Файл: Мергелов Г.С. Автоматизированная система управления финансами отрасли.pdf

PRM-1-к

— прибыль

от

реализации

товарной

продукции-

с н а ч а л а

к в а р т а л а

до

предшествующего

ме­

сяца включительно, тыс. руб.;

ррм-і.

— п р и б ы л ь

от реализации

товарной

продукции

с

н а ч а л а

года

до

предшествующего

месяца

включительно, тыс. руб.

3.

A

{PRlK,

PRo\

PRl'Y^

a2

b2

c2~d2

X

La3

^3 сз

Яз.

X A ( l , 77?, PR"-1",

PR»-*-y,

где

уравнение

с

п а р а м е т р а м

к

относится

к к в а р т а л у

с

номером к

(к—1,

I I , I I I , I V ) , а

первая

ц и ф р а

верхнего

и н д е к с а обозначает

номер

м е с я ц а

в к в а р т а л е .

Элементы

матрицы

оцениваются

построчно

методом

н а и м е н ь ш и х к в а д р а т о в :

Д л я

приблизительной

оценки

точности,

которой

м о ж ­

но достичь на базе моделей Вь

В2,

В3,

были

проведены

расчеты

по модели

вида:

PR0 = a +

bXTRf,

где

величины

PR0

и

77?ф

и з м е р я ю т с я

в

тыс.

р у б .

Р е з у л ь т а т ы , приведенные

в табл .

5,

свидетельствуют

о невысокой степени

точности

оценки

по данной

модели.

Тем

не

менее

в

д а л ь н е й ш е м

предполагается

проверка

работоспособности

этой

модели

в

полном

объеме .

Модель

Г. Алгебраический

метод.

Это основной

метод

прогноза. Н а

основе

а н а л и з а

ста­

тистического м а т е р и а л а

выявлены

особенности

д и н а м и к и

•прибыли: •

няются

незначительно;

б)

относительные отклонения прибыли в первом, вто­

р о м и

третьем месяцах

к в а р т а л а

от

среднеквартальной

практически постоянны из года- в под;.

в)

м а с с а п р и б ы л и возрастает

с

массой

реализован ­

ной продукции.

Д л я

математического

описания

особенностей дина ­

м и к и

прибыли и р а з р а б о т к и соответствующих вычисли ­

тельных

алгоритмов используются

методы

линейной ал-

Оценка

выполнения плана

прибыли

по регрессионной модели

по

министерству

Ошибка

Меснц

Фактическая

Оценка

прибыль,

прибыли,

тыс. руб .

тыс. руб.

тыс. руб.

1

2

3

4

5

Январь

46 259

53 79S

+ 7 539

+

16,3

Февраль

45 251

56 114

+ 10 863

+24, 0

Март . .

56 345

64 513

+ 8

168

+

14,5

Апрель

50 776

60 369

+ 9

533

+

18,9

Май

53 866

58 760

+ 4 894

+ 9 , 1

Июнь

60 494

61 410

+916

+

1,5

И юл ь

52 744

58 181

+ 5

437

+

10,3

Август

55 561

5S 149

+ 2

588

+ 4 , 7

Сентябрь

62 503

60 193

—2 310

- 3 , 7

Октябрь

53 520

57 604

+ 4 084

+ 7 , 6

Ноябрь

57 303

57 934

+631

+

1,1

Декабрь

72 763

65 321

—7 442

—10,2

Т а б л и ц а 6

Оценка

выполнения

плана прибыли

алгебраическим

методом

по министерству

Ошибка

Фактическая

Оценка

Месяц

прибыль,

прибыли,

к

тыс. руб .

тыс. руб.

тыс. руб.

і

2

3

4

5

Январь

46 259

54114

+7855

+17,0

Февраль

45 251

48 605

+3354

+ 7 , 4

Март

56 345

58 412

+2067

+ 3 , 7

Апрель

50 776

50 720

—56

—0,1

Май

53 866

49 087

—4779

—8,9

60 494 .

59 776

—718

- 1 , 2

Июль

52 744

54000

+ 1256

+ 2 , 4

55 561

53 653

—1908

- 3 , 4

Сентябрь

62 503

63102

+599

+

1,0

Октябрь

53 520

60 957

+7437

+ 13,9

57 303

59 828

+2525

+ 4 , 4

72 763

71 039

—1724

- 2 , 4

гебр ы и многомерной геометрии,

позволяющи е

аппрокси ­

м и р о в а т ь

динамический р я д п р и б ы л и

регулярным и

функ ­

ц и я м и времени, в ы б р а н н ы м и в соответствии

с

экономи -

Относительная

погрешность оценок прибыли

по различным моделям

(в процентах к фактическому значению месячной прибыли)

к

я

ч

2

5

=

Месяц

л

Ч

ч

Л

я

м

ч

Ч

5

°

1

1

1

а

ч

О и

1

2

3

4

5

6

3,2

17,9

16,3

17,0

- 1 , 3

7,1

21,1

24,0

7,4

1,9

—15,0

13,5

14,5

3,7

—7,5

11,8

17,9

18,9

- 0 , 1

0,6

4,7

14,9

9,1

—8,9

- 5 , 7

—19,3

10,3

1,5

—1,2

- 4 , 3

11,2

12,0

10,3

2,4

—0,5

4,9

4,0

4,7

- 3 , 4

—5,9

- 7 , 6

- 5 , 0

- 3 , 7

1,0

- 5 , 7

16,0

4,1

7,6

13,9

- 1 , 9

6,8

4,4

1,1

4,4

—3,5

—5,7

- 8 , 1 —10,2

- 2 , 4

- 2 , 8

Средняя

ошибка

1,5

8,9

7,8

2,8

3,1

Средняя

абсолютная вели­

9,4

11,1

10,2

чина ошибки

5,5

3,5

ческим анализом д и н а м и к и

п р и б ы л и .

В

качестве

допол ­

нительного ф а к т о р а используются

д а н н ы е об

о б ъ е м е

реализованной

товарной

продукции,

п р е д с т а в л я е м ы е

оперативной подсистемой. О ц е н к а прибыли

(см. табл .

6)

производилась

по уравнению:

PRo =

taJi

+

axX

ТР>ф,

і

где / г = / ( ( / ) —заданные

функции времени;

77?ф — объем реализованной

товарной

продукции

по

оперативным

данным;

ai> aR — коэффициенты,

определяемые

методом наи­

меньших

квадратов.

Р е з у л ь т а т ы

расчетов п о

различным

моделям

приве- •

дены в

табл .

7. Их а н а л и з

(см. табл .

7) п о к а з а л ' н е д о -

статочную

точность,

не п р е в ы ш а ю щ у ю

точности опера­

тивной

подсистемы . Причины

этого,

по

нашему

мнению,

з а к л ю ч е н ы в следующем .

Модель

А.

Прибыль, как

известно,

есть

м а л а я

раз ­

ность

двух

больших

величин — р е а л и з а ц и и

и

себестои­

мости,

что

обусловливает

некорректность

(неустойчи­

вость) модели. Н е б о л ь ш и е погрешности

в

расчете

вели­

чины

реализации

и

себестоимости

(порядка

2—3%)

приводят к

значительным

ошибкам

в

оценке

прибыли

(около

10—.15%).

Модель

Б. Прибыльность остатков товарной продук­

ции

значительно

колеблется

от

месяца

к месяцу,

в то

в р е м я

к а к

прибыль

от реализации

товарной

продукции

находится

на

более

стабильном уровне.

Это

приводит

к малой точности данной

модели.

Модели

В

и Г. Р е з у л ь т а т ы

расчетов

по

этим

моде­

л я м , возможно, удалось бы улучшить путем

введения

дополнительных факторов . Однако их основной

недоста­

ток

связан

с

несовершенством

методики

планирования

прибыли . Таким

о б р а з о м ,

на

данном этапе

не

удается

сравнению с имеющимися в

р а м к а х

подсистемы

опера ­

тивного управления . В связи

с этим

дальнейшие

п л а н ы

срочного (на

текущий к в а р т а л , год) прогноза выполне­

ния планов по

прибыли .

ческой отчетности по

ф. №

5-ф о выполнении п л а н а

при­

были

за прошедший

месяц

исходный

динамический

р я д

пополняется

еще одним

членом и производится

прогноз

прибыли по

алгоритму,

р а з р а б о т а н н о м у д л я модели Г.

Анализошибок прогноза выявил, что они,

к а к

пра­

вило,

отрицательны,

т. е. прогнозируемое значение при­

б ы л и

занижено . Эту

систематическую

ошибку

(смеще­

ние)

можно

уменьшить,

корректируя

д а н н ы е

прогноза

на среднюю

ошибку

п р е д ы д у щ и х периодов. Р е з у л ь т а т ы

ведены в

табл . 8. Р а з у м е е т с я , принципиальное решение

состоит в

совершенствовании методики прогнозирования,