 13,580 45,555 3,505 0,285 39094,2 3,501 |
Перед началом составления прогноза необходимо проанализировать имеющиеся данные. Это позволит сделать прогноз точнее (произвести корректировку). Рассмотрим, например, показатель рентабельность продукции. Для исчисления этого показателя необходимо знать прибыль и себестоимость продукции. Динамика этих показателей отражена на диаграммах 1 и 2.
Из диаграмм хорошо прослеживаются изменения показателей. Для объективной оценки данный необходимо учитывать факторы: динамику инфляции, экономический кризис августа 1998 г., неопределённость рыночной ситуации в стране и как следствие – снижение объёмов продаж, залёживание товаров на складах и др. Эти факторы необходимо учитывать при прогнозировании показателей на 2000 г.
Метод прогнозирования используют для оценки будущих доходов, показателей экономической эффективности производства на основе показателей прошедших периодов. При этом возникает необходимость в оценке некоторых количественных характеристик, например, таких как объём товарной продукции, прибыль и т. д.
Многие компании слишком импровизируют при составлении прогнозов доходов, экономической эффективности производства и не используют новых эффективных способов прогнозирования при планировании своей хозяйственной деятельности. С помощью Ехсеl можно прогнозировать изменения многих переменных величин, если, есть приемлемая базовая линия для составления прогноза.
Если менеджер управляет определенной производственной линией, то наверняка он будет прогнозировать количество единиц продукции, которое предполагаете продать, рентабельность производства, т. е. доходность. Такой вид прогноза способен помочь определить ресурсы, необходимые для поддержания деятельности, например, такие как установка оборудования, складские помещения и обеспечение технического обслуживания, определения потребности в основном и оборотном капитале.
Для начала необходимо убедиться, что базовая линия действительно хороша. Базовая линия – числовое выражение результатов наблюдений, проводимых на протяжении длительного периода времени. С точки зрения прогнозирования, существует 4 важнейших характеристики базовых линий:
-базовая линия включает в себя результаты наблюдений, – начиная самыми ранними и заканчивая последними;
-все временные периоды базовой линии имеют одинаковую продолжительность;
-наблюдения фиксируются в один и тот же момент каждого временного периода;
-пропуск данных не допускается. Пропуск даже одного результата наблюдений нежелателен при прогнозировании, поэтому, если в наблюдениях отсутствуют результаты за незначительный отрезок времени, желательно восполнить их хотя бы приблизительными данными.
Если базовая линия отвечает всем 4-м требованиям, то имеется гораздо больше шансов составить точный прогноз.
В данном примере применяется метод скользящего среднего, который применять достаточно несложно. При использовании этого метода прогноз любого периода представляет собой не что иное, как получение среднего показателя нескольких результатов наблюдений временного ряда.
Вычисления с помощью этого метода довольно просты и достаточно точно отражают изменения основных показателей предыдущего периода. Иногда при составлении прогноза они эффективнее, чем методы, основанные на долговременных наблюдениях. Например, составляется прогноз производительности труда давно и хорошо освоенной предприятием продукции, средний показатель объёма которой за последних несколько лет составляет 70000 единиц. Если предприятие планирует значительное увеличение штата рабочих, логично предположить, что среднемесячная производительность труда будет сокращаться, по крайней мере, на протяжении нескольких месяцев.
Чем меньше число результатов наблюдений, на основании которых вычислено скользящее среднее, тем точнее оно отражает изменения в уровне базовой линии. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Как правило, прогноз с применением скользящего среднего рассматривается как прогноз на период, непосредственно следующий за периодом наблюдения.
Формула скользящего среднего:
Aj – фактическое значение в момент времени j
Fj – прогнозируемое значение в момент времени j