Реклама


Замовити реферат


От партнёров

Интересное
загрузка...

Счетчики
Rambler's Top100

Наша колекція рефератів містить понад 60 тис. учбових матеріалів!

Це мабуть найбільший банк рефератів в Україні.
На сайті «Рефсмаркет» Ви можете скористатись системою пошуку готових робіт, або отримати допомогу з підготовки нового реферату практично з будь-якого предмету. Нам вдячні мільйони студентів ВУЗів України, Росії та країн СНД. Ми не потребуємо зайвої реклами, наша репутація та популярність говорять за себе.

Шукаєте реферат - просто зайдіть на Рефсмаркет!

Тема: «Прогнозування фінансових потреб виробничої фірми» (ID:3598)

Скачайте документ в формате MS Word*
*Полная версия представляет собой корректно оформленный текстовый документ MSWord с элементами, недоступными в html-версии (таблицы, рисунки, формулы, сноски и ссылки на литературу и т.д.)
СкачатьСкачать работу..
Объем работы:       3 стр.
Размер в архиве:   11 кб.

Контрольна робота з прогнозування Прогнозування фінансових потреб виробничої фірми.


Прогнозування фінансових потреб виробничої фірми займається перспективний економічний аналіз – вид економічної
господарської діяльності, що здійснює вивчення економічних явищ і процесів з позиції майбутнього, тобто
перспективи їх розвитку.

Основні цілі перспективного економічного перспективного аналізу полягає в забезпеченні органів управління
підприємств і об’єднань інформацією про можливі способи досягнення певних результатів господарської діяльності
в перспективі, визначення окремих закономірностей розвитку господарських процесів, оцінка реалістичності тих
чи інших запланованих рішень і їх відповідності внутрішній логіці розвитку економіки.

Перспективний економічний аналіз, це, як правило функція довгострокового управління. В ринкових умовах даний
аналіз відіграє значну роль. Об’єктивна основа - підвищення економічної ефективності самостійності
підприємств, що отримали можливість готувати, обґрунтовувати і приймати найбільш ефективні режими
перспективної роботи.

Сучасне економічне прогнозування полягає в використанні різноманітних методів і прийомів. Найважливішими
являються методи прогнозування на базі динамічних рядів. На будь-якому підприємстві фінансові показники за
кілька років можна представити в вигляді динамічних рядів.

Динамічний ряд (y) це ряд спостережень значень фінансових показників (u) підприємства в послідовні моменти
часу (t):


y = f (ui), i = t1, t2, …, tn (1)


Задача прогнозування динамічних рядів полягає в тому, щоб за наявними спостереженнями за ходом економічного
процесу в момент часу t1, t2, …, tn. Серед методів прогнозування динамічних рядів найбільше застосування
знайшли різноманітні неформальні, емпіричні методи, що базуються на досвідченості спеціалістів певної області.

Прогноз в пропозиції незмінності значень попередніх рівнів ряду в майбутньому. Цей прогноз здійснюється по
формулі: завтра буде теж саме, що і сьогодні. Математичний запис даного твердження призводить к ряду
нерівностей:


un+1 = un ,un+2 = un+1 (2)


Звичайно формула (2) використовується не до вихідного ряду (1), а к різноманітним його модифікаціям. Так,
використання цієї формули до ряду абсолютних приростів призводить до нерівності:


un+1 = un ,un+2 = un+1 (3)


де ut – абсолютний приріст рівня в році, розраховується за формулою:


ut = ut – ut-1 , t = 1,2,3,...,n,n+1 (4)


Абсолютні прирости, в свою чергу, можуть бути розраховані не для вихідного ряду (1), а для перетвореного.
Наприклад, для кумулятивного ряду відхилень фактичного рівня ряду (1) від запланованого, середнього з вихідних
рівнів або іншого рівня прийнятого за норму:


yn+1=y,yn+2 = yn+1,..., (5)

де yt = yt – yt-1 , t = 1,2,3,...,n,n+1

yt – кумулятивна сума в році t, розраховується за формулою (6)


Y = , (6)

Прогноз в пропозиції незмінності в майбутньому середніх значень попередніх рівнів. Для алгоритмів (2) – (4)
розраховуються прогнозні значення ряду (1) безпосередньо враховується всього одна точка передісторії процесу,
хоча необхідної передумови їх використання може служити тільки довгостроковий досвід спостереження відповідних
поточних точок з попереднім, що спостерігався в минулому. Шагом вперед на шляху урахування в прогнозуванні
більшої довжини (більше одного спостереження впливових факторів) являється використання для цих цілей
алгоритмів ковзних середніх і середнього темпу приросту.

За допомогою ковзних середніх значення ряду (1) можна розрахувати з урахуванням двох, трьох і більше точок
передісторії:


Un+1 = , k = 1,2,3,...,n (7)

Прогнозування методом екстраполяції. Для більшої частини економічних процесів час не є причиною для їх руху,
однак спостереження цих процесів змінюються в часі. Для прогнозування майбутніх значень процесу в цих випадках
важко виявити загальну тенденцію змін, що представляють в вигляді кривої як функції часу:


ut = f(t), t = 1,2...,n (8)


Найбільш широке застосування в економіці знайшли елементарні функції: лінійна, логарифмічна, степенева,
експонента та інші, а також різноманітні їх комбінації.

Підбір найбільш підходящої формули для вихідного динамічного ряду для на налізу фінансових показників
підприємства вирішується в декілька етапі. На першому етапі будують графік вихідного динамічного ряду і
порівнюючи його з графіком відомих функцій підбирають найбільш підходящу. На другому етапі в залежності від
поставлених цілей подальшого використання аналітичної формули в задачу підбору вводять додаткові обмеження. На
третьому етапі розраховують всі невідомі параметри, що входять в аналітичну формулу, розраховують теоретичні
рівні ряду, а також показники відповідності отриманої функції прийнятим обмеженням. Для отримання невідомих
параметрів формули частіше за все використовують метод найменших квадратів.

Модель регресивного прогнозу – широко відомий метод, при якому прогнозні значення u1, u2,u1,….,ua:


uk = f (u1k, u2k,u1k,….,uak) (9)

де k=n+1, n+2….

Про а = 1 маємо одно факторну модель. Формулу (8) можна розглядати, як одно факторну, де єдиним фактором є
час. При наявності більше одного фактора модель називається багато факторною. Вид функції (9)і значення
параметрів, що входять в аналітичну формулу, визначаються по передісторії процесу.

Прогнози по регресивним моделям дозволяють провести експерименти на моделях, в яких бере участь велика
кількість факторів, що впливають на розвиток процесу.

Прогнозування методом виділення складових часового ряду, при використанні цього ряду прогнозовані значення
прогнозованого значення в момент часу tn+1,tn+2,... визначають висновок прогнозування двох або трьох
складових. Маємо:


uk = ck + wk + ak, (10)

де k= n+1, n+2,…

або

uk = ck + wk + ak+k (11)

де ck – прогнозоване значення постійної складової (тренда), що визначається під впливом комплексу постійно
діючих на протязі довго часу факторів.

wk – прогнозне значення періодичних складових, що визначаються під впливом комплексу періодично діючих
факторів;

ak – прогнозоване значення авто кореляційної складової в випадку кореляції значення двох суміжних членів
вихідного динамічного ряду;

k – значення випадкових складових.




загрузка...
© 2007-2018 Банк рефератів | редизайн:bogoiskatel