Реферат Принципи аналізу господарської діяльності організацій

ти індивідуальними і колективними, очними і заочними. Результати опитування оформлюються відповідними анкетами, які обробляються за допомогою спеціальних методів, що дозволяють визначити об'єктивність думок фахівців.

Розглянемо більш детально можливості використання для прогнозування безпосередній екстраполяції на основі одиночних часових рядів і кореляційно-регресійного методу.

Екстраполяція заснована на вивченні динаміки зміни економічного явища (показника) у предпрогнозіруемом періоді і перенесення знайденої закономірності на майбутнє. Для цього використовується динамічний (часовий) ряд, який являє собою сукупність числових даних, що характеризують зміну показника у часі. При побудові часового ряду повинна бути забезпечена порівнянність його окремих членів. Для цього всі елементи повинні характеризувати досліджуване явище за рівні проміжки часу (для інтервальних рядів) або фіксувати його стан в строго певні моменти часу (для моментних рядів). Допускається побудова рядів з річним обчисленням ознаки і дрібнішими одиницями виміру часу (квартал, місяць, декада). Це дає можливість досліджувати не тільки коливання показників по роках, а й внутрігодічной колеблемость.

Екстраполювання або розповсюдження знайденої закономірності розвитку всередині динамічного ряду за його межі засноване на інерційності економічних явищ. Найбільш простим методом прогнозування по одному ряду динаміки є застосування середніх характеристик даного ряду: середнього абсолютного приросту і середнього темпу зростання. Для першого випадку розрахунковий рівень динамічного ряду на будь-яку дату визначається за формулою:

,

де - початковий рівень ряду;

- середній абсолютний приріст;

- порядковий номер дати (року, кварталу, місяця і т.д.).

Для другого випадку розрахункові рівні обчислюються за формулою:

,

де - середній темп зростання, який визначається як середня геометрична, середня арифметична або за методом сумарних величин.

Прогнозування прибутку по одному динамічному ряду має обмежене застосування для перспективного аналізу, оскільки не дає уявлення про взаємозв'язок прогнозованого економічного явища з іншими. Комплексний характер економічних явищ передбачає дослідження не одиночного динамічного ряду, а паралельно декількох рядів, коливання яких взаємообумовлені. При цьому виникає необхідність встановлення залежності між цими коливаннями і вимірювання її тісноти. Дані завдання вирішуються звичайно за допомогою кореляційно-регресійного моделювання.

Кореляційна залежність на відміну від функціональної є неповною, виявляється лише в середньому і тільки в масі спостережень. При кореляційної зв'язку зміни аргументу відповідає кілька значень функції. Залежно від кількості відібраних факторів розрізняють парні і багатофакторні моделі різного виду: лінійні, статечні, логарифмічні. У практиці прогнозування найбільшу поширення набули лінійні моделі виду:

,

де - прогнозований показник;

- прогнозні значення факторних ознак;

- значення параметрів рівняння регресії;

- період прогнозування.

Перевагу віддається лінійним моделям з кількох причин: лінійні моделі прості, вимагають меншого числа обчислень; масові економічні процеси, як правило, підпорядковані закону нормального розподілу, якому властиві лінійні форми зв'язку.

Відбір факторів, що включаються до кореляційно-регресійну модель, здійснюється в кілька прийомів: логічний відбір факторів відповідно до їх економічного змістом, відбір суттєвих факторів на основі оцінки їх значимості по t-критерієм Стьюдента, послідовний відсів незначущих факторів при побудові регресійній моделі.

Спрощено схема прогнозування прибутку з використанням кореляційно-регресійного аналізу виглядає наступним чином:

1) вихідна інформація обробляється на ПЕОМ за типовою програмою;

2) отримане рівняння регресії перевіряється на значущість у загальноприйнятому порядку;

3) прогнозування здійснюється по кожному одиночного динамічному ряду (фактору) методом безпосередньої екстраполяції. У результаті виходять прогнозні значення факторів на кожен рік;

4) підставляючи отримані прогнозні значення в рівняння регресії, одержуємо прогнозні значення модельованого показника;

5) перевіряється точність прогнозу зіставленням його результатів, отриманих різними способами.

При прогнозуванні економічних показників для конкретних суб'єктів господарювання необхідно показники динамічних рядів привести в порівнянний вид (нейтралізувати вплив цінового фактора).

Задача

Скласти факторну модель суми транспортних витрат та провести аналіз їх зміни в Залежно від чинників: маси перевезеного вантажу, відстані перевезення, тарифу за 1 км. За результатами рішення задачі зробити висновки. br/>