Статистический исследование финансового состояния предприятия ООО 'Инфора' на основе имитационной модели

Статистический исследование финансового состояния предприятия ООО 'Инфора' на основе имитационной модели

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОУ ВПО «МАГНИТОГОРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет информатики

Кафедра прикладной информатики

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

по теме: Статистический анализ финансового состояния предприятия ООО "Инфора" на основе имитационной модели

Исполнитель:

студентка гр. 52 В.В. Коробейникова

Руководитель:

канд. пед. наук, доц. Е.Н. Гусева

Консультант

канд. экон. наук, доцент А.В. Ивлев

Магнитогорск2008

Оглавление

Введение...............................................................................................................     3

Глава 1. Статистический анализ финансового состояния предприятия ООО «Инфора».         6

§1.1 Функция и экономическая деятельность предприятия ООО «Инфора»        6

§1.2 Методы статистического анализа деятельности предприятия     30

§1.3 Математическая модель оценки и анализа финансового состояния предприятия  51

Выводы по первой главе      65

Глава 2. Создание имитационной модели для анализа финансового состояния предприятия ООО «Инфора»        66

§2.1 Технологии проектирования имитационных моделей предприятия     66

§2.2 Разработка статистической имитационной модели по оценке и анализу финансового состояния предприятия        80

§2.3 Экономическая эффективность внедрения имитационной модели, анализирующей финансовую деятельность ООО «Инфора»     84

Выводы по второй главе      88

Заключение         89

Список использованных источников      90

Введение

Обеспечение качества управления маркетинговыми процессами предприятий направлено в первую очередь на повышение их конкурентоспособности. В настоящий момент одним из направлений развития экономики страны является повышение конкурентоспособности бизнеса и интеграция российских предприятий в мировые процессы.

В тоже время, макроэкономическая ситуация в стране подвержена серьезным колебаниям, инфляция обуславливает высокие процентные ставки, в связи с чем производственные предприятия и коммерческие компании ищут новые эффективные формы организации системы управления маркетинговой деятельностью предприятия. Наметившийся экономический подъем стимулирует проведение разработок по этой тематике. Одной из приоритетных задач в этом контексте является создание дееспособной системы управления маркетингом предприятия при наличии случайных возмущений. Система управления маркетингом направлена на обеспечение конкурентоспособности предприятия, и в этом контексте качество управления маркетингом занимает ведущее место.

Основным стимулом к финансированию маркетинговых мероприятий является превышение увеличения дохода над увеличением издержек, к которым прибавляются издержки на маркетинг. А если точнее, то разница между доходом и издержками всегда и была основной силой, толкавшей к применению маркетинговых методов в сбытовой деятельности.

Управление в современном мире становится все более трудным делом, поскольку организационная структура общества постоянно усложняется. Эта сложность объясняется характером взаимоотношений между различными элементами организаций и физическими системами, с которыми они взаимодействуют. Хотя эта сложность существовала давно, только сейчас приходит понимание ее истинного значения. Теперь становится очевидным, что изменение одной из характеристик системы может легко привести к изменениям или создать потребность в изменениях в других частях системы.

В связи с этим одним из наиболее важных и полезных орудий анализа сложных процессов и систем стало имитационное моделирование.

По существу, каждая модель или представление вещи средствами, отличными от ее реального содержания есть форма имитации. Имитационное моделирование является весьма широким и недостаточно четко определенным понятием, имеющим очень большое значение для лиц, ответственных за создание и функционирование практически любых систем. Вместе с тем, сама идея имитационного моделирования проста и в то же время интуитивно привлекательна.

На основе имитационной модели можно построить самые точные и действенные методы анализа и прогнозирования показателей эффективности бизнес-процессов. Тем не менее, нужно быть осторожным и не использовать некорректные процедуры анализа и моделирования, которые могут привести к неточным результатам.

В основе системы управления маркетингом предприятия лежит работающая модель, копирующая текущую деятельность промышленного предприятия. Это достигается путем прохождения через возможные события в режиме сжатого времени с одновременным отображением хозяйственной деятельности в цифрах. Так как программное обеспечение, реализующее имитационную модель бизнес-процесса, отслеживает статистические параметры ее элементов, оценка эффективности процесса может быть получена только на основе анализа соответствующих выходных данных. Маркетинг услуг менее изучен и применим в нашей стране, чем маркетинг товаров, и поэтому нуждается в постоянном исследовании, разработке и внедрения в практическую деятельность. Качество услуги и, следовательно, в какой то мере ее конкурентоспособность, определяются только после ее оказания конкретному потребителю. Вышеприведенные высказывания и определяют актуальность исследования.

Актуальность и необходимость решения данных управленческих проблем для становления экономики в период перехода к экономическому росту определила выбор темы исследования: Статистический анализ финансового состояния предприятия ООО «Инфора» на основе имитационной модели.

Целью исследования является разработка имитационной модели анализа финансового состояния предприятия для совершенствования эффективности управления предприятием и повышения его конкурентоспособности.

Достижение поставленной цели было обеспечено решением основных задач исследования.

.   Изучение экономической деятельности предприятия ООО «Инфора» с целью совершенствования эффективности управления предприятием и повышения его конкурентоспособности.

2.      Исследование методов статистического анализа, оценивающих эффективность финансовой деятельности предприятия.

.        Построение имитационной модели, диагностирующей и прогнозирующей финансовые показатели предприятия.

.        Проверка экономической эффективности предложенной имитационной модели на предприятии ООО «Инфора».

Предполагается, что существует возможность создания универсальной модели системы управления маркетингом предприятия в современных социально-экономических условиях, базирующаяся на процессном управлении и модельных экспериментах, которая обеспечивает повышение качества управления маркетингом и конкурентоспособность предприятия.

Объект исследования. Экономическая деятельность предприятия ООО «Инфора» в современных социально-экономических условиях.

Предмет исследования. Статистический анализ финансовой деятельности предприятия.

статистический экономический модель имитационный

Глава 1. Статистический анализ финансового состояния предприятия ООО «Инфора»

§1.1 Функция и экономическая деятельность предприятия ООО «Инфора»

Общество с ограниченной ответственностью «Инфора» (далее «Общество») является хозяйственным обществом, действующим в соответствии с Гражданским кодексом Российской Федерации, федеральным законом от 08.02.1998 г. № 14-ФЗ «Об обществах с ограниченной ответственностью» (далее - «федеральный закон «Об обществах с ограниченной ответственностью») и иным законодательством Российской Федерации.

Полное фирменное наименование Общества: «Общество с ограниченной ответственностью «Инфора», сокращенное фирменное наименование Общества: «ООО «Инфора».

Состав участников общества с ограниченной ответственностью «Инфора» (далее по тексту именуемого «Общество») определяется Учредительным договором Общества.

Общество создано на неопределенный срок для ведения предпринимательской деятельности в целях получения и распределения прибыли.

Общество имеет в собственности обособленное имущество, учитываемое на его самостоятельном балансе, может от своего имени приобретать и осуществлять имущественные и личные неимущественные права, нести обязанности, быть истцом и ответчиком в суде. Общество вправе в установленном порядке открывать банковские счета на территории Российской Федерации и за ее пределами.

Общество имеет круглую печать, содержащую его полное фирменное название на русском языке и указание на место нахождения Общества. Общество вправе иметь штампы и бланки со своим фирменным наименованием, собственную эмблему, а также зарегистрированный в установленном порядке товарный знак и другие средства индивидуализации.

Общество действует на основании своих учредительных документов и в соответствии с законодательством Российской Федерации. Оно приобретает права юридического лица с момента его государственной регистрации.

Общество может быть участником другого хозяйственного общества. Общество вправе создавать филиалы и открывать представительства, действующие на основании утверждаемых Обществом положений о них.

Общество несет ответственность по своим обязательствам всем принадлежащим ему имуществом. Общество не отвечает по обязательствам своих участников. Российская Федерация, субъекты Российской Федерации и муниципальные образования не несут ответственности по обязательствам Общества, равно как и Общество не несет ответственности по обязательствам Российской Федерации, субъектов Российской Федерации и муниципальных образований.

Участники общества не отвечают по обязательствам Общества и не несут риск убытков, связанных с деятельностью Общества, в пределах стоимости внесенных ими вкладов.

Участники Общества, внесшие вклады не полностью, несут солидарную ответственность по обязательствам Общества в пределах стоимости неоплаченной части вклада каждого из участников.

Порядок реорганизации и ликвидации Общества определяется главой V федерального закона «Об обществах с ограниченной ответственностью».

Порядок распределения прибыли Общества устанавливается Учредительным договором.

Общество самостоятельно осуществляет следующие виды деятельности:

1) консультирование по вопросам коммерческой деятельности и управления;

2)      деятельность в области права;

)        деятельность в области бухгалтерского учета;

)        аудиторская деятельность;

)        оценочная деятельность;

)        создание информационных агентств, предоставление информационных услуг;

)        коммерческое посредничество и консультационная деятельность;

)        организация издательств и типографий, полиграфическая деятельность (набор, подготовка печатных форм, включая изготовление печатей и штампов, печать, изготовление тиражей печатных изданий любого вида);

)        совершение сделок, связанных с недвижимым имуществом, от своего имени по поручению третьих лиц;

)        финансовое посредничество;

а также другие виды деятельности, не запрещенные законодательством Российской Федерации.

Осуществление видов деятельности, подлежащих лицензированию, производится только после получения соответствующей лицензии.

Место нахождения Общества определяется местом его государственной регистрации. Государственная регистрация Общества осуществляется по месту нахождения его постоянно действующего исполнительного органа: 455036, Российская Федерация, Челябинская область, город Магнитогорск, ул. Суворова, д. 123, кааб.5 (Челябинская область, город Магнитогорск, Правобережный район).

Для обеспечения своей деятельности Общество за счет вкладов учредителей (при учреждении Общества), а в дальнейшем за счет вкладов участников и другими предусмотренными законодательством способами образует Уставный капитал.

Уставный капитал Общества составляется из номинальной стоимости долей его участников. Уставный капитал Общества определяет минимальный размер имущества общества, гарантирующего интересы его кредиторов.

Если по окончании второго и каждого последующего финансового года стоимость чистых активов Общества окажется меньше Уставного капитала, Общество обязано объявить об уменьшении своего Уставного капитала и зарегистрировать его уменьшение в установленном законодательством порядке, поставив в известность об этом всех своих кредиторов. Если стоимость указанных активов Общества становится меньше определенного законом минимального размера Уставного капитала, Общество подлежит ликвидации.

Стоимость чистых активов Общества оценивается по данным бухгалтерского учета в порядке, устанавливаемом законодательством Российской Федерации.

Вкладом в Уставный капитал Общества могут быть являться деньги, ценные бумаги, другие вещи или имущественные права, либо иные права, имеющие денежную оценку.

Уставный капитал Общества составляет 10000 руб. 00 коп. (Десять тысяч) рублей ноль копеек и состоит из 2 (двух) долей, которые распределяются следующим образом:

Участниками общества могут быть граждане и юридические лица. Общество не может иметь в качестве единственного участника другое хозяйственное общество, состоящее из одного лица. Число участников Общества не должно быть более пятидесяти. Участники Общества вправе:

·  участвовать в управлении делами Общества в порядке, установленном законодательством Российской Федерации и учредительными документами Общества;

·       получать информацию о деятельности Общества и знакомиться с его бухгалтерскими книгами и иной документацией в установленном его учредительными документами порядке;

·       принимать участие в распределении прибыли;

·       продать или иным образом уступить свою долю в Уставном капитале Общества либо ее часть одному или несколькими участниками Общества в порядке, предусмотренном законодательством Российской Федерации и Уставом Общества;

·       в любое время выйти из Общества независимо от согласия других его участников путем подачи заявления о выходе из Общества;

·       получить в случае ликвидации Общества часть имущества, оставшегося после расчетов с кредиторами, или его стоимость.

Участники Общества обязаны:

·  оплатить свою долю в Уставном капитале в соответствии с Учредительным договором и федеральным законом «Об обществах с ограниченной ответственностью»;

·       в соответствии с настоящим Уставом письменно известить участников общества и Общество о намерении продать свою долю в Уставном капитале или ее часть третьему лицу;

·       не разглашать конфиденциальную информацию о деятельности Общества.

Участники Общества, доли которых в совокупности составляют не менее чем десять процентов Уставного капитала Общества участника, который грубо нарушает свои обязанности либо своими действиями (бездействием) делает невозможной деятельность Общества или существенно ее затрудняет.

Высшим органом управления Общества является общее собрание его участников. К исключительной компетенции общего собрания участников Общества относятся:

1. определение основных направлений деятельности Общества, а также принятие решения об участии в ассоциациях и других объединениях коммерческих организаций;

2.      изменение Устава Общества, в том числе изменение размера Уставного капитала Общества;

.        внесение изменений в Учредительный договор;

.        избрание директора Общества и досрочное прекращение его полномочий, а также принятие решения о передаче полномочий единоличного исполнительного органа Общества коммерческой организации или индивидуальному предпринимателю (далее - управляющий), утверждение такого управляющего и условий договора с ним; образование и досрочное прекращение полномочий коллегиального исполнительного органа Общества;

.        избрание и досрочное прекращение полномочий ревизионной комиссии (Ревизора) Общества;

.        утверждение годовых отчетов и годовых бухгалтерских балансов;

.        принятие решения о распределении чистой прибыли Общества между участниками Общества;

.        утверждение (принятие) документов, регулирующих внутреннюю деятельность Общества (внутренних документов Общества);

.        принятие решения о размещении Обществом облигаций и иных эмиссионных ценных бумаг;

.        назначение аудиторской проверки, утверждение аудитора и определение размера оплаты его услуг;

.        принятие решения о реорганизации или ликвидации Общества;

.        назначение ликвидационной комиссии и утверждение ликвидационных балансов;

.        принятие решения о совершении крупных сделок, признаваемых таковыми в соответствии с федеральным законом «Об обществах с ограниченной ответственностью»;

.        принятие решения о совершении сделок, в совершении которых имеется заинтересованность в соответствии с федеральным законом «Об обществах с ограниченной ответственностью»;

.        решение иных вопросов, предусмотренных федеральным законом «Об обществах с ограниченной ответственностью».

Единоличным исполнительным органом Общества является директор, который избирается общим собранием участников Общества сроком на пять лет. Директором Общества может быть избрано лицо, не являющееся его участником.

Директор Общества:

1) без доверенности действует от имени Общества, в том числе представляет его интересы и совершает сделки с учетом необходимости получения согласия общего собрания участников Общества на совершение крупных сделок и сделок, в совершении которых имеется заинтересованность;

2)      выдает доверенности на право представительства от имени Общества, в том числе доверенности с правом передоверия;

)        издает приказы о назначении на должности работников Общества, об их переводе и увольнении, применяет меры поощрения и налагает дисциплинарные взыскания;

)        осуществляет все иные полномочия, не отнесенные Федеральным законом «Об обществах с ограниченной ответственностью» или настоящим Уставом Общества к компетенции Общего собрания участников Общества.

Общество обязано хранить следующие документы:

·  учредительные документы Общества, а также внесенные в учредительные документы Общества и зарегистрированные в установленном порядке изменения и дополнения;

·       протокол общего собрания учредителей, содержащий решение о создании Общества, а также иные решения, связанные с созданием Общества;

·       документ, подтверждающий государственную регистрацию Общества;

·       документы, подтверждающие права Общества на имущество, находящееся на его балансе;

·       внутренние документы Общества;

·       положения о филиалах и представительствах Общества;

·       документы, связанные с эмиссией облигаций и иных эмиссионных ценных бумаг Общества;

·       протоколы Общих собраний участников Общества, заседаний других органов Общества;

·       списки аффилированных лиц Общества;

·       заключения ревизионной комиссии (ревизора) Общества, аудитора, государственных и муниципальных органов финансового контроля;

·       иные документы, предусмотренные федеральными законами и иными правовыми актами Российской Федерации, настоящим Уставом Общества, внутренними документами Общества, решениями Общего собрания участников Общества, директора Общества.

Общество с ограниченной ответственностью «Инфора» действует на основании своих учредительных документов и в соответствии с законодательством Российской Федерации. Оно приобретает права юридического лица с момента его государственной регистрации.

Краткая схема организации и характеристика его экономических служб

Рисунок 1.1 - Организационная структура ООО «Инфора»

Директор организует всю работу предприятия и несет полную ответственность за его состояние и деятельность перед государством и трудовым коллективом. Директор представляет предприятие во всех учреждениях и организациях, распоряжается имуществом предприятия, заключает договора, осуществляет контроль, издает приказы по предприятию, в соответствии с трудовым законодательством принимает и увольняет работников, принимает меры поощрения и налагает взыскание на работников предприятия, открывает в банках счета предприятия.

В бухгалтерском отделе находится 3 человека. Бухгалтерский отдел занимается ведением бухгалтерского учета. Основной целью бухгалтерского учета является оперативное обеспечение внешних и внутренних пользователей достоверной информацией о деятельности Общества. Так как бухгалтеры еще и работают с клиентами, то помимо сказанного выше, они занимаются такими видами деятельности как:

аудит бухгалтерской и налоговой отчетности (инициативный и обязательный);

финансовый анализ, оптимизация налогообложения;

ведение, восстановление бухгалтерского и налогового учета;

консультационные услуги;

абонентское обслуживание организаций и индивидуальных предпринимателей;

бухгалтерское обслуживание юридических и физических лиц.

В отделе по работе с клиентами находится 2 юрисконсульта. В задачу юрисконсульта входит:

регистрация ЗАО, ООО, ИП;

изменения в учредительных документах;

регистрация компаний за рубежом;

изготовление печатей, штампов, факсимиле, визиток;

оформление автотранспорта;

лицензии.

В отделе оценки находится два оценщика, они занимаются оценкой всех видов собственности.

Описание предметной области

В рамках предметной области рассматривалась работа отдела по работе с клиентами, была рассмотрена задача регистрации предприятий. При обращении в ООО «Инфора» за услугой в виде регистрации создаваемого юридического лица, нужно при себе иметь: ксерокопии паспортов, ИНН всех учредителей, копию паспорта на имущество, из которого образуется уставный капитал и предоставление точной информации, в которую входит:

·  количество учредителей;

·       ФИО директора;

·       полное наименование юридического лица;

·       сокращенное, фирменное наименование юридического лица;

·       юридический адрес фирмы;

·       уставный капитал (деньги или имущество);

·       распределение долей;

·       номер телефона для ИФНС;

·       номер телефона для ООО «Инфора»;

·       основной и дополнительный виды деятельности (в соответствии с общим классификатором видов экономической деятельности).

После предоставления документов, производится открытие временного расчетного счета в том банке РФ, на который укажет клиент (если уставный капитал образуется за счет денежных средств). Для этого потребуется заверить у нотариуса по одному экземпляру всех учредительных документов.

Затем производится подготовка пакета учредительных документов: 11 форма для постановки на учет в налоговом органе и предоставление их в ИФНС. Если выбирается упрощенная система налогообложения, то готовится заявление о переходе на упрощенную систему налогообложения. Если УСНО от доходов, то это 6 %, а если доходы минус расходы, то 15 %.

Через 8 дней налоговая инспекция выдаст ОГРН и ИНН на предприятие и выписку из государственного реестра юридического лица. После получения ИНН и ОГРН ООО «Инфора» изготавливает печать в подарок.

После того, как предприятие зарегистрировали в качестве юридического лица и изготовили печать, необходимо открыть постоянный расчетный счет (об этом нужно уведомить налоговый орган в течении 7 дней, иначе будет взиматься штраф в размере пяти тысяч рублей).

Сразу после регистрации необходимо заказать информационное письмо (карту статистики) из Госкомстата, затем через одну - две недели забрать извещения из Пенсионного Фонда РФ, Фонда обязательного медицинского страхования и Фонда социального страхования.

Техническая оснащенность отдела

В бухгалтерском отделе каждый из 3 сотрудников имеет в своем распоряжении вычислительную машину с установленной операционной системой Windows XP Professional Edition SP2., на компьютерах установлен пакет «1С: Бухгалтерия (7.7)», «Возмещение НДС», «Налогоплательщик - 2007 (версия 11.57)», «Гарант. Платформа F1 (версия 5)», «ConsultantPlus», «Bprint-Клиент (версия 3)». Все компьютеры в отделе объединены в ЛВС с сервером на основе Windows NT 4.0, на котором расположена единая для всех сотрудников БД. В отделе находится один сканер «Canon LBP i910» и два принтера «Samsung 5100» и «Canon LBP 810».

В отделе по работе с клиентами у каждого сотрудника тоже имеется в распоряжении вычислительная машина с установленной операционной системой Windows XP Professional Edition SP2. На компьютерах установлен пакет программ: «Гарант. Платформа F1 (версия 5)», «ConsultantPlus», «Экспресс-аудит», «Coral Draw (версия 13)», «Bprint-Клиент (версия 3)», «Автотранспорт», «ОКВЭД». Все компьютеры в отделе объединены в ЛВС с сервером на основе Windows NT 4.0, на котором расположена единая для всех сотрудников БД. В отделе находится одно многофункциональное устройство «Samsung 4100».

В отделе оценки у сотрудников находится в распоряжении вычислительная машина с установленной операционной системой Windows XP Professional Edition SP2. На компьютерах установлен пакет программ: «Гарант. Платформа F1 (версия 5)», «ConsultantPlus», «Экспресс-аудит». Все компьютеры в отделе объединены в объединены в ЛВС с сервером на основе Windows NT 4.0, на котором расположена единая для всех сотрудников БД. В отделе находится одно многофункциональное устройство «НР».

Определение «узких» мест и выработка предложений по усовершенствованию ИС предприятия

«Узкие» места будем определять на основе анализа построенных моделей бизнес-процессов и документооборота. При этом анализ будем проводить по следующим направлениям:

анализ функциональной деятельности и функционального взаимодействия выбранной предметной области;

анализ внутреннего документооборота выбранной предметной области;

анализ информационных потоков и информационного взаимодействия с внешними объектами;

анализ информационной инфраструктуры выбранной предметной области и предприятия в целом;

анализ экономического состояния деятельности предприятия.

Анализ функциональной деятельности и функционального взаимодействия отдела по работе с клиентами.

Рисунок 1.2 - Контекстная диаграмма

В нашей предметной области рассматриваются следующие основные функции: заполнение заявлений для регистрации фирмы, уплата государственной пошлины, открытие временного расчетного счета в банке, подготовка пакета учредительных документов для ИФНС, изготовление печати, открытие постоянного расчетного счета, заказ информационного письма, сдача всех документов в ИФНС. В модели бизнес-процесса отражена деятельность одного сотрудника и соответствующих ему функций: открытие временного расчетного счета в банке, подготовка пакета учредительных документов для ИФНС, изготовление печати, открытие постоянного расчетного счета, заказ информационного письма.

Рисунок 1.3 - Диаграмма А0

Рисунок 1.4 - Диаграмма декомпозиции

Функция «подготовка пакета учредительных документов для ИФНС» представляет собой поиск информации в папке с договорами. Она требует больших трудозатрат и большой концентрации внимания.

Функция по открытию временного расчетного счета в банке требуют трудозатрат, т.к. для этого юрисконсульт должен пойти в банк и открыть там расчетный счет, а на это уходит много времени.

Журнал учета представляет собой листы, возможна потеря этой информации. Передача листов ведется через третье лицо - сотрудника, ответственного за документооборот. Налицо ненужная детализация функций (мелкие функции у сотрудника, ответственного за документооборот). Таким образом, можно совместить функции сотрудника, ответственного за документооборот.

Анализ внутреннего документооборота деятельности отдела по работе с клиентами:

Перед тем, как начать выполнять свою работу, юрисконсульт должен узнать всю информацию у клиента, которая необходима. В предоставление точной информации входит:

·  количество учредителей;

·       ФИО директора;

·       полное наименование юридического лица;

·       сокращенное, фирменное наименование юридического лица;

·       юридический адрес фирмы;

·       уставный капитал (деньги или имущество);

·       распределение долей;

·       номер телефона для ИФНС;

·       номер телефона для ООО «Инфора»;

·       основной и дополнительный виды деятельности (в соответствии с общим классификатором видов экономической деятельности).

На это может уйти по 30-60 минут с каждым клиентом. Сотрудник отдела по работе с клиентами после предоставления документов, производит открытие временного расчетного счета в том банке РФ, на который указал клиент (если уставный капитал образуется за счет денежных средств). Для этого потребуется заверить у нотариуса по одному экземпляру всех учредительных документов. Документы заверяет сам клиент.

Затем производится подготовка пакета учредительных документов: 11 форма для постановки на учет в налоговом органе и предоставление их в ИФНС. Если выбирается упрощенная система налогообложения, то готовится заявление о переходе на упрощенную систему налогообложения. Через 8 дней налоговая инспекция выдаст ОГРН и ИНН на предприятие и выписку из государственного реестра юридического лица. Юрисконсульт звонит и сообщает об этом клиенту, чтобы он подошел за документами и сказал какую нужно сделать печать. После получения ИНН и ОГРН юрисконсульт ООО «Инфора» изготавливает печать в подарок.

После того, как предприятие зарегистрировали в качестве юридического лица и изготовили печать, необходимо открыть постоянный расчетный счет (об этом нужно уведомить налоговый орган в течении 7 дней, иначе будет взиматься штраф), для этого опять нужно пойти в банк, на дорогу и стояние в очереди уходит много времени.

Сразу после регистрации необходимо заказать информационное письмо (карту статистики) из Госкомстата, затем через одну - две недели забрать извещения из Пенсионного Фонда РФ, Фонда обязательного медицинского страхования и Фонда социального страхования. На это снова может уйти пол дня, т.к. опять нужно идти в соответствующие места и стоять там в очередях.

После того, как все документы готовы, юрисконсульт делает звонок клиенту, чтобы тот мог прийти и забрать все свои документы.

Исходя из этого, можно сделать вывод о том, чтобы предложить устроить на работу нового сотрудника, который бы выполнял такие поручения, которые необходимо выполнить, покинув здание. Этот человек мог открывать счета в банке, оплачивать государственные пошлины, ходить в налоговую инспекцию, в Госкомстат и Фонды. В то время как юрисконсульт будет подготавливать все нужные бумаги и вести работу с клиентами. Либо поделить обязанности между двумя сотрудниками этого отдела. Так как каждый сотрудник этого отдела ведет работу со своими клиентами, то у них по отдельности уходит много времени на выполнение всей операции.

Это повысит производительность работы сотрудника отдела по работе с клиентами, и он сможет больше времени уделить на работу с клиентами и подготовку документов.

Анализ информационных потоков и информационного взаимодействия с другими объектами.

Передача документов внутри отдела между сотрудниками и между отделами происходит нерегулярно, то есть информация о производственном процессе в течение рабочей смены не всегда поступает вовремя в отделы. Кроме того, налицо дублирование функций: создаются копии документов, подшиваются копии документов, делаются выписки из документов. Дублирование работ означает по существу дублирование функций. Избавление от дублирования повлияет на повышение производительности предприятия.

Между отделами работа по документообороту ведется вручную. Переход к автоматизированной обработке информации позволит сократить время подготовки и обработки практически всех документов за счет исключения дублирования информации и ускорения обработки.

На основании анализа можно сформировать предложения по усовершенствованию информационной системы предметной области и в целом предприятия. При выработке предложений надо учесть:

·  длительность типовых операций;

·       дублирование и противоречивость функций, информационных потоков и документооборота;

·       степень загруженности структурных подразделений и должностных лиц;

·       степень применения средств автоматизации.

Анализ экономического состояния деятельности предприятия.

Проанализируем динамику экономических результатов деятельности предприятия за последние 2-3 года и сделаем выводы о его экономическом состоянии.

Отчет о движении денежных средств за период с 1 января по 31 декабря 2006 года представлен в «таблице 1».

Таблица 1

Рассчитаем рентабельность продукции за 2005 год:

,

где R - рентабельность продукции; Р - прибыль от реализации товарной продукции; S - полная себестоимость реализованной продукции.

Рассчитаем прибыль от реализации продукции за 2005 год :

P=W-S,

где P - прибыль от реализации товарной продукции; W - выручка от реализации товарной продукции; S - полная себестоимость реализованной продукции.

Р = 252,743.23 - 219505

Р = 33238.23 _РУБ.

Рассчитаем рентабельность продукции за 2006 год:

Рассчитаем прибыль от реализации продукции за 2006 год:

Р = 456,299.77- 428,166

Р = 28133.77 _РУБ.

Отчет о движении денежных средств за период с 1 января по 31 декабря 2007 года представлен в «таблице 2».

Таблица 2

Рассчитаем рентабельность продукции за 2007 год:

Рассчитаем прибыль от реализации продукции за 2007 год :

P = 491,763.57- 466,663.21

P = 25100.36 _РУБ.

Для наглядности построим графики за три года:

Рисунок 1.5 - График рентабельности

Рисунок 1.6 - График прибыли

Построив графики рентабельности и прибыли (см. рисунок 1.5 и рисунок 1.6) за три года, можно увидеть, что показатели с каждым годом все ниже.

Рентабельность - это важнейшая экономическая категория, которая присуща всем предприятиям, работающим на основе хозяйственного расчёта. Она означает доходность, прибыльность предприятия и определяется путём сопоставления получаемых результатов (прибыли, валового дохода) с затратами или неиспользуемыми ресурсами. Будучи обобщающим показателем экономической эффективности, рентабельность отражает эффективность использования потреблённых производством ресурсов отрасли - трудовых, материальных, уровень управления и организации производства и труда, количество, качество и результаты реализации продукции, возможности осуществления расширенного воспроизводства и экономического стимулирования работников. Таким образом, рентабельность находит своё выражение, прежде всего, в наличии прибыли. Прибыль представляет собой реализованную часть чистого дохода и рассчитывается вычитанием из денежной выручки от реализации продукции коммерческой (полной) себестоимости или издержек производства.

Прибыль характеризует конечные экономические показатели не только в сфере производства продукции, но и в сфере обращения, реализации. Она является как бы фокусом, в котором находят отражение все слагаемые эффективности производства. С ростом прибыли неразрывно связан рост рентабельности производства. В свою очередь, когда идёт речь о том, что то или иное хозяйство рентабельно, это означает, что в этом хозяйстве не только возмещают затраты, связанные с производством и реализацией продукции, но и получают определённую прибыль, позволяющую вести хозяйство на расширенной основе.

Количество реализованной продукции зависит от объёма валовой продукции и уровня её товарности. При росте объёма валовой продукции происходит увеличение продукции подлежащей сбыту, так как темпы роста её внутреннего потребления, как правило, ниже темпов роста валовой продукции, что создаёт условия для повышения уровня товарности и увеличение на этой основе денежной выручки. Качество продукции оказывает влияние на величину прибыли так же через денежную выручку, так как продукция более высокого качества обеспечивает более высокую реализационную цену.

Важным фактором прибыли является себестоимость продукции. Снижение или повышение издержек производства оказывает существенное влияние на величину прибыли.

К факторам внешнего порядка относятся рыночный спрос на продукцию, предложение и конкуренция производителей продукции. Высокий или низкий спрос на ту или иную продукцию, а также наличие или отсутствие конкурентов обуславливают как количество реализованной продукции, так и уровень цен на то, что, в конечном счете, влияет на величину прибыли.

Факторы рентабельности могут носить экстенсивный и интенсивный характер. Экстенсивные факторы - такие, которые оказывают влияние на рентабельность путём изменения количества реализованной продукции, а интенсивные - на рост реализационных цен и снижение себестоимости продукции.

Таким образом, определение резервов повышения рентабельности сводится, с одной стороны, к определению резервов увеличения денежной выручки от реализации, а с другой - резервов снижения себестоимости продукции.

Проанализировав динамику экономических результатов деятельности предприятия за последние три года, можно сделать вывод о том, что показатели прибыли и рентабельности понижаются с каждым годом. Нужно провести факторный анализ, и выяснить какие же факторы снижают эти показатели.

§1.2 Методы статистического анализа деятельности предприятия

Статистический анализ исследуемого явления или процесса всегда опирается на исходные статистические данные. Выводы статистического анализа составляют существенный компонент системы поддержки принятия стратегических решения. Форма и содержание исходных статистических данных зависят от конечных прикладных целей исследования и используемых источников. В частности, конечные прикладные цели статистического анализа механизма функционирования фирм (предприятий) и связанных с этим задач прогнозирования обусловливают состав и структуру показателей, наблюдение за которыми и образует массив исходных статистических данных.

Прогнозирование заключается в основанном на соответствующем статистическом анализе описании состояния изучаемой системы или процесса через один, два или большее число тактов времени по отношению к текущему моменту времени, т.е. к настоящему. Следует отличать прогноз от предсказания. Прогноз обладает свойством научного результата. Другими словами, в его основе лежит научное обоснование, которое может быть воспроизведено и без автора прогноза. Предсказание же порождается другими инструментами - интуицией, экстрасенсорными способностями и т.д. Оно воспринимается на веру, как данность.

Экспертная оценка, т.е. прогноз специалиста в данной конкретной области, представляет собой некоторый промежуточный (между прогнозированием и предсказанием) вариант подхода к формированию представления о будущем. С одной стороны, эта оценка основана на субъективном представлении эксперта о возможном развитии прогнозируемого процесса, с другой, - она учитывает многие факторы, если и не поддающиеся непосредственному измерению и формализации, то допускающие объективную интерпретацию в рамках научного обоснования эксперта. Поэтому организацию и статистический анализ экспертных оценок обычно включают в состав математического инструментария прогнозирования.

Статистические методы анализа и прогнозирования основаны обычно на глубокой обработке статистических данных, относящихся к изучаемому процессу.

Основные источники исходных статистических данных делят на первичные и вторичные.

К первичным источникам относят специальные выборочные обследования, опросы, переписи, направленные на получение тех данных и в такой форме, которые необходимы именно для запланированных прогнозных расчетов или управленческих решений. Получение исходных статистических данных из первичных источников связано со специально спланированной работой (и соответственно с выделением для этого специальных средств). Планируется состав показателей, способ организации выборки (о различных способах организации выборки), а иногда - и фиксированные значения некоторых показателей, при которых производится регистрация значений остальных показателей. Основными респондентами (объектами выборочных обследований) при обращении к первичным источникам являются все или определенные категории потенциальных клиентов (потребителей продукции) фирмы, ее поставщики, служащие, наконец, общество в целом.

Говоря о видах специальных обследований, надо выделить:

·  обследования по времени - одномоментные и периодически повторяющиеся;

·       по охвату респондентов - сплошные и выборочные;

·       по способам- очные интервью и анкетирование, почтовая рассылка анкет или вопросников или их публикация в прессе, телефонные интервью.

При организации специальных статистических обследований прогнозист обязан иметь четкие ответы на следующие вопросы:

·  к кому именно обращены вопросы (т.е. определить «единицу» статистического обследования) и с какой целью;

·       как должны быть сформулированы вопросы (т.е. определить конкретную форму анкеты или опросного листа);

·       сколько респондентов должно быть включено в обследование (т.е. определить объем выборки, необходимый для достижения заданной точности выводов);

·       как именно следует отбирать респондентов для включения их в обследуемую выборку.

Вторичные источники - это опубликованные в том или ином виде исходные данные, уже собранные кем-то вне прямой связи с конкретной задачей прогнозиста, но доставляющие информацию, в той или иной мере полезную именно для решения этой конкретной задачи.

В российских условиях к таким источникам следует отнести, в первую очередь, различные издания Госкомстата РФ, а также ряд специализированных деловых периодических изданий: журналы «Эксперт», «Коммерсант», «Финансовые рынки», финансовые приложения «Известий», «Экономика и жизнь» и т.п. Сюда же можно отнести и ряд созданных за последние годы специализированных коммерческих баз данных по фирмам, предприятиям, регионам.

Очевидно, первичные источники предоставляют в распоряжение прогнозиста и аналитика исходные статистические данные более высокого порядка по предъявляемым к ним критериям, чем вторичные. Однако они и стоят существенно дороже.

Требования, предъявляемые к исходным статистическим данным. Формируя массив исходных статистических данных из первичных или вторичных источников, следует помнить об основных требованиях к качеству этих данных:

·  Релевантность. Это свойство означает, что используемые данные (т.е. выбранные для анализа переменные, методология и время их измерения) должны отражать именно анализируемые стороны деловой деятельности и должны быть «привязаны» к нужным объектам и соответствующим моментам времени.

·       Надежность и точность. Это свойство исходных данных достигается с помощью различных (прямых и косвенных) методов проверки надежности используемых источников, соблюдения принятой методологии измерений, достоверности ответов респондентов, вылавливания сбоев и опечаток в их записи.

·       Сопоставимость. Сами данные должны сопровождаться такими комментариями и пояснениями, касающимися смысла анализируемых показателей и методологии их измерения, которые позволили бы сохранить возможность их сопоставления (во времени и пространстве) и «приведения к общему знаменателю» в ситуациях, характеризующихся изменениями в методологии измерений и корректировкой состава анализируемых переменных.

·       Представительность (репрезентативность). Соблюдение этого свойства достигается таким способом организации выборки, при котором она полно и адекватно представляет изучаемые свойства всей анализируемой совокупности (т.е. той совокупности, от которой эта выборка отбиралась). Наиболее распространенными способами отбора респондентов в выборку, обеспечивающими ее репрезентативность, являются: простой случайный, расслоенный случайный, систематический, одноступенчатый гнездовой и др. Так, если нас интересует распределение потенциальных клиентов по величине среднедушевого дохода, то мы должны обеспечить наличие в контрольной выборке пропорционального представительства всех социально-экономических слоев населения анализируемого региона, что будет достигнуто с помощью правильно организованного расслоенного случайного отбора. К сожалению, приходится достаточно часто сталкиваться с нарушениями этого важнейшего требования даже в традиционной практике выборочных обследований Госкомстата РФ.

Под статистической методологией понимают совокупность приемов и методов, направленных на выявление количественных закономерностей развития явлений во времени, в структуре и во взаимосвязях.

Методы математической статистики широко применяются в экономическом анализе. Они используются в тех случаях, когда изменение анализируемых показателей можно представить как случайным процесс. Статистические методы, являясь основным средством изучения массовых, повторяющихся явлений, играют важную роль в прогнозировании поведения экономических показателей. Когда связь между анализируемыми характеристиками не детерминированная, а стохастическая, то статистические и вероятностные методы - это практически единственный инструмент исследования. Наибольшее распространение из математико-статистических методов в экономическом анализе получили методы множественного и парного корреляционного анализа.

Для изучения одномерных статистических совокупностей используются: вариационный ряд, законы распределения, выборочный метод. Для изучения многомерных статистических совокупностей применяют корреляции, регрессии, дисперсионный, ковариационный, спектральный, компонентный, факторный виды анализа, изучаемые в курсах теории статистики.

Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых являются случайными. При статистической зависимости величины не связаны функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей. Исследование взаимосвязи случайных величин приводит к теории корреляции, как разделу теории вероятностей и корреляционному анализу, как разделу математической статистики. Исследование зависимости случайных величин приводит к моделям регрессии и регрессионному анализу на базе выборочных данных. Теория вероятностей и математическая статистика представляют лишь инструмент для изучения статистической зависимости, но не ставят своей целью установление причинной связи. Представления и гипотезы о причинной связи должны быть привнесены из некоторой другой теории, которая позволяет содержательно объяснить изучаемое явление.

Формально корреляционная модель взаимосвязи системы случайных величин может быть представлена в следующем виде: , где Z - набор случайных величин, оказывающих влияние на изучаемые случайные величины.

Экономические данные почти всегда представлены в виде таблиц. Числовые данные, содержащиеся в таблицах, обычно имеют между собой явные (известные) или неявные (скрытые) связи.

Явно связаны показатели, которые получены методами прямого счета, т. е. вычислены по заранее известным формулам. Например, проценты выполнения плана, уровни, удельные веса, отклонения в сумме, отклонения в процентах, темпы роста, темпы прироста, индексы и т. д.

Связи же второго типа (неявные) заранее неизвестны. Однако необходимо уметь объяснять и предсказывать (прогнозировать) сложные явления для того, чтобы управлять ими. Поэтому специалисты с помощью наблюдений стремятся выявить скрытые зависимости и выразить их в виде формул, т. е. математически смоделировать явления или процессы. Одну из таких возможностей предоставляет корреляционно-регрессионный анализ.

Представление экономических и других данных в электронных таблицах в наши дни стало простым и естественным. Оснащение же электронных таблиц средствами корреляционно-регрессионного анализа способствует тому, что из группы сложных, глубоко научных и потому редко используемых, почти экзотических методов, корреляционно-регрессионный анализ превращается для специалиста в повседневный, эффективный и оперативный аналитический инструмент. Однако, в силу его сложности, освоение его требует значительно больших знаний и усилий, чем освоение простых электронных таблиц.

Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту связей показателей с помощью коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и др.) и различные по направлению (прямые, обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую значимость модели. В экономике значимое уравнение используется, как правило, для прогнозирования изучаемого явления или показателя.

Регрессионный анализ называют основным методом современной математической статистики для выявления неявных и завуалированных связей между данными наблюдений. Электронные таблицы делают такой анализ легко доступным. Таким образом, регрессионные вычисления и подбор хороших уравнений - это ценный, универсальный исследовательский инструмент в самых разнообразных отраслях деловой и научной деятельности (маркетинг, торговля, медицина и т. д.). Усвоив технологию использования этого инструмента, можно применять его по мере необходимости, получая знание о скрытых связях, улучшая аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность.

Корреляционно-регрессионный анализ считается одним из главных методов в маркетинге, наряду с оптимизационными расчетами, а также математическим и графическим моделированием трендов (тенденций). Широко применяются как однофакторные, так и множественные регрессионные модели.

Компонентный и факторный анализы проводятся с несколькими частными целями. Как методы снижения размерности они позволяют выявить закономерности, которые непосредственно не наблюдаются. Эта задача решается по матрице нагрузок, как и классификация признаков в пространстве главных компонент (или общих факторов). А индивидуальные значения используются для классификации объектов (не по исходным признакам, а по главным компонентам или общим факторам) и для построения уравнения регрессии на эти обобщенные показатели. Кроме того, диаграмма рассеяния объектов, построенная в плоскости, образованной двумя первыми, наиболее весомыми, главными компонентами (или общими факторами) может косвенно подтвердить или опровергнуть предположение о том, что исследуемые данные подчиняются многомерному нормальному закону. Форма облака должна напоминать эллипс, более густо объекты расположены в его центре и разреженно по мере удаления от него.

Интерпретируются главные компоненты и общие факторы, которые соответствуют дисперсии больше 1, и которые имеют хотя бы одну весомую нагрузку. Выбор критической величины, при превышении которой элемент матрицы нагрузок признается весовым и оказывает влияние на интерпретацию главной компоненты или общего фактора, определяется по смыслу решаемой задачи и может варьировать в пределах от 0,5 до 0,9 в зависимости от получаемых промежуточных результатов. Формальные результаты должны хорошо интерпретироваться.

Факторный анализ - более мощный и сложный аппарат, чем метод главных компонент, поэтому он применяется в том случае, если результаты компонентного анализа не вполне устраивают. Но поскольку эти два метода решают одинаковые задачи, необходимо сравнить результаты компонентного и факторного анализов, т.е. матрицы нагрузок, а также уравнения регрессии на главные компоненты и общие факторы, прокомментировать сходство и различия результатов.

Основной целью дисперсионного анализа является проверка статистической значимости различия между средними (для групп или переменных). Эта проверка проводится с помощью разбиения суммы квадратов на компоненты, т.е. с помощью разбиения общей дисперсии (вариации) на части, одна из которых обусловлена случайной ошибкой (то есть внутригрупповой изменчивостью), а вторая связана с различием средних значений. Последняя компонента дисперсии затем используется для анализа статистической значимости различия между средними значениями. Если это различие значимо, нулевая гипотеза отвергается и принимается альтернативная гипотеза о существовании различия между средними.

Ковариационный анализ - совокупность методов математической статистики, относящихся к анализу моделей зависимости среднего значения некоторой случайной величины Y от набора неколичественных факторов F и одновременно от набора количественных факторов X. По отношению к Y переменные X называют сопутствующими; факторы F задают сочетания условий качественной природы, при которых получены наблюдения Y и Х, и описываются с помощью так называемых индикаторных переменных; среди сопутствующих и индикаторных переменных могут быть как случайные, так и неслучайные (контролируемые в эксперименте); если случайная величина Y является вектором <#"528691.files/image013.gif"> с р сопутствующими переменными ()), k возможными типами условий эксперимента ()), то линейная модель соответствующего анализа ковариационного задается уравнением:  (1),

где i = 1,...,n, индикаторные переменные равны 1, если j-е условие эксперимента имело место при наблюдении , и равны 0 в ином случае. () могут соответствовать результатам дихотомизации номинального признака Р с градациями . Номинальный же признак может быть сложным: каждой его градации может отвечать сочетание значений некоторых первичных, например, взятых из анкеты, признаков; коэффициенты определяют эффект влияния j-го условия;

- значение сопутствующей переменной , при котором получено наблюдение , i = 1,...,n; s = 1,...,Р; - значения соответствующих коэффициентов регрессии Y по , вообще говоря, зависящие от конкретного сочетания условий эксперимента, т.е. от вектора ;  - случайные ошибки, имеющие нулевые средние значения.Основное назначение ковариационного анализа - использование в построении статистических оценок и статистических критериев для проверки различных гипотез относительно значений этих параметров. Если в модели (1) постулировать априори , то получится модель анализа дисперсионного; если из (1) исключить влияние неколичественных факторов (положить ), то получится модель анализа регрессионного. Своим названием ковариационный анализ обязан тому обстоятельству, что в его вычислениях используются разбиения ковариации величин Y и X точно так, же как в дисперсионном анализе используются разбиения суммы квадратов отклонений.

Спектральный анализ - это один из методов обработки сигналов, который позволяет охарактеризовать частотный состав измеряемого сигнала. Преобразование Фурье является математической основой, которая связывает временной или пространственный сигнал (или же некоторую модель этого сигнала) с его представлением в частотной области. Методы статистики играют важную роль в спектральном анализе, поскольку сигналы, как правило, имеют шумовой или случайный характер. Если бы основные статистические характеристики сигнала были известны точно или же их можно было бы без ошибки определить на конечном интервале этого сигнала, то спектральный анализ представлял бы собой отрасль точной науки. Однако в действительности по одному-единственному отрезку сигнала можно получить только некоторую оценку его спектра.

К обработке сигналов в реальном масштабе времени относятся задачи анализа аудио, речевых, мультимедийных сигналов, в которых помимо трудностей, связанных непосредственно с анализом спектрального содержания и дальнейшей классификацией последовательности отсчетов (как в задаче распознавания речи) или изменения формы спектра - фильтрации в частотной области (в основном относится к мультимедийным сигналам), возникает проблема управления потоком данных в современных вычислительных системах. Реальность накладывает отпечаток, как на сами вычислительные алгоритмы, так и на результаты экспериментов, поднимая вопросы, с которыми не сталкиваются при обработке всей доступной информации. При обработке сигналов обычно приходится решать задачи двух типов - задачу обнаружения и задачу оценивания. При обнаружении нужно дать ответ на вопрос, присутствует ли в данное время на входе некоторый сигнал с априорно известными параметрами.

Оценивание - это задача измерения значений параметров, описывающих сигнал. Сигнал часто зашумлен, на него могут накладываться мешающие сигналы. Поэтому для упрощения указанных задач сигнал обычно разлагают по базисным составляющим пространства сигналов. Для многих приложений наибольший интерес представляют периодические сигналы. Такое разложение можно выполнить с помощью классического преобразования Фурье. При обработке сигналов конечной длительности возникают интересные и взаимозависимые вопросы, которые необходимо учитывать в ходе гармонического анализа. Конечность интервала наблюдения влияет на обнаружимость тонов в присутствии сильных шумов, на разрешимость тонов меняющейся частоты и на точность оценок параметров всех вышеупомянутых сигналов.

Особый интерес для предприятия ООО «Инфора» представляет решение проблемы падения прибыли и рентабельности предприятия. В связи с этим, требуется выяснить, какие из факторов являются наиболее значимыми, т.е. оказывают наиболее значимое влияние, именно поэтому был выбран факторный анализ. Методами факторного анализа можно подтвердить существующую гипотезу или сформулировать новую гипотезу на основе большого числа наблюдений. Факторный анализ надо рассматривать как статистический метод вне зависимости от области его приложения. В факторном анализе мы исходим из того, что несколько измеряемых параметров сильно коррелируют между собой. В этом случае эти характеристики процессов взаимно определяют друг друга; например, выработка предприятия и производительность труда, оцениваемая как выработка на одного работника. В связи с накоплением большого статистического материала при изучении сложных экономических явлений, например, при анализе производственно-хозяйственной деятельности, при прогнозировании по многим параметрам, становится очень трудным, а зачастую и невозможным решить проблему на основе одних логических рассуждений.

Факторный анализ позволяет: упорядочить данные, описать взаимосвязи, получить дополнительный материал для проверки интуитивных соображений руководителя или исследователя.

Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач изучения взаимосвязи показателей коммерческой деятельности методом факторного анализа.

В зависимости от типа факторной модели различают два основных вида факторного анализа - детерминированный и стохастический.

Рисунок 1.7 - Способы факторного анализа

Простое перечисление способов в различных группировках показывает, что все они требуют применения математического аппарата различной степени сложности. По сложности применяемого инструментария аналитические методы делятся на способы элементарной математики и высшей математики. По признаку оптимальности все экономико-математические методы (задачи) подразделяются на две группы: оптимизационные и неоптимизационные.

Перечисленное многообразие методов предоставляет аналитику широкие возможности в выборе инструментария исследования. Выбор того или иного способа или приема из перечисленных определяется целью анализа, требованиями к степени детализации (глубины) анализа, к точности результатов, характером взаимосвязи между показателями, характером аналитических задач.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т. е. когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Данный вид факторного анализа наиболее распространен, поскольку, будучи достаточно простым в применении (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет осознать логику действия основных факторов развития предприятия, количественно оценить их влияние, понять, какие факторы и в какой пропорции возможно и целесообразно изменить для повышения эффективности производства.

Различают четыре типа детерминированных моделей:

Аддитивные модели представляют собой алгебраическую сумму показателей и имеют вид

.

К таким моделям, например, относятся показатели себестоимости во взаимосвязи с элементами затрат на производство и со статьями затрат; показатель объема производства продукции в его взаимосвязи с объемом выпуска отдельных изделий или объема выпуска в отдельных подразделениях.

Мультипликативные модели в обобщенном виде могут быть представлены формулой:

.

Примером мультипликативной модели является двухфакторная модель объема реализации:

,

где Ч - среднесписочная численность работников;- средняя выработка на одного работника.

Кратные модели:

.

Примером кратной модели служит показатель срока оборачиваемости товаров (в днях). Т_ОБ.Т:

,

где З_Т - средний запас товаров; О_Р - однодневный объем реализации.

Смешанные модели представляют собой комбинацию перечисленных выше моделей и могут быть описаны с помощью специальных выражений:

Примерами таких моделей служат показатели затрат на 1 руб. товарной продукции, показатели рентабельности и др.

Для изучения зависимости между показателями и количественного измерения множества факторов, повлиявших на результативный показатель, приведем общие правила преобразования моделей с целью включения новых факторных показателей.

Для детализации обобщающего факторного показателя на его составляющие, которые представляют интерес для аналитических расчетов, используют прием удлинения факторной системы.

Если исходная факторная модель , а , то модель примет вид .

Для выделения некоторого числа новых факторов и построения необходимых для расчетов факторных показателей применяют прием расширения факторных моделей. При этом числитель и знаменатель умножаются на одно и тоже число:

.

Для построения новых факторных показателей применяют прием сокращения факторных моделей. При использовании данного приема числитель и знаменатель делят на одно и то же число.

.

Детализация факторного анализа во многом определяется числом факторов, влияние которых можно количественные оценить, поэтому большое значение в анализе имеют многофакторные мультипликативные модели. В основе их построения лежат следующие принципы:

·  место каждого фактора в модели должно соответствовать его роли в формировании результативного показателя;

·       модель должна строиться из двухфакторной полной модели путем последовательного расчленения факторов, как правило качественных, на составляющие;

·       при написании формулы многофакторной модели факторы должны располагаться слева направо в порядке их замены.

Построение факторной модели - первый этап детерминированного анализа. Далее определяют способ оценки влияния факторов.

Способ цепных подстановок заключается в определении ряда промежуточных значений обобщающего показателя путем последовательной замены базисных значений факторов на отчетные. Данный способ основан на элиминировании. Элиминировать - значит устранить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного показателя, кроме одного. При этом исходя из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга, т.е. сначала изменяется один фактор, а все остальные остаются без изменения, потом изменяются два при неизменности остальных и т.д.

В общем виде применение способа цепных постановок можно описать следующим образом:

где a₀, b_0, c₀ - базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у_;1, b₁, c₁ - фактические значения факторов;_a, y_b, - промежуточные изменения результирующего показателя, связанного с изменением факторов а, b, соответственно.

Общее изменение Dу=у₁-у₀ складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора при фиксированных значениях остальных факторов:

Способ абсолютных разниц является модификацией способа цепной подстановки. Изменение результативного показателя за счет каждого фактора способом разниц определяется как произведение отклонения изучаемого фактора на базисное или отчетное значение другого фактора в зависимости от выбранной последовательности подстановки:

Способ относительных разниц применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных и смешанных моделях вида у = (а - в). с. Он используется в случаях, когда исходные данные содержат определенные ранее относительные отклонения факторных показателей в процентах.

Для мультипликативных моделей типа у = а. в. с методика анализа следующая:

·  находят относительное отклонение каждого факторного показателя:

·  определяют отклонение результативного показателя у за счет каждого фактора

Интегральный метод позволяет избежать недостатков, присущих методу цепной подстановки, и не требует применения приемов по распределению неразложимого остатка по факторам, т.к. в нем действует логарифмический закон перераспределения факторных нагрузок. Интегральный метод позволяет достигнуть полного разложения результативного показателя по факторам и носит универсальный характер, т.е. применим к мультипликативным, кратным и смешанным моделям. Операция вычисления определенного интеграла решается с помощью ПЭВМ и сводится к построению подынтегральных выражений, которые зависят от вида функции или модели факторной системы.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной, является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:

·    необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);

·    необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;

·             необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).

В отличие от жестко детерминированного стохастический подход для реализации требует ряда предпосылок:

.   наличие совокупности;

2.      достаточный объем наблюдений;

.        случайность и независимость наблюдений;

.        однородность;

.        наличие распределения признаков, близкого к нормальному;

.        наличие специального математического аппарата.

Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:

·    качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);

·             предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов распределения изучаемых показателей);

·             построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнения регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей);

·             оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования);

·             экономическая интерпретация и практическое использование модели (определение пространственно-временной устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).

Кроме деления на детерминированный и стохастический, различают следующие типы факторного анализа:

·  прямой и обратный;

·       одноступенчатый и многоступенчатый;

·       статический и динамичный;

·       ретроспективный и перспективный (прогнозный).

При прямом факторном анализе исследование ведется дедуктивным способом - от общего к частному. Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных связей способом логичной индукции - от частных, отдельных факторов, к обобщающим.

Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, у = а * b. При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов a и b на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В этом случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

Необходимо также различать статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

И, наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

§1.3 Математическая модель оценки и анализа финансового состояния предприятия

Для оценки и анализа финансового состояния предприятия используют различные статистические методы. Для нашей задачи был выбран факторный анализ.

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.

Можно выделить следующие этапы факторного анализа:

·  постановка цели анализа;

·       отбор факторов, определяющих исследуемые результативные показатели;

·       классификация и систематизация факторов с целью обеспечения комплексного и системного подхода к исследованию их влияния на результаты хозяйственной деятельности;

·       определение формы зависимости между факторами и результативным показателем;

·       моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями;

·       расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя;

·       работа с факторной моделью (практическое ее использование для управления экономическими процессами).

Отбор факторов для анализа того или иного показателя осуществляется на основе теоретических и практических знаний в конкретной отрасли. При этом обычно исходят из принципа: чем больший комплекс факторов исследуется, тем точнее будут результаты анализа. Вместе с тем необходимо иметь в виду, что если этот комплекс факторов рассматривается как механическая сумма, без учета их взаимодействия, без выделения главных, определяющих, то выводы могут быть ошибочными. В анализе хозяйственной деятельности взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации, что является одним из основных методологических вопросов этой науки.

Расчет влияния факторов - главный методологический аспект в анализе хозяйственной деятельности.

Последний этап факторного анализа - практическое использование факторной модели для подсчета резервов прироста результативного показателя, для планирования и прогнозирования его величины при изменении ситуации.

Показатели рентабельности более полно, чем прибыль, характеризуют окончательные результаты хозяйствования, потому что их величина показывает соотношение эффекта с наличными или использованными ресурсами. Их применяют для оценки деятельности предприятия и как инструмент инвестиционной политике и ценообразовании.

Показатели рентабельности можно объединить в несколько групп:1) показатели, характеризующие рентабельность (окупаемость) издержек производства и инвестиционных проектов;2) показатели, характеризующие рентабельность продаж;3) показатели, характеризующие доходность капитала и его частей.

Все эти показатели могут рассчитываться на основе балансовой прибыли, прибыли от реализации продукции и чистой прибыли.

Рентабельность производственной деятельности (окупаемость издержек) (R₃) исчисляется путем отношения балансовой (Пб) или чистой прибыли (Пч) к сумме затрат по реализованной или произведенной продукции (З):

 или

Она показывает, сколько предприятие имеет прибыли с каждого рубля, затраченного на производство и реализацию продукции. Может рассчитываться в целом по предприятию, отдельным его подразделениям и видам продукции.

Рентабельность продаж (R_n) рассчитывается делением прибыли от реализации продукции, работ и услуг или чистой прибыли на сумму полученной выручки (РП). Характеризует эффективность предпринимательской деятельности: сколько прибыли имеет предприятие с рубля продаж. Широкое применение этот показатель получил в рыночной экономике. Рассчитывается в целом по предприятию и отдельным видам продукции.

.

Рентабельность (доходность) капитала (R_к) исчисляется отношением балансовой (чистой) прибыли к среднегодовой стоимости всего инвестированного капитала () или отдельных его слагаемых: собственного (акционерного), заемного, основного, оборотного, производственного капитала и т.д.

.

В процессе анализа следует изучить динамику перечисленных показателей рентабельности, выполнение плана по их уровню и провести межхозяйственные сравнения с предприятиями-конкурентами.

Уровень рентабельности производственной деятельности (окупаемость затрат), исчисленный в целом по предприятию (R), зависит от трех основных факторов первого порядка: изменения структуры реализованной продукции, ее себестоимости и средних цен реализации.

Факторная модель этого показателя имеет вид:

Расчет влияния факторов первого порядка на изменение уровня рентабельности в целом по предприятию можно выполнить способом цепных подстановок.

Затем следует сделать факторный анализ рентабельности продаж по каждому виду продукции. Уровень рентабельности отдельных видов продукции зависит от изменения средних реализационных цен и себестоимости единицы продукции:

Таким же образом производится факторный анализ рентабельности продаж. Детерминированная факторная модель этого показателя, исчисленного в целом по предприятию, имеет следующий вид:

.

Факторный анализ рентабельности продаж отдельных видов продукции зависит от среднего уровня цены и себестоимости изделия:

.

Аналогично осуществляется факторный анализ рентабельности продаж и инвестированного капитала. Балансовая сумма прибыли зависит от объема реализованной продукции (VРП), ее структуры (УД_i), себестоимости (З_ед), среднего уровня цен (Ц_i) и финансовых результатов от прочих видов деятельности, не связанных с реализацией продукции и услуг (ВФР).

Среднегодовая сумма основного и оборотного капитала ( ) зависит от объема продаж и скорости оборота капитала (коэффициента оборачиваемости К_об), который определяется отношением суммы оборота к среднегодовой сумме основного и оборотного капитала.

Чем быстрее оборачивается капитал на предприятии, тем меньше его требуется для обеспечения запланированного объема продаж.

И наоборот, замедление оборачиваемости капитала требует дополнительного привлечения средств для обеспечения того же объема производства и реализации продукции. Таким образом, объем продаж сам по себе не оказывает влияния на уровень рентабельности, т.к. с его изменением пропорционально увеличиваются или уменьшаются сумма прибыли и сумма основного и оборотного капитала при условии неизменности остальных факторов.

Взаимосвязь названных факторов с уровнем рентабельности капитала можно записать в виде

.

Факторный анализ прибыли.

В хозяйственной повседневной жизни не всегда разграничивают эти виды доходов, употребляя обобщающие термины: доход и прибыль. Это емкие термины, имеющие узкое и широкое значение. Так, выше доход и прибыль трактовались в узком значении. В широком значении - это разница между полученной выгодой и понесенными при этом затратами. Именно в широком значении чаще всего и говорят о прибыли предприятия, подразумевая под ней фактически совокупность предпринимательского дохода, процента на собственный денежный капитал предприятия, прибыли от использования им своего реального капитала, дохода от собственного интеллектуального продукта, а также зачастую дохода от природных ресурсов и трудовых ресурсов.

Различают бухгалтерское и экономическое значение прибыли. Например, в России в бухгалтерскую прибыль предприятия включают выручку предприятия от реализации продукции за вычетом из нее затрат на производство реализованной продукции, добавляя доходы (расходы) от внереализационных операций (доходы от ценных бумаг, расходы на выплату некоторых налогов, убытки от стихийных бедствий и др.). Если из исчисленной таким образом прибыли вычесть налог на нее и некоторые другие платежи в бюджет, то получится прибыль, остающаяся в распоряжении предприятия (нередко ее называют чистой прибылью).

Прибыль предприятия в экономическом значении можно подсчитать и вышеуказанным способом, но при этом в расходы нужно включать вмененные расходы.

Таким образом, прибыль - это своего рода комплексный показатель использования экономических ресурсов. Понятно, почему в рыночной экономике прибыли уделяют такое огромное внимание, почему она является одним из главных двигателей рыночного хозяйства. Распределение ресурсов регулируют так, чтобы их использование приносило наибольший совокупный доход (прибыль).

Значение прибыли обусловлено тем, что, с одной стороны, она зависит в основном от качества работы предприятия, повышает экономическую заинтересованность его работников в наиболее эффективном использовании ресурсов, так как прибыль - основной источник производственного и социального развития предприятия, а с другой - она служит важнейшим источником формирования государственного бюджета. Таким образом, в росте суммы прибыли заинтересованы как предприятие, так и государство. Прирост прибыли может быть достигнут не только благодаря увеличению трудового вклада коллектива предприятия но и за счет факторов. Поэтому на каждом предприятии необходимо проводить систематический анализ формирования, распределения и использования прибыли. Этот анализ имеет важное значение и для внешних субъектов (государственных органов, банков и др.).

Задачи анализа и его последовательность:

·  оценка плана прибыли и выбор наилучшего варианта;

·       изучение и количественное измерение влияния факторов формирования показателей прибыли;

·       изучение выполнения плана и динамики;

·       изучение направлений, пропорций и тенденций распределения прибыли;

·       выявление резервов роста прибыли;

·       разработка рекомендаций по наиболее эффективному использованию прибыли с учетом перспектив развития предприятия.

Анализ должен показать также влияние на прибыль нарушений договорной, технологической финансовой дисциплины.

Перспективный анализ прибыли имеет целью выявление наиболее устойчивых закономерностей и тенденций в предшествующем периоде, прогнозирование на их основе показателей на перспективу, выбор альтернатив развития, выработку практических рекомендаций по определению наилучшего варианта развития предприятия. Метод непосредственной экстраполяции - наиболее простой способ прогноза. Его рекомендуется использовать, если имеется однородная и обширная по объему исходная информация, т. е. достаточно длинный временный ряд. Экстраполяция основана на изучении динамики изменения экономического явления (показателя) в предпрогнозном периоде и перенесения выявленной закономерности на будущее. Достоинство метода состоит в его универсальности, а недостаток - в необходимости проведения большого числа наблюдений, что ведет к снижению достоверности прогноза с увеличением срока его упреждения.

Динамический, или временной, ряд представляет собой совокупность числовых данных, характеризующих изменение показателя во времени.

Поскольку целью анализа в данной работе, в частности, является подготовка информации для последующего принятия решений, то в рамках анализа финансовых результатов необходимо проведение анализа показателей, позволяющих определить пути их влияния на образующие прибыль факторы.

Для определения путей повышения рентабельности проводится факторный анализ рентабельности.

Как уже было сказано, прежде чем проводить анализ по данным направлениям, проводится анализ и оценка уровня и динамики показателей прибыли. Для этого составляется таблица, в которой общий финансовый результат анализируемого периода отражается в развернутом виде и представляет собой алгебраическую сумму прибыли (убытка) от следующих видов деятельности:

·  реализация продукции (работ, услуг);

·       реализация основных средств, нематериальных активов и иного имущества предприятия (прочая реализация);

·       внереализационная деятельность.

Внереализационные финансовые результаты образуются на предприятии, если оно имеет финансовые вложения в ценные бумаги других организаций, либо принимает участие в совместной деятельности.

Далее проводится расчет факторных влияний на прибыль от реализации продукции. Влияние факторов рассчитывается в последовательности, приведенной ниже:

Расчет общего изменения прибыли от реализации продукции (DР):

D Р=Р1 - Р0,

где Р1 - прибыль отчетного года;

Р0 - прибыль базисного года;

. Расчет влияния на прибыль изменений отпускных цен на реализованную продукцию (DР1):

DР1= N1.0=D p1* q1-Dp0*q1

где: Np1= p1*q1 - реализация в отчетном году в ценах отчетного года (р- цена изделия; q - количество изделий); = Dp0*q1 - реализация в отчетном году в ценах базисного года.

Расчет влияния на прибыль изменений в объеме продукции (DР2):

D Р2= Ро*К1- Ро,

где Ро - прибыль базисного года;

К1 - коэффициент роста объема реализации продукции.

К1=S1.0/S0,

где S 1.0 - фактическая себестоимость реализованной продукции за отчетный период в ценах и тарифах базисного периода;0 -. фактическая себестоимость реализованной продукции за отчетный период в ценах и тарифах отчетного периода;

. Расчет влияния на прибыль изменений в объеме продукции, обусловленных изменениями в структуре продукции (DР3):

D Р3= Ро*(К2-К1)

где К2- коэффициент роста объема реализации в оценке по отпускным ценам

К2=N1.0/N0,

где N1.0 - реализация в отчетном периоде по ценам базисного периода;- реализация в базисном периоде.

. Расчет влияния на прибыль увеличения себестоимости продукции (DР4):

DР4=S1.0- S1,

где S1.0 - себестоимость реализованной продукции отчетного периода в ценах и условиях базисного периода;- фактическая себестоимость реализованной продукции отчетного периода.

. Расчет влияния на прибыль изменений себестоимости за счет структурных сдвигов в составе продукции (DР5):

DР5= S0*К2- S1.0.   

. Влияние на прибыль нарушений хозяйственной дисциплины (DP6).

Сумма факторных отклонений дает общее изменение прибыли от реализации за отчетный период, что выражается следующей формулой:

D Р= Р1+Р2+Р3+Р4+Р5+Р6.

Факторный анализ прибыли.

Последнее время все больший интерес проявляется к методике анализа прибыли, которая базируется на делении производственных и сбытовых затрат на переменные и постоянные. Такая методика широко применяется в странах с развитыми рыночными отношениями. Она позволяет изучить зависимость прибыли от небольшого круга наиболее важных факторов и на основе этого управлять процессом формирования ее величины. Эта методика позволяет более полно учесть взаимосвязи между показателями и точнее измерить влияние факторов.

Метод расчета прибыли по последней формуле позволяет определить изменение суммы прибыли за счет:

·  количества реализованной продукции;

·       цены;

·       уровня удельных переменных затрат;

Исходные данные для анализа приведены в таблице 3

Таблица 1 - Исходные данные для факторного анализа.

Расчеты влияния факторов на изменение суммы прибыли произведем способом цепной подстановки:

P₀ = V₀ *( C₀ - Y₀)- H₀ =1920*(4,6875-1,1532)-5836,20=949,656руб

P_v = V₁ *( C₀- Y₀)- H₀=1825*(4,6875-1,1532)-5836,20=613,8975руб

P_c = V₁ *( C₁- Y₀)- H₀ = 1825*(5,2055-1,1532)-5836,20= 1559,2475руб

P_y = V₁ *( C₁- Y₁)- H₀ = 1825*(5,2055-1,405)-5836,20=1099,7125руб

P₁ = V₁*( C₁- Y₁)- H₁ = 1825*(5,2055-1,405)-8341,65=1405,7375руб

Общее изменение прибыли составило:

Δ P₀ = 1405,7375- 949,656= +456,0815руб.

В том числе за счет:

·  количества реализованной продукции:

Δ P_v = 613,8975- 949,656= - 335,7585руб.

·  цены реализации:

Δ P_c = 1559,2475-613,8975= + 945,35руб.

·  удельных переменных затрат:

Δ P_y = 1099,7125-1559,2475= -459,535руб.

·  суммы постоянных затрат:

Δ P₁ = 1405,7375руб - 1099,7125= +306,025руб.

Итого: Δ P₀ =(- 335,7585)+(+ 945,35)+(- 459,535)+(+ 306,025)=+ 456,0815руб.

Полученные данные показывают, что отрицательное влияние на прибыль оказали факторы: рост цен на потребленные ресурсы (внешний фактор), повышение уровня суммы постоянных затрат (внутренний фактор).

Факторный анализ рентабельности.

Факторный анализ рентабельности продаж. Детерминированная факторная модель этого показателя, исчисленного в целом по предприятию, имеет следующий вид:

, где

R_i - рентабельность продаж;

V_i - количество (масса) реализованной продукции;

C_i - средняя цена реализованной продукции;

Y_i - удельные переменные расходы;

H_i - постоянные расходы.

 (11,80%)

 (7,73%)

 (19,64%)

 (10,09%)

 (12,89%)

Полученные данные показывают, что уровень рентабельности в 2006 г. выше, чем в 2007 г. на ΔR = (12,89 - 11,80) = +1,09%

В том числе за счет изменения:

·  количества реализованной продукции (7,73 - 11,80) = - 4,07%;

·       цены реализации (19,64 - 7,73) = +11,91%;

·       удельных переменных расходов (10,09 - 19,64) = - 9,55%;

·       суммы постоянных расходов (12,89- 10,09) = +2,81%.

Итого: (-4,07) +(+11,91) +(-9,55) +(+2,81) = +1,09%

Полученные данные показывают, что уровень рентабельности занижают количество реализованной продукции и удельные переменные расходы.

В связи с этим можно предложить следующие меры по увеличению рентабельности: увеличение объема реализации продукции, снижение себестоимости продукции, повышение качества товарной продукции, реализация продукции на более выгодных рынках сбыта.

Преимущество проведенной методики анализа показателей рентабельности состоит в том, что при ее использовании учитывается взаимосвязь элементов модели, в частности объема продаж, цены, удельных переменных затрат и суммы постоянных затрат. Это обеспечивает более точное определение влияния факторов и как следствие более высокий уровень планирования и прогнозирования финансовых результатов.

Выводы по первой главе

Целью исследования является разработка имитационной модели анализа финансового состояния предприятия для совершенствования эффективности управления предприятием и повышения его конкурентоспособности.

Достижение поставленной цели было обеспечено решением двух задач.

1. Изучение организационной и финансовой структуры предприятия ООО «Инфора» с целью совершенствования эффективности управления предприятием и повышения его конкурентоспособности.

2.      Исследование методов статистического анализа финансовой деятельности предприятия, определение параметров, характеризующих функционирование системы управления маркетингом предприятия и оценка ее качества и конкурентоспособности.

Были рассмотрены различные методы статистического анализа деятельности предприятия и выбран метод факторного анализа для нашей задачи.

Глава 2. Создание имитационной модели для анализа финансового состояния предприятия ООО «Инфора»

§2.1 Технологии проектирования имитационных моделей предприятия

В современном мире управление различными системами является очень важной и сложной проблемой. Это объясняется и сложной структурой самих систем и большим количеством связей между различными системами. Изменение одной характеристики системы может привести к изменению других частей системы или всей системы в целом. С появлением компьютеров - инструмента анализа сложных систем возникло имитационное моделирование.

В современной литературе не существует единой точки зрения по вопросу о том, что понимать под имитационным моделированием. Так существуют различные трактовки:

·  под имитационной моделью понимается математическая модель в классическом смысле;

·       этот термин сохраняется лишь за теми моделями, в которых тем или иным способом разыгрываются (имитируются) случайные воздействия;

·       предполагают, что имитационная модель отличается от обычной математической более детальным описанием, но критерий, по которому можно сказать, когда кончается математическая модель и начинается имитационная, не вводится.

Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или иные решения, подобно тому, как шахматист, глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки, в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее текущее решение принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т. д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно принимает правильные решения - если не оптимальные, то почти оптимальные.

Имитационное моделирование - это метод исследования, заключающийся в имитации на ЭВМ процесса функционирования системы или отдельных ее элементов.

Сущность метода имитационного моделирования заключается в разработке таких алгоритмов и программ, которые имитируют поведение системы, ее свойства и характеристики в необходимом для исследования составе, объеме и области изменения параметров.

Принципиальные возможности метода весьма велики, он позволяет при необходимости исследовать системы любой сложности и назначения с любой степенью детализации. Ограничениями являются лишь мощность используемой ЭВМ и трудоемкость подготовки сложного комплекса программ. Методы имитационного моделирования развиваются в основном в направлении исследования степени подобия имитационных моделей реальным системам и разработки типовых методов и приемов создания имитационных моделей.

Цели имитационного моделирования экономических систем:

·  описание поведения системы;

·       построение теории и гипотезы, которые могут объяснить ее поведение;

·       использование этих теорий для предсказания будущего поведения системы (изменения в самой системе или способах ее функционирования).

Итогом имитационного моделирования является принятие управленческого решения для экономической системы, которое выбирается на основе анализа результатов работы модели.

Имитационное моделирование - процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, любо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы.

В свете введенных определений можно дать более строгие определения некоторым классам моделей.

Функции моделей

·  средства осмысления действительности;

·       средства общения;

·       средства обучения и тренажа;

·       средство постановки инструментов.

·       инструмент прогнозирования.

Классификация моделей

Рисунок 2.1 - Классификация  моделей

Этапы имитационного моделирования

Искусство моделирования состоит в способности анализировать проблему, выделять ее существенные черты и модифицировать основные предположения, характеризующие систему и совершенствовать модель до тех пор, пока она не даст полезные для практики результаты.

У. Моррис сформулировал семь указаний по разработке модели:

1) разложить общую задачу исследования на ряд более простых (детализация);

2)      сформулировать цели моделирования;

)        подыскать аналоги;

)        рассмотреть численный пример, соответствующий данной задаче;

)        выбрать определенные обозначения;

)        записать очевидные соотношения, законы, связи;

)        если модель поддается математическому описанию, то использовать его в виде формул, уравнений, неравенств.

Моделирование начинается с объекта изучения. На 1 этапе формируются законы, управляющие исследованием, происходит отделение информации от реального объекта, формируется существенная информация, отбрасывается несущественная, происходит первый шаг абстракции. Преобразование информации определяется решаемой задачей. Информация, существенная для одной задачи, может оказаться несущественной для другой. Потеря существенной информации приводит к неверному решению или не позволяет вообще получить решение. Учет несущественной информации вызывает излишние сложности, а иногда создает непреодолимые препятствия на пути к решению. Переход от реального объекта к информации о нем осмыслен только тогда, когда поставлена задача. В тоже время постановка задачи уточняется по мере изучения объекта. Т.о. на 1 этапе параллельно идут процессы целенаправленного изучения объекта и уточнения задачи. Также на этом этапе информация об объекте подготавливается к обработке на компьютере. Строится так называемая формальная модель явления, которая содержит:

·    набор постоянных величин, констант, которые характеризуют моделируемый объект в целом и его составные части; называемых статистическим или постоянными параметрами модели;

·             набор переменных величин, меняя значение которых можно управлять поведением модели, называемых динамическим или управляющими параметрами;

·             формулы и алгоритмы, связывающие величины в каждом из состояний моделируемого объекта;

·             формулы и алгоритмы, описывающие процесс смены состояний моделируемого объекта.

На 2 этапе формальная модель реализуется на компьютере, выбираются подходящие программные средства для этого, строится алгоритм решения проблемы, пишется программа, реализующая этот алгоритм, затем написанная программа отлаживается и тестируется на специально подготовленных тестовых моделях. Тестирование - это процесс исполнения программы с целью выявления ошибок. Подбор тестовой модели - это своего рода искусство, хотя для этого разработаны и успешно применяются некоторые основные принципы тестирования. Тестирование - это процесс деструктивный, поэтому считается, что тест удачный, если обнаружена ошибка. Проверить компьютерную модель на соответствие оригиналу, проверить насколько хорошо или плохо отражает модель основные свойства объекта, часто удается с помощью простых модельных примеров, когда результат моделирования известен заранее.

На 3 этапе, работая с компьютерной моделью, мы осуществляем непосредственно вычислительный эксперимент. Исследуем, как поведет себя наша модель в том или ином случае, при тех или иных наборах динамических параметров, пытаемся прогнозировать или оптимизировать что-либо в зависимости от поставленной задачи.

Результатом компьютерного эксперимента будет являться информационная модель явления, в виде графиков, зависимостей одних параметров от других, диаграмм, таблиц, демонстрации явления в реальном или виртуальном времени и т.п.

Моделирование - один из способов исследования и устранения проблем, возникающих в окружающем нас мире. Модель является реальным или абстрактным объектом, который заменяет (представляет) объект исследования в процессе его изучения, находится в отношении сходства с последним (аналогия, физическое подобие и т. п.) и более удобен для экспериментов. Наиболее естественная и важная сфера применения моделирования - анализ сложных систем.

Традиционно различают аналитическое и имитационное моделирование.

Аналитическая модель, как правило, статическая (ее выходы функционально зависят от входов) и поэтому в ряде практических случаев может быть реализована даже с помощью электронных таблиц.

К имитационным моделям прибегают тогда, когда объект моделирования настолько сложен, что адекватно описать его поведение математическими уравнениями невозможно или затруднительно. Имитационное (динамическое) моделирование рассматривает модель как совокупность правил, которые определяют, в какое состояние в будущем перейдет моделируемый объект из некоторого предшествующего состояния.

Если рассматривать современное предприятие в виде сложной кибернетической системы (у которой системообразующим фактором является прибыль как результат деятельности), то на передний план выходит задача максимального соответствия архитектуры предприятия целям его деятельности. Указанная архитектура не просто объединяет воедино все подсистемы предприятия (производство, финансы, снабжение, сбыт, информационное обеспечение и т. д.) - она агрегирует знания о бизнес-процессах, бизнес-правилах, всех видах потоков (материальных, энергетических, финансовых, информационных, людских), организационной структуре. Соответственно, все подсистемы в рамках эффективной архитектуры должны работать на общий результат; в противном случае подсистема - «дезорганизатор» должна быть максимально ограничена в своих степенях свободы.

Отсюда следует важнейшая черта имитационного моделирования деятельности предприятий (организаций): инструментальная поддержка анализа функционирования во всех мыслимых аспектах (технологическом, экономическом, организационном и пр.) в целях совершенствования производственных и управленческих процессов, скоординированной и контролируемой работы всех подсистем. В конечном итоге это будет способствовать повышению монолитности предприятия, формированию единого целостного организма, способного в кратчайшие сроки мобилизовать все свои ресурсы. Увидеть не только сегодняшние «узкие места», но и предвосхитить с помощью имитационной модели их появление в будущем - вот путь к полному пониманию собственного бизнеса, когда в любой момент времени можно получить ответ на вопрос о том, что, почему и как происходит в каждой из подсистем предприятия.

Реструктуризация производства, повышение качества продукции, снижение производственных и логистических расходов, моделирование жизненного цикла новой продукции, максимальный учет требований и пожеланий клиентов - вот далеко не исчерпывающий перечень проблем, полноценное решение которых вряд ли возможно без использования имитационных моделей.

При имитационном моделировании, которое применяется для изучения очень сложных систем, реализующий модель алгоритм воспроизводит на ЭВМ процесс функционирования систем, причем имитируются элементарные явления и, составляющие процесса с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

Различие между аналитическими и имитационными моделями достаточно условно и определяется возможностями математического аппарата.

Следует особо отметить метод кибернетического моделирования, который был предложен Н. Винером в виде схемы так называемого «черного ящика». В нем отсутствует непосредственное подобие процессов, происходящих в моделях, реальным физическим процессам. В этом случае рассматривают объект-модель как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между ними.

Чаще всего при использовании кибернетического метода проводят анализ поведенческой стороны объекта при различных воздействиях внешней среды.

В современном имитационном моделировании сформировались и наиболее широко применяются три основных подхода - дискретно-событийное моделирование, системная динамика и агентное моделирование.

Аппарат системной динамики обычно оперирует непрерывными во времени процессами, а дискретно-событийное и агентное моделирование чаще всего используются для дискретных во времени процессов. С другой стороны, системная динамика предполагает максимальный уровень абстракции модели, дискретно-событийное моделирование отражает абстракции низкого и среднего уровня. Агентное моделирование может применяться на любом уровне модели любого масштаба.

Дискретно-событийное моделирование.

Дискретно-событийное моделирование обязано своим рождением Дж. Гордону, который в начале 1960-х спроектировал и реализовал на мэйнфреймах IBM систему GPSS. Основной объект в этой системе - пассивный транзакт (заявка на обслуживание), который может определенным образом представлять собой работников, детали, сырье, документы, сигналы и т. п. «Перемещаясь» по модели, транзакты становятся в очереди к одноканальным и многоканальным устройствам, захватывают и освобождают эти устройства, расщепляются, уничтожаются и т. д. Таким образом, дискретно-событийную модель можно рассматривать как глобальную схему обслуживания заявок. Аналитические результаты для большого количества частных случаев таких моделей рассматриваются в теории массового обслуживания.

Сегодня существует целый ряд инструментов, поддерживающих такой подход в моделировании: GPSS/PC, GPSS/H, GPSS World, Object GPSS, Arena, SimProcess, Enterprise Dynamics, Auto-Mod и др. World - типичный современный представитель GPSS-семейства, реализованный для работы в среде MS Windows. Наличие встроенных инструментов статистической обработки результатов моделирования, встроенного языка программирования расчетов PLUS и др. позволяет создавать средствами GPSS World не только простые обучающие модели, но и более полезные приложения.

Несмотря на изначальную ориентацию GPSS на моделирование систем массового обслуживания, система оказалась удивительно долгоживущей и способной к развитию. Трудоемкость описания моделируемых систем в терминах бизнес-процессов может быть снижена за счет применения таких продуктов, как Object GPSS или ISS 2000. В частности, созданный в НТУУ «КПИ» под руководством В. Н. Томашевского пакет ISS 2000 представляет собой лингвистический процессор, с помощью которого пользователь в диалоговом режиме создает автоматически GPSS-программу и запускает ее на выполнение.

Системная динамика.

Системная динамика как методология была предложена в 1961 году Дж. Форрестером в качестве инструмента исследования информационных обратных связей в производственно-хозяйственной деятельности, для того чтобы выяснить, каким образом взаимодействуют организационная структура, усиления и задержки (в принятии решений и действиях), оказывая влияние на эффективность предприятия. Процессы, происходящие в реальном мире, в системной динамике представляются в терминах накопителей (фондов) и потоков между ними. Системно-динамическая модель описывает поведение системы и ее структуру как множество взаимодействующих обратных положительных и отрицательных связей и задержек. Математически такая модель выглядит как система дифференциальных уравнений.

Методы системной динамики поддерживаются такими инструментами, как DYNAMO, Stella, Vensim, PowerSim, iThink, ModelMaker и др.

Рисунок 2.2 - Пример моделирования в Vensim

Пакет Vensim представляет собой инструмент для визуального моделирования, поддерживающий разработку концептуальной модели, документирование, собственно моделирование, анализ результатов и оптимизацию моделей динамических систем. Он позиционируется на рынке программных продуктов как простое и гибкое средство для построения имитационных моделей систем с причинно-следственными связями, фондами и потоками. Следует отметить, что Vensim существует и в версии для академического использования в образовательных целях. Пакет имеет графический редактор для построения с помощью мыши классических «форрестеровских» моделей, Equation Editor для завершения формирования модели, а также развитые средства визуализации поведения модели.

Программные комплексы Stella и iThink предназначены для преобразования моделей принятия решений в имитационные модели. Основной упор делается на формирование у пользователя умения принимать решения, необходимые для исследования систем со сложными взаимозависимыми связями между подсистемами. Указанные программы широко используют графические функциональные элементы для графического изображения потоков, фондов, эффектов влияния неформализованных факторов. Динамика процессов и объектов выражается с помощью пяти типов базовых параметров: увеличение фондов, исчерпание фондов, рабочий процесс, соединение потоков, адаптация фондов. Соответственно, модели представляются тремя иерархическими уровнями: блок-схемы, базовые потоковые схемы, формальные спецификации.

Одна из наиболее показательных сфер применения аппарата системной динамики - имитационное моделирование финансово-кредитной деятельности. Так, существует ряд моделей банковских и страховых учреждений, выполненных с помощью PowerSim и iThink, обеспечивающих расчет показателей текущего и будущих периодов, прогнозы состояния отдельных сделок и состояния финансового учреждения в целом, оценку привлекательности направлений инвестиционной деятельности, оценку эффективности кредитного и депозитного портфелей банка и т. п. Накоплен положительный опыт оптимизации структуры холдингов с помощью имитационного моделирования в среде iThink.

Агентное моделирование.

Агентное моделирование предполагает работу с децентрализованной моделью. В такой модели нет единой точки, определяющей поведение системы в целом. Агентная модель состоит из множества индивидуальных объектов (агентов) и их окружения. Поведение системы описывается на индивидуальном уровне; глобальное поведение рассматривается как результат совокупной деятельности агентов, каждый из которых действует сообразно собственному «уставу», существует в общей среде, взаимодействует со средой и другими агентами. Для описания поведения агентов используются карты состояний, являющиеся стандартным инструментом UML.

Для систем, содержащих большое количество активных объектов с отчетливо выраженным индивидуальным поведением, агентное моделирование является более универсальным подходом, т. к. позволяет учесть структуру и поведение любой сложности.

Другое важное достоинство агентного моделирования - возможность разработки модели даже в отсутствие априорной информации о глобальных зависимостях. Зная индивидуальную логику поведения участников процесса, можно построить агентную модель и спрогнозировать ее глобальное поведение. Помимо этого, агентная модель проще в сопровождении, поскольку уточнения вносятся на локальном уровне по мере накопления данных.

Концепция агентного моделирования позволяет осуществить переход от моделей системной динамики и дискретно-событийных моделей к агентным моделям с помощью процедуры конвертации. Для системно-динамических моделей может потребоваться деагрегация накопителей на множества агентов (при условии активности и различимости этих агентов). В дискретно-событийных моделях индивидуальные объекты - транзакты также могут стать агентами (при условии децентрализации логики прохождения транзактов).

Другие подходы

Так, группа зарубежных исследователей, усматривая аналогии между фундаментальными процессами взаимодействия молекул (перераспределение импульсов и энергии) и взаимодействия участников рынка (перераспределение денег и товаров), применили методы статистической физики к исследованию колебания цен на фондовом рынке. Более того, сравнительно давно было отмечено, что закономерности процессов обмена в экономических системах сходны с закономерностями равновесных состояний в термодинамике.

Существуют и узкоспециализированные методологии, предназначенные исключительно для моделирования и анализа бизнес-процессов, например, ARIS (Architecture of Integrated Information Systems). Организация в ARIS рассматривается с четырех точек зрения: организационной структуры, функциональной структуры, структуры данных, структуры процессов. Для описания бизнес-процессов предлагается около 80 типов моделей, каждая из которых отражает тот или иной аспект моделирования. Развитая репрезентативная графика делает модели в ARIS особенно удобными для представления руководству и принятия стратегических решений. хорошо стыкуется с известными ERP-системами, в частности, позволяет описать структуру SAP R/3 в терминах управления бизнес-процессами и провести реинжиниринг (импортировав в ARIS текущие описания бизнес-процессов из R/3). Есть возможность проверки создаваемых моделей на соответствие методологии SAP и тестирования проекта на соответствие требованиям стандарта качества ISO 9000.

Как показывает практика, внедрению ARIS должна предшествовать серьезная «безмашинная» проектно-аналитическая подготовка. Обычно ARIS используется либо для формирования бизнес-структуры с самого начала, либо для ее крупномасштабной комплексной перестройки. Методики оптимизации, предлагаемые ARIS, представляют собой только первичный этап оптимизации бизнес-процессов (т. к. стандартные алгоритмы анализа могут быть реализованы и без использования ARIS, а более сложные алгоритмы могут быть воплощены с помощью сервисной надстройки «Поиск решения» в MS Excel).

Для полномасштабного документирования бизнес-процессов организации средних размеров требуется, по оценкам некоторых специалистов, как минимум пять человеко-лет. Если учесть, что расходы по внедрению ARIS составляют в среднем 1,5 тыс. долларов на одно рабочее место, то становится понятно, что, в отличие от рассмотренных выше программных продуктов, успешность применения ARIS сильно зависит от наличия профессиональных бизнес-аналитиков и высокой управленческой культуры на предприятии.

Относительно имитационного моделирования в рамках ARIS отметим, что модуль ARIS Simulation может быть использован для проведения динамических экспериментов в целях определения узких мест в реализации процессов (несогласованность параллельно выполняемых процессов, нехватка ресурсов и т. п.). Для этого предварительно требуется формализовать временные характеристики исследуемых бизнес-процессов. Возможно, более удобным в этом плане является программный комплекс MATLAB/Simulink, специально предназначенный для моделирования динамических систем.

Таким образом, в сфере современных информационных технологий имитационное моделирование приобретает в мировых научных исследованиях и практической деятельности крайне весомое значение. С помощью имитационного моделирования эффективно решаются задачи самой широкой проблематики:

·  в области стратегического планирования;

·       бизнес - моделирования;

·       менеджмента (моделирование различного рода финансовых проектов, управление производством);

·       реинжиниринга;

·       проектирования (актуально применение имитационного моделирования в области инвестиционно-технологического проектирования);

·       моделирования и прогнозирования социально-экономического развития региональных и городских систем.

§2.2 Разработка статистической имитационной модели по оценке и анализу финансового состояния предприятия

Бурное развитие вычислительной техники, потребность в эффективных средствах разработки программного обеспечения привели к появлению на рынке целого ряда систем программирования, ориентированных на так называемую «быструю разработку», среди которых особо следует отметить Microsoft Visual Basic и Borland Delphi. В основе систем быстрой разработки лежит технология визуального проектирования и событийного программирования, суть которой заключается в том, что среда разработки берет на себя большую часть работы по генерации кода программы, оставляя программисту работу по конструированию диалоговых окон и написанию функций обработки событий.

Успех и популярность Delphi вызвал желание фирмы Borland распространить методы быстрой разработки на область профессионального программирования, что привело к появлению Borland С++ Builder.

С++ Builder - это среда быстрой разработки, в которой в качестве языка программирования используется язык С++ Builder (С++ Builder Language).

В качестве языка программирования для разработки компьютерной модели факторного анализа рентабельности был выбран Borland С++ Builder 6. Как и предыдущие версии, С++ Builder 6 позволяет создавать различные программы: от простейших однооконных приложений до программ управления распределенными базами.

С++ - компилируемый строго типизированный язык программирования общего назначения. Поддерживает разные парадигмы программирования: процедурную, обобщённую, функциональную; наибольшее внимание уделено поддержке объектно-ориентированного программирования.

Объектно-ориентированное программирование (ООП) - технология, позволяющая достичь простоты структуры и управляемости очень крупных программных систем.

ООП - это не просто набор новых средств, добавленных в язык, ООП часто называют новой парадигмой программирования. Термин «парадигма» означает набор теорий, стандартов и методов, которые совместно представляют собой способ организации знаний - иными словами, способ видения мира. В программировании этот термин используется для определения модели вычислений и данных. Объектно-ориентированная программа строится в терминах объектов и их взаимосвязей.

С++ разрабатывался таким образом, чтобы предоставить возможность рационально структурировать большие программы, и чтобы один человек мог работать с большим объемом кода.

Все типы языка С++ можно разделить на основные и составные. В языке С++ определено шесть основных типов данных для представления целых, вещественных, символьных и логических величин. На основе этих типов программист может вводить описание составных типов. К ним относятся массивы, перечисления, функции, структуры, ссылки, указатели, объединения и классы.

Алфавит С++ включает:

·  прописные и строчные латинские буквы и знак подчеркивания;

·       арабские цифры от 0 до 9;

·       специальные знаки;

·       пробельные символы: пробел, символы табуляции, символы перехода на новую строку.

С++:

·  разработан как универсальный язык со статическими типами данных, эффективностью и переносимостью языка Си;

·       разработан так, чтобы непосредственно и всесторонне поддерживать множество стилей программирования (процедурное программирование, абстракцию данных, объектно-ориентированное программирование и обобщённое программирование);

·       разработан так, чтобы давать программисту свободу выбора, даже если это даёт ему возможность выбирать неправильно.

·       избегает таких особенностей, которые зависят от платформы или не являются универсальными;

·       не накладывает никакой избыточной нагрузки на программу, не использующую какие-либо возможности;

·       разработан так, чтобы не требовать слишком усложнённой среды программирования.

Достоинства языка C++:

·  Масштабируемость. На языке C++ разрабатывают программы для самых различных платформ и систем.

·       Возможность работы на низком уровне с памятью, адресами, портами. Что, при неосторожном использовании, может легко превратиться в недостаток.

·       Возможность создания обобщенных алгоритмов для разных типов данных, их специализация, и вычисления на этапе компиляции, используя шаблоны.

Borland С++ Builder может работать в среде операционных систем от Widows 98 до Widows XP. Особых требований по современным меркам, к ресурсам компьютера пакет не предъявляет: процессор должен быть типа Pentium или Celeron (рекомендуется Pentium II 400 Мгц); объем оперативной памяти должен составлять не менее 128 Мбайт (рекомендуется 256 Мбайт) и свободное дисковой пространство должно быть достаточным (для полной установки версии Enterprise необходимо приблизительно 750 Мбайт). Все эти требования подходят для предприятия ООО «Инфора».

В нее включены следующие объекты управления:

·  восемь компонентов для изменения исходных данных;

·       четыре текстовых поля для вывода значений результатов моделирования;

·       командная кнопка «Расчет» для запуска расчетного модуля;

·       командная кнопка «Очистка» для очистки полей результатов расчета;

·       командная кнопка «Выход» для окончания работы программы.

Рисунок 2.4 - Схема алгоритма процедур обработки объектов

После нажатия кнопки «Старт» активизируется стартовая форма. С этого момента программа находится в режиме ожидания действий пользователя.

Изменение данных - действие, заключающееся в корректировке исходных данных. Необходимые изменения вносятся в соответствующие текстовые поля.

Расчет - действие, заключающееся в нажатии (с помощью мыши) кнопки «Расчет». В процедуре, связанной с этой кнопкой, оператор преобразование данных осуществляет перевод исходных данных из символьной формы в числовую. Затем происходит обращение к модулю общего назначения «Модуль». После окончания работы модуля и выдачи на экран результатов моделирования работа процедуры, связанной с кнопкой «Расчет», заканчивается. Программа вновь переходит в режим ожидания действий пользователя.

Очистка - на схеме обозначено действие пользователя, заключающееся в нажатии кнопки «Очистка». В процедуре, связанной с ней, производится очищение текстовых полей для вывода показателя эффективности и значения числового фактора. Затем может быть произведено изменение исходных данных и проведены новые расчеты с использованием кнопки «Расчет».

Выход - на схеме обозначено действие пользователя, заключающееся в нажатии кнопки «Выход». В результате работа программы прекращается.

§2.3 Экономическая эффективность внедрения имитационной модели, анализирующей финансовую деятельность ООО «Инфора»

Оценка эффективности и возврата инвестиций от внедрения системы - это, возможно, наиболее сложно формализуемый аспект внедрения системы автоматизации предприятия. В первую очередь потому, что эта система, с одной стороны, не является осознанной крайней необходимостью, а с другой, - требует определенных расходов на внедрение и сопровождение.

Существует прямой эффект от внедрения, связанный с экономией средств на материалы, рабочее время сотрудников и т.д., и косвенный эффект, связанный с теми преимуществами для функционирования организации, которые дает система (прозрачность управления, контроль исполнительской дисциплины, возможность накопления знаний и др.).

Эффект второго типа оценить в общем случае очень сложно. Сложность эта не в том, что его невозможно оценить, а в том, что, оценка всегда будет экспертной, а такую оценку можно очень легко поставить под сомнение.

Рассчитаем, как изменится сумма прибыли и рентабельности в 2007 году после внедрения имитационной модели факторного анализа.

W=C*V,

где W - выручка; C - средняя цена; V - объем реализованной продукции.

W=4, 6875*2000 руб.

W=9375 руб.

Рассчитаем прибыль от реализации продукции после внедрения имитационной модели:

P=W-S,

где P - прибыль от реализации товарной продукции; W - выручка от реализации товарной продукции; S - полная себестоимость реализованной продукции.

P=9375-8100=1275 руб.

Прибыль от реализации продукции до внедрения имитационной модели:

P=9500,0375-8341,65=1158,3875 руб.

Рассчитаем рентабельность продаж после внедрения имитационной модели:

 или (16%)

Рассчитаем рентабельность продаж до внедрения имитационной модели:

или (14%)

Для наглядности построим графики.

Рисунок 2.5 - График прибыли от реализации продукции

Рисунок 2.6 - График рентабельности продаж

Рассчитаем сумму затрат на создание и внедрение имитационной модели факторного анализа рентабельности.

Рассчитаем годовой прирост прибыли от реализации продукции у пользователя в после внедрения имитационной модели факторного анализа.

Э_г = Р₁ - Р₂,

где Э_г - прирост прибыли у пользователя в после внедрения проекта; Р₁ - прибыль после внедрения; Р₂ - прибыль до внедрения.

Э_г = 1275 - 1158,3875

Э_г= 116,6125 руб.

Рассчитаем срок окупаемости.

,

где Т - фактический срок окупаемости капитальных вложений; К - полные единовременные затраты на создание имитационной модели; Э_г - прирост прибыли у пользователя в после внедрения проекта.

На разработку имитационной модели было потрачено 20 часов рабочего времени; если считать стоимость работы 1 часа 150 руб., тогда полные затраты на разработку модели можно рассчитать как:

К =150*20 =3000 руб.

Рассчитаем срок окупаемости имитационной модели факторного анализа рентабельности предприятия:

дней.

Выводы по второй главе

Во второй главе была построена имитационная модель, диагностирующая и прогнозирующая финансовые показатели предприятия. На основе имитационной модели были построены точные и действенные методы анализа и прогнозирования показателей эффективности бизнес-процессов. Так как программное обеспечение, реализующее имитационную модель бизнес-процесса, отслеживает статистические параметры ее элементов, оценка эффективности процесса была получена на основе анализа соответствующих входных и выходных данных.

Заключение

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования заключается в том, что теоретическое рассмотрение поставленных задач доведено до практических рекомендаций; разработанные методики, алгоритмы и программы могут быть использованы в практической работе в ООО «Инфора» при анализе и прогнозе их деятельности, а также в качестве инструмента оперативного и стратегического управления коммерческой деятельностью хозяйствующего субъекта.

Практическое значение заключается в том, что внедрение имитационных моделей систем управления маркетингом на предприятиях не связано со сколько-нибудь значительными затратами на обучение и подготовку персонала вследствие простоты и наглядности предлагаемых алгоритмов.

Список использованных источников

1.   Абрютина, М.С., Анализ финансово-экономической деятельности предприятия / М.С. Абрютина, А.В. Грачев. - М.: Делон Сервис, 1998. - 264с.

2.      Афанасьев, В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 228с.

.        Бенькович, Е.С. Практическое моделирование динамических систем / Е.С. Бенькович. - СПб, 2002. - 338с.

.        Васильков, Ю.В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: Учеб. пособие. / Ю.В. Васильков, Н.Н. Василькова. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 256с.

5.   Герасимов, Б.И. Экономический анализ: Учеб. пособие / Б.И. Герасимов, Т.М. Коновалова, С.П. Спиридонов. - Тамбов: ТГТУ, 2006. - 64с.

6.      Грищенко, О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. - Режим доступа: http://www.aup.ru/books/m67

.        Дисперсионный анализ. - Режим доступа: http://www.statsoft.ru/home/ textbook/modules/stanman.html

.        Елисеева, И.И. Общая теория статистики: Учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев. - 3-е изд. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 368с.

.        Ефимова, М.Р. Общая теория статистики / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. - М.:ИНФРА-М, 1996. - 377с.

.        Ипатова, Э. Р. Практикум по проектированию информационных систем: Учеб. пособие / Э. Р. Ипатова, Ю.В. Ипатов. - Магнитогорск: МаГУ, 2004. - 116с.

.        Ипатова, Э. Р. Введение в информационные системы: Учеб. пособие / Э. Р. Ипатова. - Магнитогорск: МаГУ, 2002. - 127с.

.        Ипатова, Э. Р. Проектирование информационных систем: Учеб. пособие / Э. Р. Ипатова, Ю.В. Ипатов. - Магнитогорск: МаГУ, 2005. - 187с.

.        Кленин, А.Н. Математическая статистика для экономистов-статистиков / А.Н. Кленин, К.К. Шевченко. - М.: 1990.

.        Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: Учеб. пособие / Н.Б. Кобелев. - М.: Дело, 2003. - 336с.

.        Ковалев, В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом / В.В. Ковалев. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 512с.

.        Ковалев, В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры / В.В. Ковалев. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 560с.

.        Культин, Н.Б. Самоучитель С++ Builder / Н.Б. Культин. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 320с.

.        Любушин, Н.П. Теория экономического анализа / Н.П. Любушин, В.Б. Лещева, Е.А. Сучков. - М.: Юристъ, 2004. - 290с.

.        Мирзоев, А.А. Анализ ковариационный. - Режим доступа: http://www.ecsocman.edu.ru/db/sectx/

.        Одинцов, И.Д. Теория статистики / И.Д. Одинцов. - М., 1998.

.        Павловская, Т.А. С/С++. Программирование на языке высокого уровня / Т.А. Павловская. - СПб.: Питер, 2002. - 464с.

.        Привалов, В.П. Анализ финансового состояния предприятия / В.П. Привалов, А.И. Ковалев. - М.: Центр экономики и маркетинга, 2001. - 256с.

.        Проблематика анализа деятельности предприятий. - Режим доступа: http://www.citforum.ru

.        Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю.И. Рыжиков. - СПб.: Корона принт; М.: Альтекс-Л, 2004. - 384с.

.        Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / Г.В. Савицкая. - М.: ИНФРА-М, 2002. - 336с.

26.    Созинов, А. С. Обеспечение качества управления маркетинговыми процессами предприятия. - Режим доступа: www.marketing.spb.ru/lib-mm/strategy/sozinov/0.htm <http://www.marketing.spb.ru/lib-mm/strategy/sozinov/0.htm>.

.        Стоянова, Е.С.Финансовый менеджмент / Е.С. Стоянова. - М.: Перспектива, 2000. - 268с.

.        Тюрин, Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров: под ред. В.Э. Фигурнова. - М.: ИНФРА-М, 1998. - 528с.

.        Устав ООО «Инфора», 2005. - 7с.

.        Харченко, Л.П. Статистика. Курс лекций / Л.П. Харченко, В.Г. Ионин. - Новосибирск, 1997. - 320с.

.        Четыркин, Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов / Е.М. Четыркин. - М.: Дело Лтд, 1995. - 320с.

.        Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа / А.Д. Шеремет, Р.С. Сайфулин. - М.: Инфра-М, 2001. - 232с.

.        Шивцова, Н.Д. Статистика: Учебно-методическое пособие / Н.Д. Шивцова, М.В. Кузнецова. - Магнитогорск: МаГУ, 2005. - 134с.

.        Шилдт, Г. Полный справочник по С++ / Г. Шилдт. - М.: Вильямс, 2006. - 800с.

.        Якушев, Я.Ф. Система методов статистического анализа и оценка эффективности финансовой деятельности ДКО. - Режим доступа: <http://www.cfin.ru/bandurin/article/sbrn06/27.shtml>