44053

Повышение эффективности деятельности планово-экономического отдела предприятия ЗАО «Атлант»

Дипломная

Информатика, кибернетика и программирование

Эконометрическое моделирование временных рядов. Моделирование объемов производства с использованием анализа временных рядов Построение модели объема выпуска продукции на основе временных рядов Программная поддержка эконометрического моделирования объема выпуска продукции.

Русский

2013-11-09

1.52 MB

31 чел.

93

PAGE  67

СОДЕРЖАНИЕ

Введение…………………………………………………………………………

4

1. Планирование объема производства на предприятии с использованием экономико-математических моделей и методов……………………………..

6

1.1. Цели и задачи планирования на предприятии………………………...

6

1.2. Аналитический обзор основных методов планирования на предприятии………………………………………………………………….

11

1.3. Эконометрическое моделирование временных рядов……………….

14

1.3.1. Классификация эконометрических моделей……………………..

16

1.3.2. Представление временных рядов…………………………………

18

1.3.3. Математический аппарат эконометрического анализа временных рядов………………………………………………………….

23

2. Моделирование объемов производства с использованием анализа временных рядов………………………………………………………………

26

2.1. Общая характеристика и основные технико-экономические показатели ЗАО «Атлант»…………………………………………………

26

2.2. Экономические индексы как инструмент анализа динамики объемов производства………………………………….…………………

35

2.3. Построение модели объема выпуска продукции на основе временных рядов ……………………………………………………………

37

3. Программная поддержка эконометрического моделирования объема выпуска продукции…………………………………………………………….

47

3.1. Постановка задачи на проектирование………………………………..

47

3.2. Обоснование принимаемых решений по используемым техническим и программным средствам реализации……………………

48

3.3. Разработка информационной модели…………………………………

49

3.4. Построение функциональной модели…………………………………

53

3.5. Описание алгоритмов программных модулей………………………..

57

3.6. Описание интерфейса программы и руководства пользователя…….

58

4. Технико-экономическое обоснование разработки системы эконометрического моделирования объема выпуска продукции…………..

66

4.1. Характеристика программного средства……………………………...

66

4.2. Расчет цены, прибыли, сметы затрат на разработку ПС….………….

66

4.3. Расчет экономического эффекта от применения ПС пользователем..

74

4.4. Расчет экономии основных видов ресурсов в связи с  использованием нового ПС…………………………………………………

76

4.5. Расчет экономического эффекта от внедрения нового ПС…………..

78

4.6. Заключение по технико-экономическому обоснованию……………..

80

5. Охрана труда и экологическая безопасность. Влияние показателей здоровья работников ЗАО «Атлант» на выпуск продукции………………...

81

   5.1. Здоровье человека и производительность труда……………………...

81

   5.2. Показатели здоровья работников на анализируемом предприятии....

82

   5.3. Пути повышения производительности труда за счет снижения  потерь рабочего времени……………………………………………………

86

Заключение……………………………………………………………………..

89

Список использованных источников…………………………………………

91

Приложение А………………………………………………………………….

92

Приложение Б………………………………………………………………….

93

Приложение В………………………………………………………………….

94

Приложение Г………………………………………………………………….

97

Приложение Д………………………………………………………………….

100

Приложение Е………………………………………………………………….

101


ВВЕДЕНИЕ

Переход к рыночной экономике требует от предприятий повышения эффективности производства, конкурентоспособности продукции и услуг на основе внедрения достижений научно-технического прогресса, эффективных форм хозяйствования и управления производством, преодоления бесхозяйственности, активизации предпринимательства, инициативы и т.д.

Достижению краткосрочных и долгосрочных целей предприятия способствует осуществление грамотного руководства в области планирования объемов производства.

Для осуществления эффективного планирования на предприятии необходимо создание системы в рамках АСУ ЗАО «Атлант» с целью поддержки принятия решений в области планирования и способствующей получению достоверного и качественного прогноза на предстоящий период. Грамотно построенный прогноз позволит предприятию проводить качественное планирование объема выпуска продукции на краткосрочный и среднесрочный период.

Целью работы является повышение эффективности деятельности планово-экономического отдела предприятия ЗАО «Атлант».

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

  •  изучение методик и методов планирования и прогнозирования на предприятии;
  •  анализ динамики объемов производства на основе экономических индексов;
  •  моделирование объема выпуска продукции с помощью методов эконометрического анализа временных рядов;
  •  разработка информационной и функциональной моделей;
  •  разработка программного продукта, позволяющего проводить анализ выпуска продукции и строить прогноз на будущий период;
  •  технико-экономическое обоснование разработки программного средства.

Объектом исследования выступают процессы планирования и прогнозирования объемов выпуска продукции, представленные с помощью временных рядов.

Предметом исследования являются методы эконометрического анализа и моделирования временных рядов.

В исследовательской части проекта рассматриваются вопросы планирования, приводится классификация основных методов прогнозирования и планирования, приводится обоснование строгих математических методов для исследования временных рядов. Аналитическая часть посвящена анализу задачи планирования на предприятии ЗАО «Атлант», исследованию динамики объемов производства на основе экономических индексов и моделирования временных рядов. В проектной части осуществляется постановка задачи на проектирование, разрабатываются информационная и функциональная модели, приводится руководство пользователю.

Разработанный проект позволит осуществить расчет основных экономических индексов, темпов роста и прироста, определить удельный вес моделей холодильников в совокупном объеме, построить график динамики объема производства, спрогнозировать деятельность предприятия на будущий период.

Создаваемая система позволит обеспечить целостность данных и их безопасность, работу с большими объемами поступаемой информации (добавление новых данных в информационную базу предприятия, их корректировку и удаление), будет обладать удобно организованным поиском и интерфейсом, предоставит возможность работы одновременно нескольким пользователям из разных отделов.

Актуальность разработанного проекта обусловлена необходимостью осуществлять достоверные и качественные прогнозы выпуска продукции, что приведет к снижению затрат на производство и реализацию продукции.


1.
. Планирование объема производства на предприятии с использованием экономико-математических моделей и методов

  1.  Цели и задачи планирования на предприятии

В широком смысле слова «планирование» – это задание целей любой системе или подсистеме. И с точки зрения управления, планирование есть одна из важнейших основных функций.

Планирование на предприятии, прежде всего, следует рассматривать с точки зрения места предприятия в системе управления экономикой страны. С точки зрения государства предприятие - это объект управления. Методы воздействия государства на предприятие могут быть разными в зависимости от отношений в обществе и многих других факторов, но предприятие - это промежуточное звено в общей системе управления экономикой. С этой точки зрения планирование можно и нужно рассматривать:

  •  применительно к уровню народного хозяйства, при этом предприятие является объектом управления, а субъектом управления выступает государство;
  •  применительно к уровню планирования работы самого предприятия, когда оно выступает в качестве самостоятельного объекта хозяйствования.

Целью планирования является обоснование принятия и практическая реализация управленческих решений.

Эффективная деятельность предприятий и фирм в условиях рыночной экономики в значительной степени зависит от того, насколько достоверно они предвидят дальнюю и ближнюю перспективу своего развития, то есть от прогнозирования.

Целью прогнозирования является создание научных предпосылок для осуществления управленческих решений.

Любая целенаправленная деятельность предполагает использование определенных принципов, методов и логики. Это в равной мере относится и к планированию. Именно четкое использование принципов планирования обеспечивает эффективность функционирования соответствующей системы или подсистемы.

Принципы – основополагающие правила прогнозирования и планирования, т.е. исходные положения формирования прогнозов и обоснования планов с точки зрения их целенаправленности, системности, структуры, логики и организации разработки. Иными словами, это основные требования, которые должны выполняться при разработке прогнозов и планов.

К числу основных принципов планирования относятся: системность, участие, непрерывность, альтернативность, гибкость, эффективность.

  1.  Принцип системности предполагает, что планирование на предприятии должно носить системный характер. Предприятие — это сложная, многоуровневая социально-экономическая система. В каждой из подсистем осуществляется функция планирования. Планы всех подсистем должны быть взаимосвязаны. Принцип системности планирования реализуется по вертикали путем интеграции и дифференциации, а по горизонтали - путем координации планов структурных подразделений предприятия.
  2.  Принцип участия тесно связан с принципом системности. Он предполагает, что каждый работник предприятия должен быть в той или иной мере участником плановой деятельности.  Конечно, привлекать рабочего к составлению  стратегического  плана  предприятия  не разумно  (конкретный процесс планирования должен привлекать к себе всех, кого он непосредственно касается). Очень важно привлечь линейных руководителей высшего уровня к разработке стратегических планов. Работники плановых служб должны работать в тесном контакте с  линейными руководителями. Рабочих же можно и нужно привлечь к планированию на уровне участка. Решающая роль при этом принадлежит мастеру. Какие проблемы здесь можно решать? Это увеличение (при необходимости) объемов выпуска продукции, рост производительности труда, снижение издержек, повышение качества. Реализация принципа участия дает следующие результаты:
  •  каждый из работников предприятия (подразделения) получает более глубокое понимание деятельности предприятия (подразделения);
  •  личное участие работников в процессе планирования приводит к тому, что планы предприятия (подразделения) становятся личными планами работающих, а их реализация приносит личное удовлетворение;
  •  работники предприятия, занимаясь планированием, развивают себя как личности.
  1.  Принцип непрерывности заключается в том, что процесс планирования на предприятии   должен   осуществляться   постоянно,   а  разработанные   планы должны непрерывно приходить на смену друг другу, перекрывать друг друга. Это обусловлено неопределенностью внешней и внутренней среды, их высокой динамикой    и    как    следствие    необходимостью    по    истечении    времени корректировки   планов.   При   этом   изменяются   не   только   условия,   но   и представление об условиях и возможностях предприятия.
  2.  Принцип альтернативности – основополагающий принцип прогнозирования, требующий проведения многовариантных прогнозных разработок (альтернатив).
  3.  Принцип гибкости непосредственно связан с принципом непрерывности. Состоит в придании планам способности менять свои параметры, поэтому в планах   обычно   предусматриваются   резервы.   Эти   резервы должны быть оптимальными, иначе затраты могут оказаться  настолько высокими, что гибкость плана и связанные с ней преимущества не окупятся. В условиях рыночной экономики резервы обычно создаются в мощностях. Принцип гибкости реализуется в известном афоризме:  "План не догма,  а руководство к действию".
  4.  Принцип    эффективности    заключается    в    том,    что    затраты    на планирование не должны превышать эффект от его применения, т.е. планы должны быть конкретизированы и детализированы настолько, насколько это необходимо   для   управления   и   возможно   при   наличии   соответствующей плановой службы, ведь ее содержание также требует средств [4].

Методы это способы, приемы, используемые при разработке прогнозов, планов, программ. Они выступают в качестве инструмента, позволяющего реализовывать методологические принципы прогнозирования и планирования.

Логика – упорядоченная последовательность действий при проведении прогнозных расчетов и обоснования плановых решений.

Основными задачами планирования на предприятии являются:

  •  обеспечение необходимыми финансовыми ресурсами производственной, инвестиционной и финансовой деятельности;
  •  определение путей эффективного вложения капитала, оценки степени рационального его использования;
  •  выявление внутрихозяйственные резервов увеличения прибыли за счет экономичного использования денежных средств;
  •  установление рациональных финансовых отношений с кредиторами, бюджетом, банками и другими контрагентами;
  •  соблюдение интересов акционеров и других инвесторов;
  •  контроль финансового состояния, платежеспособности и кредитоспособности предприятия [1].

При прогнозировании деятельности предприятий по выпуску продукции производственного назначения учитывается анализ инвестиционной политики в отраслях, потребляющих соответствующие товары, тенденции развития НТП в этих отраслях, а также формирование принципиально новых потребностей и способов их лучшего удовлетворения.

При прогнозировании деятельности предприятий, выпускающих продукцию широкого потребления, обычно опираются на данные опросов потребителей и продавцов товаров. В этом случае используются такие методы изучения рынка как анкетирование, телефонные и персональные интервью.

Наибольшую сложность представляет прогнозирование внешнеэкономической деятельности предприятия и фирмы, что обусловлено высокой динамичностью, многофакторным и противоречивым характером формирования, а потому и неопределенностью, трудной предсказуемостью внешнеэкономических связей.

Для прогнозирования показателей на очередной год используется статистическая информация за предыдущие как минимум два года.

Планирование, в зависимости от содержания, назначения и задач, можно классифицировать на перспективное, текущее (годовое) и оперативное.

Рассмотрим методы осуществления перспективного планирования. Этот тип планирования используется для определения  важнейших показателей, пропорций и темпов расширенного воспроизводства, является главной формой реализации целей предприятия. Перспективное планирование в современных условиях охватывает период времени от одного года до трех лет. Временной интервал носит условный  характер, поскольку зависит от экономической стабильности и возможности прогнозирования объёмов финансовых ресурсов и направлений их использования. Перспективное планирование включает разработку стратегии предприятия и прогнозирование его деятельности.  

При разработке стратегии определяется период ее реализации. На него воздействует ряд факторов:

  •  динамика макроэкономических процессов;
  •  тенденция развития отечественного рынка, с учетом его зависимости от мировых финансовых рынков;
  •  отраслевая принадлежность предприятия и специфика производственной деятельности.

Основой перспективного планирования является прогнозирование, которое  определяет стратегию компании на рынке. Прогнозирование состоит в изучении возможного состояния предприятия на длительную перспективу, предполагает разработку альтернативных экономических показателей и параметров, использование которых при наметившихся спрогнозированных тенденциях изменения ситуации на рынке позволяет определить один из вариантов развития деятельности предприятия.

Основой прогнозирования является обобщение и анализ имеющейся информации с последующим моделированием возможных вариантов развития ситуаций и финансовых показателей. Методы и способы прогнозирования должны быть достаточно динамичными для того, чтобы своевременно учесть эти изменения. Начало прогнозирования – признание факта стабильности изменений основных показателей деятельности от одного отчетного периода к другому [10].

  1.  Аналитический обзор основных методов планирования на предприятии

Прогнозирование и планирование экономики представляет собой сложный многоступенчатый и итеративный процесс, в ходе которого должен решаться обширный круг различных социально-экономических и научно-технических проблем, для чего необходимо использовать в сочетании самые разнообразные методы. В теории и практике плановой деятельности за прошедшие годы накоплен значительный набор различных методов разработки прогнозов и планов. По оценкам ученых, насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования; на практике же в качестве основных используется лишь 15-20 (см. Приложение А). Развитие информатики и средств вычислительной техники создает возможность расширения круга используемых методов прогнозирования и планирования и их совершенствования.

По степени формализации методы экономического прогнозирования можно подразделить на интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы базируются на интуитивно-логическом мышлении. Они используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования или объект слишком прост и не требует проведения трудоемких расчетов. Такие методы целесообразно использовать и в других случаях в сочетании с формализованными методами для повышения точности прогнозов.

К формализованным методам относятся методы экстраполяции и методы моделирования. Они базируются на математической теории.

Среди методов экстраполяции широкое распространение получил метод подбора функций, основанный на методе наименьших квадратов (МНК). В современных условиях все большее значение стали придавать модификациям МНК: методу экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом и методу адаптивного сглаживания.

Методы моделирования предполагают использование в процессе прогнозирования и планирования различного рода экономико-математических моделей, представляющих собой формализованное описание исследуемого экономического процесса (объекта) в виде математических зависимостей и отношений. Различают следующие модели: матричные, оптимального планирования, экономико-статистические (трендовые, факторные, эконометрические), имитационные, принятия решений. Для реализации экономико-математических моделей применяются экономико-математические методы.

В практике прогнозирования и планирования широко используются также метод экономического (системного) анализа, нормативный и балансовый методы. Для разработки целевых комплексных программ используется программно-целевой метод (ПЦМ) в сочетании с другими методами.

Основные методы планирования, используемые на предприятиях:

  •  балансовый метод – увязка потребности и ресурсов предприятия с учетом выбранных приоритетов. Предусматривает составление различных балансов (материальных, производственных мощностей, полуфабрикатов, трудовых ресурсов и рабочих мест, балансов доходов и расходов предприятия);
  •  нормативный метод – означает использование в качестве важнейшего инструмента планирования систем норм и нормативов;
  •  программно-целевой метод – предназначен для разработки сложных научно-технических программ развития, экологических программ, финансовых программ и программ антикризисного управления, т.е. исходя из стратегических целей развития предприятия;
  •  экономико-математические методы – используются при разработке многовариантных планов и оптимизации плановых решений (выбора оптимальной партии и серии выпуска продукции, закрепление ассортимента выпускаемой продукции за оборудованием, оптимизация транспортных потоков);
  •  прогнозирование – направлено на изучение перспектив развития макро- и микроэкономики, связано с планированием научно-технического развития предприятия, маркетингом. В практической плоскости оно принимает форму рыночной стратегии предприятия.

Прогнозы продаж выражаются как в денежных, так и в физических единицах, помогают определить влияние цены, объёма производства и продаж, а также инфляции на основные финансовые показатели.

Объём будущих продаж можно рассчитать, используя несколько методов.

Эвристический метод – основан на усреднении сведений, полученных при интервьюировании различных участков рынка: работников торговли, специалистов маркетинговых служб, покупателей. Положительной чертой этого метода является то, что он представляет достаточно точную информацию о нуждах потребителя. Однако он не учитывает высокую вероятность изменения рыночной конъюктуры. Результатом эвристического метода прогнозирования является следующая формула:

,      (1.1)

где  О – оптимистическая оценка,

М – средняя оценка,

П – пессимистическая оценка,

N – прогноз объёма продаж.

Только использование методов статистического анализа сложившихся тенденций в прошлом и возможность их переноса на будущие периоды позволяет строить качественный прогноз выпуска продукции. Это возможно путем применения строгих математических методов.

Метод анализа временных рядов используется для учёта временных колебаний объёма продаж продукции, работ и услуг. Включает в себя метод экстраполяции, анализ сезонности, анализ цикличности.

Метод экстраполяции заключается в распространении выводов, полученных в результате наблюдений за объёмом продаж в течении выбранного периода времени, на будущее.

Анализ сезонности характерен для временных рядов. Заключается в устранении или нейтрализации сезонных составляющих, что позволяет сконцентрироваться на важных количественных и качественных характеристиках модели.

Метод анализа цикличности  позволяет выявить изменения в объёме продаж, связанные с временем потребления продукции. Поэтому этот метод широко используется в отраслях с ярко выраженной цикличностью.

Результаты, получаемые с помощью этих методов, позволяют учесть факторы внешней и внутренней среды в их динамике.

  1.  Эконометрическое моделирование временных рядов

Важнейшая и кардинальная роль в современных экономико-математических исследованиях отводится эконометрическому анализу и моделированию переходных экономик. В сравнении со стабильными экономиками переходные, в том числе экономика Республики Беларусь, представляют собой сложные объекты для анализа и моделирования. В стабильных рыночных экономиках темп системных изменений невысок: экономическая система в каждом последующем периоде несущественно отличается от предыдущего состояния. Подобные несущественные изменения позволяют получить временные ряды, которые характеризуют систему с почти неизменными свойствами, а это, в свою очередь, делает возможным построение математических макромоделей, адекватных происходящим экономическим процессам. Напротив, для экономик переходного периода характерны существенные структурные изменения, которые обусловливают высокий темп системных изменений. Поэтому соседние члены временного ряда могут соответствовать системам с существенно различающимися свойствами, что принципиально усложняет построение экономико-математических моделей [1].

Под эконометрическим моделированием понимается процесс построения, изучения и применения эконометрических моделей.

Эконометрические модели, основываясь на моделях и закономерностях экономической теории, придают им количественную форму выражения. Это делает их не только доступными для практического применения, но и позволяет проверять их адекватность.

Эконометрическая модель может использоваться для решения таких основных задач исследования реальных процессов, как:

  •  анализ причинно-следственных связей между экономическими
    переменными;
  •  прогнозирование значений экономических переменных;
  •  построение и выбор вариантов (стратегий) экономической политики на основе имитационных экспериментов с моделью.

Процесс эконометрического моделирования может быть проиллюстрирован схемой, представленной на рис. 1.1.

Рис. 1.1 Схема процесса эконометрического моделирования

К основным этапам эконометрического исследования относятся:

  1.  Сбор необходимой статистической информации.
  2.  Идентификация экономических моделей, т.е. представление экономических моделей в математической форме.
  3.  Оценка параметров построенной модели (параметризация и идентификация модели).
  4.  Проверка качества найденных параметров модели и самой модели (верификация модели).
  5.  Использование построенных моделей для объяснения исследуемых экономических показателей, прогнозирования и предсказания, для осмысленного проведения экономической политики [22].

1.3.1. Классификация эконометрических моделей

Эконометрические модели можно классифицировать по таким признакам, как: размерность модели; учет фактора времени; вид функциональной зависимости.

По размерности модели различают структурные и неструктурные многомерные эконометрические модели. Структурные модели содержат эндогенные переменные как в левых, так и в правых частях уравнений,  образующих некоторую систему уравнений. Неструктурные модели содержат эндогенные переменные только в левых частях уравнений.

Одномерные модели:

регрессионные модели, состоящие из одного уравнения;

трендовые модели временных рядов;

одномерные модели временных рядов типа авторегрессии и
скользящего среднего и их обобщения.

Многомерные неструктурные модели:

модели векторной авторегрессии;

векторные модели коррекции ошибок;

многомерные регрессионные модели типа многомерной линейной
регрессии и систем «псевдонезависимых» регрессионных уравнений.

Многомерные структурные модели - это системы одновременных уравнений.

В зависимости от того, учитывается в модели фактор времени или нет, различают статические и динамические модели.

Статические модели включают переменные, относящиеся к одному и тому же моменту времени, т. е. не содержат лаговых переменных.

Как правило, статические модели возникают при анализе пространственных данных. Статические модели могут также использоваться для описания долгосрочных взаимосвязей между экономическими переменными при совместном анализе коинтегрируемых временных рядов.

Динамические модели - это модели временных рядов, включающие лаговые значения анализируемых переменных. Динамические модели, таким образом, позволяют анализировать динамику изменения эндогенных переменных во времени [2].

При моделировании различных экономических процессов возможны два основных типа данных:

  •  пространственные данные (cross-sectional data); 
  •  временные ряды (time series data).

Для моделирования ряда финансово-экономических показателей в деятельности предприятия чаще всего используются модели временных рядов.

Для анализа пространственных данных используются методы многомерного статистического анализа, например методы корреляционного, регрессионного, дисперсионного, факторного, дискриминантного и кластерного анализа.

Временным рядом называется ряд значений х1, х2, ... , хТ анализируемой экономической переменной, соответствующих Т(Т>1) последовательным моментам (периодам) времени. В отличие от пространственных данных, временные ряды характеризуют динамику изменения анализируемых переменных во времени.

Значения временного ряда регистрируются с фиксированным интервалом наблюдения. По интервалу наблюдения различают такие основные типы данных, как: годовые, квартальные, ежемесячные, ежедневные. Им соответствуют годовые, квартальные и т. д. эконометрические модели, поскольку для построения конкретной эконометрической модели используются данные с одним и тем же интервалом наблюдения. Для анализа данных типа «временной ряд» применяются методы статистического анализа временных рядов [22].

Примеры экономических задач: годовые значения макроэкономических показателей (ВВП, объема выпуска промышленной и сельскохозяйственной продукции); квартальные и ежемесячные значения показателей денежно-кредитной системы, (денежных агрегатов, процентных ставок, кредиторской задолженности, индексов цен) и др.

1.3.2. Представление временных рядов

Временные ряды можно представить с помощью индексов. Индексы, как и другие статистические показатели, исчисляются путем сравнения, т.е. являются относительными величинами. Индексы используются для характеристики развития явления во времени. Статистический индекс — относительная величина (показатель) сравнения сложных явлений и их составных частей. Индексы выражают изменение сложного экономического явления во времени, в пространстве или по сравнению с планом. Индексы измеряются либо в виде процентов (%), либо в виде коэффициентов. Исчисление индексов   осуществляется с учетом требований (положений) теории индексов. Цель теории индексов – изучение способов получения относительных величин, используемых для расчета общего изменения ряда разнородных явлений.

Классификация временных рядов на основе индексов производится  следующим образом:

  •  в уровнях (объемном выражении) xt (t-интервал времени) – значения показателя выражены в некоторых единицах измерения и имеют некоторый масштаб;

Различают базисный период (период, к которому относится величина, подвергаемая сравнению) и отчетный период (период, к которому относится сравниваемая величина). При исчислении важно правильно выбрать период, принимаемый за базу сравнения. Временные ряды в уровнях обладают наиболее полной информацией, необходимой для анализа и построения адекватных эконометрических моделей прогнозирования.

  •  в темпах роста (в индексах) It , с использованием данных по отношению к фиксированному периоду T, т.е.

It =;       (1.2)

Считается, что показатель (1.2) представлен в базисной форме. Он характеризует динамику соотношений xt между различными текущими периодами t и некоторым фиксированным базисным периодом T; является безразмерным, имеет заданный масштаб и обеспечивает сопоставимость динамики временных рядов даже в том случае, когда их уровни выражены в разных единицах измерения.

  •  в темпах роста (в индексах) It, с использованием данных xt по отношению к предыдущему периоду, т.е.

It =;       (1.3)

Показатель (1.3) представлен в цепной форме в виде темпа роста. Так же, как базисная, цепная форма является безразмерной величиной и может использоваться для сопоставления разных показателей. При этом переход к ней устраняет экспоненциальный тренд временного ряда.

  •  в темпах роста It, с использованием данных по отношению к соответствующему периоду предыдущего года, т.е.

It =;       (1.4)

где k – число периодов в году (k = 12 для месячных и k = 4 для квартальных данных);

Для анализа краткосрочных тенденций необходимо идентифицировать компоненты тренда и конъюнктуры макроэкономических временных рядов. Для анализа краткосрочных тенденций часто используют данные по отношению к аналогичному периоду (месяцу, кварталу) предыдущего года (см. формулу (1.4)), которые являются одним из способов устранения сезонности.

  •  в темпах роста , Ii,m , с использованием данных нарастающим итогом с начала текущего года по отношению к данным нарастающим итогом с начала предыдущего года, т.е.

Ii,m=;      (1.5)

где m = 1, 2, …, k,

i – номер года,

k – число периодов в году.

Избавиться от влияния сезонного фактора на основе использования данных нарастающим итогом с начала текущего года по отношению к данным нарастающим итогом с начала  предыдущего года позволяет формула (1.5) [14].

1.3.3. Математический аппарат эконометрического анализа временных рядов

Процесс разработки эконометрической модели в общем случае включает следующие основные этапы.

Этап 1. Экономическое обоснование модели:

  •  формулируются  задачи и цели исследования;
  •  формируется состав экономических (эндогенных и экзогенных)
    переменных для включения в модель в соответствия с задачами и целями исследования;
  •  оцениваются возможности изучения статистических данных требуемого объема и интервала наблюдения (месяц, квартал, год и др.)
    для заданного набора экономических переменных;
  •  проводится экономический анализ взаимосвязей (существующих и предполагаемых) между анализируемыми экономическими переменными и разрабатывается общая структура модели (для структурных моделей).

Этап 2. Подготовка статистических данных:

  •  сбор и накопление необходимого объема статистических данных;
  •  представление значений экономических переменных в требуемом виде (например, в виде темпов роста, темпов прироста, и т. п.);
  •  предварительный анализ с целью установления особенностей
    моделей, например: нестационарности, наличия выбросов, сезонных эффектов и скачкообразных изменений и т. п. для временных рядов.

Этап 3. Построение и анализ адекватности эконометрической модели:

  •  спецификация моделей зависимости между эндогенными и экзогенными переменными;
  •  статистическое оценивание параметров моделей по имеющимся
    эмпирическим данным в рамках определенного класса моделей;
  •  тестирование адекватности построенных моделей на основе тестовых статистик и статистических критериев;
  •  содержательная (экономическая) интерпретация свойств построенных эконометрических моделей и оценка возможности их использования для решения задач исследования.

На этапе идентификации производится выбор некоторой частной модели из всего класса ARMA, т.е. выбор значений p и q. Используемые при этом процедуры являются не вполне точными, что может при последующем анализе привести к выводу о непригодности идентифицированной модели и необходимости замены ее альтернативной моделью. На этом же этапе делаются предварительные грубые оценки коэффициентов a1, a2, …, ap, b1, b2, …, bq идентифицированной модели [7].

Неадекватности, обнаруженные в процессе такой проверки, могут указать на необходимую корректировку модели, после чего производится новый цикл подбора, и т.д. до тех пор, пока не будет получена удовлетворительная модель.

Основной отправной точкой для идентификации стационарной модели ARMA является различие поведения автокорреляционных (ACF) и частных автокорреляционных (PACF) функций (ACFautocorrelation function, PACFpartial autocorrelation function) рядов, соответствующих различным моделям ARMA.

По поведению только автокорреляционной функции трудно идентифицировать даже порядок чистого процесса авторегрессии. Решению этого вопроса помогает рассмотрение поведения частной автокорреляционной функции (PACF) стационарного процесса Xt .

Временные ряды можно представить в виде различных эконометрических моделей. Вид модели зависит от переменных, входящих в ее состав.

Одной из широко используемых моделей временных рядов является процесс авторегрессии (модель авторегрессии). В своей простейшей форме модель авторегрессии описывает механизм порождения ряда следующим образом:

Xt = a Xt – 1 + εt , t = 1, …, n,                    (1.6)

где εt – процесс белого шума, имеющий нулевое математическое ожидание и дисперсию σ ε2,

X0 – некоторая случайная величина, а a ≠ 0 – некоторый постоянный коэффициент.

При этом E(Xt) = a E(X t – 1), так что рассматриваемый процесс может быть стационарным только если E(Xt) = 0 для всех t = 0, 1, …, n.

Модель (1.6) называют процессом авторегрессии первого порядка. Процесс авторегрессии порядка p (в кратком обозначении – AR(p)) определяется соотношением:

 

Xt = a1 Xt–1 + a2 Xt–2 + … + ap Xtp + εt , ap ≠ 0,  (1.7)

где εt – процесс белого шума с D(εt) = σε2 .

В некоторых руководствах его называют оператором обратного сдвига и используют для него обозначение B (backshift operator).

Еще одной простой моделью порождения временного ряда является процесс скользящего среднего порядка q (MA(q)). Согласно этой модели,

Xt = εt + b1 εt–1 + b2 εt–2 + … + bq εt–q, bq ≠ 0,   (1.8)

где εt – процесс белого шума.

Для процесса скользящего среднего порядка q используется обозначение MA(q) (скользящее среднее – moving average).

Смешанный процесс авторегрессии – скользящего среднего (процесс авторегрессии с остатками в виде скользящего среднего) является еще одной разновидностью моделей временного ряда.

Процесс Xt с нулевым математическим ожиданием, принадлежащий такому классу процессов, характеризуется порядками p и q его AR и МA составляющих и обозначается как процесс ARMA(p, q) (autoregressive moving average). Более точно, процесс Xt с нулевым математическим ожиданием принадлежит классу ARMA(p, q), если

Xt =,  ap ≠ 0 , bq ≠ 0 ,    (1.9)

где εtпроцесс белого шума и b0 = 1 [18].

На практике временные ряды (ВР) являются нестационарными, поэтому важным этапом является сведение таких рядов к стационарным. В качестве примера нестационарного ВР выступает модель тренда и сезонности.

Аддитивная модель временного ряда может быть представлена следующим образом:

Xt = F(t) + S(t) + E(t), t = 0,1,2…,   (1.10)

где F(t) – тренд (детерминированная функция);

S(t) – сезонная составляющая;

E(t) – случайная составляющая.

Мультипликативная модель временного ряда, в которой случайная составляющая входит множителем:

Xt = F(t) + S(t) + E(t),      (1.11)

Одним из видов нестационарного временного ряда является модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего ARIMA(p,d,q). Эта модель представляет значения ряда, наблюдаемые в данный момент, в виде конечной линейной комбинации предыдущих значений ВР с независимыми значениями. Формальное определение модели следующие:

xn = f1 xn-1 + … + fp xn-p + an – t1 an-1 - … - tq an-q .  (1.12)

Прежде чем подогнать к временному ряду авторегрессионную модель, его необходимо сделать стационарным.

После того как произведена идентификация модели ARMA, т.е. на основании имеющихся наблюдений принято решение о значениях p, q в модели ARMA(p,q), порождающей данные, переходят к этапу оценивания коэффициентов модели. На этом этапе обычно используется метод максимального правдоподобия, который в конечном счете сводится к методу наименьших квадратов.

После выбора типа и оценивания коэффициентов модели производится диагностика оцененной модели, т.е. выяснение того, насколько хорошо модель соответствует данным наблюдений (адекватна данным наблюдений) – это является третьим этапом процедуры подбора модели.

Тестирование адекватности основано на анализе тестовых статистик и статистической проверке гипотез относительно параметров тестируемой модели. Адекватная модель должна обладать следующими свойствами.

  1.   Оценки параметров модели должны быть статистически значимыми, т. е. соответствующие Р-значения t-статистик должны быть меньше выбранного порогового значения.
  2.  Остатки построенной модели должны быть «белым шумом»,
    т. е. быть некоррелированными. При этом сумма квадратов остатков (
    sum of squared residuals - RSS) может служить одним из критериев выбора модели.

Для установления второго свойства может использоваться:

  •  визуальный   анализ   графиков   остатков;
  •  асимптотический тест значимости значений автокоре АCF, основанный
    на нормальном приближении тестовой статистики: значения А
    CF считаются статистически значимыми на уровне значимости ε = 0,05, если
    выходят за границы соответствующего доверительного интервала;
  •  тест для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции значений временного ряда {xt} на заданном лаговом диапазоне, включающем К>1 лагов, с помощью статистики Льюнга-Бокса по формуле:

 .    (1.10))

 

  1.  Распределение остатков должно быть нормальным, т. е. остатки должны быть гауссовым «белым шумом» [14].

Процесс построения эконометрической модели является итерационным, допускающим возврат на более ранние этапы с целью учета новой информации и корректировки модели [23].

Таким образом, для эффективного управления деятельностью предприятия необходимы анализ  и построение адекватных эконометрических моделей на базе временных рядов. С помощью моделей проводится качественный и научно-обоснованный прогноз, способствующий принятию правильных управленческих решений.


2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

2.1. Общая характеристика и основные технико-экономические показатели ЗАО «Атлант»

Минский завод холодильников начал свою историю в 1958 году. Мощное производство начиналось с выпуска закаточных машинок, врезных замков и детских кукольных колясок. 24 августа 1959 года Совет Министров БССР издал Постановление "Об организации производства бытовых холодильников на Минском заводе газовой аппаратуры". В июне 1962 году был выпущен первый холодильник ХКС-125 «Минск-I» в виде стола-тумбочки, который положил начало созданию в Советском Союзе технологичных и экономичных холодильников. Впоследствии на Минском заводе холодильников впервые в Советском Союзе были разработаны и изготовлены двухкамерный холодильник, морозильник и была внедрена в производство пенополиуретановая теплоизоляция. В 1973 году холодильникам МЗХ «Минск-5» и «Минск-6» был присвоен государственный Знак качества. МЗХ наладил экспорт холодильников МЗХ в Грецию, затем поставки расширились, и минские холодильники начали экспортировать во Францию, Англию, Италию, Бельгию, ФРГ, Австралию. В 1977 году было создано производственное объединение «Атлант», в состав которого вошли Минский, Смоленский, Алитусский заводы холодильников и Мажейкский завод компрессоров. После распада СССР, предприятия, входящие в состав ПО «Атлант» начали самостоятельную работу. С января 1991 года под эмблемой ПО «Атлант» начал свою работу Минский завод холодильников и Барановичский станкостроительный завод. 25 июля 1993 года было создано закрытое акционерное общество «Атлант». А уже в 1995 году была начата крупномасштабная модернизация производства Минского завода холодильников. Большая часть нового оборудования, транспортных, складских, сборочных систем изготавливалась и поставлялась Барановичским станкостроительным заводом. В 2004 году с конвейера Минского завода холодильников ЗАО «Атлант» сошел первый холодильник с оригинальным дизайном и электронным блоком управления из серии «Новая волна». В 2005 г. выпущен 24 000 000-й холодильник. На БСЗ изготовлен первый электрочайник "Атлант".

Сегодня объединение "Атлант" осваивает выпуск и других видов продукции. Многим уже полюбились автоматические стиральные машины "Атлант", а предприниматели и торговые организации оценили преимущества холодильных шкафов этой марки. Недавно предприятие представило на рынке свои новые разработки: встраиваемую электрическую конфорочную панель и электрический чайник.

Создание холодильников, которые соответствуют бытовой технике самого высокого уровня, стало возможным благодаря организованному на ЗАО "Атлант" производству высокоэффективных компрессоров. Их использование позволяет заметно снизить расход электроэнергии холодильниками и морозильниками, поэтому значительная часть компрессоров ЗАО "Атлант" идет на экспорт. В последнее время на предприятии разработаны модели компрессоров для холодильников на широко используемом во всем мире хладагенте изобутан.

Закрытое Акционерное Общество «Атлант» является в Республике Беларусь и СНГ крупнейшим производителем и экспортером бытовых холодильников и морозильников, которые обладают всеми преимуществами современной бытовой техники и имеют идеальное соотношение цены и качества. Сегодня импортерами холодильников и морозильников ЗАО «Атлант» являются торговые фирмы России, Украины, Франции, Германии, Швеции, Чехии, Словакии, Польши, Монголии, Латвии, Молдовы и других стран Европы, Средней Азии.

На ЗАО «Атлант» выпускается и другая бытовая техникастиральные машины самого высокого класса стирки «А»; торговое холодильное оборудование – холодильные шкафы. Проектируется с применением новейших компьютерных технологий и изготавливается технологическая оснастка – штампы и прессформы для изделий из пенополистерола и пенополиуретана, вакуумформы. Разрабатываются и создаются транспортные и складские системы, воздуховоды и комплектующие для систем вентиляции.

Качество продукции отвечает самым высоким требованиям, максимально приближено к европейскому уровню и подтверждено сертификатами соответствия требованиям международных стандартов.

Единая дилерская политика способствует постоянному расширению дилерской сети и продвижению продукции на рынке.

В состав ЗАО «Атлант» входят следующие предприятия:

  1.  Минский завод холодильников, который выпускает бытовые холодильники, морозильники и вертикальные холодильники-витрины для торговых предприятий;
  2.  Барановичский станкостроительный завод, который выпускает компрессоры для бытовых холодильников, технологические комплексы по переработке пластмасс, конвейерные системы;
  3.  Завод бытовой техники, выпускающий стиральные машины и осваивающий производство других электробытовых приборов.

В соответствии с уставом предприятия основной целью деятельности Общества является получение прибыли.

Служение интересам и запросам покупателей – главная задача коллектива предприятия. ЗАО «Атлант» поставило перед собой цель, что его продукция и услуги должны отвечать требованиям покупателя и приносить пользу человеку. Пути реализации поставленной цели следующие:

  •  постоянное изучение требований покупателей;
  •  изучение влияния различных режимов хранения и переработки продуктов с учетом сохранения их ценных питательных качеств;
  •  создание конкурентоспособных и экологически безопасных изделий высокого качества;
  •  ориентация на выпуск продукции и оказание услуг, которые отвечают запросам потребителей;
  •  создание технологических процессов, обеспечивающих надежное качество при выпуске каждой детали в отдельности и изделий в целом с учетом экологической безопасности;
  •  постоянное совершенствование системы управления качеством и системы управления окружающей среды;
  •  постоянное повышение квалификации и экологического образования работников всех уровней;
  •  предотвращение загрязнений окружающей среды через внедрение малоотходных и безотходных технологий;
  •  постоянная работа с поставщиками материалов и комплектующих изделий.

Всего на ЗАО «Атлант» работает около 12000 человек (включая Барановичский станкостроительный завод и завод бытовой техники в Шабанах). В главном корпусе по проспекту Победителей в производстве холодильников и морозильников занято около 8000 человек.

Общество является коммерческой организацией, юридическим лицом, имеет самостоятельный баланс, расчетный, валютный и другие счета в банках, печать, штампы, бланки со своим наименованием, товарный знак, может от своего имени приобретать имущественные и личные неимущественные права и нести обязанности, быть истцом и ответчиком в суде.

Ассортимент ЗАО «Атлант» очень разнообразен. Он включает в себя следующие ассортиментные группы: холодильники, морозильники (таблица 2.1), стиральные машины, встраиваемые конфорочные панели, электрочайники, торговые шкафы (таблица 2.2). Кроме того, ЗАО «Атлант» выпускает товары народного потребления: каталка детская, карнизы, ящики мебельные, шланг поливочный, разбрызгиватель.

Необходимо отметить, что все холодильники делятся на 3 группы: однокамерные, двухкамерные и малогабаритные. Однокамерные в свою очередь делятся на 2 группы: с низкой температурой отделения (КШ 235/22, Х 2008, Х 2414) и с морозильным отделением (МХ 2822, МХ 2823).

Таблица 2.1

Морозильники

Наименование модели

Габариты (ВхШхГ), мм

Количество компрессоров

Общий объем, л

 1 

 ММ-164 

 1490х600х630 

 1 

 240 

 2 

 ММ-184 

 1490х600х630 

 1 

 240 

 3 

 МКШ-175 

 1324х560х600 

 1 

 175 

 4 

М-7109

 1012х570х600 

 1 

 120 

Таблица 2.2

Шкафы холодильные однокамерные  и комбинированные

Наименование модели

Габариты (ВхШхГ), мм

Количество компрессоров

Общий объем, л

Хладагент

 1 

Шкаф-витрина для упакованных продуктов ШВУ-0,4-1,3  

2005х700х570 

 1 

 410 

 R134a 

 2 

Шкаф-витрина ШВ-0,44 

1960х700х570 

 1 

 445 

 R134a 

 3 

Шкаф-витрина ШВ-0,4 

1840х700х570 

 1 

 410 

 R134a 

 4 

Комбинированный шкаф ШК-0,33 

1760х600х600 

 2 

 348 

 R134a 

 5 

Шкаф-витрина ШВ-0,29 

1500х600х600 

 1 

 295 

 R134a 

 6 

Шкаф-витрина ШВ-0,24  

 1310х600х600 

 1 

 245 

 R134a 

ЗАО “Атлант” также выпускает холодильники по сериям: 16, 17, 18, также разработан и внедрён на рынок холодильник серии “Новая волна”. Эти холодильники выделяются в первую очередь своим дизайном. Морозильники выполняются в следующих моделях: ММ 163, ММ 164, ММ 183, ММ 184 и др.

Каждый холодильник и морозильник, сходящий с конвейера завода, проходит функциональные испытания в соответствии с европейскими нормами качества, надежности и безопасности: холодильники и морозильники ЗАО "Атлант" сертифицированы в престижном европейском институте VDE.

Прозрачная посуда и ёмкости с крышками позволяют быстро найти необходимые продукты, препятствуют распространению запахов и сохраняют естественную влагу продуктов. Полки из ударопрочного стекла (нагрузка до 20 кг), их можно передвигать по высоте максимально используя её объём.

Диаграмма, отражающая динамику объемов выпуска холодильников на ЗАО «Атлант», представлена на рис. 2.1.

Рис. 2.1 Диаграмма выпуска холодильников за 2002-2004 гг.

Стиральные машины подразделяются по глубине: от 33 см до 58 см. Также стиральные машины делятся на 2 группы: фронтальная загрузка и вертикальная загрузка.

В данный момент на заводе выпускаются 4 модели стиральных машин, каждая из которых обладает индивидуальной характеристикой (520, 840Т, 1040Т, 1040Т1).Стиральные машины ЗАО “Атлант” создавались на базе опыта лучших европейских производителей. Это современные стиральные машины, в которых весь процесс стирки автоматизирован.

Укрупненная номенклатура выпуска изделий за 2002–2004 г. представлена в таблице 2.3.

Таблица 2.3

Укрупненная номенклатура выпуска изделий за 2002 – 2004 годы

Наименование

 

Годы

2002

2003

2004

шкафы холодильные (витрины)

план

3455

11645

10895

 

факт

1258

11543

11963

морозильники

план

62115

49210

40165

 

факт

62014

49253

42170

холодильники

план

795815

832145

903440

 

факт

805015

836544

911160

В ближайшем будущем Минский Завод Холодильников (МЗХ), наряду со своей широкой ассортиментной номенклатурой (ассортиментом), планирует разработать и выпускать газовые плиты, не смотря на большую конкуренцию в этой области (на территории РБ в первую очередь). Предпосылки этому существуют, т.к. на данный момент ЗАО «Атлант» выпускает конфорочные панели.

Группа торговых холодильных шкафов включает две подгруппы: однокамерные и комбинированные. Серия торговых шкафов ЗАО «Атлант» - это универсальный ряд изделий, которые можно использовать на разных по своим условиям работы предприятиях общественного питания и торговли.

Товарная политика ЗАО «Атлант» строится на максимальном удовлетворении запросов покупателей высококачественной, эффективной и доступной продукцией.

Товарный ассортимент на ЗАО «Атлант» планируется еженедельно, в подтверждении этому служит разнообразный ассортимент холодильников, морозильников, стиральных машин и другой бытовой техники. Все они отвечают высокому качеству и надёжности в эксплуатации.

Планирование ассортимента осуществляется на основе планов производства выпускаемой продукции, повышения эффективности производства, повышения качества выпускаемой продукции, капитального строительства и технического перевооружения, графиков планово-предупредительных ремонтов, финансового плана.

Действующая на предприятии система планирования товарного ассортимента направлена в первую очередь на своевременное и качественное удовлетворение современных запросов рынка и потребителей. Ассортиментная номенклатура приведена в таблице  2.4:

Таблица 2.4

Обобщённая таблица по количеству моделей

№ п/п

Ассортиментная группа

Количество моделей

1

Бытовой холодильник

54

2

Морозильник

4

3

Термоэлектрический холодильник

2

4

Торгово-холодильное оборудование и шкафы

7

5

Стиральная машина

4

6

Электрочайник

1

7

Конфорочная панель

1

 

Широта рассматриваемой номенклатуры равна 7 - семь ассортиментных групп. Насыщенность – максимальный показатель номенклатуры – равна 73 (сумма моделей всех ассортиментных групп). Длина номенклатуры (по холодильникам, т.к. они выпускаются в трёх сериях) равна 3. Глубина колеблется от 1 до 54. Минимальная глубина равна 1 – количество моделей конфорочных панелей. Максимальная глубина равна 54 – количество моделей бытовых холодильников.

Коэффициент обновления для ассортиментной группы холодильников за 2005 год по следующей формуле (2.1):    

  Кобн.=qн.п.ном 100%;    (2.1)

где qн.п - количество новых позиций;

Нном – насыщенность номенклатуры.

Кобн.= 14/42100=33,3%.

Таким образом, можно сделать вывод, что за 2005 год ЗАО «Атлант» обновило более 30% ассортиментной группы холодильников.

По итогам расчёта можно сделать вывод что ЗАО “Атлант” относится к категории предприятий с доминирующим товаром (специализированное предприятие). Также из приведённых расчетов и таблицы видно, что завод выпускает бытовых холодильников больше, чем остальных изделий (исходя и из этого, можно сказать о специализированности предприятия).

Круговая диаграмма, отражающая выручку от реализации продукции в процентном соотношении, представлена на рис. 2.2.

Рис. 2.2 Выручка от реализации продукции за 2006 год

ЗАО «Атлант» ведёт непрерывный поиск и отбор идей разработки новых товаров. Источниками идей являются пожелания потребителей и технология производства бытовой техники передовых зарубежных предприятий. С учётом конкуренции со стороны зарубежных производителей ЗАО «Атлант» ежегодно осуществляет модификацию своих моделей холодильников и морозильников, улучшая технические характеристики и дизайн. Следует также отметить, что ЗАО «Атлант» постепенно расширяет свой ассортимент выпускаемой продукции с целью расширения рынка сбыта своих товаров и завоевания новых покупателей.

Разработку новых моделей бытовой техники осуществляют  специалисты  различных подразделений завода. Далее налаживается выпуск пробной партии товара и его реализация в фирменных магазинах ЗАО «Атлант» с целью испытания в рыночных условиях. Если товар прошёл испытание успешно, то налаживается массовое производство данного товара. Так, например, ЗАО «Атлант» выпустил пробную партию электрочайников, конфорочных панелей, которые уже поступили в продажу.

2.2. Экономические индексы как инструмент анализа динамики объемов производства

Расчет основных экономических индексов (темпов роста, прироста) для итоговых показателей выпуска продукции  приведен в таблице 2.5.

Таблица 2.5

Расчет основных экономических показателей

Год

Выпуск продукции, шт.

Выполнение плана, %

Темп роста,%

Темп прироста, %

План

Факт

1

2

3

4

5

6

2002

861385

868287

100,8

-

-

2003

893000

897340

100,49

103,35

3,35

2004

963600

965294

100,18

107,57

7,57

2005

1004440

1006509

100,21

104,27

4,27

2006

1055000

1060223

100,5

105,34

5,34

Расчет экономических индексов производиться по существующей методике, используемой на предприятии.

а) абсолютные приросты (цепные и базисные):

,     (2.2)

.      (2.3)

Абсолютный прирост () – разность между последующим и предыдущим уровнями ряда (цепные) или начальным уровнем ряда (базисные). Цепной абсолютный прирост характеризует последовательное изменение уровней ряда, а базисный абсолютный прирост изменение нарастающим итогом. Абсолютный прирост показывает, на сколько абсолютных единиц изменился данный уровень по сравнению с предыдущим уровнем (при цепном способе) и с начальным уровнем (при базисном способе).

b) темпы роста (цепные и базисные):

,      (2.4)

.     (2.5)

Темп роста (Тi) – соотношение последующего уровня ряда к предыдущему (цепные темпы роста) или постоянному, принятому за базу сравнения (базисные темпы роста).

c) темпы прироста (цепные и базисные):

,    (2.6)

.   (2.7)

Темп прироста показывает на сколько процентов изменяется данный уровень по сравнению с предыдущим уровнем ряда (при цепном способе), с базисным, начальным уровнем ряда (при базисном способе)

Характеристика показателей изменения уровней ряда достигается путем сравнения уровней ряда между собой.

По данным, приведенным в таблице 2.5 можно сделать следующие выводы: план по выпуску продукции за рассматриваемый период (2002-2006) перевыполняется (>100%); темпы роста (>100%)  свидетельствуют о росте производства; темпы прироста (>1%) – о увеличении скорости и интенсивности выпуска продукции.

Приведем график динамики производства модели холодильника МХМ-268 за 2002-2004 годы (рис. 2.3).

Рис. 2.3 Динамика производства на примере холодильника МХМ-268

Развитие и повышение эффективности производства на 2006 год по ЗАО "Атлант" отражено в Приложении Б.

Планированием производства продукции: количества и ассортимента занимается планово-экономический отдел. Однако в связи с тем, что развитие технологий позволяет улучшить информационное и техническое обеспечение производства, существует необходимость в использовании программных продуктов, которые могут быть разработаны отделом информационных технологий. Таким образом, тесное сотрудничество планово-экономического отдела и отдела информационных технологий позволит улучшить качество разрабатываемых планов и прогнозов.


2.3. Построение модели объема выпуска продукции на основе временных рядов
 

В работе изучена динамика производства и выпуска различных видов холодильников и морозильников за три года.  Исследование проведено на основании ежемесячных данных за 2002 – 2004 по предприятию ЗАО «Атлант».  Идентификация эконометрических моделей проводилась с использованием метода авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего ARIMA. Стоит отметить, что исследования проводились в отдельности для каждой из марок холодильников, что привело к разработке индивидуальных эконометрических моделей. Наибольший интерес представляют следующие марки холодильников: МХМ-2706, МХМ-2712, МХМ-1700, МХМ-1709, МХМ-1716, МХМ-1717, МХМ-268, которые пользуются наибольшим спросом у потребителей. Рассмотрим более подробно модель холодильника МХМ-2706, проведем ее анализ, идентификацию, проверку на адекватность и построим прогноз на 12 месяцев.

Динамика объема выпуска марки холодильника МХМ-2706 представлена на рис. 2.4. По оси абсцисс расположены пронумерованные периоды значения показателя, по оси ординат – объем выпуска (штук).

Рис. 2.4 Динамика объемов выпуска моделей холодильника МХМ-2706

За рассматриваемый период времени (2002 – 2004 годы) объем выпуска МХМ-2706 практически стабилизировался. Просматривается тенденция снижения объемов выпуска данной марки холодильника, что связано с разработкой и выпуском новых марок холодильников.

На основании проведенного анализа и построений можно выдвинуть гипотезу о том, что исследуемая модель является моделью авторегрессии второго порядка:

,     (2.8)

где α1, α2 – параметры модели;

xt-1, xt-2 – значения уровня ряда за периоды t-1, t-2;

εt – случайная составляющая.

После проведения оценки параметров модели методом максимального правдоподобия получаем идентифицированную модель для марки холодильника МХМ-2706 следующего вида:

,     (2.9)

Коэффициенты при переменной являются параметрами модели, которые показывают на сколько сокращается объем выпуска продукции по сравнению с предыдущим периодом. Данная модель является наиболее простой, она представляет значения ряда, наблюдаемые в данный момент, в виде конечной линейной комбинации предыдущих значений самого ряда.

Модель достоверно описывают процесс производства марки холодильника МХМ-2706.

Для проверки гипотезы о значимости коэффициентов авторегрессии был использован t-критерий (табл. 2.6):

Таблица 2.6

Значения t-критерия

t(34)

p-level

α1

2.9187

0.006193

α2

3.7778

0.0000609

Табличные значения показывают, что все коэффициенты являются статистически значимыми на 5% уровне значимости.

Анализ остатков позволяет проверить адекватность полученной модели, сделать заключения о качестве подогнанной модели.

Остатки моделей εt имеют нормальное распределение, т.к. значение критерия χ2 =5,2356 при p=0,07296, что удовлетворяет условию p>0,05. График эмпирической функции распределения остатков на нормальной вероятностной бумаге (Probability plots) и гистограмма (Histogram) подтверждают справедливость этого предположения.  На рис. 2.5 отражены остатки на нормальной вероятностной бумаге.

Рис. 2.5 График остатков на нормальной вероятностной бумаге

По гистограмме остатков, представленной на рис.2.6, можно говорить о том, что распределение остатков похоже на нормальное.

Рис. 2.6 Гистограмма остатков

Наличие зависимости между остатками можно определить с помощью Автокорреляции остатков (см. рис. 2.7) и Частной автокорреляции (рис. 2.8).

Рис. 2.7 Функция автокорреляция остатков

Визуальное исследование графиков позволяет сделать вывод о том, что остатки некоррелированы.

Рис. 2.8 Частная функция автокорреляции остатков

Итак, мы видим, что модель достаточно адекватно описывает наблюдаемый временной ряд.  

Теперь, после выполнения этих этапов, можно приступить к построению прогноза. Прогноз строился по модели на 12 месяцев. Уровень доверия (коэффициент доверия) равен 0,95; он позволяет измерить надежность прогнозируемых значений ряда.

Прогнозные значения марки холодильника МХМ-2706 приведены в таблице 2.7.

Таблица 2.7

Прогнозные значения марки холодильника МХМ-2706

Месяц

Значение, шт

Январь

3336

Февраль

2822

Март

2945

Апрель

2818

Май

2809

Июнь

2746

Июль

2709

Август

2661

Сентябрь

2619

Октябрь

2576

Ноябрь

2534

Декабрь

2493

На рис. 2.8 изображены прогнозные значения по исследуемой модели.

Рис. 2.8 График прогнозных значений выпуска МХМ-2706

Среднеабсолютная процентная ошибка прогноза (MAPE), рассчитанная по формуле 2.10, составила 2,78%.

MAPE =,     (2.10)

где   – фактическое значения показателя в момент времени t;

прогнозное значения показателя в момент времени t;

τ – период прогнозирования [14].

Идентификация моделей с помощью методов, описанных выше, с учетом оценки параметров и анализа адекватности проведено для марок холодильников, пользующихся наибольшим спросом; в результате были построены эконометрические модели (табл. 2.8):

 

Таблица 2.8

Модель холодильника

Эконометрическая модель

МХМ-2712

МХМ-1709

МХМ-1717

МХМ-1716

МХМ-268

МХМ-1700

МХМ-1707

Аналогичные образом были построены прогнозы для всех рассматриваемых марок холодильников и оценены расхождения прогнозных значений с реальными.


3. Программная поддержка эконометрического моделирования объема выпуска продукции

3.1. Постановка задачи на проектирование

Уровень автоматизации функций планирования и прогнозирования на предприятии требует создания программного средства, способного улучшить качество прогнозов выпуска продукции. Основной задачей проекта является написание программного средства (ПС), позволяющего осуществить эконометрическое моделирование объема выпуска продукции на предприятии ЗАО «Атлант». ПС позволит проводить требуемый анализ по имеющимся данным, прогнозировать выпуск продукции на предприятии, осуществлять построение графика динамики объема производства, отображающего результаты финансовой деятельности организации (удельный вес модели в совокупном объеме, индексы изменения объемов производства) и осуществлять расчет основных экономических индексов.

Для выполнения этого нужно решить ряд задач:

  1.  Ознакомление с методиками расчета экономических индексов; сбор и анализ данных.
  2.  Построение функциональной модели, включающей все необходимые этапы для правильной и полной реализации проекта.
  3.  Создание информационной модели, способной осуществить представление решаемой задачи визуально.
  4.  Заполнение источника данных (базы данных) полученными сведениями.
  5.  Создание и разработка наиболее удобного и наглядного интерфейса.
  6.  Краткое описание инструкций, способных служить руководством к пользованию программным продуктом.

Стоит отметить, что программа должна иметь как можно более дружественный и понятный интерфейс. Это упростит и ускорит работу сотрудников планово-экономического отдела, являющихся пользователями системы.


3.2.
Обоснование принимаемых решений по используемым техническим и программным средствам реализации

Для разработки проекта используются возможности языка программирования Java, СУБД Sybase SQL Anywhere 9.0 и Erwin, Bpwin, Rational Rose.

В данном проекте БД организована при помощи СУБД Sybase SQL Anywhere 9.0. Эта СУБД была выбрана в качестве базы данных, поскольку ее технологии позволяют разрабатывать приложения на основе «клиент-серверного» взаимодействия.

Очевидным является тот факт, что пользователей у данной системы будет большое количество. Поэтому для увеличения быстродействия, своевременного обновления, обеспечения безопасности было принято решение  использования технологии создания распределенных систем Enterprise JavaBeans.

Технология Enterprise JavaBeans (EJB) является высокоуровневым подходом к построению распределенных систем. Главная идея Enterprise JavaBeans – обеспечить базу для компонентов, которые могут быть "подключены" к серверу, расширяя его функциональность. EJB позволяет создавать сложнейшие приложения, используя широкий спектр независимых друг от друга модулей [13].

В проекте использование компонентной архитектуры ПО позволяет резко упростить процесс создания и поддержки программных приложений за счет использования уже существующих или вновь появляющихся компонент. Такой подход способствует резкому повышению качества и производительности труда программистов за счет их специализации на разработке отдельных компонент определенного вида и за счет использования уже готовых компонент.

Использование хорошо зарекомендовавших себя и надежно работающих компонент позволяет и значительно повысить надежность ПО так как теперь вопрос отладки ПО сводится к вопросу отладки совместной работы взаимно независимых компонент [11].

Кроме того, компонентная архитектура ПО позволяет существенно упростить процесс создания распределенных приложений. Во-первых, так как компоненты взаимно независимы и разделены на функциональные части, они могут располагаться вдали друг от друга. Во-вторых, поскольку компоненты заменяемы, вместо некоторого компонента в локальной системе можно использовать другой, единственной задачей которого является обеспечение связи с удаленным компонентом.

3.3. Разработка информационной модели

При моделировании программного продукта следует предусмотреть возможность расширения и поддержки системы.

Хранилище данных и управление ими становятся центральной частью проектирования и реализации баз данных.

Для создания приложений, отражающих объекты ПО максимально приближенных к реальным, необходимо обратить внимание на реляционную СУБД Sybase Anywhere 9.

Для построения модели данных целесообразно использовать ERwin. Использование программы ERwin позволяет правильно сформировать информационную модель на основе функциональной модели с использованием возможности экспорта из первой во вторую модель, а также проследить структуру и все типы связей между сущностями. После этого без особых усилий мы можем сгенерировать нашу информационную модель в любую  СУБД.

С точки зрения БД (физическая модель) сущности соответствует таблица, экземпляру сущности – строка в таблице, а атрибуту – колонка таблицы. Атрибут выражает определенное свойство объекта.

Связь – это функциональная зависимость между двумя  (в частности, возможна связь сущности с самой собой) или более сущностей.

Процесс построения информационной модели состоит из следующих шагов:

  •  определение сущностей;
  •  определение зависимостей между сущностями;
  •  задание первичных и альтернативных ключей;
  •  определение атрибутов сущностей;
  •  приведение модели к требуемому уровню нормальной формы;
  •  переход к физическому описанию модели – назначение соответствий: имя сущности – имя таблицы, атрибут сущности – атрибут таблицы.

Erwin имеет два уровня представления модели: логический и физический. Логический уровень – это абстрактный взгляд на данные: на нем данные представляются так, как они выглядят в реальном мире. Объекты модели, представляемые на логическом уровне, называются сущностями и атрибутами. Логическая модель данных никак не связана с конкретной СУБД. Физическая модель данных, напротив, зависит от конкретной СУБД, следовательно, одной и той же логической модели могут соответствовать несколько разных физических моделей.

Предметная область на информационной модели представлена четырьмя концептуальными сущностями, связанными между собой. Данные сущности представляют собой объекты реального мира, подчиненные определенному набору правил и линий поведения. Между сущностями определены связи «один ко многим».

Логический уровень модели системы в БД SQL Anywhere представлен на рисунке 3.1, физический – на рисунке 3.2.

1. UserRecords – таблица пользователей. Она содержит:

  •  userID – идентификатор пользователя;
  •  userFullName – полное имя пользователя;
  •  userPassword– пользовательский пароль;
  •  userLogin – логин пользователя;
  •  userLevel– уровень доступа, назначаемый  пользователю.

2. RefrigeratorModel – таблица для  моделей холодильника, содержит следующие поля:

  •  modelID – идентификатор модели холодильника;
  •  modelName – название модели холодильника.
  •  YearDesc – таблица, хранящая данные за различные годы.
  •  yearID – идентификатор года;
  •  yearNumber – номер года.

4. ProductionValues – таблица предназначенная для данных по моделям за определенный год. Содержит следующие поля:

  •  ProdID – идентификатор значений модели холодильника;
  •  prodValAction001, prodValAction002, … , prodValAction012 – фактические данные за соответствующий месяц года (1-12);
  •  prodValPlan001, prodValPlan002, … , prodValPlan012 – плановые данные за соответствующий месяц года (1-12).

Рис. 3.1 Логический уровень информационной модели

Рис. 3.2 Физический уровень информационной модели

3.4. Построение функциональной модели

Построение функциональной модели основывается на использовании case-системы BPwin, реализующей методологию SADT (Structured Analysis and Design Technique).

Стандарт Bpwin предназначен для построения иерархической системы диаграмм – единичных описаний фрагментов системы. В связи с этим целесообразно  разработку проекта начать с разработки модели процессов в BPwin. Обоснованием этому может служить тот факт, что BPwin имеет достаточно простой и интуитивно понятный интерфейс, дающий возможность аналитику создавать сложные модели при минимальных усилиях. На основе модели BPwin можно построить модель данных. Построение моделей будет осуществляться с использованием стандарта IDEF0.

Логический ход выполнения операций требует тщательного анализа и детализации всего процесса. Функциональный аспект связан с отображением основных принципов функционирования объекта, характера физических и информационных процессов, протекающих в нем.

BPwin автоматизирует задачи, связанные с построением моделей развития, обеспечивая семантическую строгость, необходимую для гарантии правильности и непротиворечивости результатов.

Стандарт IDEF0 предназначен для функционального моделирования (для описания существующих бизнес-процессов на предприятии и положения вещей). Стандарт IDEF0 представляет систему, как совокупность взаимодействующих функций.

В основе IDEF0 лежит понятие блока, который реализует некую конкретную функцию. Каждый блок описывает какое-либо законченное действие; стороны блока имеют различное предназначение:

– слева отображаются входные данные, исходные ресурсы для описываемой блоком функции (исходная информация, материалы);

– справа описываются выходные ресурсы – результирующие ресурсы полученные в результате выполнения описываемой блоком функции;

– сверху управление – то, что воздействует на процесс выполнения описываемой блоком функции и позволяет влиять на результат выполнения действия (средство управления, люди);

– снизу изображается механизм – это то, посредством чего осуществляется данное действие.

Головная функция разбивается на ряд подфункций, которые позволяют детализизировать первоначальную задачу по созданию программы.

В проекте главным технологическим процессом будет являться процесс эконометрического моделирования объема выпуска продукции на ЗАО «Атлант», представленный на рис. 3.3.

Рис. 3.3 Провести моделирование объема выпуска продукции

Входные данные для этого процесса – плановые и фактические данные, поступающие из планово-экономического отдела; номенклатура изделий. Результатами в свою очередь являются: прогноз выпуска продукции, эконометрическая модель, рассчитанные индексы изменения объемов выпуска продукции, а также график спрогнозированного выпуска продукции. Управляющее воздействие на процесс оказывают стандарт СТП ЗАО «Атлант» и методы статистического анализа, которыми руководствуется пользователь для осуществления эконометрического моделирования. Реализуется  данная функция сотрудником предприятия, с помощью программного обеспечения (ПО). Диаграммы, детализирующие функцию, отображенную на контекстном уровне, представлены в приложении В.

Моделирование необходимо для понимания системы. Для моделирования данной системы используется Rational Rose - хорошо сбалансированный программный продукт с удобным интерфейсом и набором  инструментов моделирования, ориентированным как на разработчика программных систем, так и на бизнес и системных аналитиков. Rational Rose генерирует каркас программы, заголовочные файлы, поля реализации  и некоторые методы. Rational Rose отличает легкий пользовательский интерфейс и высокое качество генерации кода.

UML (Unified Modeling Language) – унифицированный язык моделирования. Визуальное моделирование в UML можно представить, как некоторый процесс поуровневого спуска от наиболее общей и абстрактной концептуальной модели исходной системы к логической, а затем и к физической модели соответствующей программной системы.

Диаграмма вариантов использования (Use Case diagram) является одной из важнейших статических диаграмм. Именно с нее обычно начинается процесс проектирования. На диаграмме Use Case должны быть представлены основные требования, предъявляемые заказчиком к системе или к некоторой ее части. Для одного проекта может быть разработано  несколько диаграмм  Use Case.  Главным критерием является ясность и полнота представления функциональности системы. Основными элементами диаграммы являются действующие лица и варианты использования.  На диаграмме показывается, кто заинтересован в функционировании системы или как-то связан с ней и что эта система может делать, как она связана с внешним по отношению к ней миром. Задача  заключается  в том,  чтобы  выделить отдельные функции  системы. При  разработке этой диаграммы  совершенно неважно,  как именно будет достигнута необходимая функциональность, на этом этапе важно ее определить.

Действующее лицо (Actor) определяет логически связанный набор ролей, которые пользователь некоторой сущности может играть по отношению к этой сущности. Действующее лицо играет определенную роль по отношению к каждому отдельному варианту использования, с которым он взаимодействует.

Вариант использования (Use Case) это некоторый классификатор, представляющий логическую единицу функциональности проектируемой системы или подсистемы, о которой объявляется в наименовании варианта использования.

Диаграмма вариантов использования отражена в Приложении Г (рис. Г.1). На диаграмме вариантов использования изображены три актёра, которые выполняют соответствующие действия.

  1.  Маркетолог может пройти идентификацию, просмотреть и найти данные, построить график по плановым и по фактическим значениям выпущенной продукции.
  2.  Экономист наследует все возможности маркетолога, кроме того имеет возможность проведения корректировки данных: добавлять и изменять имеющиеся данные по моделям холодильников; обладает возможностью расчета индексов: рассчитывает темпы роста и прироста, удельный вес модели холодильника в совокупном объеме.
  3.  Планировщик наследует свойства маркетолога и экономиста, имеет возможность удалять информацию, прогнозировать выпуск продукции и строить графики прогноза выпуска продукции [6,8].

Диаграмма классов (Class diagram) — это диаграмма, показывающая статическую структуру модели: классы, типы, внутреннюю структуру классов (атрибуты и операции), а также связи между классами (ассоциации и обобщения). Диаграмма классов относится к статическим диаграммам, т. е. она показывает только структурные отношения между элементами, но не динамику системы. Диаграмма классов не представляет информацию во времени. Кроме классов, на диаграмме могут быть также представлены образцы, пакеты, интерфейсы, объекты и связи.

В разработанном проекте диаграмма классов представлена в приложении Г (рис. Г.2).


3.5. Описание алгоритмов программных модулей

Программа состоит из нескольких взаимодействующих друг с другом модулей. Чтобы отразить важную для пользователя функциональность системы, приведем следующие алгоритмы (Приложение Д): схема обобщенного алгоритма работы системы. Для начала работы системы необходимо выбрать пользователя: ввести логин и пароль. Если пароль неверный или пользователь незарегистрирован, то вход в систему будет невозможен. Кроме того, пользователи имеют разные уровни доступа, что отражается на их правах и возможностях.

Клиентская часть представлена основными классами: Client, Koeff, BarChart, PredictChart, LoginDialog, MainFrame, ModelEditor, ModelInfoEditor, PredictDialog, TableDialog. В конструкторе класса Koeff заданы параметры эконометрических моделей, позволяющих проводить прогнозирование. Классы BarChart и PredictChart расширяют класс JDialog, что позволяет отразить на форме плановые и фактические значения, абсолютные отклонения по моделям холодильников помесячно в виде таблицы. LoginDialog предназначен для работы с диалоговым окном, появляющимся у пользователя при входе в систему. Класс ModelEditor предназначен для осуществления добавления моделей холодильников, ModelInfoEditor предназначен для добавления информации по моделям. Класс TableDialog – для работы с таблицей экономических индексов.

Классами, позволяющими работать с ejb (entity, session), являются ProductValue, RefrigeratorModel, UserRecord, FacadeBean, FacadeBeanRemote. В классе UserRecord  установлены права пользователей, влияющие на их возможности при работе с системой; использованы функции getUserlogin(), setUserlogin, getLevel, setLevel. Класс ProductionValue реализует функции set и get для фактических и плановых значений моделей холодильников.


3.6. Описание интерфейса программы и руководства пользователя

Для начала работы с программой на компьютере необходимо запустить базу данных Sybase SQL 9.0, а затем JBoss Application Server. Затем запустить Diplom_client.jar. После запуска откроется рабочее окно, представленное на рис. 3.4.

Рис. 3.4 Форма рабочего окна

Работа с программой предусматривает осуществление таких действий как «Подключение», «Авторизация», «Отключение» и «Выход» (рис. 3.5).

Рис. 3.5 Меню «Файл»

При выборе пункта меню «Подключение» требуется ввод имени сервера (см. рис. 3.6):

Рис. 3.6 Подключение к серверу

Поскольку в программе предусмотрена работа различных пользователей, то следующим этапом является прохождение авторизации (см. рис. 3.7).

Рис. 3.7 Прохождение авторизации на правах администратора

После успешного прохождения авторизации на экран выдаются данные по моделям холодильников и морозильников за различные годы помесячно (см. рис. 3.8).

Программа предусматривает необходимость проведения агрегирования данных за квартал (отдельная выделенная строка после каждых 3-ех месяцев) и за год.

Рабочий фильтр позволяет отыскать в базе любую информацию по моделям. Более того, при помощи данного средства можно найти модели по части названия (см. рис. 3.9).

Рис. 3.8 Данные по выпуску продукции

Рис. 3.9 Поиск модели

 

Работа с данными предполагает выбор пункта меню с одноименным названием (см. рис. 3.10).

Рис. 3.10 Пункт меню «Работа с данными»

Аналогично эффекта можно добиться, встав на строчку, отображающую одну из моделей холодильника и нажав правую кнопку (см. рис. 3.11).

Рис. 3.11 Работа с данными

Соответственно предусмотрено построение графика (рис. 3.12), на котором наглядно отображены все рассчитанные показатели производства (удельный вес, темпы роста и прироста).

Рис. 3.12 Построение графика

При необходимости добавления данных нужно воспользоваться пунктом меню «Работа с данными» → «Добавить» → «Модель». После чего появиться диалоговое окно, в котором нужно ввести название модели холодильника (см. рис. 3.13).

Рис. 3.13 Добавление новой модели холодильника

Далее необходимо ввести данные по созданной модели, для чего выбирается «Работа с данными» → «Добавить» → «Информацию о модели» (см. рис. 3.14).

Рис. 3.14 Добавление данных по созданной модели

После успешного завершения ввода данных можно просмотреть результаты (см. рис. 3.15).

Рис. 3.15 Обновление данных

При необходимости редактирования или удаления проводятся аналогичные операции.

Программное средство позволяет осуществлять расчет основных экономических индексов (см. рис. 3.16). Для этого используется опция «Таблица показателей производства».

Рис. 3.16 Расчет экономических индексов

Прогнозирование объема выпуска продукции по модели холодильника производится с помощью опции «Прогнозирование» (см. рис. 3.17). Для построения прогнозных значений, необходимо из выпадающего списка выбрать наименование модели холодильника, после чего на экране появиться соответствующая эконометрическая модель и таблица с прогнозными значениями.

Рис. 3.17 Прогнозирование выпуска продукции

При необходимости можно построить график прогнозных значений, для чего выбирается кнопка «Построить график».

  1.  
    Технико-экономическое обоснование разработки СИСТЕМЫ эконометрического моделирования объема выпуска продукции

  1.   Характеристика программного средства

Разработка программного средства связана с различными затратами. В связи с этим необходимо привести как техническую, так и экономическую обоснованность реализации проекта.

В данном разделе проводится экономическая оценка разрабатываемого ПС, позволяющего проводить эконометрическое моделирование объема выпуска продукции (на примере ЗАО «Атлант»).  Создаваемый программный продукт разрабатывается на ЗАО «Атлант» для продажи другим предприятиям. Разработкой ПС занимается отдел информационных технологий данного предприятия. Рассматриваемое распределенное программное средство позволяет работать в многопользовательском режиме. Языком разработки выбран язык программирования Java, в качестве программного средства реализации выбран JBoss Application Server, СУБД представлена Sybase SQL Anywhere 9.0.

Результатом работы ПС может быть заключение об экономической эффективности практической реализации этого ПС.

  1.   Расчет цены, прибыли, сметы затрат на разработку ПС

Разработка ПС предусматривает проведение таких стадий проектирования как техническое задание (ТЗ), технический проект (ТП), рабочий проект (РП), внедрение (ВН). Продолжительность разработки принимаем равной полгода.

Исходные данные для расчета приведены в таблице 4.1.


Таблица 4.1

Исходные данные для расчета

Наименование показателей

Буквенное обозначение

Единицы измерения

Количество

Коэффициент новизны

КН

1,0

Дополнительный коэффициент сложности

КСЛ

0,18

Поправочный коэффициент, учитывающий использование типовых программ

КТ

0,7

Установленная плановая продолжительность разработки

ТР

год

0,5

Продолжительность рабочего дня

ТЧ

часов

8

Месячная тарифная ставка 1-го разряда

ТМ1

руб.

65 000

Норматив отчислений в ФСЗН

НСЗ

%

35

Ставка налога на прибыль

НП

%

24

Норматив прочих затрат

НПЗ

%

20

Норматив накладных расходов

НРН

%

100

Норматив на сопровождение и адаптацию ПС

НРСА

%

10

Ставка налога на добавленную стоимость

НДСi

%

18

Норматив расходов на сопровождение ПС

РСА

%

10

Норматив отчислений в бюджет единым платежом

НЦС

%

3

Характеристика функций и их объем представлены в таблице 4.2.

Таблица 4.2

Характеристика функций и их объем

Номер функции

Содержание функций

Объем (усл. маш. команд)

101

Организация ввода информации

150

102

Контроль, предварительная обработка и ввод информации

450

109

Организация ввода/вывода в интерактивном режиме

320

111

Управление вводом/выводом

2400

204

Обработка наборов и записей базы данных

2670

208

Организация поиска и поиск в базе данных

5480

701

Математическая статистика и прогнозирование

9320

703

Расчет показателей

460

707

Графический вывод результатов

480

Итого

21730

С учетом дополнительного коэффициента сложности КСЛ рассчитывается общая трудоемкость ПС:

,

(4.1)

где TO – общая трудоемкость ПС;

TH – нормативная трудоемкость;

КСЛ – дополнительный коэффициент сложности ПС.

TO = 496 + 496 ∙ 0,18 = 585 (чел.дн.).

Трудоемкость ПС по стадиям рассчитывается по формуле:

,

(4.2)

где  TСТi – трудоемкость разработки ПС на i-ой стадии;

КН –  поправочный коэффициент, учитывающий степень новизны ПС;

КТ – поправочный коэффициент, учитывающий степень использования в разработке типовых программ и ПС;

dСТi – удельный вес трудоемкости i-ой стадии разработки ПС в общей трудоемкости разработки ПС.

Общая уточненная трудоемкость:

,

(4.3)

где Ti – трудоемкость разработки ПС на i-ой стадии (чел. дн.);

   m – количество стадий разработки.

ТУ = ТТЗ + ТТП + ТРП + ТВН =409 (чел. дн.).

Расчет общей плановой численности разработчиков:

,

(4.4)

где ЧР – плановая численность разработчиков (человек);

ФЭФ дн – эффективный фонд времени работы одного работника в течение года (дней/год);

ТР – плановая продолжительность разработки;

ТУ – общая уточненная трудоемкость (чел. дн.).

Расчет уточняющей трудоемкости и численности исполнителей по стадиям приведены в таблице 4.3.

Рассчитаем эффективный фонд времени работы одного работника в течение года (дней/год):

Фэф дн = Дг – Двых – Дпр – Дотп,

(4.5)

где Дг– количество дней в году;

      Д вых – количество выходных дней в году;

Д пр – количество праздничный дней в году;

Д отп – количество дней отпуска.

Фэф дн =365 – 9 – 103 – 22 =  231 (день)

Расчет общей плановой численности разработчиков:

= 3 (чел.).

Таблица 4.3

Расчет уточняющей трудоемкости и численности исполнителей по стадиям

Наименование показателей

Стадии

ТЗ

ТП

РП

ВН

Итого

Коэффициенты удельных весов трудоемкости стадий (dСТ)

0,11

0,2

0,55

0,14

1,0

Коэффициенты, учитывающие использование типовых программ (КТ)

0,7

0,7

0,7

0,7

-

Коэффициенты новизны (КН)

1,0

1,0

1,0

1,0

-

Уточняющая трудоемкость стадий (ТУ) (чел. дн.)

45

82

225

57

409

Численность (ЧР) исполнителей (чел)

1

3

3

3

-

Срок (ТР) разработки (лет)

Уточненная трудоемкость и общая плановая численность разработчиков служат базой для расчета основной заработной платы. По данным о специфике и сложности выполняемых функций составляется штатное расписание группы специалистов-исполнителей, участвующих в разработке ПС, с определением образования, специальности, квалификации, должности и тарифного коэффициента.

Основная заработная плата исполнителей рассчитывается по формуле:

,

(4.6)

где n – количество исполнителей, занятых разработкой конкретного ПС;

ТЧi – часовая тарифная ставка i-го исполнителя;

ФЭФ – эффективный фонд рабочего времени i-го исполнителя;

ТЧ – количество часов работы в день;

K – коэффициент премирования.

Месячная (Т1 2р) тарифная ставка рассчитывается по формуле:

,

(4.7)

где ТМ – месячная тарифная ставка 1-го разряда;

ТК – тарифный коэффициент, соответствующий тарифному разряду.

Расчет заработной платы исполнителей-разработчиков ПС представлен в таблице 4.4.

Таблица 4.4

Расчет основной заработной платы исполнителей-разработчиков ПС

Должность

Продолжительность участия, дней

Дневная ЗП, руб.

Коэффициент

премий

Основная ЗП, тыс. руб.

Руководитель проекта

189

11480,12

1,3

2820,7

Научный сотрудник

139

9381,60

1,3

1695,3

Инженер-программист

139

8764,39

1,3

1583,7

Итого

6 099,6

Расчет дополнительной заработной платы:

,

(4.9)

где НД – норматив дополнительной заработной платы.

ЗД = 6 099,6  ∙ 10/100 =  (тыс. руб.).

Сумма отчислений в фонд социальной защиты населения:

,

(4.10)

где НЗСЗ – норматив отчислений в фонд социальной защиты населения.

ЗСЗ = (6 099,6   + 610) ∙ 35/100 =2348,4 (тыс. руб.).

Расходы по статье «Материалы» в расчете на 100 машинных команд:

,

(4.11)

где НМ – норма расхода материалов в расчете на 100 команд ПС;

VО – общий объем ПС (усл. машинных команд);

М = (460 ∙ 21730) / 100/1000 =100 (тыс. руб.).

Расходы по статье «Машинное время» на 100 команд:

,

(4.12)

где ЦМ – цена одного машино-часа (руб.);

VО – общий объем ПС (усл. маш. ком.);

НМВ – норматив расхода машинного времени на отладку 100 машинных команд (машино-часов).

РМ = (460 ∙ 21730∙ 15) / 100/1000 = 1499,4 (тыс. руб.).

Расчет прочих затрат:

,

(4.13)

где НПЗ – норматив прочих затрат в целом по организации.

ПЗ = 6 099,6 ∙ 20/100/ = 1219,9 (тыс. руб.).

Расчет накладных расходов:

,

(4.14)

где НРН – норматив накладных расходов в целом по организации.

РН = 6 099,6 ∙ 100/100/ = 6 099,6    (тыс. руб.).

Расчет общей суммы расходов по смете:

,

(4.15)

CР= 6 099,6+ 610+2348,4+100+1499,4+1219,9+6099,6=17 976,9 (тыс. руб.).

Расчет расходов на сопровождение и адаптацию ПС:

,

(4.16)

где НРСА – норматив расходов на сопровождение и адаптацию ПС.

РСА = (17 976,9  ∙ 10)/100 =1797,7(тыс. руб.).

Расчет полной себестоимости ПС с учетом расходов на сопровождение и адаптацию:

,

(4.17)

CП = 17 976,9 +  =19 774,6 (тыс. руб.).

Расчет плановой прибыли заказчика от реализации создаваемого ПС:

,

(4.18)

где УР – уровень рентабельности ПС;

CП – себестоимость ПС (тыс. руб.).

ПР = (19 774,6 ∙ 20)/100 = 3 954,91 (тыс. руб.).

Расчет прогнозируемой цены без налогов:

,

(4.19)

ЦП = 19 774,6  + 3 954,6  = 23 729,48 (тыс. руб.).

Отчисления из выручки в бюджет единым платежом рассчитываются по формуле 4.20:

                                                                                (4.20)

где НЦС – норматив отчислений в бюджет (%).

ОВР =23 729,48*3/(100 – 3) = 733,9 (тыс. руб.)

Налог на добавленную стоимость:

,

(4.21)

где ННДС – ставка налога на добавленную стоимость (%).

НДС = (23 729,48 + 733,9) ∙ 18/100 = 4 403,4 (тыс. руб.).

Расчет прогнозируемой отпускной цены разрабатываемого ПС:

,

(4.22)

ЦО = 23 729,48 + 4 403,4 + 733,9 = 28 866,8 (тыс. руб.).

Расчет прибыли, остающейся в распоряжении предприятия:

,

(4.23)

где ННП – ставка налога на прибыль (%).

ПЧ = 3 954,91  – (3 954,91 ∙ 24)/100 = 3 055,7 (тыс. руб.).

Чистая прибыль от реализации ПС (ПЧ = 3 055,7 тыс. руб.) остается организации-разработчику и представляет собой экономический эффект от создания нового ПС.

  1.   Расчет экономического эффекта от применения ПС пользователем

Для определения экономического эффекта от использования нового ПС у потребителя необходимо сравнить расходы по всем основным статьям сметы затрат на эксплуатацию нового ПС (расходы на заработную плату с начислениями, материалы, машинное время) с расходами по соответствующим статьям базового варианта. При этом за базовый вариант принимается действующая корпоративная информационная система на ЗАО «Атлант».

При этом создание новой программы окажется экономически целесообразным лишь в том случае, если все капитальные затраты окупятся за счет получаемой экономии в ближайшие 1-2 года.

Исходные данные для расчета экономического эффекта от применения ПС пользователем приведены в таблице 4.5.

Таблица 4.5

Исходные данные для расчета

Наименование

показателей

Обоз-

наче-ние

Единицы измерения

Значение показателя

в базовом варианте

в новом варианте

1

2

3

4

5

Капитальные вложения, включая стоимость услуг по сопрово-ждению и адаптации ПС

Кпр

тыс.руб.

-

28 866,8

Численность программистов, занятых освоением ПС

Чпо

чел.

-

1

Численность программистов, занятых эксплуатацией ПС

Чпэ

чел.

1

1

Продолжительность освоения

Тос

мес.

-

1


Таблица 4.5 (окончание)

1

2

3

4

5

Расход машинного времени на освоение ПС

Тмос

машино-часов

-

40

Среднемесячная ЗП одного программиста

Зсм

тыс. руб.

-

800 (ЗП прог-раммиста на рассматрива-емом предпри-ятии)

Коэффициент начислений на зарплату

Кнз

2

2

Среднемесячное количество ра-бочих дней

Др

день

22

22

Количество типовых задач в год

Зт2

задача

70

200

Объем работ, выполняемых при решении одной задачи

Ао

100 команд

120

100

Средняя трудоемкость работ в расчете на 100 КБ

Тс1

Тс2

чел.-час на 100 КБ

1

0,8

Средний расход машинного времени в расчете на 100 КБ

Мв1

Мв2

маш.-час на 100 КБ

0,08

0,07

Средний расход материалов в расчете на 100 КБ

Мт1

Мт2

тыс.руб на 100 КБ

0,25

0,2

Цена 1-го машино-часа работы ЭВМ

Цм

тыс.руб

1

1(цена предприятия)

Количество часов работы в день

Тч

ч

8

8

Ставка налога на прибыль

Нп

%

-

24

Затраты на освоение ПС:

,

(4.24)

КОС = 1 ∙ 1 ∙ (800 + 800 ∙ 2) + 1 ∙ 40 = 2440 (тыс. руб.).

Общие капитальные затраты для пользователя составят:

,

(4.25)

КО = 28 866,8 +  = 31 306,79 (тыс. руб.).

  1.  
    Расчет экономии основных видов ресурсов в связи с использованием н
    ового ПС

Экономия затрат на заработную плату при использовании нового ПС в расчете на объем выполненных работ:

,

(4.26)

,

(4.27)

где Сзе экономия затрат на заработную плату при решении задач с использованием нового ПС в расчете на 100 команд,

СЗЕ = 800 ∙ ( – ) / (8 ∙ 22) = 0,91 (тыс. руб.).

Объем выполненных работ с использованием нового ПС (100 команд):

,

(4.28)

где АО – объем работ выполняемый при решении одной задачи;

ЗТ2 – количество типовых задач, решаемых за год.

А2 =  ∙  =  (100 команд).

Экономия затрат на заработную плату:

СЗ = 0,91 ∙ 20  = 18 182 (тыс. руб.).

Экономия затрат за счет сокращения начислений на заработную плату:

СОЗ = СЗ  ∙ Кнз = 18 182 ∙ 2,0 = 36 364 (тыс. руб.).

Экономия затрат на оплату машинного времени.

,

(4.29)

где СМЕ – экономия затрат на оплату машинного времени при решении задач с использованием нового ПС в расчете на 100 команд.

Экономия затрат на оплату машинного времени в расчете на 100 команд:

,

(4.30)

где ЦМ – цена одного машино-часа работы ЭВМ;

МВ1, МВ2 – средний расход машинного времени в расчете на 100 при применений соответственно базового и нового ПС.

СМЕ = 1 000 ∙ (0,08 – 0,07) =  (руб.),

СМ =  ∙  =  (тыс. руб.).

Экономия затрат на материалы при использовании нового ПС в расчёте на объём выполненных работ:

,

(4.31)

где СМТЕ – экономия затрат на материалы в расчёте на 100 команд при использовании нового ПС.

Экономия затрат на материалы в расчёте на 100 команд:

,

(4.32)

где МТ1, МТ2 – средний расход материалов у пользователя в расчёте на 100 команд.

СМТЕ =  – =  (тыс. руб.).

СМТ = 0,05 ∙  = 1000 (тыс. руб.).

,

(4.33)

Общая годовая экономия текущих затрат, связанных с использованием нового ПС.

СО = 18 182 + 36 364 + 200 + 1 000 = 55 745 (тыс. руб.)


4.5 Расчет экономического эффекта от внедрения нового ПС

Для пользователя в качестве экономического эффекта выступает лишь чистая прибыль – дополнительная прибыль, остающаяся в его распоряжении, которая определяется по формуле:

,

(4.34)

где НП – ставка налога на прибыль (%).

Расчет годовой чистой прибыли на 2008 – 2010 гг. произведен ниже:

(тыс. руб.).

Так как разработка продукта составляет полгода, а освоение и внедрение – 1 месяц, то прибыль полученная в 1 году (2007) будет равна:

(тыс. руб.).

В процессе использования нового ПС чистая прибыль в конечном итоге возмещает капитальные затраты. Однако полученные при этом суммы результатов и затрат по годам приводят к единому времени — расчетному году (за расчетный год принят 2007 год) путем умножения результатов и затрат за каждый год на коэффициент приведения T, который рассчитывается по формуле:

,

(4.35)

где ЕН – норматив приведения разновременных затрат и результатов;

t – номер года, результаты и затраты которого приводятся к расчетному (2007– 1, 2008 – 2 и т.д.);

tР – расчетный год (2007).

При решении данной задачи коэффициентам приведения T по годам будут соответствовать значения, приведенные в таблице 4.6. В таблице 4.7 отражен расчет экономического эффекта от использования нового ПС [18].

Таблица 4.6

Расчетные данные коэффициентов приведения T по годам

Коэффициент Ti

Год

Т1 = (1 + 0.15)1-1 = 1.00

2007

Т2 = (1 + 0.15)1-2  = 0.67

2008

Т3 = (1 + 0.15)1-3  = 0.44

2009

Т3 = (1 + 0.15)1-4  = 0.30

2010

Таблица 4.7

Сводная таблица по расчету экономического эффекта

от использования нового ПС

Показатели

Ед. изм.

2007

2008

2009

2010

Результаты:

Прирост прибыли за счет экономии затрат (Пч)

тыс. руб.

17652,73

42366,5

42366,5

42366,5

То же с учетом фактора времени

тыс. руб.

17652,73

36840,5

32035,2

27856,69

Затраты:

Приобретение и адаптация освоение (Кпр)

тыс. руб.

28 866,8

0

0

0

Освоение ПС (Кос)

тыс. руб.

2440

0

0

0

Всего затрат:

тыс. руб.

31 306,8

0

0

0

То же с учетом фактора времени:

тыс. руб.

31 306,8

0

0

0

Экономический эффект:

Превышение рез-та над затратами

тыс. руб.

-13654,1

36840,5

32035,2

27856,69

То же нарастающим итогом

тыс. руб.

-13654,1

23186,4

55221,6

83078,3

Коэффициент приведения

 

1,00

0,87

0,76

0,66


4.6 Заключение по технико-экономическому обоснованию

Затраты на разработку и внедрение нового программного средства полностью окупятся на втором году эксплуатации.

Разработанное ПС ВТ позволяет получить значительную экономию за счет снижения трудовых, материальных и финансовых расходов в процессе эксплуатации пользователем. Это связано с сокращением трудоемкости выполняемых работ и, как следствие, снижением расходов на материалы (бумагу, магнитные диски), уменьшением денежных расходов (статьи "прочие затраты", "накладные расходы"). Общая годовая экономия текущих затрат, связанных с использованием разрабатываемого ПС составит 55 745 тыс. руб. Чистая прибыль от реализации ПС 42 366,5 тыс. руб. остается организации-разработчику и представляет собой экономический эффект от создания нового программного средства ВТ.

Из рассчитанных данных видно, что разработка данного ПС является экономически целесообразной.


5. ОХРАНА ТРУДА И ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ. Влияние показателей здоровья работников ЗАО «Атлант» на выпуск продукции

5.1 Здоровье человека и производительность труда

В ряду приоритетных ценностей человека здоровью безоговорочно отводится первостепенная роль. Здоровье – это весьма сложный, системный по своей сущности феномен. Проблема здоровья носит выраженный комплексный характер.

Здоровье человека – это не только отсутствие болезни, каких-либо функциональных, органических изменений, но и полное физическое, социальное, психическое благополучие, возможность развивать и поддерживать на высоком уровне функциональные способности организма.

Отмеченное выше позволяет более широко трактовать понятие «нарушение здоровья». Оно включает не только проявление болезненных состояний, потерю трудоспособности, но и появление различных предболезненных состояний, раннее обнаружение которых весьма важно для профилактики заболеваний, травматизма, сохранения высокой работоспособности человека.

Важным в разработке мер по охране здоровья, обеспечению безопасности жизнедеятельности человека является выявление и исследование факторов, вызывающих нарушение здоровья или появление предболезненных состояний.

Здоровье людей обусловлено влиянием множества факторов природной, социальной, трудовой, эндогенной среды. При этом среда обитания человека постоянно развивается, усложняется, изменяется. Это ведет к изменению количественного и качественного состава факторов здоровья, возрастанию роли отдельных факторов в формировании нарушений функций организма под воздействием окружающей его среды.

Существуют следующие виды трудовой деятельности, влияющие на здоровье людей:

  •  деятельность, связанная со значительной мышечной активностью (отрицательными последствиями данного вида труда является психическая неудовлетворенность работника, перегрузка отдельных групп мышц, раннее развитие утомления и снижения работоспособности);
  •  частично механизированный труд, при котором начальные или конечные операции выполняются с применением физических усилий (человек выключается из процесса собственно обработки предмета труда, его задача крайне упрошена);
  •  полностью автоматизированный труд (данная форма организации производства обусловлена необходимостью обслуживания одним человеком нескольких автоматических агрегатов);
  •  конвейерный труд, характеризующийся в высокой степени разделением труда (организация двигательных навыков с минимальными затратами времени на выполнение работ);
  •  труд, связанный с дистанционным управлением технологическими процессами (пульты управления, требующие от оператора действий, непрерывного внимания, двигательной активности);
  •  интеллектуальный труд (высокая активность клеток коры головного мозга, в результате которой формируются многочисленные связи между абстрактными сигналами, несущими информацию);
  •  труд, связанный с обслуживанием видеотерминалов (повышенное зрительное напряжение, связанное со слежением за информацией, а также влияние других неблагоприятные факторов: шум машин, тепловыделения, вредные вещества, различные виды излучения и др).


5.2 Показатели здоровья работников на анализируемом предприятии

Механизм воздействия опасных и вредных факторов на человека различен. Опасные факторы обладают способностью мгновенного повреждения организма при кратковременном воздействии и приводят к травме или другому резкому внезапному ухудшению здоровья, включая смерть. Опасная ситуация, в результате которой работающий травмируется, называется несчастным случаем на производстве. Вредные факторы повреждают здоровье работающего при длительном систематическом воздействии, приводят к снижению работоспособности и развитию профессиональных заболеваний.

Таким образом, к опасным и вредным производственным факторам можно отнести профессиональный риск, интегрирующий в себе риск несчастного случая на производстве, и риск возникновения профессионального заболевания. Для их определения необходимы достаточно полные представления об источниках, обуславливающих возникновение соответствующих факторов риска, а также критериях количественной и качественной оценки каждого фактора риска и их совокупностей [15].

Все большую значимость в оценке здоровья в последние годы играют показатели профессионального риска. Профессиональная деятельность является важнейшим источником формирования риска для жизни и здоровья человека. В настоящее время знания в этой области формируются на основе результатов обработки данных о травматизме, профзаболеваниях, степени утраты трудоспособности по болезни в связи с загрязнением среды. Полученные данные интерпретируются в виде показателей профессионального риска, на основе которых принимаются решения о путях его снижения.

Основными причинами производственного травматизма на предприятии являются:

  1.  Организационные (отсутствие инструктажа по технике безопасности на рабочих местах; некачественный инструктаж; необученность рабочих; не проведение инструктажа; не назначены лица, ответственные за технику безопасности; отсутствие предупреждающих надписей по технике безопасности; низкая трудовая дисциплина; работа на неисправных машинах; неудовлетворительные ограждения; неправильная организация труда; плохая агитационная работа по ТБ).
  2.  Организационно-технические (несовершенство технологического процесса; отсутствие планов технического ухода и профилактического ремонта машин; не проведение технического ухода и профилактического ремонта машин; не проведение технического освидетельствования грузоподъемных механизмов; не проведение технического освидетельствования котлов; не проведение контроля за состоянием электрооборудования).
  3.  Технические (работа на неисправных машинах; неудовлетворительные ограждения; работа на недопустимых режимах; отсутствие ограждений опасных зон; неисправность инструмента; неисправность защитных средств).
  4.  Санитарно-гигиенические (допуск к работе без медицинского осмотра; ненормальные метеорологические условия; работа в условиях сильного шума; плохая освещенность; запыленность и загазованность производственных помещений).
  5.  Индивидуальные (не применение защитных средств; несоответствие защитных средств; захламленность рабочих мест; несоответствие одежды рабочего; отсутствие индивидуальных средств защиты).  
  6.  Прочие [3].

При анализе причин, приведших к несчастному случаю, на рассматриваемом предприятии используется статистический метод, при котором обрабатываются статистические данные по травматизму и вычисляются следующие показатели:

  1.  Коэффициент частоты травматизма:

Кч  = ,     (5.1)

где Т – общее число пострадавших,

Р – среднесписочная численность работающих.

  1.  Коэффициент тяжести травматизма:

.     (5.2)

где Д – число человеко-дней нетрудоспособности.

  1.  Коэффициент общего травматизма:

Кобщ = Кч·Кт = ;   (5.3)

  1.  Коэффициент, отражающий количество пострадавших на 1000 работающих:

Кп=;      (5.4)

где П - количество пострадавших.

  1.  Коэффициент, определяющий процент несчастных случаев с выходом на инвалидность и со смертельным исходом:

Кис =;     (5.5)

где  - количество несчастных случаев с выходом на инвалидность и смертельным исходом.

При необходимости вычисляются и другие показатели.

На рис. 5.1 приведена динамика травматизма на ЗАО «Атлант» за последние годы.

Рис. 5.1 График динамики травматизма на МЗХ за период 1990 – 2006 гг.

  •  – Кт – коэффициент тяжести травматизма;

    – Кч – коэффициент частоты травматизма.

 

5.3 Пути повышения производительности труда за счет снижения потерь рабочего времени

Производительность труда – один из наиболее важных качественных показателей работы предприятия. Соотношение объема произведенной продукции или выполненных работ к затратам рабочего времени характеризует уровень производительности труда. Поскольку от этого показателя зависят темпы развития производства, увеличение заработной платы и доходов, размеры снижения себестоимости продукции, существует необходимость в повышении производительности труда.

ЗАО «Атлант» ежегодно разрабатывает план мероприятий по охране труда, охране окружающей среды и пожарной безопасности. В таблице 5.1 приведен список работ, способствующих улучшению условий труда, и как результат, влияющих на производительность труда работников. Эти мероприятия позволяют снизить потери рабочего времени, связанные с заболеваемостью и травматизмом, и ведут к более качественному производству продукции.

Таблица 5.1

План мероприятий по охране труда, охране окружающей среды

и пожарной безопасности в ЗАО «Атлант» на 2006г.

Уча-сток,

цех

Наименование

работ

Ответственный

Испол-нитель

Дейст-вия по этапам

Срок выполнения

Количество рабочих, которым улучшены условия труда

1

2

3

4

5

6

7

1

ОМТС

Внедрение вытяжной вентиляции в корпусе № 3.

ОГЭ

По проекту

Монтаж

1 кв.

32

2

ОЛ

Реконструкция тепловых завес на отгрузочных окнах 5 и 6 корп. 1Д (склад готовой продукции).

ОЛ

ОКС

ОГЭ

ТЗ,

Проект.

Монтаж

Подключение

Март

Май

Сен-тябрь

Ок-тябрь

80

3

ц. 04

уч. сборки

Заменить  вышедшие из строя  вентиляторы на конвейерах сборки (в петлях пайки и карусели вакуумирования)

ц. 04

ОКС

ОГЭ

Заказ, заявка

Обеспе-чение

Монтаж

Ян-

варь

1-ый кв.

Май

72

4

ц. 04

уч.

сборки

Произвести реконструкцию освещения 4-ой сб. ветки при реконструкции к.1.

ц. 04

ОКС

ОСТО,

ОГЭ

ТЗ

Проект

Изгото-вление

Монтаж

Ян-

варь

Фев-раль

2006 г.

200


Таблица 5.1 (окончание)

1

2

3

4

5

6

7

5

Ц. 04

уч.

упаковки

Устранить осыпание утеплителя (аглопорита) на галерее передачи холодильников ШВУ на склад сбыта.

ц. 04

ОКС

Заказ

Выполнение работ

Ян-варь

2006 г.

6

ОЛ

Внедрение средств механизации при загрузке вагонов и автотранспорта холодильников 1.5 яруса.

ОЛ, ОТР

ц.13

ОЛ

ТЗ

Обеспе-чение

Внедре-ние

Ян-варь

Июнь

2006 г.

Оценка экономического эффекта от мероприятий по улучшению условий труда, уменьшение случаев травматизма и профессиональных заболеваний, осуществляется комплексно — по социальному и экономическому эффекту [12].

Установлено, что улучшение условий труда ведёт к повышению производительности труда и наоборот. Так, например, производительность труда может снизиться до 50% при работе в условиях повышенной температуры (+30°С), производственный шум может снизить производительность труда от 5 до 20%, а хорошее освещение увеличивает производительность труда на 10-15%. Повышает производительность труда и соблюдение требований технической эстетики. В целом комплекс мероприятий по улучшению условий труда может привести к повышению производительности труда до 30%.

Кроме экономического эффекта, есть понятие и социального эффекта, который тесно связан с первым. Социальный эффект не всегда можно определить в денежном эквиваленте, но значимость его высока. К показателям социального эффекта можно отнести:

  •  снижение моральных издержек, связанных с повышением безопасности труда;
  •   увеличение свободного времени;
  •   сохранение хорошего настроения;
  •   увеличение трудовых ресурсов за счёт снижения количества дней болезни и др.

Проведенный анализ причин производственного травматизма на предприятии позволяет определить меры, необходимые для снижения показателей заболеваемости. Мероприятия по улучшению условий труда, проводимые на ЗАО «Атлант», положительно влияют на показатели здоровья работников, позволяют увеличить производительность труда за счет снижения потерь рабочего времени.


заключениЕ

Планирование и прогнозирование – одна из важных задач в управлении предприятием. Грамотное и обоснованное решение этой задачи позволяет максимизировать прибыль, снижает издержки на производство продукции.

Цель дипломного проекта состояла в повышении эффективности деятельности планово-экономического отдела предприятия ЗАО «Атлант». Для достижения поставленной цели был проведен аналитический обзор формальных методов, подходов и принципов планирования и прогнозирования на предприятии.  

Стоит отметить, что среди рассмотренных методов было выделено эконометрическое моделирование  экономических временных рядов в качестве базы для анализа и построения достоверных математических моделей. В работе проведено моделирование объемов выпуска продукции по наиболее популярным маркам холодильников; построен ряд моделей, позволяющих спрогнозировать указанные показатели в краткосрочном периоде. Адекватность и достоверность разработанных моделей была подтверждена на вероятностном уровне. Таким образом, можно говорить о точном прогнозе, полученном на краткосрочный период.

В процессе исследования был проведен ретроспективный анализ данных, в основу которого положена теория индексов. В дипломной работе были рассчитаны основные экономические индексы (цепные и базисные темпы роста, прироста, абсолютное отклонение) и приведены пояснения полученным результатам, по которым можно говорить о возрастающих темпах роста выпуска продукции.

В рамках АСУ предприятия было разработано ПС, позволяющее реализовать поддержку принятия решений по проведению планирования. Разработанный программный продукт позволяет реализовать следующие функции: визуальный анализ данных, расчет основных экономических индексов, прогнозирование выпуска продукции. Технико-экономическое обоснование ПС свидетельствует о снижении затрат при внедрении программного продукта на предприятии.

При разработке дипломного проекта были учтены современные требования и необходимые качественные характеристики к автоматизированной системе («клиент-серверное» взаимодействие на основе компонентной архитектуры). Преимуществом программы является удобный интерфейс, наглядность, возможность работы с удаленным компьютером. В дальнейшем планируется внедрение полученного программного продукта на предприятии ЗАО «Атлант».


Список ИСПОЛЬЗОВАННыХ ИСТОЧНИКОВ

  1.  Александрович Я.М. Белорусская экономика: анализ, прогноз, регулирование. Мн. - 2005.
  2.  Анатольев С.А. Эконометрика для продолжающих. М: Российская экономическая школа. - 2002.
  3.  Асаенок И.С. Среда обитания: риск, здоровье, экономика: Монография. Мн.: Бестпринт. – 2006. – 10-11, 15-20 с.
  4.  Афитов Э.А. Планирование на предприятии. Мн.: БГУИР. – 2006.
  5.  Бородич С.А. Вводный курс эконометрики: Учебное пособие. Мн.: БГУ. - 2000.
  6.  Вершинин М., Иванова Е. Java 2 Enterprise Edition. Технологии проектирования и разработки. С.-П.: БХВ-Петербург. - 2003.
  7.  Давнис В.В. Эконометрика. Воронеж. - 2003.
  8.  Дейтел Х.М., Дейтел П.Д. Как программировать на Java. Кн. 1,2,3. Основы программирования. М.: Наука. - 1988.
  9.  Дипак Алур, Джон Крупи, Дэн Малкс, Образцы J2EE ТМ. Лучшие решения и стратегии проектирования. М.: Лори. – 2005.
  10.  Касперович С.А. Прогнозирование и планирование экономики. Мн.: БГТУ. - 2005.
  11.  Кен Арнольд, Джеймс Гослинг, Дэвид Холмс. Язык программирования JavaТМ.  С.-П.: Вильямс. - 2001.
  12.  Коллективный договор «План мероприятий по охране труда, охране окружающей среды и пожарной безопасности на ЗАО «Атлант» на 2006г.», Приложение 19.
  13.  Компоненты EJB. Методические указания к лабораторным работам по дисциплине "Технология проектирования программных систем" (Ч 1).  
  14.  Кравцов М.К., Пашкевич А.В., Бурдыко Н.М. Эконометрический анализ временных рядов основных макроэкономических показателей. /Белорусская экономика: анализ, прогноз, регулирование.-2005.  № 3. С.1-10.
  15.  Ляликова В.И., Павлюкевич А.И. Анализ потребления электроэнергии в Гродненской области. /Материалы Международной научно-практической конференции «Проблемы экономического развития региона». – Гр. – 2004. –242-244 с. 
  16.  Михнюк Т. Ф. Охрана труда и экологическая безопасность. Задачи и расчеты: Учебное пособие. Мн.: Дизайн ПРО. - 2004.
  17.   Музычина Т.М., Поттосина С.А. Использование пакета прикладных программ «Статистика»: Лаб. практикум по курсу «Эконометрика» для студ. экон. спец. БГУИР всех форм обуч. – Мн.: БГУИР. - 2004.
  18.   Носко В.П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: - 2002.
  19.   Палицын В.А. Технико-экономическое обоснование дипломных проектов. Методическое пособие в 4-х частях. Мн.: БГУИР. - 2005.
  20.   Труш Н.Н., Марковская Н.В. Уч. пособие по курсу «Статистический анализ временных рядов». Гр. - 2001.
  21.   Уолтер Савитч. Язык Java. Курс программирования, С.–П. Вильямс.- 2002.
  22.   Харин Ю.С., Малюгин В.И., Харин А.Ю.- Эконометрическое моделирование. Мн.: БГУ. - 2003.
  23.   Цыплаков А. А. Эконометрический анализ процессов высокой инфляции (на примере России). Новосибирск. - 1998.
  24.   Электронный учебник по статистике. М, StatSoft. http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.



 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

32423. Понятие Key Recovery 16.75 KB
  Key Recovery – технология восстановления ключей. Требование восстановления ключей является одним из важных для случая корпоративных сетей. В её качестве может служить центр перераспределения ключей который генерирует сеансовые ключи. Копии этих ключей могут сохраняться.
32424. Понятие ассиметричной криптографии, схемы её практического использования 103.05 KB
  2 При использовании АК каждый пользователь обладает парой ключей дополняющих друг друга ключей – открытым и личным. Каждый из входящих в пару ключей подходит для расшифровки сообщений зашифрованных с помощью другого ключа из пары.
32425. Алгоритм Диффи-Хэлмана, RSA 17.9 KB
  Основан на односторонней криптографической функции: P – простое число – тоже простое число. Пользователь А выбирает число Х B число Y. Число N опубликовывается P и Q держатся в тайне. Число целых чисел меньших N и взаимно простых по отношению к N.
32426. Контроль целостности, хэш-функции, российский стандарт хэш-функции 18.11 KB
  Поэтому на практике для контроля используется хэшфункция. Хэшфункция делится на 2 класса: с ключом и без ключа. Значение хэшфункции с ключом может вычислить лишь тот кто знает ключ.
32427. Понятие, стандарты, реализация электронной подписи 965.58 KB
  В симметричной криптографии существует проблема электронной подписи – необходимо чтобы получатель а в случае разбирательств и третья сторона могли убедиться в авторстве сообщения и его неизменности. Электронная подпись вводится так как необходимо: Предотвратить отказ от посланного сообщения Защититься от модификации присланного сообщения Предотвратить подделку сообщения Предотвратить отправку сообщения от чужого имени Предотвратить перехват сообщения с целью его модификации Предотвратить повтор сообщений Подпись создается с...
32428. Сертификаты, СА, SSL, аутентификация с помощью сертификатов 397.63 KB
  Структура сертификата: Оговаривается стандартом Х509 последняя3я версия которого появилась в 1996 году. Стандарт оговаривает следующие компоненты сертификата: Номер версии Уникальный порядковый номер Стандарты ЭЦП и хэшфункция используемые для подписи сертификата Имя субъекта и его организация. Для аннулирования сертификата необходимы следующие причины: потеря ЛК изменение места работы Внешнее коммерческое СА используется: Когда действительность ключа должна быть подтверждена доверенной 3й стороной Не хватает...
32429. Стеганография(СГ). Цифровые водяные знаки 18.79 KB
  форматы либо избыточность аудио графической информации. В первом случаем можно использовать для упрятывания информации зарезервированные поля компьютерного формата данных. : небольшое количество информации низкая степень скрытности. Виды стеганографии: Суррогатная – данные информации обычно шумят и необходимо заменять шумящие биты скрываемой информацией.
32430. Направления в области ЗИ от НСД , Показатели защищенности СВТ, порядок оценки класса защищенности СВТ, понятие и подсистемы АС , Классификация СВТ и АС по уровню защищенности от НСД 1.07 MB
  Первое связано с СВТ второе – с АС. СВТ – средства вычислительной техники. СВТ совокупность программ и технических элементов систем обработки данных способная функционировать как самостоятельно так и в составе других систем.
32431. Классификация СЗИ по уровню контроля отсутствия недекларируемых воздействий 20.5 KB
  Классификация распространяется на ПО предназначенное для защиты информации ограниченного доступа. Для ПО используемого при защите информации отнесенной к государственной тайне должен быть обеспечен уровень контроля не ниже третьего. Самый высокий уровень контроля первый достаточен для ПО используемого при защите информации с грифом ОВ. Второй уровень контроля достаточен для ПО используемого при защите информации с грифом CC.