авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 |

Адаптивное прогнозирование экономического состояния промышленного предприятия на основе поэтапного мониторинга (на примере крупного машиностроительного предприятия нижегородской области)

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

УЗБЕКОВА АЛЕКСАНДРА СЕРГЕЕВНА



Адаптивное прогнозирование экономического состояния промышленного предприятия на основе поэтапного мониторинга

(на примере крупного машиностроительного предприятия Нижегородской области)

Специальность – 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Нижний Новгород - 2007

Работа выполнена на кафедре «Экономика и предпринимательство»

в ГОУ ВПО Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева



Научный руководитель:


Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Юрлов Феликс Федорович


Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор

Сидоренко Юрий Александрович;

Нижегородский государственный университета им. Н. И. Лобачевского.



кандидат экономических наук Галкин Константин Борисович

ОАО «Сосновскагропромтехника»




Ведущая организация:

ГОУ ВПО Волго-Вятская академия государственной службы (г. Нижний Новгород)

Защита состоится «27» сентября 2007 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.165.11 при ГОУ ВПО «Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева» по адресу: 603950, г. Н. Новгород, ул. Минина, 24, а. 1258.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Нижегородского государственного технического университета им. Р. Е. Алексеева

Текст автореферата размещен на сайте

http://www.nntu.ru/RUS/aspir_doktor/avtoreferat

Автореферат разослан «24» августа 2007 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Корнилов Д. А.



  1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Социально-экономическое развитие страны неразрывно связано с реформированием промышленности. Данное направление является ключевым и имеет исключительно важное значение на современном этапе. Составной частью проблемы эффективности промышленности является оценка экономического состояния промышленных предприятий в будущем для определения путей их развития. Этой проблеме в последние годы уделяется значительное внимание в научной литературе, как в нашей стране, так и за рубежом. Однако на данном этапе развития требуется дальнейшая разработка теории и практики прогнозирования экономического состояния промышленных объектов с учетом современных тенденций и научных достижений, полученных за последние годы.

При переходе к рыночным методам хозяйствования на деятельность предприятий и организаций значительно возросло влияние факторов внешней среды, многие из которых являются неуправляемыми. Изменчивость внешней среды приводит к необходимости разработки методологических аспектов и инструментария прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий в условиях неопределенности.

Кроме того, на современном этапе развития экономики России, все более отчетливо проявляются тенденции применения среднесрочного и долгосрочного прогнозирования, как метода регулирования социально-экономического развития страны в перспективе. Так, в Бюджетном послании Президента РФ от 9 марта 2007 года рассматривается бюджетная стратегия на среднесрочную перспективу (на 2008-2010 годы). По словам В. В. Путина, необходимо «дальнейшее удлинение горизонта бюджетного планирования. Формирование и утверждение федерального бюджета на 3-летний период целесообразно рассматривать в качестве основы для перехода к долгосрочному финансовому планированию. Необходим практический опыт разработки и использования долгосрочных (на период до 10 - 15 лет и более) бюджетных прогнозов». Таким образом, возникает необходимость разработки методов среднесрочного и долгосрочного прогнозирования в условиях неопределенности внешней среды, обусловленной действием неуправляемых факторов, как на уровне страны в целом, так и для отдельного предприятия в частности.

В настоящей работе указанную выше проблему оценки состояния промышленных предприятий в будущем для определения направлений их развития предлагается решать, используя адаптивное прогнозирование на основе поэтапного мониторинга. В рамках предлагаемого подхода, может осуществляться прогнозирование показателей деятельности промышленных предприятий, производственных комплексов, отраслей промышленности, бизнес единиц и других хозяйствующих субъектов в условиях недостаточной информации о внешней среде и разрабатываться мероприятия по повышению эффективности их функционирования.

Существующие в настоящее время у хозяйствующих субъектов проблемы научного, методического и информационного обеспечения в области прогнозирования экономического состояния этих субъектов и их социально-экономического развития предопределили выбор темы диссертационной работы.

Диссертационное исследование проведено в соответствии с п. 15.4 (инструменты внутрифирменного и стратегического планирования на промышленных предприятиях, в отраслях и комплексах), с п. 15.13 (инструменты и методы менеджмента промышленных предприятий, отраслей, комплексов) паспорта специальности ВАК РФ.

Степень научной разработанности темы исследований. В современной экономической литературе вопросам теории и практики экономического прогнозирования уделяется значительное внимание.

К отечественным авторам, имеющим публикации по данной проблеме, относятся: В. В. Леонтьев, И. В. Бестужев-Лада, Д. С. Львов,

С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян, Ю. П. Лукашин, С. Л. Чернышев, Ф. Ф. Юрлов, А. Ф. Плеханова, Н. Ф. Поляков и другие.

Из зарубежных авторов, внесших значительный вклад в разработку данного вопроса, стоит отметить: Дж. Бокса и Г. Дженкинса, К. Гренджера и М. Хатанака, М. Кендалла, А. Стьюарта.

Многие из упомянутых авторов выделяют адаптивные методы, как наиболее перспективные в вопросах повышения эффективности экономического прогнозирования.

Проблеме оценки экономического состояния хозяйствующих субъектов, как составной части проблемы прогнозирования их развития, также посвящено большое количество работ.

К отечественным авторам, которые рассматривают данную проблему, можно отнести: А. Д. Шеремета, М. И. Баканова, В. В. Ковалева, Е. С. Стоянову, Р. С. Сайфулина, Г. В. Савицкую и др.

В зарубежной литературе этой проблеме посвящены работы: Ю. Бригхема, Л. Гапенски, Дж. К. Ван Хорна, Р. Н. Холта, Дж. Г. Сигела, Дж. К. Шима и др.

Несмотря на наличие большого количества работ, посвященных экономическому прогнозированию, существует необходимость новых взглядов на данную проблему и развития теории и практики ее разрешения. Особенно это относится к вопросам средне и долгосрочного прогнозирования экономического состояния предприятий и организаций в условиях неопределенности внешней среды, обусловленной действием неуправляемых факторов.

Цели и задачи исследования. Основной целью диссертационной работы является разработка методологических аспектов и инструментария адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга.

Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие задачи:

  1. Проведен анализ законодательных и нормативных актов, относящихся к оценке экономического состояния хозяйствующих субъектов;
  2. Проанализированы подходы к оценке экономического состояния хозяйствующих субъектов в отечественной и зарубежной литературе;
  3. Разработана классификация существующих методов экономического прогнозирования;
  4. Раскрыта сущность и содержание адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга;
  5. Обоснована необходимость адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга;
  6. Сформулированы и проанализированы задачи оценки экономического состояния промышленных предприятий с помощью адаптивного прогнозирования на основе поэтапного мониторинга;
  7. Разработана методика реализации адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга;
  8. Полученные в диссертации научные результаты применены при прогнозировании некоторых аспектов экономического состояния одного из крупнейших промышленных предприятий Нижегородской области ОАО «Заволжский машиностроительный завод».

Объектом исследования являются крупные промышленные предприятия Нижегородской области. В частности, ОАО «Заволжский моторный завод».

Предметом исследования является совокупность методологических, теоретических и практических вопросов прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий.

Методологической и теоретической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов, посвященных экономическому прогнозированию, оценке, анализу и мониторингу экономического состояния хозяйствующих субъектов. Исследования проводились с использованием элементов теории множественной регрессии, методов экономической статистики, а также теории выбора оптимальных решений.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

  1. На основе анализа отечественной и зарубежной литературы разработана классификация существующих методов экономического прогнозирования, позволяющая определить особенности и сферу применения каждого из них. В рамках данной классификации выделяется четыре основных группы методов: экспертные и формализованные, адаптивные и инновационные (С. 63-65).
  2. Раскрыта сущность и содержание адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга. Адаптивность предлагаемого подхода заключается в возможности учета в процессе прогнозирования изменений внешней среды посредством проведения поэтапного мониторинга, что позволяет повысить эффективность прогнозирования (С. 66-69).
  3. Обоснована целесообразность и необходимость адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга в условиях неопределенности внешней среды. Данный подход позволяет в комплексе решать задачи оценки состояния промышленных предприятий, а также стратегические и тактические задачи экономического прогнозирования и планирования их развития как в краткосрочном, так и долгосрочном периоде (С. 78-79, 87).
  4. Предложена блок-схема выбора основных факторов воздействия при прогнозировании экономического состояния промышленного предприятия. Данный алгоритм позволяет определить контролируемый и неконтролируемый фактор, которые оказывают определяющее воздействие на прогнозируемый показатель на конкретном этапе исследования (С. 102-106).
  5. Разработан алгоритм реализации адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий, основанного на проведении поэтапного мониторинга. Данный алгоритм позволяет осуществлять управление процессом прогнозирования экономического состояния промышленного предприятия на всем интересующем исследователя временном интервале (С. 100-102).
  6. Разработаны рекомендации по прогнозированию экономического состояния одного из крупнейших промышленных предприятий Нижегородской области ОАО «Заволжский машиностроительный завод», с учетом неопределенности внешней среды (С. 148-151).

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что его основные положения и результаты могут быть использованы для эффективного управления промышленным предприятием, а также в учебном процессе на экономических факультетах высших учебных заведений.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертации содержатся в статьях автора, которые докладывались и обсуждались на V и VI Международной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки» (Н. Новгород: 2006, 2007), Всероссийских и Межвузовских научно-практических конференциях: «Технологии интернет – на пользу обществу» (Саратов: 2006 год), «Региональные проблемы экономики и менеджмента» (Н. Новгород: 2007), XI Нижегородской сессия молодых ученых (2007 год).

Апробация результатов исследования осуществлялась на базе крупного предприятия двигателестроения ОАО «Заволжский моторный завод». Ряд результатов исследования используется автором в учебном процессе в Нижегородском государственном техническом университете в рамках дисциплин «Финансовый менеджмент» и «Антикризисное управление».

Структура и объем диссертации. Текст диссертации изложен на 168 страницах, состоит из введения, трех глав, заключения, списка источников и 2 приложений, содержит 82 таблицы, 56 формул и 10 рисунков.

  1. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, рассмотрена степень изученности проблемы на сегодняшний день, определены цели и задачи, объект и предмет исследования, показана научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе «Теоретические аспекты оценки и прогнозирования экономического состояния промышленного предприятия» рассмотрены вопросы оценки и мониторинга состояния промышленного предприятия, проанализированы существующие методы экономического прогнозирования, разработана классификация этих методов.

Вторая глава «Методологические аспекты и инструментарий адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга» содержит описание сущности и алгоритма реализации адаптивного прогнозирования, показателей, отражающих экономическое состояние промышленного предприятия, на основе поэтапного мониторинга, а также обоснование применения данного подхода.

В третьей главе «Применение полученных в диссертации научных результатов при прогнозировании экономического состояния промышленного предприятия» получены практические результаты прогнозирования, показателей, отражающих экономическое состояние крупного машиностроительного предприятия Нижегородской области и разработаны рекомендации по дальнейшему развитию данного предприятия.

В заключении резюмируются результаты проведенного исследования.

  1. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

3.1. Сущность адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга.

Сущность адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга заключается в возможности изменения параметров прогнозирования: целей, показателей, критериев и принципов и т. п. при переходе от одного этапа к другому. Именно путем этого изменения осуществляется управление процессом прогнозирования состояния промышленного предприятия на всем интересующем исследователя временном интервале, что является важной особенностью предлагаемого подхода. Таким образом, данный подход позволяет осуществлять не только краткосрочное, но и долгосрочное прогнозирование, с последующим уточнением полученных результатов посредством проведения мониторинга.

Определение горизонта прогнозирования и выбор основных временных этапов проведения мониторинга происходит в соответствии с целями прогнозирования. В результате указанного подхода осуществляется адаптация данных объектов к изменениям внешней среды на микро и макроуровне. Это позволяет повысить объективность оценки состояния промышленных предприятий и выбрать оптимальные направления их развития.

3.2. Обоснование необходимости проведения поэтапного мониторинга в рамках прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий.

Анализ проблемы прогнозирования экономического состояния промышленного предприятия показывает, что на современном этапе существуют различные подходы к ее решению и, в то же время, существует необходимость новых взглядов на данную проблему и развития теории и практики ее разрешения. При существующей тенденции перехода от краткосрочного прогнозирования к среднесрочному, и даже долгосрочному, на современном этапе развития экономики России, на первый план выходит задача повышения эффективности результатов прогнозирования. Особенно это относится к вопросам прогнозирования состояния предприятий и организаций в условиях неопределенности внешней среды, обусловленной действием неуправляемых факторов.

При разбиении всего горизонта прогнозирования на последовательные и взаимосвязанные этапы мониторинг прогнозируемых показателей, проводимый на каждом этапе, призван выявить отклонения прогноза от факта. Учет выявленных отклонений при прогнозировании на следующих этапах позволяет промышленному предприятию адаптироваться к изменениям внешней среды. Таким образом, происходит управление процессом прогнозирования, что позволяет повысить его эффективность.

Предлагаемый в диссертации подход, основанный на проведении поэтапного мониторинга, позволяет в комплексе решать задачи определения состояния промышленного предприятия, а также стратегические и тактические задачи прогнозирования и планирования их развития.

3.3. Алгоритм адаптивного прогнозирования экономического состояния промышленных предприятий на основе поэтапного мониторинга.

Алгоритм адаптивного прогнозирования с проведением поэтапного мониторинга можно разделить на два основных блока:

- блок прогнозирования показателей, отражающих состояние предприятия на весь период, интересующий исследователя;

- блок проведения поэтапного мониторинга этих же показателей на каждом этапе. Более подробно указанный алгоритм представляет следующую последовательность действий:

Прогнозирование показателей, отражающих экономическое состояние предприятия:

  1. Определение целей прогнозирования Ц = { Цj }, j =1,J на интересующем исследователя общем интервале прогнозирования Т;
  2. Выбор показателей прогнозирования состояния промышленного предприятия в рамках поставленных целей П = { Пj }, j =1,J;
  3. Осуществляется выбор основных временных этапов прогнозирования и проведения мониторинга T = { Tn }, n =1,N. В качестве указанных интервалов могут выступать: год, квартал, месяц и другие временные отрезки;
  4. В рамках поставленных целей, для всего интервала прогнозирования формируется набор возможных средств их достижения X = { Xk }, k =1,K. Указанные средства достижения целей представляют собой управляемые факторы;
  5. Определяется набор неуправляемых факторов Y = { Yl }, l =1,L для всего горизонта прогнозирования;
  6. Осуществляется выбор факторов, из числа как управляемых, так и неуправляемых, от которых в наибольшей степени зависит значение интересующего показателя.
  7. Определяется набор возможных стратегий изменения управляемого фактора на период Т.
  8. Осуществляется прогнозирование значений выбранного неуправляемого фактора на период Т;
  9. Определяются зависимости выбранных показателей от управляемых и неуправляемых факторов: Пtj ( Xtk ,Ytl ), где индекс t показывает номер этапа, индекс j – номер показателя прогнозирования из общего набора, индексы k,l - номер управляемого и неуправляемого фактора соответственно, выбранного для t-го этапа.
  10. Осуществляется выбор стратегии изменения управляемого фактора, обеспечивающей гарантированное значение прогнозируемого показателя, на периоды t1, t2,... tn.

Поэтапный мониторинг показателей, отражающих экономическое состояние предприятия:

  1. При наступлении этапа t1 проводится мониторинг выбранных показателей, путем сравнения значений, соответствующих прогнозной модели, с фактическими, соответствующими первому этапу;
  2. В случае если результаты мониторинга соответствуют требованиям исследователя, то результат прогнозирования признается удовлетворительным и дальнейшие его действия определены п. 15;
  3. Если же результаты мониторинга не соответствуют требованиям исследователя, то результат прогнозирования признается неудовлетворительным, а значит необходимо изменить какие-либо параметры прогнозирования. Чаще всего изменению подлежат, учитываемые при прогнозировании управляемые и неуправляемые факторы;
  4. На основании изменений, предложенных в п. 13, осуществляется выбор стратегии изменения управляемого фактора, обеспечивающей гарантированное значение прогнозируемого показателя, на периоды t2, t3,... tn;
  5. При наступлении этапа t2 снова проводится мониторинг выбранных показателей;
  6. Цикл действий, описанный в п. с 11 по 15 повторяется вплоть до наступления этапа tn. После проведения мониторинга на n-ом этапе могут быть разработаны рекомендации по дальнейшему прогнозированию состояния данного промышленного предприятия.
    1. Алгоритм выбора контролируемых и неконтролируемых факторов, оказывающих определяющее воздействие на прогнозируемый показатель на конкретном этапе исследования.

Выбор факторов, из числа как управляемых, так и неуправляемых, от которых в наибольшей степени зависит значение интересующего показателя, может оказаться определяющим в вопросе качества его прогноза. В связи с чем, в диссертации был разработан алгоритм выбора контролируемых и неконтролируемых факторов, оказывающих наибольшее воздействие на конкретном этапе исследования. Данный алгоритм наглядно представлен в виде блок-схемы (рисунок 1).

Последовательность действий по левой ветви предлагаемой блок-схемы:

  1. Применение метода Фишберна для определения значимости каждого фактора. Если все факторы например из набора { Xk }, k =1,K проранжированны в порядке убывания их значимости, то значимость k-го фактора определяется значением k ;
  2. Выбор двух наиболее значимых факторов из набора { Xk }, k =1,K или {Yl}, l =1,L по значениям k.

Последовательность действий по правой ветви предлагаемой блок-схемы:

Рисунок 1. Блок-схема реализации алгоритма выбора контролируемых и неконтролируемых факторов, оказывающих определяющее воздействие на конкретном этапе исследования в рамках поэтапного мониторинга.

  1. Приведение исходных данных статистики за период Т в сопоставимый вид. Поскольку каждый из факторов и, собственно, показатель имеет свою размерность и единицу измерения, данные по ним следует привести в сопоставимый вид, что может быть сделано путем нормирования отклонения;
  2. Построение модели множественной регрессии, отражающей зависимость Пj от набора факторов { Xk }, k =1,K или {Yl}, l =1,L. Предполагается нахождение функциональной зависимости вида

F1 = b0 + b1 X1 + b2 X2 + … + bk Xk (для управляемых факторов)

и

F 2= b0 + b1 Y1 + b2 Y2 + … + bl Yl (для неуправляемых факторов);

  1. Выбор двух наиболее значимых факторов из набора { Xk }, k =1,K или {Yl}, l =1,L, согласно коэффициентам модели. В данном случае коэффициенты b1, b2, … bk являются показателями степени влияния k-го фактора на прогнозируемый показатель.

Таким образом, должны быть отобраны четыре фактора из определенного набора;

  1. Далее, для каждого из этих факторов необходимо рассчитать коэффициент детерминации (квадрат коэффициента корреляции), отражающий степень связи между значениями фактора и прогнозируемого показателя;
  2. На основании результатов сравнения коэффициентов детерминации между собой и с нормативными, выбирается один единственный фактор из каждого множества.
    1. Прогнозирование показателей, отражающих экономическое состояние машиностроительного предприятия с учетом воздействия внешней среды.

Для оценки экономического состояния ОАО «Заволжский моторный завод» в период с 4 квартала 2006 года по 4 квартал 2007 года было осуществлено прогнозирование набора показателей деятельности данного предприятия. Рассмотрим процедуру прогнозирования показателей данного набора на примере показателя чистой прибыли.

Согласно предложенному в диссертации алгоритму выбора контролируемых и неконтролируемых факторов было определено, что сумма чистой прибыли в наибольшей степени зависит от изменяющегося спроса на продукцию и кредитной политики ОАО «ЗМЗ».

Спрос на продукцию, выраженный в значениях выручки данного предприятия, имеет следующий функциональный вид зависимости от времени:

Y(t)=122910*t+2E+06.

Результаты прогнозирования значений данного фактора на период с 4 квартала 2006 года по 4 квартал 2007 представлены в таблице 1.

Таблица 1

Прогнозные значения действия неуправляемого фактора на показатель П3

Фактор

воздействия

Отчетный

период

Уровень

спроса

на продукцию

Выручка, тыс. руб.

Y

4 квартал 2006

3 474 920

1 квартал 2007

3 597 830

2 квартал 2007

3 720 740

3 квартал 2007

3 843 650

Возможные значения неуправляемого фактора при = 575710 тыс. рублей в прогнозируемых периодах будут равны:

Фактор

воздействия

Отчетный

период

Уровень спроса на продукцию

Выручка, тыс. руб.

Y(1)

Y(2)

Y(3)

Y(4)

Y(5)

Y(6)

Y(7)

4 квартал 2006

1747788

2323499

2899209

3474920

4050631

4626341

5202052

1 квартал 2007

1870698

2446409

3022119

3597830

4173541

4749251

5324962

2 квартал 2007

1993608

2569319

3145029

3720740

4296451

4872161

5447872

3 квартал 2007

2116518

2692229

3267939

3843650

4419361

4995071

5570782

Набор возможных стратегий в рамках кредитной политики ОАО «ЗМЗ» на период Т включает три основных стратегии:

  • увеличение предоставляемой отсрочки платежа и суммы скидки X(1);
  • сохранение существующих условий X(2);
  • реализация мер по снижению дебиторской задолженности X(3).

Таким образом, значения дебиторской задолженности в прогнозируемых периодах в зависимости от выбранной стратегии будут равны:

Стратегия

изменения

управляемого

фактора

Отчетный

период

Кредитная политика предприятия

Дебиторская задолженность, тыс. руб.

X(1)

X(2)

X(3)

4 квартал 2006

1420 000

1390 000

1350 000

1 квартал 2007

1450 000

1380 000

1300 000

2 квартал 2007

1500 000

1390 000

1280 000

3 квартал 2007

1520 000

1400 000

1200 000

Функциональная зависимость чистой прибыли от воздействия спроса на продукцию и решений в рамках кредитной политики предприятия с коэффициентом детерминации, равным 0,64 имеет вид:

П3 = -0,092*X + 0,182*Y 7441,72.

На основе полученной информации о возможных значениях управляемого и неуправляемого фактора были рассчитаны матрицы значений показателя чистой прибыли в прогнозируемых периодах (таблица 2, 3, 4, 5).

Таблица 2

Матрица прогнозных значений чистой прибыли на 4 квартал 2006 года

Спрос на продукцию

Кредитная

политика








Y(1)

Y(2)

Y(3)

Y(4)

Y(5)

Y(6)

Y(7)

X(1)

180016

284795

389574

494354

599133

703912

808692

X(2)

182776

287555

392334

497114

601893

706672

811452

X(3)

186456

291235

396014

500794

605573

710352

815132

Таблица 3

Матрица прогнозных значений чистой прибыли на 1 квартал 2007 года

Спрос на продукцию

Кредитная

политика








Y(1)

Y(2)

Y(3)

Y(4)

Y(5)

Y(6)

Y(7)

X(1)

199625

304405

409184

513963

618743

723522

828301

X(2)

206065

310845

415624

520403

625183

729962

834741

X(3)

213425

318205

422984

527763

632543

737322

842101

Таблица 4

Матрица прогнозных значений чистой прибыли на 2 квартал 2007 года

Спрос на продукцию

Кредитная

политика








Y(1)

Y(2)

Y(3)

Y(4)

Y(5)

Y(6)

Y(7)

X(1)

217395

322174

426954

531733

636512

741292

846071

X(2)

227515

332294

437074

541853

646632

751412

856191

X(3)

237635

342414

447194

551973

656752

761532

866311

Таблица 5

Матрица прогнозных значений чистой прибыли на 3 квартал 2007 года

Спрос на продукцию

Кредитная

политика








Y(1)

Y(2)

Y(3)

Y(4)

Y(5)

Y(6)

Y(7)

X(1)

237925

342704

447483

552263

657042

761821

866601

X(2)

248965

353744

458523

563303

668082

772861

877641

X(3)

267365

372144

476923

581703

686482

791261

896041



Pages:   || 2 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.