85660

Разработка системы анализа и прогнозирования технико-экономической деятельности предприятия

Дипломная

Экономическая теория и математическое моделирование

В данной работе рассматриваются теоретические аспекты особенностей прогнозирования и планирования технико-экономической деятельности предприятия. Главная идея –- это автоматизация системы управления предприятия замена аналитического труда человека современной вычислительной техникой.

Русский

2015-03-29

925 KB

0 чел.

                                    

Міністерство освіти та науки України

Східноукраїнський національний університет

імені Володимира Даля

Краснодонський факультет інженерії та менеджменту

      Кафедра економічної кібернетики

Випускна робота бакалавра

на тему:

“Розробка системи аналізу та прогнозування техніко-економічної діяльності підприємства”

Студент групи Кз-981                                                                            Кукін А.С.

Керівник бакалаврської роботи                                  к.т.н., доцент Істомін Л.Ф.           

Завідувач кафедри

економічної кібернетики                                           д.т.н., проф. Рамазанов С.К.

Краснодон 2003


АННОТАЦИЯ.

В данной работе рассматриваются теоретические аспекты особенностей прогнозирования и планирования технико-экономической деятельности предприятия. В работе выполнен структурный анализ исследования, определены функции, описано функциональное  назначение рассматриваемой информационной поддержки.

Были использованы: расчёт финансовых коэффициентов, сравнительные анализы, составление СУБД.

Главная идея – это автоматизация системы управления предприятия, замена аналитического труда человека современной вычислительной техникой.

РЕФЕРАТ

Дипломная работа содержит: 4 раздела, 84 страницы, 16 таблиц,        

                                                       2 рисунка, 17 источников

АНАЛИЗ, ЭКОНОМИКА, ФИНАНСЫ, ПРЕДПРИЯТИЕ, ПРИБЫЛЬ, ОЦЕНКА, ПОКАЗАТЕЛЬ, КОЭФФИЦИЕНТ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ, СРЕДСТВА, ПРОИЗВОДСТВО, РЕСУРСЫ, МЕРОПРИЯТИЯ, ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ, СУБД, АВТОМАТИЗАЦИЯ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ.

Объект исследования: ГОАО шахта “Молодогвардейская” г. Молодогвардейска.

Цель работы:        определение основных направлений и способов  

повышения финансового состояния предприятия с          использованием автоматизированной системы управления

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………….….…..….6                                                                                                                1. Характеристика деятельности предприятия………………………….……...8

  1.  Штатные расписания руководителей, специалистов и

     служащих угольных шахт………………………..…………….........11    

  1.  Теория по исследуемому вопросу………………………….……….14
    1.  Экономический анализ деятельности промышленного

 предприятия…………………………………………….……..….….42

  1.  Анализ выполнения производственной программы

предприятия…………………………………………………..…….43

  1.5 Построение модели прогнозирования ……………………………..44

2. Производственно-хозяйственная и финансовая деятельность предприятия……………………………………………………………………….……….46

 2.1 Анализ использования трудовых ресурсов, производи-

       тельности труда и расходов на заработную плату……….………..48                                                                               

 2.2 Анализ себестоимости продукции………………………..……...…50                                                           

 2.3 Анализ состояния и использования основных фондов…..………..55  

2.4 Анализ финансовых результатов………………………..…...……..56

2.5 Анализ финансового состояния………………………..……..….…57

2.6 Значение финансового анализа предприятия………..…………….61                       

3. Информационное обеспечение финансовой деятельности предприятия …65

    3.1 Исследование существующего документооборота

          и  средств обработки информации на предприятии…………....…65

           3.2. Нормализация отношений……………………………………….65

           3.3. Описание связей между отношениями……………………..…..….67

4. Разработка програмного обеспечения автоматизированной системы управления……………...…………………………………………................................70

            4.1 Выбор комплекса  программных средств при

                  автоматизации……………………………………………..………...70

            4.1.1 Режимы функционирования банка данных

                     в производственных условиях…………………………………....71

            4.1.2. Пользовательские запросы к банку данных………………….....72

            4.1.3 Проблемы, связанные с выбором СУБД………………….……...72

            4.2. Описание основных режимов работы  и принципов ввода и  вывода  данных…………………………….……………………………..76

ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………….……………………………………………..80

ПЕРЕЧЕНЬ ЛИТЕРАТУРЫ………………….…………………………………..81

ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

В топливно-энергетическом комплексе Украины за углём как за энергоносителем давно закрепилось ведущее место. Учитывая относительную монопольность этого источника, которая обусловлена соответствующей структурой запасов различных видов энерготоплива и усугублена свёртыванием развития атомной энергетики Украины, можно уверенно прогнозировать, что уголь ещё многие годы сохранит свою приоритетность на Украине.

В трудных условиях перехода к рыночной экономике, когда разрушенными оказались многие хозяйственные связи между предприятиями, шахты испытывают нехватку современной угледобывающей и транспортной техники и других материалов.

    Тяжёлое финансовое положение из-за неплатежей потребителей угольной продукции не даёт возможности коллективам объединений и шахт решать вопросы замены устаревшего горного оборудования новым, более производительным и менее энергоёмким, а также вопросы оплаты труда шахтёров в условиях роста цен на продукты и промышленные товары.

В настоящее время идёт борьба двух подходов к пути развития угольной промышленности Украины. Первый – всё оставить как есть. Усилить централизацию, распределение. За счёт организационно-технических мероприятий, повышения дисциплины (ввести Устав) добиться улучшения эффективности производства. Ну и, естественно, обеспечить со стороны государства необходимые инвестиции, дотации для нормального существования угольной промышленности, повышения престижности труда горняков, вывод её по зарплате на одно из первых мест в общей структуре производственных трудящихся.

Второй – это структурная перестройка всей угольной отросли в соответствии с рыночными условиями хозяйствования: децентрализация, демонополизация, изменение функций Министерства угольной промышленности. Акционирование и самостоятельность производственных объединений. Создание компаний, функционирующих в самостоятельном режиме саморегуляции, самофинансирования, самообеспечения на прямых договорах, с постепенной приватизацией. Создание биржевых механизмов. Упорядочение вопросов с властями о налогах, долгах, инвестициях, дотациях.

Эта перестройка включит регулирующие механизмы рынка:

спрос предложение;

конкуренция;

банкротство.

Понятно, что эти меры повлекут за собой повышение социальной напряжённости, снижение жизненного уровня определённой части населения.

У государства иссякли силы и возможности удерживать искажённый баланс производительных сил хозяйственного организма страны централизованными методами. Рыночные механизмы вскроют жесточайший  дисбаланс этих производительных сил.

 Местонахождение Украины, особенно Донбасса, характеризуется сложными горно-геологическими условиями разработки.  Но, несмотря на это Донбасс обладает богатыми месторождениями угля.

    Также из общего количества шахт Украины, разрабатывающих пласты каменного угля и антрацита 75,8% относятся к весьма газообильным. За последние 10 лет в Донбассе ежегодно отмечалось в среднем 300 газодинамических явлений.

   Меры по изменению создавшейся ситуации в угольной промышленности Украины требуют огромных затрат, сил, средств и времени.

   Целью данной дипломной работы является  выявление основных направлений улучшения финансового состояния угольного предприятия.

1.    ХАРАКТЕРИСТИКА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

Открытое государственное акционерное  Общество ш. Молодогвардейская дочернее предприятие государственной холдинговой компании «Краснодонуголь» основано согласно приказу Министра  угольной промышленности Украины от 4 марта 1996 года  №73 путём превращения государственного предприятия ш. Молодогвардейская в открытое государственное  акционерное Общество относительно Указов Президента Украины от 15.06.1993г. №210 «Про корпоратизацию предприятий», от 15.05.1994г. №224/94 «Про холдинговые компании, которые возникают в процессе корпоратизации и приватизации», от 07.02.1996г. №116 «Про структурную перестройку угольной промышленности» и согласно с Приказом Министра угольной промышленности Украины от 26.09.1996г. №489.  

  Главной целью Общества является добыча угля подземным способом и обеспечение потребностей потребителей углём и угольной продукцией.

         Основные направления деятельности Общества:

        -добыча угля подземным способом и комплексное использование природных ресурсов;

        -добыча газа, полученного при разгазировании  угольного массива, строительство и эксплуатация газопроводных станций;

       -организация оптовой и розничной торговли углём и угольной продукцией;

       -маркетинговая и другая коммерческая деятельность;

       -организация внешнеэкономической деятельности в соответствии с законодательством Украины;

      -другие виды деятельности, не запрещённые Законом.

Шахта “Молодогвардейская” добывает один сорт угля – это уголь марки Ж (жирный уголь). Шахта не является продавцом своей продукции, так как заключён договор с «Краснодонуглепоставкой», который и занимается реализацией угля. Однако, согласно постановлению Кабинета Министров Украины с 15 июня 2001 года уголь будет реализовываться с аукциона.

Общество является юридической особой со дня его государственной регистрации, оно выполняет свою деятельность согласно с законодательством Украины и его Уставом.

       Имущество Общества состоит из основных и оборотных средств, а также ценностей, стоимость которых отбита в балансе общества, оно

имеет право продать,  передать бесплатно, обменять, отдать в аренду юридическим лицам и гражданам средства производства и другие материальные ценности, использовать их другим способом, если это входит в рамки закона и соответствует Уставу.

       Также общество имеет самостоятельный баланс, расчётный, валютный и другие счета в банках: фирменную марку и торговый знак, которые заверяются правлением общества и регистрируются в Торгово-промышленной палате Украины, печать, фирменные бланки со своим названием.

      Общество имеет право на совершение сделок и контрактов, на выпуск ценных бумаг, на участие в объединениях с другими субъектами хозяйственной деятельности, на основании своих филиалов и дочерних предприятий на территории Украины.

       Основоположником Общества является Министерство угольной промышленности Украины, которое является также акционером Общества и доверяет управление акциями, паями, частями, которые находятся в государственной собственности Уполномоченному лицу. Уполномоченное лицо выполняет права и обязанности акционера Общества в соответствии с Уставом и выполняет контроль за:

        а) использованием и сохранением имущества Общества;

        б) действиями Управления общества по управлению Обществом, реализации инвестиционной, технической и ценовой политикой.

        в) составлением договоров об аренде имущества.

Общество выпускает простые именные акции на всю стоимость Уставного фонда.

      Акционеры без ограничений могут распоряжаться акциями Общества, могут их продавать и использовать в других целях в пользу других юридических и физических лиц.

      Акционерами Общества могут быть: государство в лице Министерства угольной промышленности, государственные органы приватизации, а также юридические и физические лица Украины, которые заимели право собственности на акции в процессе приватизации и выпуска новых акций.

      Акционеры имеют право:

      -брать участие и голосовать на основных собраниях акционеров;

      -выбирать или быть выбранными в Органы управления обществом;

      -брать участие в разделе прибыли и получать дивиденды;

      -получать информацию о деятельности общества;

      -свободно распоряжаться акциями, которые им принадлежат.

В случае ликвидации  Общества акционеры имеют право на часть стоимости имущества Общества.

       Уставный фонд общества составляет 12829052 гривен. Он поделен на 51316208 шт. простых именных акций номинальной стоимостью 0.25 грн. каждая. Общество имеет право заменить (увеличить или уменьшить) размер Уставного фонда.

       Прибыль общества создаётся за счёт хозяйственной деятельности после покрытия материальных и других затрат на оплату труда. С балансовой прибыли выплачиваются проценты за кредиты банков, а чистая прибыль, после определённых расчётов, остаётся в распоряжении Общества.

          Порядок распределения чистой прибыли определяет Высший орган Общества (также, управлением общества занимается ревизионная комиссия). Общество создаёт резервный фонд, фонд оплаты труда, фонд охраны труда и другие фонды.

   Общество осуществляет оперативный и бухгалтерский учёт результатов своей деятельности, а также ведёт статистическую отчётность. Первый финансовый год начинается с даты регистрации и завершается 31 декабря этого же года.

Ответственность за положение отчёта, своевременную сдачу бухгалтерской и других отчётностей несёт Глава Управления и главный бухгалтер Общества.

       Приостановка деятельности Общества осуществляется путём его реорганизации (слияния, объединения, разделения) или ликвидации.

Общество может быть ликвидировано в том случае, если решение выдвинуто Высшим органом Общества или на основании решения суда или арбитражного суда.

В городе Краснодоне Луганской области функционируют десять угольных шахт. Каждая из них отличается своим финансовым положением. Все угольные предприятия можно разделить на несколько категорий:

а) шахты, которые самофинансируются (например, как ГОАО “Молодогвардейская”);

б) шахты, которые состоят на государственном обеспечении;

в) шахты, которые существуют за счёт дотаций.

             Для улучшения финансового состояния угольных предприятий необходимо непрерывное насыщение шахт высокопроизводительной техникой, повышение требований к качеству производимой продукции, а также достижение максимального эффекта при минимальных затратах.

       Для современной и оперативной оценки производственной и финансовой ситуации на предприятии, для выявления внутрипроизводственных резервов и разработки конкретных мер по использованию вскрытых резервов важную роль играет аналитическая работа, которая будет проведена в следующих разделах.

  1.    Штатные расписания руководителей, специалистов и служащих угольных шахт

Типовые штатные расписания и нормативы численности работников содержат необходимый перечень должностей и штатную численность работников, обеспечивающих решение вопросов производственно – хозяйственной деятельности предприятия, с учётом качественного выполнения всего объёма работ, возлагаемого на работников при установленной продолжительности рабочего дня.

Аппарат управления

         1  Директор.

  1.  Главный инженер.
    1.  Техническая служба.
  •  зам. главного инженера по производству;
  •  заведующий горными работами по развитию и капитальному строительству;
  •  ведущий инженер по капитальному строительству.
    1.  Технологическая служба.
  •  главный технолог;
  •  ведущий горный инженер по горным работам.
    1.  Маркшейдерская служба.
  •  главный маркшейдер;
  •  участковый маркшейдер.
  1.  Зам. по производству.
    1.  Производственная служба.
  •  начальник смены;
  •  горный диспетчер.
  1.  Зам. по ТБ.
    1.  Служба охраны труда и техники безопасности.

- ведущий инженер по охране труда, ТБ, учёту и анализу травматизма.

  1.  Зам. по экономике.
    1.  Экономическая служба.
  •  отдел экономики, планирования и ценообразования;
  •  начальник отдела;
  •  ведущий инженер;
  •  инженер;
  •  ведущий экономист;
  •  экономист;
  •  отдел организации и заработной платы;
  •  начальник отдела
  1.  Зам. по хозяйственным вопросам.
    1.  Отдел маркетинга, сбыта и материально – технического снабжения.
  •  начальник отдела;
  •  ведущий инженер;
  •  инженер;
  •  заведующий складом.
  1.  Зам. по правовым вопросам.
  2.  Начальник отдела кадров.

8.1   Отдел кадров и специальной работы.

  •  старший инспектор по трудовой дисциплине;
  •  начальник отдела;
  •  инспектор;
  •  мастер производственного обучения.
  1.  Главный механик.
    1.  Энергомеханическая служба.
  •  главный энергетик;
  •  теплотехник;
  •  инженер по паспортизаци оборудования;
  •  механик шахтной поверхности;
  •  начальник участка связи;
  •  ведущий инженер-электроник.

Также, под началом главного инженера, заместителя по производству, заместителя по тех. безопасности, заместителя по экономики и главного механика, находятся участки такие как:

  •  участок по добыче угля;
  •  участок подготовительных работ;
  •  участок шахтного транспорта;
  •  участок ремонтно-восстановительных работ;
  •  участок по монтажу и демонтажу горного оборудования;
  •  участок вентиляции и техники безопасности;
  •  участок взрывных работ;
  •  участок профилактических работ по техники безопасности;
  •  участок технологического комплекса поверхности;
  •  отдел технического контроля качества угля;
  •  энергомеханический цех;
  •  административно-бытовой комбинат.

1.2 Теория по исследуемому вопросу

Для выполнения основной задачи промышленности – расширения и совершенствования базы развития экономики, повышения технического уровня и эффективности производства, коренного улучшения качества продукции – решающее значение имеют экономические методы управления производством.                                           

В условиях рыночных отношений целью предпринимательской деятельности является получение прибыли. Прибыль обеспечивает предприятию возможности самофинансирования, удовлетворения материальных и социальных потребностей собственника капитала и работников предприятия. Поэтому прибыль является конечным результатом деятельности предприятия. Одна из важнейших составных частей финансового анализа – это анализ формирования прибыли.

Обобщенно наиболее важные показатели финансовых результатов деятельности предприятия представлены в формах №1 и №2 годовой и квартальной бухгалтерской отчетности. К ним относятся: прибыль (убыток) от финансово-хозяйственной деятельности; прибыль (убыток) отчетного периода; нераспределенная прибыль (убыток) отчетного периода. Непосредственно по данным формы №2 могут быть рассчитаны также следующие показатели финансовых результатов: прибыль (убыток) от прочей реализации (основных средств и иного имущества); прибыль (убыток) от внереализационной деятельности; прибыль, остающаяся в распоряжении предприятия после уплаты налога на прибыль и иных обязательных платежей (чистая прибыль); валовая прибыль от реализации товаров, продукции, работ, услуг.

Анализ финансовых результатов деятельности предприятия включает в качестве обязательных элементов, во-первых, оценку изменений по каждому показателю за анализируемый период; во-вторых, оценку структуры показателей прибыли и изменений их структуры; в-третьих, изучение хотя бы в самом общем виде динамики изменения показателей за ряд отчетных периодов; в-четвертых, выявление факторов и причин изменения показателей прибыли и их количественная оценка.

Анализ прибыли находится в непосредственной связи с порядком ее формирования.

Общая сумма прибыли (балансовая прибыль), полученная предприятием за определенный период, состоит из: прибыли (убытка) от реализации продукции, услуг, выполненных работ; прибыли (убытка) от внереализационных операций.

Прибыль (убыток) от реализации продукции, услуг, выполненных работ рассчитывается как разность между суммой выручки от реализации продукции в действующих ценах (без налога на добавленную стоимость и акцизов) и величиной затрат на производство и реализацию продукции, работ, услуг, включаемых в себестоимость.

Прибыль (убыток) от прочей реализации определяется как разность между рыночной ценой за проданное имущество, материальные ценности, принадлежащие предприятию, и их первоначальной стоимостью.

Прибыль (убыток) от внереализационных операций рассчитывается как разность между доходами и расходами по внереализационным операциям, то есть доходами и расходами, не связанными с производством продукции, услуг, выполнение работ, продажей имущества.

В состав доходов от внереализационных операций входят: доходы от финансовых вложений предприятий (ценные бумаги, предоставленные займы, долевое участие в уставном капитале других предприятий и т. д.); доходы от сдаваемого в аренду имущества; сальдо полученных и уплаченных штрафов, неустоек; положительные курсовые разницы по валютным счетам и операциям в иностранной валюте; поступления сумм в счет погашения дебиторской задолженности, списанной в прошлые годы в убыток; суммы, поступившие от покупателей по пересчетам на продукцию, реализованную в прошлом году; проценты, получаемые по денежным счетам предприятия в кредитных учреждениях и др.

В состав внереализационных расходов входят: недостачи и убытки от потери материальных ценностей и денежных средств, выявленных в результате ревизий и инвентаризаций; отрицательные курсовые разницы по валютным счетам и операциям в иностранной валюте; убытки прошлых лет, выявленные в отчетном году; списание безнадежной дебиторской задолженности; некомпенсируемые потери от стихийных бедствий; затраты по аннулированным заказам; судебные издержки; затраты на содержание законсервированных производственных мощностей.

Полученная предприятием балансовая прибыль распределяется между государством и предприятием. После внесения в государственный и местные бюджеты налога на прибыль в распоряжении предприятия остается чистая прибыль, которая направляется в фонды накопления, потребления и резервный.

Анализ финансового положения предприятия неразрывно связан со всей производственной и хозяйственной деятельностью и является важным средством осуществления систематического контроля за эффективностью использования средств.

Прогнозирование (планирование) производственно-хозяйственной деятельности предприятий (фирм, компаний) представляет собой сложную взаимосвязанную систему планов (например, производства и реализации продукции, маркетинга, по труду и кадрам, издержкам, финансам и инвестициям, др.), определяющих комплексное их развитие на основе эффективного использования наличных ресурсов. На предприятиях в зависимости от объёма, содержания и длительности планового (прогнозного) периода различают долго-, средне- и краткосрочные, а также текущие (годовые), оперативные и другие планы, объединяемые часто общим термином “внутрифирменное планирование”.

На промышленных предприятиях внутрифирменное планирование подразделяют на технико-экономическое, заключающееся в разработке долгосрочных (перспективных, стратегических) и текущих (годовых) планов их экономического и социального развития; и оперативное (оперативно-производственное) – в разработке планов выпуска продукции на сравнительно короткие промежутки времени (месяц, сутки, смену и т.д.). Долгосрочные планы определяют долговременную стратегию (отсюда стратегическое планирование) социально-экономического развития объекта планирования; перспективные (разрабатываемые ранее пятилетние) и текущие (годовые) наиболее полно охватывают все стороны развития производства, с их помощью выявляют реальные ресурсные потребности на данный период времени и намечают пути их эффективного использования.

По охвату производственного процесса в пространстве внутрифирменное планирование подразделяется на собственно фирменное (заводское, предприятия) и цеховое. Первое охватывает производственно-хозяйственную деятельность предприятия и включает составление, контроль и учёт выполнения планов по предприятию в целом и по отдельным производствам, филиалам и т.п., а цеховое – по цеху, отдельным участкам и даже рабочим местам.

Таким образом, технико-экономическое планирование (прогнозирование) находит конкретное выражение в разработке планов экономического и социального развития предприятия на соответствующий период времени (от нескольких лет до квартала и даже одного месяца), охватывает все стороны его деятельности, устанавливает основные объёмные, количественные и качественные показатели, характеризующие его работу, конкретизирует направления развития. Оперативное же планирование (календарное планирование и диспетчирование) конкретизирует во времени и в пространстве организацию выполнения плана по цехам, участкам и рабочим местам, срокам (месяцам, дням, сменам) и количеству по изделиям и сортиментам.

Реформирование экономики, перевод её на рыночные отношения потребовали коренного изменения ранее действовавшего централизованного планирования. Оно утратило своё преимущественно административно-директивное содержание. Вместе с тем, было бы ошибочным думать, что в новых условиях производство может развиваться вообще без какого-либо планового воздействия. Наоборот, роль планирования в деятельности предприятия заметно усиливается.

Успех экономической деятельности предприятия зависит в первую очередь от того, насколько достоверно оно знает, как будет развиваться при определённых производственных, финансовых и иных условиях, то есть необходим научно обоснованный и объективный прогноз (план) его развития. В условиях рыночной экономики, когда объёмы производства продукции (работ, услуг) формируются на основе горизонтальных связей, без прямого вмешательства административной системы, прогнозирование экономических и социальных процессов приобретает весьма важное значение.

Прогнозы (планы) должны выявлять как позитивные процессы, явления и тенденции будущего, которые могут получить дальнейшее развитие, так и негативные, требующие, наоборот, принятия мер по их преодолению. Тщательно разработанные экономические прогнозы и планы призваны дать достоверное представление “что и как будет” при функционировании предприятия в определённых условиях, стать основой для развития, формирования социальной и другой его деятельности.

Прогнозирование деятельности предприятия – это определение его долговременных целей развития с учётом возможных изменений на рынке не только продукции и ресурсов (трудовых, материальных), но и природно-экологических, социальных, внешнеэкономических и других факторов. В прогнозах находят отражение долгосрочные задачи развития предприятия, его материально-технической базы, ресурсы для их реализации. На основе внешних условий и потенциальных возможностей предприятию необходимо спрогнозировать на данный период новые благоприятные возможности своего развития, определить условия для их реализации, меры по переходу к новой технике и технологии, повышению качества продукции (работ, услуг), реализации системы управления, хозяйственной политики в целом.

Задача прогнозирования заключается в том, чтобы подготовить предприятие к возможным изменениям рыночной ситуации, противостоять неблагоприятным воздействиям случайных факторов рынка. Гибкость при определении будущего контура развития предприятия является более важным качеством прогноза, чем предписываемый порядок действий.

На предприятиях для разработки прогнозов и планов их развития используют многие методы, различающиеся по сфере приложения, научной обоснованности и другим признакам. Во многих случаях прогнозирование одних и тех же экономических явлений (категорий, показателей) осуществляют разными методами, в то же время для прогнозирования значительно различающихся экономических показателей применяют одинаковые методы. Часто в основе выбора метода лежит экономический анализ объекта прогнозирования, имеющаяся информационная база.

Основная цель создания трендовых моделей экономической динамики – на их основе сделать прогноз о развитии изучаемого процесса на предстоящий промежуток времени. Прогнозирование на основе временного ряда экономических показателей относится к одномерным методам прогнозирования, базирующимся на экстраполяции, то есть на продлении на будущее тенденции, наблюдавшейся в прошлом. При таком подходе предполагается, что прогнозируемый показатель формируется под воздействием большого количества факторов, выделить которые либо невозможно, либо по которым отсутствует информация. В этом случае ход изменения данного показателя связывают не с факторами, а с течением времени, что проявляется в образовании одномерных временных рядов. Рассмотрим метод экстраполяции на основе так называемых кривых роста экономической динамики.

Использование метода экстраполяции на основе кривых роста для прогнозирования базируется на двух предположениях:

  •  временной ряд экономического показателя действительно имеет тренд, то есть преобразующую тенденцию;
  •  общие условия, определявшие развитие показателя в прошлом, останутся без существенных изменений в течение периода упреждения.

В настоящее время насчитывается большое количество кривых роста для экономических процессов. Чтобы правильно подобрать наилучшую кривую роста для моделирования и прогнозирования экономического явления, необходимо знать особенности каждого вида кривых. Наиболее часто в экономике используются полиномиальные, экспоненциальные и S-образные кривые роста. Простейшие полиномиальные кривые роста имеют вид:

(полином первой степени)   

(полином второй степени)

(полином третьей степени)

и т.д.

Параметр  называется линейным приростом, параметр  - ускорением роста, параметр  - изменением ускорения роста.

Для полинома первой степени характерен постоянный закон роста. Если рассчитывать первые приросты по формуле , то они будут постоянной величиной и равны .

Если первые приросты рассчитать для полинома второй степени, то они будут иметь линейную зависимость от времени и ряд из первых приростов  на графике будет представлен прямой линией. Вторые приросты

для полинома второй степени будут постоянны.

Для полинома третьей степени первые приросты будут полиномами второй степени, вторые приросты будут линейной функцией времени, а третьи приросты, рассчитываемые по формуле , будут постоянной величиной.

На основе сказанного можно отметить следующие свойства полиномиальных кривых роста:

  •  от полинома высокого порядка можно путём расчёта последовательных разностей (приростов) перейти к полиному более низкого порядка;
  •  значения приростов для полиномов любого порядка не зависят от значений самой функции .

Таким образом, полиномиальные кривые роста можно использовать для аппроксимации (приближения) и прогнозирования экономических процессов, в которых последующее развитие не зависит от достигнутого уровня.

В отличие от использования полиномиальных кривых использование экспоненциальных кривых роста предполагает, что дальнейшее развитие зависит от достигнутого уровня, например, прирост зависит от значения функции. В экономике чаще всего применяются две разновидности экспоненциальных (показательных) кривых: простая экспонента и модифицированная экспонента.

Простая экспонента представляется в виде функции

                                           ,                                                         

где  и  – положительные  числа, при этом если  больше единицы, то функция возрастает с ростом времени t, если  меньше единицы – функция убывает.

Можно заметить, что ордината данной функции изменяется с постоянным темпом прироста. Если взять отношение прироста к самой ординате, оно будет постоянной величиной:

.

Прологарифмируем выражение для данной функции по любому основанию:

.

Отсюда можно заметить, что логарифмы ординат простой экспоненты линейно зависят от времени.

Модифицированная экспонента имеет вид

                                           ,                                                   

где постоянные величины: меньше нуля,  положительна и меньше единицы, а константа  носит название асимптоты этой функции, то есть значения функции неограниченно приближаются (снизу) к величине . Могут быть другие варианты модифицированной экспоненты, но на практике наиболее часто встречается указанная выше функция.

Если прологарифмировать первые приросты данной функции, то получится функция, линейно зависящая от времени, а если взять отношение двух последовательных приростов, то оно будет постоянной величиной:

.

В экономике достаточно распространены процессы, которые сначала растут медленно, затем ускоряются, а затем снова замедляют свой рост, стремясь к какому-либо пределу. В качестве примера можно привести процесс ввода некоторого объекта в промышленную эксплуатацию, процесс изменения спроса на товары, обладающие способностью достигать некоторого уровня насыщения, и др. Для моделирования таких процессов используются так называемые S-образные кривые роста, среди которых выделяют кривую Гомперца и логическую кривую.

 Кривая Гомперца имеет аналитическое выражение

                                                      ,                                                       

где  – положительные параметры, причём  меньше единицы; параметр  асимптота функции.

В кривой Гомперца выделяются четыре участка: на первом – прирост функции незначителен, на втором – прирост увеличивается, на третьем участке прирост примерно постоянен, на четвёртом – происходит замедление темпов прироста и функция неограниченно приближается к значению . В результате конфигурация кривой напоминает латинскую букву S.

Логарифм данной функции является экспоненциальной кривой; логарифм отношения первого прироста к самой ординате функции – линейная функция времени.

На основании кривой Гомперца описывается, например, динамика показателей уровня жизни; модификации этой кривой используются в демографии для моделирования показателей смертности и т.д.

 Логистическая кривая, или кривая Перла–Рида – возрастающая функция, наиболее часто выражаемая в виде

                                            ;                                                           другие виды этой кривой:

                        .

В этих выражениях  и  – положительные параметры;  – предельное значение функции при бесконечном возрастании времени.

Если взять производную данной функции, то можно увидеть, что скорость возрастания логистической кривой в каждый момент времени пропорциональна достигнутому уровню функции и разности между предельным значением  и достигнутым уровнем. Логарифм отношения первого прироста функции к квадрату её значения (ординаты) есть линейная функция от времени.

Конфигурация графика логистической кривой близка графику кривой Гомперца, но в отличие от последней логическая кривая имеет точку симметрии, совпадающую с точкой перегиба.

Рассмотрим проблему предварительного выбора вида кривой роста для конкретного временного ряда. Допустим, имеется временной ряд .

Для выбора вида полиномиальной кривой роста наиболее распространённым методом является метод конечных разностей (метод Тинтнера). Этот метод может быть использован для предварительного выбора полиномиальной кривой, если, во-первых, уровни временного ряда состоят только из двух компонент: тренд и случайная компонента, и во-вторых, тренд является достаточно гладким, чтобы его можно было аппроксимировать полиномом некоторой степени.

На первом этапе этого метода вычисляются разности (приросты) до  порядка включительно:

. . . . . . . . . . . .

Для аппроксимации экономических процессов обычно вычисляют конечные разности до четвёртого порядка.

Затем для исходного ряда и для каждого разностного ряда вычисляются дисперсии по следующим формулам:

для исходного ряда

для разностного ряда -го порядка (= 1, 2, …)

   – биноминальный коэффициент.

Производится сравнение отклонений каждой последующей дисперсии от предыдущей, то есть вычисляются величины

и если для какого-либо эта величина не превосходит некоторой заданной положительной величины, то есть дисперсии одного порядка, то степень аппроксимирующего полинома должна быть равна .

Более универсальным методом предварительного выбора кривых роста, позволяющим выбрать кривую из широкого класса кривых роста, является метод характеристик прироста. Он основан на использовании отдельных характерных свойств кривых, рассмотренных выше. При этом методе исходный временной ряд предварительно сглаживается методом простой скользящей средней. Например, для интервала сглаживания  сглаженные уровни рассчитываются по формуле

причём чтобы не потерять первый и последний уровни, их сглаживают по формулам

Затем вычисляются первые средние приросты

вторые средние приросты

а также ряд производных величин, связанных с вычисленными средними приростами и сглаженными уровнями ряда:

В соответствии с характером изменения средних приростов и производных показателей выбирается вид кривой роста для исходного временного ряда, при этом используется таблица 1.1.

На практике при предварительном выборе отбирают обычно две-три кривые роста для дальнейшего исследования и построения трендовой модели данного временного ряда.

Рассмотрим методы определения параметров отобранных кривых роста. Параметры полиномиальных кривых оцениваются, как правило, методом наименьших квадратов, суть которого заключается в том, чтобы сумма квадратов отклонений фактических уровней ряда от соответствующих выровненных по кривой роста значений была наименьшей. Этот метод приводит к системе так называемых нормальных уравнений для определения неизвестных параметров отобранных кривых.

Таблица 1.1

Показатель

Характер изменения показателя во времени

Вид кривой роста

Первый средний прирост

Примерно одинаковы

Полином первого порядка (прямая)

То же

Изменяются линейно

Полином второго порядка (парабола)

Второй средний прирост

Изменяются линейно

Полином третьего порядка (кубическая парабола)

Продолжение таблицы 1.1

Примерно одинаковы

Простая экспонента

Изменяются линейно

Модифицированная экспонента

Изменяются линейно

Кривая Гомперца

Изменяются линейно

Логистическая кривая

Для полинома первой степени  система нормальных уравнений имеет вид:

где знак суммирования распространяется на все моменты наблюдения (все уровни) исходного временного ряда.

Аналогичная система для полинома второй степени  имеет вид

Для полиномы третьей степени  система нормальных уравнений записывается следующим образом:

Параметры экспоненциальных и S-образных кривых находятся более сложными методами. Для простой экспоненты  предварительно логарифмируется выражение по некоторому основанию (например, десятичному или натуральному):

то есть для логарифма функции получают линейное выражение, а затем для неизвестных параметров  составляют на основе метода наименьших квадратов систему нормальных уравнений, аналогичную системе для полинома первой степени. Решая эту систему, находят логарифмы параметров, а затем и сами параметры модели.

При определении параметров кривых роста, имеющих асимптоты, различают два случая. Если значение асимптоты известно заранее, то путём несложной модификации формулы и последующего логарифмирования определение параметров сводят к решению системы нормальных уравнений, неизвестными которой являются логарифмы параметров кривой.

Если значение асимптоты заранее неизвестно, то для нахождения параметров указанных выше кривых роста используются приближённые методы: метод трёх точек, метод трёх сумм и др.

Таким образом, при моделировании экономической динамики, заданной временным рядом, путём сглаживания исходного ряда, определения наличия тренда, отбора одной или нескольких кривых роста и определения их параметров в случае наличия тренда получают одну или несколько трендовых моделей для исходного временного ряда.

Независимо от вида и способа построения экономическо-математической модели вопрос о возможности её применения в целях анализа и прогнозирования экономического явления может быть решён только после установления адекватности, то есть соответствия модели исследуемому процессу или объекту. Так как полного соответствия модели реальному процессу или объекту быть не может, адекватность – в какой-то мере условное понятие. При моделировании имеется в виду адекватность не вообще, а по тем свойствам модели, которые считаются существенными для исследования.

Трендовая модель  конкретного временного ряда  считается адекватной, если правильно отражает систематические компоненты временного ряда. Это требование эквивалентно требованию, чтобы остаточная компонента  (t = 1, 2, …, n) удовлетворяла свойствам случайной компоненты временного ряда: случайность колебаний уровней остаточной последовательности, соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону распределения, равенство математического ожидания случайной компоненты нулю, независимость значений уровней случайной компоненты. Рассмотрим, каким образом осуществляется проверка этих свойств остаточной последовательности.

Проверка случайности колебаний уровней остаточной последовательности означает проверку гипотезы о правильности выбора вида тренда. Для исследования случайности отклонений от тренда мы располагаем набором разностей

(t = 1, 2, …, n).

Характер этих отклонений изучается с помощью ряда непараметрических критериев. Одним из таких критериев является критерий серий, основанный на медиане выборки. Ряд из величин  располагают в порядке возрастания их значений и находят медиану  полученного вариационного ряда, то есть срединное значение при нечётном n или среднюю арифметическую из двух срединных значений при n чётном. Возвращаясь к исходной последовательности  и сравнивая значения этой последовательности с , будем ставить знак “плюс”, если значение  превосходит медиану, и знак “минус”, если оно меньше медианы; в случае равенства сравниваемых величин соответствующее значение  опускается. Таким образом, получается последовательность, состоящая из плюсов и минусов, общее число которых не превосходит n. Последовательность подряд идущих плюсов или минусов называется серией. Для того чтобы последовательность  была случайной выборкой, протяжённость самой длинной серии не должна быть слишком большой, а общее число серий – слишком малым.

Обозначим протяжённость самой длинной серии через , а общее число серий – через . Выборка признаётся случайной, если выполняются следующие неравенства для 5%-ного уровня значимости:

где квадратные скобки, как обычно, означают целую часть числа.

Если хотя бы одно из этих неравенств нарушается, то гипотеза о случайном характере отклонений уровней временного ряда от тренда отвергается и, следовательно, трендовая модель признаётся неадекватной.

Другим критерием для данной проверки может служить критерий пиков (поворотных точек). Уровень последовательности  считается максимумом, если он больше двух рядом стоящих уровней, то есть . В обоих случаях  считается поворотной точкой; общее число поворотных точек для остаточной последовательности  обозначим через p.

В случайной выборке математическое ожидание числа точек поворота  и дисперсия  выражаются формулами:

Критерием случайности с 5%-ным уровнем значимости, то есть с доверительной вероятностью 95%, является выполнение неравенства

где квадратные скобки, как и ранее, означают целую часть числа. Если это неравенство не выполняется, трендовая модель считается неадекватной.

 Проверка соответствия распределения случайной компоненты нормальному закону распределения может быть произведена лишь приближённо с помощью исследования показателей асимметрии  и эксцесса , так как временные ряды, как правило, не очень велики. При нормальном распределении показатели асимметрии и эксцесса некоторой генеральной совокупности равны нулю. Мы предполагаем, что отклонения от тренда представляют собой выборку из генеральной совокупности, поэтому можно определить только выборочные характеристики асимметрии и эксцесса и их ошибки:

В этих формулах  – выборочная характеристика асимметрии;  – выборочная характеристика эксцесса; – соответствующие среднеквадратичные ошибки.

Если одновременно выполняются следующие неравенства:

то гипотеза о нормальном характере распределения случайной компоненты принимается.

Если выполняется хотя бы одно из неравенств

то гипотеза о нормальном характере распределения отвергается, трендовая модель признаётся неадекватной. Другие случаи требуют дополнительной проверки с помощью более сложных критериев.

Кроме рассмотренного метода известен ряд других методов проверки нормальности закона распределения случайной величины: метод Вестергарда, RS-критерий и т.д. Рассмотрим наиболее постой из них, основанный на RS-критерии. Этот критерий численно равен отношению размаха вариации случайной Величины R к стандартному отклонению S. В нашем случае , а  Вычисленное значение RS-критерия сравнивается с табличными (критическими) нижней и верхней границами данного отношения, и если это значение не попадает в интервал между критическими границами, то с заданным уровнем значимости гипотеза принимается. Для иллюстрации приведём несколько пар значений критических границ RS-критерия для уровня значимости  = 0,05: при n = 10 нижняя граница равна 2,67, а верхняя равна 3,685; при n = 20 эти числа составляют соответственно 3,18 и 4,49; при n = 30 они равны 3,47 и 4,89.

 Проверка равенства математического ожидания случайной компоненты нулю, если она распределена по нормальному закону, осуществляется на основе t-критерия Стьюдента. Расчётное значение этого критерия задаётся формулой

где – среднее арифметическое значение уровней остаточной последовательности ;

 – стандартное (среднеквадратическое) отклонение для этой последовательности.

Если расчётное значение t меньше табличного значения  статистики Стьюдента с заданным уровнем значимости  и числом степеней свободы , то гипотеза о равенстве нулю математического ожидания случайной последовательности принимается; в противном случае эта гипотеза отвергается и модель считается неадекватной.

 Проверка независимости значений уровней случайной компоненты, то есть проверка отсутствия существенной автокорреляции в остаточной последовательности может осуществляться по ряду критериев, наиболее распространённым из которых является d-критерий Дарбина-Уотсона. Расчётное значение этого критерия определяется по формуле:

Заметим, что расчётное значение критерия Дарбина-Уотсона в интервале от 2 до 4 свидетельствует об отрицательной связи; в этом случае его надо преобразовать по формуле и в дальнейшем использовать значение .

Расчётное значение критерия d (или ) сравнивается с верхним  и нижним  критическими значениями статистики Дарбина-Уотсона, фрагмент табличных значений которых для различного числа уровней ряда n и числа определяемых параметров модели k представлен для наглядности в таблице 1.2 (уровень значимости 5%).

Таблица 1.2

n

15

1,08

1,36

0,95

1,54

0,82

1,75

20

1,20

1,41

1,10

1,54

1,00

1,68

30

1,35

1,49

1,28

1,57

1,21

1,65

Если расчётное значение критерия d больше верхнего табличного значения , то гипотеза о независимости уровней остаточной последовательности, то есть об отсутствии в ней автокорреляции, принимается. Если значение d меньше нижнего табличного значения , то эта гипотеза отвергается и модель неадекватна. Если значение d находится между значениями , включая сами эти значения, то считается, что нет достаточных оснований сделать тот или иной вывод и необходимы дальнейшие исследования, например, по большему числу наблюдений.

Вывод об адекватности трендовой модели делается, если все указанные выше четыре проверки свойств остаточной последовательности дают положительный результат. Для адекватных моделей имеет смысл ставить задачу оценки их точности. Точность модели характеризуется величиной отклонения выхода модели от реального значения моделируемой переменной (экономического показателя). Для показателя, представленного временным рядом, точность определяется как разность между значением фактического уровня временного ряда и его оценкой, полученной расчётным путём с использованием модели, при этом в качестве статистических показателей точности применяются следующие:

среднее квадратическое отклонение

средняя относительная ошибка аппроксимации

коэффициент сходимости

коэффициент детерминации

и другие показатели; в приведенных формулах n – количество уровней ряда, k – число определяемых параметров модели, – оценка уровней ряда по модели, – среднее арифметическое значение уровней ряда.

На основании указанных показателей можно сделать выбор из нескольких адекватных трендовых моделей экономической динамики наиболее точной, хотя может встретиться случай, когда по некоторому показателю более точна одна модель, а по другому – другая.

Данные показатели точности моделей рассчитываются на основе всех уровней временного ряда и поэтому отражают лишь точность аппроксимации. Для оценки прогнозных свойств модели целесообразно использовать так называемый ретроспективный прогноз – подход, основанный на выделении участка из ряда в количестве, допустим,  уровней в качестве проверочного, а саму трендовую модель в этом случае следует строить по первым точкам, количество которых будет равно . Тогда для расчёта показателей точности модели по ретроспективному прогнозу применяются те же формулы, но суммирование в них будет вестись не по всем наблюдениям, а лишь по последним  наблюдениям. Например, формула для среднего квадратического отклонения будет иметь вид:

где – значение уровней ряда по модели, построенной для первых  уровней.

Оценивание прогнозных свойств модели на ретроспективном участке весьма полезно, особенно при сопоставлении различных моделей прогнозирования из числа адекватных. Однако надо помнить, что оценки ретропрогноза – лишь приближённая мера точности прогноза и модели в целом, так как прогноз на период упреждения делается по модели, построенной по всем уровням ряда.

Прогнозирование экономических показателей на основе трендовых моделей, как и большинство других методов экономического прогнозирования, основано на идее экстраполяции. Как известно, под экстраполяцией понимается распространение закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, за его пределы. В более широком смысле слова её рассматривают как получение представлений о будущем на основе информации, относящейся к прошлому и настоящему. В процессе построения прогнозных моделей в их структуру иногда закладываются элементы будущего предполагаемого состояния объекта или явления, но в целом эти модели отражают закономерности, прогноз возможен лишь относительно таких объектов и явлений, которые в значительной степени детерминируются прошлым и настоящим.

Существуют две основные формы детерминации: внутренняя и внешняя. Внутренняя детерминация, или самодетерминация, более устойчива, её проще идентифицировать с использованием экономико-математических моделей. Внешняя детерминация определяется большим числом факторов, поэтому учесть их все практически невозможно. Если некоторые методы моделирования, например адаптивные, отражают общее совокупное влияние на экономическую систему внешних факторов, то есть отражают внешнюю детерминацию, то методы, базирующиеся на использовании трендовых моделей экономических процессов, представленных одномерными рядами, отражают внутреннюю детерминацию объектов и явлений.

При экстраполяционном прогнозировании экономической динамики на основе временных рядов с использованием трендовых моделей выполняются следующие основные этапы:

  1.  предварительный анализ данных;
  2.  формирование набора моделей (например, набора кривых роста), называемых функциями-кандидатами;
  3.  численное оценивание параметров моделей;
  4.  определение адекватности моделей;
  5.  оценка точности адекватности моделей;
  6.  выбор лучшей модели;
  7.  получение точечного и интервального прогнозов;
  8.  верификация прогноза.

Прогноз на основании трендовых моделей (кривых роста) содержит два элемента: точечный и интервальный прогнозы. Точечный прогноз – это прогноз, которым называется единственное значение прогнозируемого показателя. Это значение определяется подстановкой в уравнение выбранной кривой роста величины времени t, соответствующей периоду упреждения  и т.д. Такой прогноз называется точечным, так как на графике можно изобразить в виде точки.

Очевидно, что точное совпадение фактических данных в будущем и прогностических точечных оценок маловероятно. Поэтому точечный прогноз должен сопровождаться двусторонними границами, то есть указанием интервала значений, в котором с достаточной долей уверенности можно ожидать появления прогнозируемой величины. Установление такого интервала называется интервальным прогнозом.

Интервальный прогноз на базе трендовых моделей осуществляется путём расчёта доверительного интервала – такого интервала, в котором с определённой вероятностью можно ожидать появления фактического значения прогнозируемого экономического показателя. Расчёт доверительных интервалов при прогнозировании с использованием кривых роста опирается на выводы и формулы теории регрессий. Перенесение выводов теории регрессий на временные экономические ряды не совсем правомерно, так как динамические ряды отличаются от статистических совокупностей. Поэтому к оцениванию доверительных интервалов для кривых роста следует подходить с известной долей осторожности.

Методы, разработанные для статистических совокупностей, позволяют определить доверительный интервал, зависящий от стандартной ошибки оценки прогнозируемого показателя, от времени упреждения прогноза, от количества уровней во временном ряду и от уровня значимости (ошибки) прогноза.

Стандартная (средняя квадратическая) ошибка оценки прогнозируемого показателя  определяется по формуле:

где  – фактическое значение уровня временного ряда для времени t;  – расчётная оценка соответствующего показателя по модели (например, по уравнению кривой роста); n – количество уровней в исходном ряду; k – число параметров модели.

В случае прямолинейного тренда для расчёта доверительного интервала можно использовать аналогичную формулу для парной регрессии, таким образом доверительный интервал прогноза  в этом случае будет иметь вид

где L – период упреждения;  –  точечный прогноз по модели на (n+L)-й момент времени; n – количество наблюдений во временном ряду; – стандартная ошибка оценки прогнозируемого показателя, рассчитанная по ранее приведенной формуле для числа параметров модели, равного двум; – табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости  и для числа степеней свободы, равного .

Если выражение

обозначить через K, то формула для доверительного интервала примет вид

Значения величины K для оценки доверительных интервалов прогноза относительно линейного тренда табулированы. Фрагмент такой таблицы для уровня значимости представлен для иллюстрации в таблице 1.3.

Таблица 1.3

Число уровней в ряду (n)

Период упреждения L

1

2

3

4

5

6

7

1,932

2,106

2,300

2,510

2,733

2,965

10

1,692

1,774

1,865

1,964

2,069

2,180

13

1,581

1,629

1,682

1,738

1,799

1,863

15

1,536

1,572

1,611

1,653

1,697

1,745

Иногда для расчёта доверительных интервалов прогноза относительно линейного тренда применяют приведенную выше формулу в несколько преобразованном виде:

Здесь t – порядковый номер уровня ряда (t =1, 2, …, n);  – время, для которого делается прогноз;  суммирование ведётся по всем наблюдениям.

Эту формулу можно упростить, если, как часто делается на практике, перенести начало отсчёта времени на середину периода наблюдений :

Формула для расчёта доверительных интервалов прогноза относительно тренда, имеющего вид полинома второго или третьего порядка, выглядит следующим образом:

Аналогично вычисляются доверительные интервалы для экспоненциальной кривой роста, а также для кривых роста, имеющих асимптоту (модифицированная экспонента, кривая Гомперца, логистическая кривая), если значение асимптоты известно.

Таким образом, формулы расчёта доверительного интервала для трендовых моделей разного класса различны, но каждая из них отражает динамический аспект прогнозирования, то есть увеличение неопределённости прогнозируемого процесса с ростом периода упреждения проявляется в постоянном расширении доверительного интервала.

Несмотря на громоздкость некоторых формул, расчёт точечных и интервальных прогнозов на основе трендовых моделей в форме кривых роста технически является достаточно простой процедурой. Однако не следует обольщаться технической простотой процедуры экстраполяции и пытаться заглянуть слишком далеко, это неизбежно приведёт к грубым ошибкам. Оптимальная длина периода упреждения определяется отдельно для каждого экономического явления с учётом статистической колеблемости изучаемых данных на основе содержательного суждения о стабильности явления. Эта длина, как правило, не превышает для рядов годовых наблюдений одной трети объёма данных, а для квартальных и месячных рядов – двух лет.

При выравнивании временных рядов с использованием кривых роста приходится решать вопрос о том, какой длины должен быть ряд, выбираемый для прогнозирования. Очевидно, что если период ряда экономической динамики слишком короткий, можно не обнаружить тенденцию его развития. С другой стороны, очень длительный временной ряд может охватывать периоды с различными трендами и его описание с помощью одной кривой роста не даст положительных результатов. Поэтому рекомендуется поступать следующим образом. Если нет никаких соображений качественного порядка, следует брать возможно больший промежуток времени. Если развитие обнаруживает циклический характер, следует брать период от середины первого до середины последнего периода цикла. Если ряд охватывает периоды с разными трендами, лучше сократить ряд, отбросив наиболее ранние уровни, которые относятся к периоду с иной тенденцией развития.

При экстраполяционном прогнозировании экономической динамики с использованием трендовых моделей весьма важным является заключительный этап – верификация прогноза. Верификация любых дескриптивных моделей, к которым относятся трендовые модели, сводится к сопоставлению расчётных результатов по модели с соответствующими данными действительности – массовыми фактами и закономерностями экономического развития. Верификация прогнозной модели представляет собой совокупность критериев, способов и процедур, позволяющих на основе многостороннего анализа оценивать качество получаемого прогноза. Однако чаще всего на этапе верификации в большей степени осуществляется оценка метода прогнозирования, с помощью которого был получен результат, чем оценка качества самого результата. Это связано с тем, что до сих пор не найдено эффективного подхода к оценке качества прогноза до его реализации.

Даже в тех случаях, когда прогноз не оправдался, нельзя категорически утверждать, что он был бесполезен, поскольку пользователь, если он хотя бы частично контролирует ход событий и может воздействовать на экономический процесс, может использовать прогнозную информацию желаемым для себя образом. Так, получив прогноз событий, определяющих нежелательное направление перспективного развития, пользователь может принять меры, чтобы прогноз не оправдался; такой прогноз называется самодеструктивным. Если прогноз предсказал ход событий, устраивающий пользователя, то он может использовать свои возможности для увеличения вероятности правильного прогноза; подобный прогноз называется саморегулирующим. Таким образом, показателем ценности прогноза является не только его достоверность, но и полезность для пользователей.

О точности прогноза принято судить по величине ошибки прогноза – разности между фактическим значением исследуемого показателя и его прогнозным значением. Очевидно, что определить указанную разность можно лишь в двух случаях: либо если период упреждения уже окончился и известно фактическое значение прогнозируемого показателя (известна его реализация), либо если прогнозирование осуществлялось для некоторого момента времени в прошлом, для которого известны фактические данные.

Во втором из названных случаев информация делится на две части. Часть, охватывающая более ранние данные, служит для оценивания параметров прогностической кривой роста, другая, более поздняя, рассматривается как реализация прогноза. Полученные таким образом ошибки прогноза в какой-то мере характеризуют точность применяемой методики прогнозирования.

Проверка точности одного прогноза недостаточна для оценки качества прогнозирования, так как она может быть результатом случайного совпадения. Наиболее простой мерой качества прогнозов при условии, что имеются данные об их реализации, является отношение числа случаев, когда фактическая реализация охватывалась интервальным прогнозом, к общему числу прогнозов. Данную меру качества прогнозов k можно вычислить по формуле

,

где p – число прогнозов, подтверждённых фактическими данными; q – число прогнозов, не подтверждённых фактическими данными.

Однако в практической работе проблему качества прогнозов приходится решать, когда период упреждения еще не закончился и фактически значение прогнозируемого показателя неизвестно. В этом случае более точной считается модель, дающая более узкие доверительные интервалы прогноза. На практике не всегда удаётся сразу построить достаточно хорошую модель прогнозирования, поэтому описанные этапы построения трендовых моделей экономической динамики выполняются неоднократно.

1.3 Экономический анализ деятельности промышленного предприятия.

Задачи анализа хозяйственной деятельности угольного предприятия.

На угольных предприятиях решаются более конкретные задачи анализа хозяйственной деятельности:

- ускорение темпов обновления и замены устаревшей техники, комплексной механизации и автоматизации процессов;

- улучшение использования производственных фондов, повышение фондоотдачи;

- снижение затрат путём сокращения немеханизированного труда;

- снижение материалоёмкости, экономия материалов, электроэнергии,  топлива;

- повышение качества производимой продукции, работ;

- сокращение простоев оборудования и устранение неритмичности в работе;

- повышение коэффициента сменности;

- сокращение текучести кадров и ликвидация потерь рабочего времени.

В анализе хозяйственной деятельности важное место занимают вопросы изучения экономической эффективности новой техники, специализации и кооперирования, совершенствование форм и методов хозяйствования, организации и управления производством.

1.4 Анализ выполнения производственной программы предприятия

Производственная программа угольной шахты - это план выпуска продукции (добычи угля), её реализации и вместе с тем выполнения подготовительных и ремонтных работ, механизации и транспортирования, обогащения и других работ.

 При анализе выполнения плана производства необходимо рассмотреть объём добычи угля и его обогащения, изменения оптовых цен на уголь, выполнения плана по ассортименту и качеству продукции.

 Исходными данными для анализа выполнения плана по добыче угля служат материалы годового отчёта форма № 1-П «Отчёт промышленного предприятия по продукции». Данные сведём в таблицу 1.4- Отчёт промышленного предприятия по продукции.

Таблица 1.4 – Отчёт промышленного предприятия по труду (тыс. грн.)

Показатели

1996г.

2001г.

+  ;  -

%

Объём реализованной продукции (работ, услуг) в действующих оптовых ценах предприятий без НДС, тыс. грн.

19039

51384

32345

269,9

Добыча угля, тыс.т.

335,32

778,9

443,58

232,3

Из таблицы видно, что добыча угля в 2001 году увеличилась на 443,58 тыс. т., что составляет 232,3% относительно добычи угля в 1996 году. Это говорит о том, что за этот промежуток времени предприятие сработало хорошо, нет отстающих участков, соблюдены все основные технические направления, предусмотренные годовой программой горных работ.

Объём реализованной продукции также увеличился (на 32345 тыс. грн.), а, следовательно, увеличилась выручка от реализации (повышение дохода предприятия).

1.5. Построение модели прогнозирования экономической деятельности предприятия.

С помощью метода наименьших квадратов построим экономическую модель для шахты “Молодогвардейская”. При этом воспользуемся полиномом второй степени

для которого система нормальных уравнений имеет вид:

Данные возьмём из таблицы 1.5.

Таблица 1.5. Готовая товарная угольная продукция.

№  п\п

Месяц

Объём  (т.т.)

1

Сентябрь

53,8

2

Октябрь

60,4

3

Ноябрь

59,3

4

Декабрь

63,0

Подставим наши данные в систему нормальных уравнений:

Решая эту систему, мы получим следующие результаты:

Тогда построим трендовую модель в виде полинома второй степени:

Теперь оценим адекватность и точность построенной модели. Прежде всего сформируем остаточную последовательность (ряд остатков), для чего из фактических значений уровней ряда вычтем соответствующие расчётные значения по модели: остаточная последовательность приведена в графе 4 таблицы 1.6.

Таблица 1.6.

t

Фактическое

Расчётное

Отклонение

1

53,8

54,6

-0,8

0,64

1,4

2

60,4

57,2

3,2

10,24

5,2

3

59,3

60,2

-0,9

0,81

1,5

4

63,0

63,6

-0,6

0,36

0,9

10

236,5

235,6

0,9

12,05

9

Для характеристики точности модели воспользуемся показателем средней относительной ошибки аппроксимации, который рассчитывается по формуле: . Из этого следует, что . Полученное значение средней относительной ошибки говорит о достаточно высоком уровне точности построенной модели (ошибка менее 5% свидетельствует об удовлетворительном уровне точности).

Теперь сделаем прогноз на январь месяц. Подставив в нашу модель значение , получаем  Таким образом, расчётное значение по модели на январь составляет 67,4 (т.т), а значит можно сказать, что в будущем на данном предприятии объёмы по выпуску продукции будут увеличиваться, то есть увеличатся объёмы по добыче угля.

2.   ПРОИЗВОДСТВЕННО-ХОЗЯЙСТВЕННАЯ И ФИНАНСОВАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ  ПРЕДПРИЯТИЯ.

Предметом экономического анализа являются хозяйственные процессы (снабжение, производство, реализация), которые в совокупности образуют производственную и финансовую деятельность предприятий. Эта деятельность, отраженная в системе показателей плана, учета, отчетности и других источников информации, рассматривается с точки зрения обеспечения планируемых заданий и выявления неиспользованных ресурсов производства.

Задачами анализа хозяйственной деятельности являются:

  1.  Осуществление контроля за ходом выполнения плана.

Это контроль по показателям, утверждаемым предприятием (объему реализации, производству важнейших видов продукции, включая показатели качества, фонда заработной платы, прибыли, рентабельности, труду, себестоимости и т. п.).

Анализ должен осуществляться не только периодически, но и оперативно. Лишь повседневное наблюдение может помочь своевременно выявить причины, мешающие развитию предприятия, и тем самым содействовать устранению недостатков и укреплению положительных результатов в работе предприятия. Проведение такого оперативного анализа – необходимое условие улучшения управления производством.

1.  Выявление неиспользованных резервов.

2.  Контроль за внедрением режима экономии, выполнением плана прибыли и эффективностью производства.

3. Разработка мероприятий, направленных на устранение выявленных недостатков, использование обнаруженных резервов.

Метод экономического анализа хозяйственной деятельности – это комплексное, органически взаимосвязанное изучение, измерение и обобщение влияния отдельных факторов на выполнение хозяйственных планов динамику хозяйственного развития для выявления резервов производства путем специальной обработки плановых и фактических данных.

При экономическом анализе факторы, относящиеся к экономике, организации, технике и технологии производства изучаются в их взаимной связи и единстве, то есть комплексно. Отдельные показатели предварительно научно группируются, что помогает измерить их    взаимосвязь и влияние на результаты хозяйственной деятельности. Выводы, вытекающие из материалов анализа, обобщаются и позволяют всесторонне оценить деятельность предприятия и подсчитать внутренние резервы.

Метод анализа хозяйственной деятельности конкретизируются в целом ряде специальных приемов, таких как:

1) сравнение;

2) группировка;

3) исчисление коэффициентов;

4) балансовый прием;

5) прием цепных подстановок:

             а) полный прием цепных подстановок;

             б) сокращенный прием;

             в) прием пересчета;

             г) прием исчисления разницы в уровнях показателей.

6) графические изображения показателей;

7) математические методы;

8) составление аналитических таблиц.

Широко применяемый прием сравнения состоит в том, что фактический показатель сопоставляется с плановым для определения степени его выполнения. Сопоставление показателей за отчетный и минувший годы показывает темпы развития и совершенствование производства. Ряд плановых показателей – себестоимость, производительность труда – вычисляется по сравнению с прошедшим периодом (месяцем, годом).

  1.  Анализ использования трудовых ресурсов, производительности труда и расходов на заработную плату.

 Трудовые ресурсы промышленного предприятия – это наличный состав трудящихся и его использование, уровень производительности труда работающих, средняя заработная плата и фонд заработной платы.

  Задача анализа выполнения плана по труду заключается в том, чтобы выявить достигнутый уровень и темпы повышения производительности труда; определить прирост продукции за счёт этого роста; оценить влияние факторов внедрения новой техники и совершенной технологии; установить потери рабочего времени и их влияние на выполнение плана производства; определить изменение численности основных и вспомогательных рабочих.

Производительность труда. Выявление имеющихся резервов роста производительности труда и разработка мер по их реализации являются главной задачей анализа выполнения плана по труду.

При анализе выполнения плана производительности труда рассматривают во взаимосвязи производительность труда одного рабочего, численность работающих и добычу угля. Изменение первых двух показателей и определяет выпуск продукции.

Фонд заработной платы. Анализ фонда заработной платы должен проводится на шахте систематически и постоянно. Фонд заработной платы предприятия представляет общую сумму заработной платы всего персонала, установленную на определённый период – год, квартал, месяц в соответствии с численностью работников.

Фонд заработной платы планируется и учитывается по категориям персонала, промышленно – производственного и непромышленного, в том числе по рабочим, инженерно – техническим работникам, служащим и др.

Для проведения анализа численности работающих, фонда оплаты труда, текучести кадров, производительности труда пользуются  формой № 1-ПВ «Отчет по труду». Данные сведём в таблицу 2.1 – Среднегодовая численность, фонд оплаты труда.

                            Таблица 2.1 Среднегодовая численность, фонд оплаты труда

Показатели

1996г.

2001г.

Изменения

+,-

%

Среднегодовая численность штатных работников, чел.

1580

1966

+386

124,4

Фонд оплаты труда, тыс. грн.

7900

14173,0

+6273

179,4

Их таблицы видно, что среднегодовая численность работников в 2001 году увеличилась на 386 человек, фонд оплаты труда увеличился на 6273 тыс. грн.

  Ср.год. доход        =     Фонд опл.труда

     работника                       числен.чел.          

В 1996 году среднегодовой доход работника составил:

7900 тыс. грн./ 1580 человек= 5 тыс. грн.

А среднемесячный доход 1 работника составил:

Ср.мес. доход        =     Фонд опл.труда

     работника                       числен.чел.          

                           5 тыс. грн./ 12 мес.= 416,6 грн.

В 2001 году среднегодовой доход работника составил:

14173,0 тыс. грн./ 1966 человек= 7,2 тыс. грн.

А среднемесячный доход 1 работника составил:

7,2 тыс грн./ 12 мес.= 600 грн.

Расчеты показывают, что среднемесячный доход 1 работника в 2001 году вырос на 183,4 грн., что составляет 144 % по отношению к доходу 1996 года.

Для определения производительности труда  работников используют размер выручки от реализации товарной продукции и среднегодовую численность. Данные для расчета находятся в форме №1-П «Отчёт промышленного предприятия по продукции» и форме № 1-ПВ «Отчет по труду». Данные сведём в таблицу 2.2.

                                                             Таблица 2.2.   Производительность труда.

Показатели

1996 г.

2001 г.

Отклонения

(факт)

план

Факт

план

Факт

+;-

%

Добыча угля, тыс. т

350,0

335,32

530,0

778,9

+443,58

232,3

Среднегодовая численность работников, чел.

1534

1580

2043

1966

+386

124,4

Среднегодовая выработка на 1 работника, тыс. т

-

0,212

-

0,396

+0,184

186,8

Производительность труда в 2001 году увеличилась на 186,8 % по отношению к 1996 году. К концу анализируемого периода увеличилось число работников, а соответственно увеличилась и добыча. Руководству шахты следует позаботиться о том, чтобы предприятие работало в таком же темпе, так как добыча и производительность стремительно растут, а почти все фактические показатели превышают плановые.

2.2. Анализ себестоимости продукции.

Главной задачей анализа является выявление причин отклонения издержек производства от плана и уровня затрат за соответствующий период прошлого года. Анализ динамики себестоимости позволяет установить определённые тенденции и основные факторы роста или снижения затрат на единицу продукции.

Данные анализа себестоимости позволяют определить степень участия  отдельных участков и подразделений предприятия в достигнутой экономии.

В процессе анализа себестоимости должны быть найдены связи с другими разделами плана, так как она выступает важнейшим обобщающим показателем производства.

Данные для анализа себестоимости берутся из формы №5-С «Отчёт о затратах на производство продукции». Таблица 2.3.

                                                                Таблица 2.3.   Затраты на производство.

Показатели

1996г.

2001г.

+  ;   -

%

Стоимость продукции, работ, услуг

19039

51384

+32345

269,9

Затраты на производство

16632

47858

+31226

287,7

Материальные затраты

8444

16369

+7925

193,9

в том числе:

затраты, связанные с использованием природных ресурсов

256

365

+109

142,6

Амортизация основных фондов

809

4016

+3207

496,4

Затраты на оплату труда

4180

12960

+8780

310

Отчисления на социальные нужды

1728

4912

+3184

284,3

Другие затраты

1471

9601

+8130

652,7

Себестоимость произведенной продукции

15261

43193

+27932

283

Среднесписочная численность рабочих

1580

1966

+386

124,4

Стоимость давальческого сырья, использованного в производстве продукции

-

-

-

-

 Себестоимость продукции в 2001 году увеличилась по сравнению с 1996  годом на 27932 тыс. грн. Это отрицательный фактор. Так же сильно увеличились затраты на производство (+31226), материальные затраты (+7925), затраты на оплату труда (+8780) из-за увеличения численности  рабочих.

Руководству предприятия необходимо провести работу по снижению затрат на производство, а именно сократить оплату услуг посторонних организаций. Так же необходимо сократить материальные затраты, такие как :

- электроэнергия;

- чёрная металлургия;

- химическая и нефтехимическая промышленность;

- машиностроение и металлообработка;

- промышленность строительных материалов;

- лесное хозяйство;

- транспортные услуги других организаций.

Экономия сырья, материалов, топлива и энергии ведет не только к снижению себестоимости по соответствующим статьям, но и создает возможность увеличения объема производства без дополнительных ресурсов.

 ● Анализ выручки от реализации продукции

Показатель стоимости реализованной продукции характеризует деятельность шахты в области производства и реализации её продукции.

Таким образом, показатель реализации продукции определяет финансовые результаты работы предприятия, и являются основным критерием в оценке его деятельности.

Данные о размере выручки от реализации продукции (работ, услуг) находятся в форме годовой отчетности № 2 «Отчет о финансовых результатах». Данные сведём в таблицу 2.4.

                                                                   Таблица 2.4.   Выручка от реализации.

Показатели

1996г.

2001г.

+  ;  -

%

Выручка от реализации продукции(товаров, работ, услуг)

17379

51545

+34166

296,6

Выручка от реализации продукции в 2001 году увеличилась на 34166 грн., что составляет 296,6 % по отношению к выручке 1996 года.

● Анализ использования прибыли предприятия

Основным источником формирования прибыли на предприятии является обеспечение превышения сумм от реализации продукции над затратами производства этой же продукции.

Данные для определения  величины прибыли находятся в форме №2 «Отчет о финансовых результатах». Сведём данные в таблицу 2.5.

                                           Таблица 2.5. Использование прибыли предприятия.

Показатели

1996

2001

+  ;  -

%

Выручка от реализации продукции (товаров, работ, услуг)

прибыль –                                 

убытки –

17379

-

41933

-

+24554

-

241,3

-

Государственное регулирование цен

прибыль –

убытки –

2454

-

-

-

-2454

-

-

-

Налог на добавочную стоимость

прибыль –

убытки –

-

-

-

2331

+2331

-

-

Затраты на производство  реализован. продукции

прибыль –

убытки –

-

14095

-

32393

-

+18298

-

229,8

Коммерческие затраты

прибыль –

убытки –

-

-

-

2432

-

+2432

-

-

Результат от реализации

прибыль –

убытки –

5738

-

4777

-

-961

-

83,3

-

Другие операционные доходы и затраты

прибыль –

убытки –

7

-

-

2

-7

+2

-

-

Другие внереализационные доходы и затраты

прибыль –

убытки –

-

-

1181

19

+1181

+19

-

-

Всего прибыли и убытков

прибыль –

убытки –

5745

-

5958

21

+213

+21

103,7

-

Прибыли или убытки отчетного периода

прибыль -

убытки -

5745

-

5937

-

+192

-

103,3

-

Налог на прибыль

-

2974

+2974

-

Продолжение таблицы 2.5.

Прочее использование прибыли

-

3840

+3840

-

Нераспределенная прибыль (непокрытые убытки) отчетного периода

прибыль –

убытки -

-

-

-

877

-

+877

-

-

В 2001 году шахта сработала лучше, чем в 1996 году. Прибыль, полученная предприятием, увеличилась на 192 грн., что составляет 103,3% относительно прибыли 1996 года.

В 1996 году прибыль была распределена, а в 2001 году получились непокрытые убытки (887  грн.).

Так как в 2001 году формы годовой отчётности изменились, сведём данные об использовании прибыли предприятия за 2001 год в отдельную таблицу 2.6.

                      Таблица 2.6.   Использование прибыли предприятия за 2001 год.

Показатели

2001 год

Доход (выручка) от реализ.продукци(товаров,работ, услуг

+60459

НДС

-8914

Чистый доход (выручка) от реализ. продукции ( тов., раб.)

+51545

Себестоимость реализованной продукции

-38008

Валовый:

Прибыль

+13537

Другие операционные доходы

-175

Административные затраты

-4702

Затраты на сбыт

-981

Другие операционные затраты

-4569

Финансовые результаты от операционной деятельности:

Прибыль

+3460

Другие доходы

+563

Финансовые затраты

-83

Фин.результат от обычной деятельности до налогообложен.:

Прибыль

+3940

Налог на прибыль от обычной деятельности

-3212

Финансовый результат от обычной деятельности:

Прибыль

+728

Продолжение таблицы 2.6.

Чистый:

Прибыль

+728

Таким образом, в 2001 году предприятие сработало достаточно прибыльно, прибыль предприятия была распределена не полностью и осталась на балансе предприятия. А в 1996 году  балансовой прибыли не было.

2.3. Анализ состояния и использования основных фондов.

Производственные фонды промышленного предприятия подразделяются на основные и оборотные. Их участие в процессе производства неодинаково, поэтому и в экономике они находят отражение по-разному.

Основные фонды производства (машины, оборудование, здания, сооружения, горные выработки и др.) участвуют в процессе длительное время, сохраняя свою натуральную форму, и по мере износа переносят свою стоимость на готовую продукцию частями в установленном размере.

  Экономическую эффективность использования предприятием основных фондов – отражает показатель рентабельности, чтобы повысить уровень рентабельности, необходимо не только систематически увеличивать общую сумму прибыли, но и стремиться к более высоким показателям использования основных фондов, особенно их активной части: машин, механизмов, оборудования, транспортных средств и др.

  Данные для анализа использования основных средств возьмём из формы №11-ОФ «Отчёт о наличии и движении основных фондов», а именно из раздела 1«Наличие и движение основных фондов». Данные сведём в таблицу 2.7.

                                          Таблица 2.7. Наличие и движение основных фондов.

Показат.

На начало года

Поступило

Выбыло

На конец года

1996

2001

изм

1996

2001

изм

1996

2001

изм

1996

2001

изм

Всего основных фондов

41544

57201

+15657

6630

13115

+6485

730

2846

+2116

47444

67470

+20026

Продолжение таблицы 2.7.

В том числе

ОФ основного вида деятельности

40394

56106

+15712

6540

13115

+6575

730

2844

+2114

46204

66377

+20173

  Из таблицы видно, что стоимость основных фондов значительно  увеличилась на 20026 грн. Это говорит о расширении деятельности предприятия (приобретение нового оборудования).

2.4 Анализ финансовых результатов.

Анализ финансовых результатов должен включать прибыль (убыток) отчетного периода – это сумма полученных результатов от финансово-хозяйственной деятельности и внереализационных операций.

Прибыль от финансово-хозяйственной деятельности – это сумма прибыли от реализации товаров (продукции, работ, услуг) + проценты к получению + доходы от участия в других организациях + результат операционных доходов и расходов. Данные сведём в таблицу 2.8.

Таблица 2.8.  Общая оценка результатов деятельности предприятия на основании 1 раздела формы №2 «Отчет о финансовых результатах».

Показатели

1996 год

2001 год

2001 год к 1996 году в %

1. Выручка от реализации (без НДС и акциза)

17379,0

51545

296,6

2. Затраты на производ-ство и реализацию продукции

14095,0

-38008

-

3. Прибыль от реализации продукции.

5738,0

13537

235,9

4. Результат от прочей реализации (прибыль +, убыток -).

7

3460

49428,6

Продолжение таблицы 2.8.

5. Результат от внереа-лизационных операций (прибыль +, убыток -).

-

480

-

6. Балансовая прибыль.

5745

3940

68,6

Анализ показателей позволяет сделать следующий вывод.

За анализируемый период балансовая прибыль предприятия увеличилась на  31,4%, так же увеличилась прибыль от реализации  на 135,9%.

  Наличие прибыли от прочей реализации повлияло на повышение темпов роста балансовой прибыли.

Темпы роста выручки от реализации выше темпов роста прибыли от реализации на  60,7%.

Причин такого положения несколько:

а) изменение в структуре реализации продукции, сопровождающиеся повышением доли затратоемкой продукции, но менее дорогостоящей по отпускным ценам;

б) более высокие темпы роста цен на товар поставщиков и услуги по сравнению с темпами роста отпускных цен на продукцию предприятия;

в) перерасход норм потребления, энергии и прочее.

2.5 Анализ финансового состояния.

Для анализа финансового состояния предприятия и необходимых выводов по этому вопросу используются следующая группа коэффициентов, которые сравниваются с нормативными и в динамике.

Расчёт финансовых коэффициентов.

Платежеспособностью (ликвидностью) предприятия называется его способность осуществлять платежи наличными средствами или такими, которые непрерывно пополняются за счёт его деятельности.

Платежеспособность (ликвидность) характеризует жизнеспособность, устойчивость предприятия.

Для оценки ликвидности используются такие показатели.

  1.  Коэффициент покрытия рассчитывается как отношение величины текущих активов к текущим обязательствам (форма №1):

         1996 год:  (1218+4434)/10969 =0,52

2001 год:  35285/46735 =0,8

В 2001 году коэффициент покрытия увеличился на 0,24.

Этот коэффициент показывает, сколько единиц оборотных средств приходится на единицу краткосрочных обязательств. Международный опыт свидетельствует, что оптимальное значение этого коэффициента должно быть равным 2-2,5.

В нашем случае коэффициент покрытия не соответствует нормативному..

  1.  Коэффициент общей ликвидности рассчитывается как отношение величины денежных средств, краткосрочных финансовых вложений к величине краткосрочных обязательств (форма №1):

1996 год:            0/10969=0

2001 год:  (12+3468+11146)/46735=0,313

Чем больше значение коэффициента общей ликвидности, тем больше вероятность погашения краткосрочной задолженности. В 2001 году коэффициент общей ликвидности незначительно увеличился на 0,313, следовательно, увеличилась вероятность погашения краткосрочной задолженности. Однако, считается, что значение этого коэффициента должно быть больше 1. И этот коэффициент показывает, что необходимо снижать краткосрочные обязательства.

  1.  Коэффициент абсолютной ликвидности рассчитывается как отношение величины денежных средств к величине текущей задолженности:

1996 год:  0/10969=0

2001 год:  12/46735=0,0003

Этот коэффициент показывает, какую часть краткосрочной задолженности предприятие должно немедленно выплатить.

В 2001 году коэффициент абсолютной задолженности увеличился на 0,0003. Теоретически этот коэффициент должен находиться в пределах от 0,25 до 0,3 (так как сроки погашения обязательств не наступают одновременно).

  1.  Величина собственных оборотных средств определяется как собственный капитал «+» долгосрочные обязательства «-» основные средства и вложения (форма №1)

1996 год:  36601+233-42151=-5317

2001 год:   39819+3631-53634=-10184

                  

Этот коэффициент показывает, что заёмных средств на предприятии горазда больше чем собственных. Предприятию необходимо провести мероприятия по увеличению собственных средств.

  1.  Доля оборотных средств в активах определяется как отношение текущих затрат к сумме хозяйственных средств (форма №1).

1996 год:  (1218+4434)/47803=0,12

2001 год:  35285/90185=0,4

Доля оборотных средств в активах предприятия увеличилась на 0,27. Следовательно, нет необходимости в проведении работы по увеличению средств, участвующих в хозяйственной деятельности предприятия (оборотных средств).

  1.  Доля оборотных средств в текущих активах определяется как отношение величины запасов и затрат к величине текущих активов (форма №1).

1996 год:  1218/(1218+4434)=0,22

2001 год:  (361+35)/35285=0,011

Доля оборотных средств в текущих активах уменьшилась на 0,208.

Оценка финансовой устойчивости

Финансовая устойчивость предприятия оценивается следующим образом.

Рассчитываются:

Коэффициент финансовой зависимости определяется как отношение величины общей суммы хозяйственных расходов к величине собственного капитала:

1996 год:  47803/36601=1,31

2001 год:  90185/39819=2,5

В 2001 году коэффициент финансовой зависимости увеличился на 1,19. Это говорит о том, что увеличилась зависимость предприятия от хозяйственных расходов.

Коэффициент финансовой автономии определяется как отношение величины собственного капитала к величине общей суммы хозяйственных средств:

1996 год:  36601/47803=0,77

2001 год:  39819/90185=0,442

Чем больше значение коэффициента автономии, тем лучше финансовое состояния предприятия. Если данный коэффициент имеет значение больше или равно 0,5, то финансирование за счет полученных средств осуществляется в пределах нормы.

В нашем случае коэффициент автономии  в норме.

2.6 Значение финансового анализа предприятия.

 Основной целью финансового анализа является получение небольшого числа ключевых параметров, дающих объективную и точную картину финансового состояния предприятия, его прибылей и убытков, изменений в структуре активов и пассивов, в расчётах с дебиторами и кредиторами. При этом аналитика и управляющего (менеджера) может интересовать как текущее финансовое состояние предприятия, так и его проекция на ближайшую или более отдалённую перспективу, т. е. ожидаемые параметры финансового состояния.

В настоящее время в угольной промышленности традиционными стали горизонтальный и сравнительный анализы.

Методика финансового анализа состоит из трёх взаимосвязанных блоков:

а) анализа финансовых результатов деятельности предприятия;

б) анализа финансового состояния;

в) анализа эффективности финансово – хозяйственной деятельности.

Основным источником информации для анализа финансового состояния служит бухгалтерский баланс предприятия (форма №1 Баланс предприятия). Его значение на столько велико, что анализ финансового состояния нередко называют  анализом баланса. Источником данных для анализа финансовых результатов является отчёт о финансовых результатах и их использовании (форма №2 Отчёт о финансовых результатах).

Источниками дополнительной информации являются такие приложения годовой отчётности как:

-форма №5-С Отчёт о затратах на производство продукции, работ, услуг;

-форма №11-ОФ О наличии и движении основных фондов, амортизацию;

-форма №1-П Отчёт предприятия о продукции;

-форма №1-ПВ Отчёт по труду;

-Декларация о прибыли предприятия;

-справка по добычи угля;

-справка по производительности труда.

Все, что касается прибыли предприятия (дохода) раскрывается в Положении (стандарте) бухгалтерского учета 15 «Доход». Это положение (стандарт) определяет методологические принципы формирования в бухгалтерском учете информации о доходах от обычной деятельности предприятия и ее раскрытия в финансовой отчетности. В данном положении говориться, что:

а) доход признается во время увеличения актива или уменьшения обязательства, что приводит к увеличению собственного капитала (за исключением увеличения капитала за счет взносов участников предприятия), при условии, что оценка дохода может быть достоверно определена;

б) признанные доходы от обычной деятельности классифицируются в бухгалтерском учете по таким группам:

-доход (выручка) от реализации продукции (товаров, работ, услуг);

-другие операционные доходы;

-финансовые доходы;

-другие доходы;

в) доход (выручка) от реализации продукции (товаров) и других активов признается в случае наличия всех приведенных ниже условий:

-покупателю переданы риски и выгоды, связанные с правом собственности на продукцию (товар, другой актив);

-предприятие не осуществляет дальнейшее управление и контроль за реализованной продукцией (товарами, другими активами);

-сумма дохода (выручка) может быть достоверно определена;

-есть убежденность, что в результате операции произойдет увеличение  экономических выгод предприятия;

-расходы, связанные с этой операцией, могут быть достоверно определены;

г) доход не признается, если осуществляется обмен продукцией, товарами, работами, услугами и другими активами, которые похожи по назначению и имеют одинаковую справедливую стоимость;

д) доход, связанный с предоставлением услуг, признается исходя из степени завершенности операции по предоставлению услуг на дату баланса, если может быть достоверно оценен результат этой операции;

е) признанных доход (выручка) от реализации продукции (товаров, работ, услуг) не корректируется на величину связанной с ним сомнительной и безнадежной дебиторской задолженности;

ж) целевое финансирование не признается доходом до тех пор, пока не получит подтверждение того, что оно будет получено и предприятие выполнит условия относительно такого финансирования;

з) доход, который возникает в результате использования активов предприятия другими сторонами, признается в виде процентов, если:

-вероятно поступление экономических выгод, связанных с такой операцией;

-доход может быть достоверно оценен;

и) доход отражается в бухгалтерском учете в сумме справедливой стоимости активов, полученных или подлежащих получению;

к) в случае отсрочки платежа, вследствие чего возникает разница между справедливой стоимостью и номинальной суммой денежных средств или их эквивалентов, которые подлежат получению за продукцию, товары, работы, услуги и другие активы, такая разница признается доходом в виде процентов;

л) сумма дохода по бартерным контрактам определяется по справедливой стоимости активов, работ, услуг, которые получены или подлежат получению предприятием, уменьшенного или увеличенного соответственно на сумму переданных или полученных денежных средств и их эквивалентов;

м) в примечаниях к финансовой отчетности приводится (раскрывается) такая информация:

-учетная политика относительно признания дохода, включая способ определения степени завершенности работ, услуг, продукции, доход от выполнения, предоставления и изготовления которых признается по степени завершенности;

-распределение дохода по каждой группе доходов.

3.  ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ.

3.1 Исследование существующего документооборота и  средств        обработки информации на предприятии.

В теории компьютерных систем обработки информации в информационном обеспечении выделяется: внешне информационное обеспечение (система показателей предметной области, документы) и внутреннее информационное обеспечение (информационная база данных, которая сохраняется на машинных носителях).

Прежде чем создать  базу данных, которая  бы удовлетворила текущим  и перспективным потребностям   предприятия, требуется анализ решаемых на этом  предприятии задач  по обработке данных.

Концептуальная модель включает в себя описание  объектов  и их взаимосвязей. На первом   этапе построения концептуальной  модели данных необходимо выполнить анализ данных, который позволяет сохранить собранную информацию об элементах данных и их  взаимосвязях. Составим списки данных для нашего предприятия. Эти данные необходимы всем уровням  управления. На  различных  уровнях  данные могут накапливаться  и обрабатываться;  сбор данных следует начинать с изучения существующих  форм документов, отчетов.

К основным функциям автоматизированной системы относятся: расчёт себестоимости продукции и материальных затрат, расчёт прибыли, отслеживание движения финансовых средств. Для рассмотрения представлены документы:

- отчёт промышленного предприятия по продукции;

- отчёт о затратах на производство продукции.

3.2. Нормализация отношений.

На основе исходных документов построим отношение Отчёт:

Отчёт (Финансовые результаты, Затраты).

Приведём это отношение к первой нормальной форме. Отношение находится в первой нормальной форме, если значения всех его атрибутов атомарны. Для этого сначала необходимо декомпозировать отношение Отчёт на несколько отношений. Новые отношения получают исходя из логических предпосылок.

Затем нужно ввести ключевой атрибут для каждого отношения. Ключевой атрибут – это атрибут, значения которого уникальны. Ключевой атрибут можно выбрать двумя способами:

  •  проанализировав отношение выбрать атрибут, значения которого не повторяются;
  •  ввести новый атрибут, установив, что значения его должны быть уникальны.

После декомпозиции исходного отношения и выделения ключевых атрибутов, между полученными отношениями необходимо установить связи. При этом исходное отношение будет являться родительским, а новые отношения – дочерними. Для связи дочерних и родительского отношения, в родительское отношение внесём ключевые атрибуты дочерних отношений.

Приведём полученные отношения ко второй нормальной форме. Отношение находится во второй нормальной форме, если оно находится в первой нормальной форме, и каждый неключевой атрибут функционально полно зависит от ключа. Неключевой атрибут функционально полно зависит от ключевого в том случае, если он зависит от всех входящих в ключевой атрибут ключей в целом, и не зависит от них по отдельности.

Отношения необходимо декомпозировать на несколько новых отношений.

Приведём полученные отношения к третьей нормальной форме. Отношение находится в третьей нормальной форме, если оно находится во второй нормальной форме и каждый неключевой атрибут нетранзитивно зависит от ключа. Неключевой атрибут транзитивно зависит от ключа в том случае, когда он зависит от другого неключевого атрибута, который в свою очередь зависит от ключа.

На основе нормализации получены следующие отношения.

Амортизационные_начисления (Дата_взятия_на_ баланс, Код_ оборудования, Стоимость оборудования, Процент_амортизации).

Амортизация_основных_фондов

(Дата_амортизации,  Код_оборудования, Сумма_амортизации).

Другие_затраты (Дата_затрат, Затраты).

Зарплата (Дата_зарплаты, Начисления).

Затраты (Код_затрат, Наименование).

Материальные_затраты (Дата_начисления_затр, Код_затрат, Сумма).

Объём_реализованной_продукции (Дата, Сумма_дохода).

Оборудование (Код_оборудования, Наименование).

3.3. Описание связей между отношениями.

На рис.3.1 представлена информационная модель и показаны связи между отношениями.

Рис. 3.1. Информационная модель

Характер ключей представлен в таблице 3.1.

Характер связей представлен в таблице 3.2.

                                                                     Таблица 3.1 Характеристика ключей.

Отношение

Используемые ключи

Характеристика

Оборудование

Код_оборудования

Первичный

Амортизационные_ начисления

Дата_взятия_на_ баланс

Первичный

Код_оборудования

Внешний

Затраты

Код_затрат

Первичный

Материальные_ затраты

Дата_начисления_ затраты

Превичный

Код_затрат

Внешний

Амортизация_ основных_ фондов

Дата_амортизации

Первичный

Код_оборудования

Внешний

Другие_затраты

Дата_затрат

Превичный

Объём_ реализованной_ продукции

Дата

Первичный

Зарплата

Дата_зарплаты

Первичный

Таблица 3.2. Характеристика связей.

Отношение

Отношение

Вид связи

Оборудование

Амортизационные_ начисления

1М

Оборудование

Амортизация_ основных_ фондов

1М

Затраты

Материальные_ затраты

1М

4. РАЗРАБОТКА  ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯАВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ   УПРАВЛЕНИЯ.

4.1 Выбор комплекса  программных средств при автоматизации.

Автоматизированные банки данных уже давно стали неотъемлемой частью практически всех компьютерных систем управления на любом уровне - от отрасли до отдельного предприятия.

Однако проектирование и создание баз данных (БД) до сих пор остается, за редким исключением, не технической задачей, а творческим процессом, который скорее сродни искусству, нежели науке. Это утверждение может показаться несколько странным: ведь разработка и исследование баз данных ведутся более 30, лет. Однако, как нам кажется, такой парадокс вполне объясним. За прошедшие годы неизмеримо вырос уровень потребительских качеств систем управления базами данных (СУБД): разнообразие поддерживаемых функций, удобный для пользователя интерфейс, сопряжение с программными продуктами — в частности, с другими СУБД, возможности для работы в сети и т.д.

Но изменения почти не коснулись того, что раньше называлось логическими структурами баз данных. Это формы, в которых пользователь представляет и хранит свою информацию в БД. А ведь именно от них в немалой степени зависит удобство работы пользователя с базой данных: формулировка запроса, простота поиска данных, форма выдачи итоговой информации и другие операции. В современных БД могут использоваться более или менее удачные структуры, но почти никогда мы не найдем обоснованного ответа на вопрос, почему для конкретной базы данных была выбрана именно такая форма.

Однако к настоящему времени накоплен значительный опыт проектирования банков данных, предназначенных для управления производством. Это позволяет делать процесс создания БД значительно более формализованным. (Правда, поле для субъективных решений, а значит, и для индивидуального творчества, все равно остается, но его можно существенно сузить.)

Итак, речь идет об информации, которая формируется и накапливается в компьютерных банках данных. В условиях реальной производственной деятельности это понятие употребляется в двух различных значениях:

  •  информация, прежде хранившаяся на бумажных носителях и внесенная в новый банк данных, который создавался на основе какой-либо СУБД. Сюда же следует отнести и сведения, связанные с текущим производственным процессом. Они вводятся в банк данных в реальном масштабе времени;
  •  банк данных, который был создан ранее и используется до сих пор.

4.1.1 Режимы функционирования банка данных в производственных условиях.

Как правило, предусматриваются следующие режимы функционирования банка данных:

  •  режим начальной загрузки, в котором исходная информация, содержащаяся в банке данных, вводится в соответствующие структуры БД;
  •  режим корректировки, в котором осуществляется обновление, добавление и удаление информации, находящейся в банке данных;
  •  режим диалога, в котором пользователи обращаются к банку данных и производится обработка запросов. Такие запросы могут предусматривать:

- только выдачу пользователю информации о тех или иных параметрах процесса. Эта информация в требуемом формате содержится в банке данных;

- решение поставленной задачи с использованием сведений, находящихся в банке данных;

  •  режим реорганизации и анализа, в котором выполняются операции, непосредственно связанные с поддержанием банка данных в рабочем состоянии:

- реорганизация структур БД;

- копирование и восстановление БД;

- анализ статистических данных, связанных с функционированием информационного фонда.

4.1.2. Пользовательские запросы к банку данных.

Из всех перечисленных выше для пользователя наиболее важен режим диалога, а все остальные носят служебный, вспомогательный характер. Режим диалога позволяет формировать самые различные запросы и является первым и необходимым шагом к аналитической обработке информации.

Конечно, нельзя заранее предусмотреть все возможные варианты запросов. Ниже перечислены лишь самые характерные типы запросов пользователя к банку данных в порядке возрастания сложности:

  •  запросы на обработку данных, связанных с одной таблицей (выборка, удаление, корректировка и ввод данных);
  •  запросы на групповую обработку данных (сумма, среднее значение и т.д.), связанных с одной таблицей;
  •  запросы, при которых условием отбора записи является полное значение поля;
  •  запросы, при которых условием отбора записи является неполное значение поля;
  •  запросы с несколькими условиями отбора записей в разных полях;
  •  запросы с несколькими условиями отбора записей в одном поле;
  •  запросы с заданием параметров;
  •  запросы на создание объединенной выборки из нескольких разнородных таблиц и т.д.

Как уже говорилось, наличие в банке разнородных баз данных несколько усложняет работу.

4.1.3 Проблемы, связанные с выбором СУБД.

Говоря о создании банка данных и его последующей работе в производственном режиме, надо определить, в какой программной среде он будет функционировать.  Вопрос этот не так прост, и при его решении надо учитывать два существенных аспекта проблемы:

  •  для упорядоченного накопления и хранения поступающей информации приходится разрабатывать новые базы данных. Логично, что вы будете оценивать различные СУБД именно с этой точки зрения. Здесь не требуется особых комментариев;
  •  история использования компьютерных банков данных насчитывает около 30 лет, за которые сменилось несколько поколений СУБД. Можно увлеченно спорить о том, насколько рациональным был этот процесс и какова эффективность той или иной конкретной СУБД. Однако важнее другое - хороши или плохи были эти системы, но в них аккумулировано значительное количество информации, которая используется в практических целях. Ясно, что с каждым годом объем таких данных возрастает.    

Системы управления непрерывно совершенствуются. Мировой опыт показывает, что поколения СУБД сменяются примерно каждые 5 лет. Естественно, все более актуальным становится вопрос конвертирования данных, то есть перевода их в новую программную среду без потери информации. Решая, какую СУБД выбрать, обязательно учитывайте ее возможности конвертирования; они не менее важны, чем удобство разработки БД в данной программной среде.

Обоим названным условиям удовлетворяет СУБД Ассеss. Правда, на сегодняшнем рынке много и других программных продуктов, успешно используемых в качестве платформы для банка данных. Поэтому ниже сформулированы те критерии, на основании которых следует выбирать СУБД, и оценки Ассеss по этим показателям:

  •  количество ключевых (дескрипторных) полей, поддерживаемых в СУБД. В Ассеss ограничения на эту величину отсутствуют;
  •  ограничение на длину поля. В Ассеss данное ограничение составляет 255 байт для текстовых полей и до 255 байт - для числовых, в зависимости от типа поля;
  •  разнообразие типов обрабатываемых полей.

В Ассеss имеются поля, содержащие текстовый и числовой типы данных. Эти типы, в свою очередь, представлены разными вариантами;

  •  дизайнерские возможности системы.

Наличие в Ассеss Мастеров и Конструкторов позволяет достаточно быстро создавать таблицы, формы, отчеты, запросы. Добавление диаграмм в формы и отчеты, быстрая настройка программы и анализ ее быстродействия, использование архивариуса, возможность импорта и экспорта файлов, работа с гиперссылками и применение технологии ОБЕ внутри пакета Microsoft Office;

  •  требования к уровню подготовки проектировщика и пользователя БД. Минимальные. Некоторые программные навыки нужны лишь в том случае, если придется использовать Visual Basic;
  •  язык программирования, операционная среда, сетевые возможности, требуемые ресурсы. Язык запросов SQL, Visual Basic, операционная система Windows 95/98 или Windows NT. При полной установке потребуется 16 Мб оперативной памяти и около 120 Мб памяти на жёстком диске. Система Ассеss обладает всеми современными сетевыми возможностями;
  •  язык представления данных, обработка символьной информации. Имеются;
  •  поддерживаемые структуры и форматы данных.

В Ассеss поддерживаются реляционные структуры данных;

  •  простота освоения системы, наличие русской версии документации.

Первичное освоение займет всего несколько дней. Имеется русифицированная версия Ассеss в составе пакета Microsoft Office; а также русифицированная документация для пользователей различных уровней подготовки;

  •  поддерживаемый системой математический аппарат.

      В Ассеss он достаточно развит и включает операторы, функции, логические выражения и т.д.;

  •  поддерживаемые системой возможности обработки и представления графической информации.

В Ассеss поддерживаются операции с диаграммами. Поскольку эта СУБД встроена в пакет Microsoft Office, то пользователь может работать и с другими графическими объектами, входящими в состав данного пакета;

  •  возможности взаимодействия с другими пакетами прикладных программ (текстовыми редакторами, электронными таблицами, геоинформационными системами (ГИС) и другими). В рамках пакета Microsoft Office 97 можно работать с Word и Ехсе1;
  •  возможности корректировки файлов, содержащих данные. В Ассезз это очень просто сделать;
  •  наличие русифицированной и достаточно подробной справочной системы, а также файлов Не1р (Помощь).

Такая справочная система есть, и она доступна из любого режима в любой момент;

  •  разнообразие и гибкость формируемых запросов на предоставление данных. Система Ассеss отвечает этому условию.

Наверное, приведенные выше оценки не дают оснований утверждать, что Ассеss - идеальная СУБД. Однако безупречных СУБД вообще не существует. Например, при сравнении Ассеss с такой системой, как Огас1е. Последняя - СУБД гораздо более высокого класса, значительно превосходящая Ассеss по своим возможностям. Но такие преимущества имеют и оборотную сторону: Огасlе громоздка, сложна в освоении и требует для своего функционирования специальных, особо мощных технических средств. Область применения Огас1е - создание гигантских централизованных информационных систем. По-видимому, время их массового использования в России еще не наступило.

В то же время Ассеss является весьма гибкой и универсальной системой, предъявляющей достаточно умеренные требования к техническому обеспечению. Поэтому на сегодняшнем этапе эта СУБД удобна для работы практически на всех иерархических уровнях управления производством – от отрасли в целом до отдельного предприятия.

4.2. Описание основных режимов работы  и принципов ввода и  вывода данных.

Основой построения базы данных в СУБД MS Access – построение исходных таблиц. Таблицы хранят сведения по конкретному вопросу. Данные в таблице организованы в столбцы (называемые полями) и в строки (называемые записи). Таблицы строятся на основе полученных отношений. Полученные таблицы приведены в табл. 4.1.

Таблица 4.1. Исходные таблицы

Таблица

Имя поля

Тип

Размерность

Ключ

Амортизационные_ начисления

Дата_взятия_на_ баланс

Дата/время

Да

Код_оборудования

Числовой

10

Да

Стоимость_ оборудования

Денежный

Процент_ амортизации

Процентный

Амортизация_ основных_ фондов

Дата_амортизации

Дата/время

Да

Код_оборудования

Числовой

10

Да

Сумма

Денежный

Объём_ реализуемой_ продукции

Дата

Дата/время

Да

Сумма_дохода

Денежный

Другие_затраты

Дата_затрат

Дата/время

Да

Сумма_затрат

Денежный

Зарплата

Дата_зарплаты

Дата/время

Да

Начисления

Денежный

Затраты

Код_затраты

Числовой

10

Да

Наименование

Текстовый

50

Продолжение таблицы 4.1.

Материальные_ затраты

Дата_начисл_затр

Дата/время

Да

Код_затраты

Числовой

10

Да

Сумма_затраты

Денежный

Оборудование

Код_оборудования

Числовой

10

Да

Наименование_ оборудования

Тектовый

50

Для удобства записи данных в таблицы используют формы. В базе данных используются следующие формы (рис. 4.1)

Рис 4.1. Формы

Для получения необходимой информации используются запросы. Запросы приведены в табл. 4.2.

Таблица 4.2. Используемые запросы

Запрос

Поля

Используемые таблицы

Примечание

Вычисление_ амортизации

Дата_ амортизации

Оборудование

Амортизационные_ вычисления

Добавляет записи в таблицу Амортизация

Код_ оборудования

Сумма_ амортизации

Расход

Дата_ затрат

Другие_ затраты

Материальные_ затраты

Амортизация

Зарплата

Подсчитывает общие затраты

Сумма_расхода

Продолжение таблицы 4.2.

Затраты за год

Сумма

Расход

Подсчитывает затраты за год

Доход за год

Сумма

Валовый _доход

Подсчитывает доход за год

Прибыль

Прибыль

Затраты за год

Доход за год

Подсчитывает прибыль за год

Порядок работы с программой.

Для работы с программой используется кнопочная форма.

Сначала необходимо заполнить справочную информацию. Для этого используется страница Ввод данных.

Для просмотра справочной информации используется страница Справочники.

Для вывода информации используется страница Отчёты.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе были рассмотрены теоретические вопросы финансовой деятельности т.е. управление финансами на предприятии. Была разработана система для автоматизированного сбора, хранения и обработки информации, а также расчёта основных финансово-экономических показателей, с учётом рыночных факторов и элементами финансового анализа.

Данная система даёт возможность повысить качество управленческих решений и может быть использована на любых финансово экономических предприятиях.    

ОГАО шахта “Молодогвардейская” ДП ГХК «Краснодонуголь» - является юридическим лицом .

Основными направлениями деятельности предприятия являются:

  •  добыча угля подземным способом и комплексное использование природных ресурсов;
  •  добыча газа, полученного при разгазировании  угольного массива, строительство и эксплуатация газопроводных станций;
  •  организация оптовой и розничной торговли углём и угольной продукцией;
  •  маркетинговая и другая коммерческая деятельность;
  •  организация внешнеэкономической деятельности в соответствии с законодательством Украины;
  •  другие виды деятельности, не запрещённые Законом.

Предприятие в 2002 году работало недостаточно хорошо. Для достижения лучших результатов деятельности необходимо решить ряд проблем, связанных с величиной краткосрочной задолженности, повышением прибыли, повышением рентабельности, снижением текучести кадров, снижением затрат на производство и реализацию продукции.

Список литературы.

1.  «Анализ хозяйственно-финансовой деятельности предприятий и объединений». Учебник/ под ред. В.И. Рыбина.-2-ое изд. перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 1984.-351 с.

2.  «Анализ хозяйственной деятельности». Учебник/ под ред. В.А. Белобородовой-2-ое изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 1985.- 352 с.

3.   «Курс экономического анализа». Под ред. проф. М.И. Баканова и проф. А.Д. Шеремета- 2-ое изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика, 1984.- 412 с.

4.  «Экономический анализ хозяйственной деятельности предприятий и объединений». Под ред. проф. С.Б. Барнгольце и проф. Г.М. Тация.- М.: Финансы и статистика, 1986.- 407 с.

5.  «Экономический анализ деятельности предприятий». Учебник/ Ц.Р. Астринская, Г.В.Постникова.- К.: Издательство Киевского Университета,1968-424 с.

6.  «Анализ хозяйственной деятельности угольной шахты». Учебное пособие для ВУЗов и техникумов/ под ред. Козубенко В.А.-3-е изд., перераб. и доп.М.: Недра, 1989. -199 с.

7.  Автоматизация управления предприятием / Баронов В.В. и др.- М.: Инфра-М,2000.- 239с. (Серия «Секреты менеджмента»).

8. Автоматизированная система управления., «Мысль» 1972г. Козлова О.В.; Дудорин В.И.

9. Рахмина Г.В. EXCEL 2000. Руководство пользователя с примерами.- М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001-592с.

10. Носситер, Джошуа. Использование Microsoft Excel 97.:превод с англ.- К.: Диалектика, 1997.- 400с.: ил.-Порал.тит.англ.

11.  Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник: / под. ред. Проф. Титоренко.- М.: Юнити, 2000.-400с.

12.  В.И. Дудорин. Информатика в управлении производством. Учебник.- М.: Издательство «Менеджер», 1999.- 464с.

13. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / М.И. Семёнов, И.Т.Трубилин, В.И.Лойко,Т.П. Барановская; Под общ.ред.И.Т. Трубилина.-М.:Финансы и статистика,1999-416с.:ил.

14. Дубнов П.Ю. Access 2000. Проектирование баз данных.- М.:ДМК, 2000.- 272с.: ил.

15. Хомоненко А.Д., Циганков В.М., Мальцев М.Г. База данных: Учебник для высших заведений / Под. ред. проф. А.Д. Хомоненко.- СПД.:Корона принт, 2000.-416с.

16. Жребин В.Н., Морозов В.П., Хозин Н.П. Проектирование экономических информационных систем.- М.: Наука, 1983г.

17. Соколов Р.В. Экономико-информационное моделирование процессов проектирования информации в АСУП.- Л.: Изд.ЛГУ, 1980г

 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

28612. Компьютер 15.78 KB
  Их вытеснил термин компьютер или ПК персональный компьютер. С момента своего изобретения и до настоящего времени компьютер был и остается вычислителем точнее машиной для вычислений. Все современные компьютерные технологии включая видео звук графику текст основаны на математических действиях – сложении вычитании умножении делении. Таким образом все процессы происходящие в компьютере являются вычислительными.
28613. События, обрабатываемые формой 16.6 KB
  В этом случае создается объектнаследник того компонента который должен обрабатывать событие и специальный методобработчик этого события. Форма получает событие OnActivate при ее активизации. Форма получает это событие перед закрытием формы которое может наступить либо при вызове метода Close либо при выборе команды Close из системного меню. Это событие может наступить либо при вызове метода Close либо при выборе команды Close из системного меню.
28614. Архитектура фон Неймана 15.3 KB
  von Neumann architecture широко известный принцип совместного хранения программ и данных в памятикомпьютера. Всё изменила идея хранения компьютерных программ в общей памяти. Принцип однородности памяти. Программы и данные хранятся в одной и той же памяти.
28615. Структурные типы данных (массивы, записи, множества) 21.26 KB
  Массив - это структура данных, доступ к элементам которой осуществляется по номеру (илииндексу). Все элементы массива имеют одинаковый тип.
28616. Подпрограмма 21.26 KB
  Функции Другой вид подпрограммыфункцияоформляется аналогично процедуре. Отличительные особенности функции: она имеет только один результат выполнения но может иметь несколько входных параметров; результат обозначается именем функции и передаётся в основную программу. Функция оформляется в следующем виде: Function имя функции формальные параметры: тип: тип значения функции; Var . Вызов функции можно делать непосредственно внутри выражения.
28617. В программе на языке FPC 12.55 KB
  Если локальное и глобальное имя совпадают то в подпрограмме локальное имя блокирует глобальное. Формат доступа к глобальному имени: имя программы . глобальное имя .
28618. Процедурные типы 15.45 KB
  Для объявления процедурного типа используется заголовок процедуры функции в котором опускается ее имя например: type Prod = Procedure a b c: Real; var d: Real; Proc2 = Procedure var a b ; РгосЗ = Procedure; Func1 = Function: String; Func2 = Function var s: String: Real; Как видно из приведенных примеров существует два процедурных типа: типпроцедура и типфункция. Вычисление и печать значений этих функций реализуются в процедуре PRINTFUNC которой в качестве параметров передаются номер позиции N на экране куда будет...
28619. Процедуры с ближним и дальним адресом вызова 21.13 KB
  Возможность создавать опережающее описание для процедур позволяет решить следующую проблему: предположим в некоторой программе Вы используете две процедуры с именами Proc1 и Proc2 причем процедура Proc1 использует вложенную процедуру Proc2 а процедура Proc2 в свою очередь использует процедуру Proc1. Поскольку Вы не можете использовать не объявленную ранее процедуру то у Вас возникает проблема связанная с необходимостью развязать зацикленные друг на друга процедуры Proc1 и Proc2. Использование директивы Forward при объявлении процедуры...
28620. Описание и вызов процедур и функций 18.23 KB
  Формат описания процедуры имеет вид: procedure имя процедуры формальные параметры; раздел описаний процедуры begin исполняемая часть процедуры end; Формат описания функции: function имя функции формальные параметры:тип результата; раздел описаний функции begin исполняемая часть функции end; Формальные параметры в заголовке процедур и функций записываются в виде: var имя праметра: имя типа и отделяются друг от друга точкой с запятой. Вызов функции в Турбо Паскаль может производиться аналогичным способом кроме того имеется возможность...