Прогнозный анализ продаж продукции

(Таблица 21).Таблица 21 — Расчет сезонных колебаний товарооборота ООО «Интернет Технологии» по кварталам.

Сумма1 квартал29,6958,1539,6040,64 168,082 квартал98,4459,2462,42 135,66355,763 квартал157,2 159,60123,30 134,05573,974 квартал114,85 123,01123,30 134,05495,21 В целях устранения влияния случайных факторов на основе рассчитанных сезонных колебаний определяются индексы сезонности товарооборота по кварталам года. Расчет индексов сезонности товарооборота представим в таблице 22. Таблица 22. Расчет индексов сезонности товарооборота ООО «Интернет Технологии"Кварталы

Сумма сезонных колебаний

Индексы сезонности первоначальныеуточненные 1 квартал168,0842,0242,022 квартал355,7677,4477,443 квартал573,97 156,74156,744 квартал495,21 123,80123,80 400,400,00 В рассматриваемом случае коэффициент поправки составляет 1, поэтому значения первоначальных и уточненных индексов совпадают. Индекс сезонности показывает, на сколько процентов отклоняется товарооборот данного квартала от среднеквартальной величины в ту или иную сторону под влиянием факторов сезонного характера.

2.2 Прогнозирование на основе статистического анализа

Прогнозирование показателей эффективности деятельности предприятия. В работе будет проведено аналитическое сглаживание динамических рядов. Сглаживание будет проводиться линейной, полиномиальной, логарифмической, экспоненциальной и степенной формой тренда. Затем будут определены численные значения кривых и выбрана оптимальная форма тренда, используя метод МНК или метод наименьших квадратов. В связи с этим нам необходимо задать следующие данные, представленные в таблице 22. Таблица 22 — Расчетные данные для построения трендов

ВремяВаловой доход, руб. tt2t3Ln t1 квартал 2009;800 722,251 110,0002 квартал 2009;510 618,652 480,6933 квартал 20 091 555 595,8 039 271,0994 квартал 2 009 352 628,95 416 641,3861 квартал 2 010 442 803,735 251 251,6092 квартал 2 010 860 744,6 362 161,7923 квартал 20 102 196 719,357 493 431,9464 квартал 2010;1 379 899,268 645 122,0791 квартал 2011;1 075 789,209 817 292,1972 квартал 201 196 033,391 010 010 002,3033 квартал 2 011 424 391,51 112 113 312,3984 квартал 2 011 151 872,301 214 417 282,4851 квартал 2012;326 443,851 316 921 972,565Далее по данным таблицам построим графики с разнообразными видами трендов, в частности это линейный, полиномиальный (2-й и 3-й степени), логарифмический (рис.

6, 7, 8, 9).На основе каждого графика строится сводный статистический отчет по трендовым моделям. Также необходимо отметить, что степенная и экспоненциальная формы тренда нуждаются в пересчете остатков и уровней динамического ряда.Рис.6 Сглаживание динамического ряда линейным трендом

Рис. 7 Сглаживание динамического ряда полиноминальным трендом 2-й степени

Рис. 8 Сглаживание динамического ряда полиноминальным трендом 3-й степени

Рис. 9 Сглаживание динамического ряда логарифмическим трендом

В соответствии с методом наименьших квадратов оптимальной моделью считается модель с наименьшей остаточной дисперсией (или остаточным среднеквадратическим отклонением). Но для решения задачи экстраполяции и прогнозирования по тренду необходимо также учесть значимость параметров модели тренда. Таблица 11 — Определение значимости параметров тренда№Модель тренда

Уравнение тренда

Остаточное среднеквадратичное отклонение

Значимость параметров модели тренда1ЛинейнаяY=1,3306X+11,4292,4Значимы оба параметра2Полином 2-й степениY=0,0965X2−0,02X+14,8052,11Параметры незначимы 3Полином 3-й степениY=0,0238X3−0,403X2+2,8817X+10,812,91Параметры незначимы 4ЛогарифмическаяY=5,9991LnX+10,3363,47Значимы оба параметра

Как видно из таблицы представленной выше, оптимальным трендом будет линейный тренд, т.к. остаточное среднеквадратичное отклонение у него наименьшие из всех моделей со значимыми параметрами. Также из таблицы можно увидеть, как значимость параметров уравнения влияет на выбор оптимального тренда, т.к. в противном случае наш выбор остановился бы на полиноме 2-й степени, для которого остаточное среднеквадратичное отклонение наименьшие из всех представленных моделей тренда. Следовательно, для прогнозирования выберем линейный тренд.Рис. 10 Прогнозирование валового дохода с помощью линейного тренда

Как видно из графика, руководству предприятия необходимо предпринимать меры по улучшению эффективности деятельности предприятия, потому как прогнозирование показывает, что предприятие в 2012;2013 году будет работать в убыток. Расчет показателей изменения уровней динамического ряда дал нам представление о видах и формах различных показателей динамики, а также помог понять их значимость в анализе и поиске общей тенденции за определенный период времени. С помощью такой тенденции можно найти зависимость между периодом времени, изменением динамического ряда экспорта или импорта с внутренними и внешними факторами, происходящими в Индии или какой-либо другой стране, обнаружив значительные отклонения показателей динамического ряда от общей тенденции. Этот анализ может помочь последующей экспертной оценки и прогноза, как, в общем, и вся наша проделанная курсовая работа. Кроме того, была проведена периодизация динамических рядов, в ходе которой, была проанализирована зависимость изменения импорта в Англии, от изменения цен на нефть. Это дало нам наглядный пример, как важно проводить группировку динамических рядов по периодам, и на основе определенного периода динамических рядов продолжать нашу работу, т. е. перейти к эмпирическому сглаживанию. С помощью эмпирического сглаживания динамических рядов, где была применен метод сглаживания простой 2-хзначной средней. С помощью, которой, были сглажены периодические и случайные колебания динамических рядов экспорта и импорта.

С помощью аналитического сглаживания мы нашли оптимальный тренд для динамических рядов, определив, что это линейная форма трендов. В качестве основы для обобщающего показателя оценки эффективности финансово-хозяйственной деятельности может быть использован показатель экономического потенциала. Вывод: Проведенный анализ с помощью экономико-математического моделирования показал, что уменьшение валового дохода. Данный факт говорит о том, что необходимо предложить мероприятия по улучшению системы управления предприятием, для увеличения дохода. Для этого предложим введение системы «купонаж» для реализации продукции и услуг предприятия, и покажем экономическую эффективность от внедрения данного мероприятия. Заключение

Финансовые результаты любой деятельности предприятия можно характеризоватьвеличиной полученной прибыли, а также уровнем рентабельности. Полученная прибыль предприятие получается главным образом от реализации продукции услуг, а также от некоторых других видов деятельности (например, сдача в аренду основных фондов, деятельность на фондовых и валютных биржах и т. д.). 5, 65]В аналитической части работы была рассмотрена финансово-хозяйственная деятельность предприятия ООО «Интернет Технологии». Чистая норма прибыли в отчетном периоде составила 2,68 на 1 руб. выручки от продаж против 0,77 на 1 руб. выручки от продаж по итогам 2008 года. Рентабельность продаж увеличилась по сравнению с прошлым периодом на 2,7% и составила 4,7%. В сравнении с 2008 годом снижение на 4,1%.В данной работе была поставлена цель — проанализировать финансовые результаты деятельности предприятия и использование статистических методов в их оценке. В связи с поставленной целью в работе решены следующие задачи:

Изучены теоретические аспекты статистического анализа финансовых результатов предприятия. Проведен статистический анализ финансовых результатов на предложенном примере. Сделаны выводы о проделанной работе. Список используемой литературы

Алисов, Н. В. Экономическая и социальная география мира. — М., 2001

Артеменко В.Г., Беллендир М. Ф. Финансовый анализ — М., 1997

Балинова В.С. -«Статистика в вопросах и ответах.» — М.: ТК Вебли, Изд. Проспект. — 2009 г.

— 344с. Статистика: Учебн. пособие/ О. В.

Дмитриева; Моск. гос.

ун-т печати. — М.: МГУП, 2006. — 182 сШмойлова Р. А. Теория статистики: учебник / - М.: Финансы и статистика, Экономическая статистика: Под ред.

Ю.Н.Иванова. — М.: ИНФРА-М, 1998. 480с. Российский статистический ежегодник. — М.: Госкомстат России, 2005 г. Гусаров В. М. Статистика: Учебное пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009 г, стр.

463.Шеремет А. Д., Баканов М. И., «Теория экономического анализа». — М., 2001

Басовский Л.Е. «Теория экономического анализа». -Учебник, М, 2001

Богатко А.Н. «Основы экономического анализа хозяйствующего субъекта». -Учебник М., 1999

Глушков И. Е. Бухгалтерский учет на современном предприятии -Учебное пособие СПб., 1995

Доклад о развитии человека за 2005 г. — Нью-Йорк, 2005

Дюсембаев К.Ш. «Анализ финансового положения предприятия» — Учебное пособие — Алматы., 2006

Ефимова О.В. «Финансовый анализ» — М., 2005

Карлин Т.Р. «Анализ финансовых отчетов» — Учебник для ВУЗов М., 2008

Ковалев А.И., Привалов В. П. «Анализ финансового состояния предприятия» — Учебное пособие М., 2007

Ковалев В.В. «Управление финансами» — Учебник, М., 1998

Ковалев В.В., Патров В. В. «Как читать баланс». — Пособие для бухгалтеров, М., 2008

Козлова О.И. и др. Оценка кредитоспособности предприятий. — М., 1993.