XIV Міжнародна наукова інтернет-конференція ADVANCED TECHNOLOGIES OF SCIENCE AND EDUCATION

Русский English




Научные конференции Наукові конференції

Сисоєва І.М. МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ ПРИБУТКУ ПІДПРИЄМСТВА В ЗАЛЕЖНОСТІ ВІД МЕТОДІВ ОБЛІКОВОЇ ПОЛІТИКИ

Сисоєва Інна Миколаївна

Вінницький інститут економіки

Тернопільського національного економічного університету

 МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ ПРИБУТКУ ПІДПРИЄМСТВА В ЗАЛЕЖНОСТІ ВІД МЕТОДІВ ОБЛІКОВОЇ ПОЛІТИКИ

Прогнозування - це самостійна, причому первинна, функція управління, нерозривно пов'язана з усіма іншими функціями .

Прогнозування - обов'язковий передплановий етап, виступає як джерело необхідної інформації для розробки стратегії розвитку і цілей виробництва та як метод визначення кількісних характеристик розробленого стратегічного плану розвитку.

Беручи до уваги важливу роль облікової політики в господарській діяльності підприємства, актуальним стає завдання створення моделей, які адекватно відображають процеси впливу задекларованих в ній методів бухгалтерського обліку. Моделі повинні бути: цілеспрямованими; повними з погляду можливостей вирішення головних завдань; надійними та достовірними; адаптивними; простими і зрозумілими користувачеві; зручними в управлінні та використанні.

Одним зі шляхів формування інформаційної системи є розробка економетричних моделей, тому що коефіцієнти регресії при факторах-аргументах за своєю суттю є коефіцієнтами ефективності, які зв'язують фактори з досліджуваним результутавним показником [3]. Економетричні моделі полегшують обробку великих масивів інформації й оцінювання різних сценаріїв і альтернативних варіантів розвитку. Використання економетричних моделей дозволяє одержати внутрішньо-погоджені прогнози.

Економетрична модель являє собою систему регресійних (стохастичних) рівнянь і тотожностей. Коефіцієнти рівнянь визначаються методами математичної статистики на основі конкретної статистичної інформації, а найпоширенішим методом кількісного оцінювання коефіцієнтів є метод найменших квадратів з його модифікаціями. Економетричні рівняння виражають залежність досліджуваних змінних від зміни інших показників, у тому числі і від стану цих змінних у минулому. Тотожності ж встановлюють взаємозалежність між змінними, що відображають структуру використовуваної статистики.

Математичну платформу економетричних моделей становлять методи кореляційного і регресійного аналізів. Кореляційний аналіз дозволяє відібрати фактори, які мають істотний характер, і побудувати відповідне рівняння регресії.[5]

Кореляційний аналіз забезпечує: вимірювання ступеня зв'язку двох чи більше змінних; відбирання чинників, що найбільш суттєво впливають на залежну змінну; віднаходження раніше невідомих причинних зв'язків (кореляція безпосередньо не розкриває причинних зв'язків між явищами, але визначає числове значення цих зв'язків та ймовірність суджень щодо їх існування). Основними засобами аналізу є парні, частинні і множинні коефіцієнти кореляції.

Регресійний аналіз дозволяє розв'язувати такі завдання:

•- встановлення форм залежності між однією ендогенною та однією або кількома екзогенними змінними (додатна, від'ємна, лінійна, нелінійна). Ендогенна змінна звичайно позначається Y, а екзогенна (екзогенні), яка ще інакше називається регресором, - X;

•- визначення функції регресії. Важливо не тільки вказати загальну тенденцію зміни залежної змінної, а й з'ясувати, який був би вплив на залежну змінну головних чинників, якщо б решта (другорядні, побічні) чинників не змінювалася (перебували на тому самому середньому рівні) і були вилучені випадкові елементи;

•- оцінювання невідомих значень залежної змінної.

Відповідно до мети прогнозування визначається сукупність і структура змінних, які входять у модель. На основі теоретичного аналізу взаємозв'язків змінних формується система рівнянь і оцінюються параметри рівнянь регресії. У результаті розгляду різних варіантів структур рівнянь у системі залишаються ті з них, які мають найкращі якісні характеристики і не суперечать економічній теорії. І останній етап побудови моделі містить перевірку її здатності відтворювати динаміку минулого економічного розвитку, тобто імітацію на моделі базового періоду, що дозволяє оцінити її якість.

Ще одна важлива перевага економетричних моделей полягає в одержанні різних взаємоузгоджених прогнозів за великою кількістю показників. [1].

Література:

1. Божко В. П. Информационные технологии в статистике / В. П. Божко. - М. : Финстатинформ, 2002. - 346 с.

2.Власов М. П. Моделирование экономических процессов / М. П. Власов, П. Д. Шимко. - Ростов н/Д : Феникс, 2005. - 409 с.

3.Вовк В. М. Математичні методи дослідження операцій в економіко-виробничих системах / В. М. Вовк. - Львів: Видавничий центр ЛНУ ім.Івана Франка, 2007. - 584 с.

4.Глухов В. В. Математические методы и модели для менеджмента / Глухов В. В., Медников М. Д., Коробко С. Б. - СПб. : Лань, 2000. - 320 с.

5.Мехрейштейн В. Е. Экономико-математическое моделирование / В. Е. Мехрейштейн, В. И. Павлов. - М. : РГГУ, 2001. - 446 с.

 


Залиште коментар!

Дозволено використання тегів:
<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <code> <em> <i> <strike> <strong>