Методи фінансового планування на підприємств
p align="left">Прогноз передбачає продовження тенденції минулого, вираженої вибраною функцією, в майбутнє, тобто екстраполяцію динамічного ряду. Програмним шляхом на ЕОМ визначається значення прогнозованого показника. Для цього в формулу, що описує процес, підставляється величина періоду, на який необхідно отримати прогноз.У зв'язку з тим, що метод виходить із інерціальності економічних явищ. Екстраполяція методом підбору функцій враховує всі дані вихідного ряду з однаковою «масою». Класичний мето найменших квадратів передбачає рівноцінність вихідної інформації в моделі. Але, як показує досвід, економічні показники мають тенденцію до «старіння». Вплив більш пізніх спостережень а розвиток процесу в майбутньому суттєвіший, ніш більш ранніх. Проблему «старіння» даних динамічних рядів вирішує метод експоненціального згладжування з регулярним трендом. Він дозволяє побудувати такий опис процесу (динамічного ряду), при якому більш пізнім спостереженням надаються великі «маси» в порівнянні з ранніми спостереженнями. В результаті створюється можливість отримати оцінку параметрів тренда, які характеризують не середній рівень процесу, а тенденцію, яка склалася на момент останнього спостереження. Швидкість старіння даних характеризує параметр згладжування (а). Він змінюється в межах 0<а<1.
В залежності від величини параметра прогнозні оцінки по різному враховують вплив вихідного ряду спостережень: чим більше (а), тим більше вклад останніх спостережень у формування тренда, а вплив початкових умов швидко зменшується. При малому (а) прогнозні оцінки враховуються всі спостереження, при цьому зменшення впливу більш «старої» інформації відбувається повільно, тобто чим менше (а), тим дані більш стабільні, і навпаки.
В області економічного прогнозування найбільш вживані межі 0,05<а<0,3. Значення (а) в загальному випадку повинно залежати від терміну прогнозування: чим менший термін, тим більшим повинно бути значення параметра.
Цей метод реалізується на ЕОМ за допомогою спеціально розроблених програм в блоці «часові ряди», який є складовою частиною пакету економічних розрахунків.
2.3 Методи моделювання й економіко-математичні методи
Моделювання передбачає конструювання моделі на основі попереднього вивчення об'єкта або процесу, виділення його суттєвих характеристик або ознак. Прогнозування економічних та соціальних процесів з використанням моделей включає розробку моделі, її експериментальний аналіз, співставлення результатів прогнозних розрахунків на основі моделі з фактичними даними стану об'єкта або процесу, коректування і уточнення моделі. В залежності від рівня управління економічними і соціальними процесами розрізняють макроекономічні, міжгалузеві, міжрайонні, галузеві, регіональні моделі та моделі мікрорівня (моделі розвитку фірми).
За аспектами розвитку економіки виділяють моделі прогнозування відтворення основних фондів, трудових ресурсів, цін та ін. Існує ряд інших ознак класифікації моделей: часовий, факторний, транспортний, виробничий. В сучасних умовах розвитку моделювання і практичному застосуванню моделей стала надаватися особлива значимість у зв'язку з посиленням ролі прогнозування і переходом до індикативного планування.
Розглянемо деякі із найбільш розроблених економіко-математичних моделей, які отримали широке застосування в практиці прогнозування економіки за кордоном (особливо в США).
Матричні моделі. До них належать моделі міжгалузевого балансу (МГБ): статичні та динамічні. Перші призначені для проведення прогнозних макроекономічних розрахунків на короткостроковий період (рік, квартал, місяць), другі - для розрахунків розвитку економіки країни на перспективу. Вони відображають процес відтворення в динаміці і забезпечують зв'язок прогнозу виробництва продукції (послуг) з інвестиціями.
Статична модель МГБ в системі народного господарства має вигляд:
де коефіцієнти прямих витрат (середньогалузеві нормативи витрат продукції галузі і, яка використовується в якості засобів виробництва для випуску одиниці продукції галузі j); - обсяг виробництва продукції j-й галузі-споживача (j=; - валове виробництво продукції (послуг) і-й галузі-виробника (j=; - об'єм кінцевого продукту і-й галузі-виробника.
Рівняння характеризує міжгалузеві потоки і загалом проміжний продукт; - кінцевий продукт; - валовий суспільний продукт.
Спрощена динамічна модель має вигляд
=++, (j=,
де t- індекс року; - продукція галузі і, яка направлена в якості виробничих інвестицій в t-му році для розширення виробництва в галузь j;- об'єм кінцевого продукту і-ї галузі в t-му році за виключенням продукції, яка направлена на розширення виробництва. При переході до системи національних рахунків (СНР) моделі міжгалузевого балансу зазнають деяких змін. Рівняння характеризує проміжне споживання в сферах матеріального виробництва і нематеріальних послуг; - кінцеве використання валового національного продукту (ВНП) в і-й галузі, яке включає кінцеве споживання (споживання домашніх господарств і державі витрати), валове накопичення і експорт.
Моделі оптимального планування використовуються для визначення оптимального варіанту функціонування економіки в цілому і її окремих складових. Економіко-математична модель являє собою формалізований опис економічного процесу. Модель складається із цільової функції та системи обмежень. Цільова функція описує ціль оптимізації і являє собою залежність показника, за яким ведеться оптимізація, від незалежних змінних. Вплив кожної із змінних на величину цільової функції виражається коефіцієнтом - значенням показника, екстремум якого використовується в якості критерію оптимальності. Система обмежень відображає об'єктивні економічні зв'язки і залежності і являє собою систему рівностей і нерівностей. На макрорівні критерієм оптимальності є максимум валового національного продукту. На мікрорівні в якості критерію оптимальності можуть бути використані екстремуми показників: максимум прибутку, мінімум витрат, максимум випуску продукції (послуг) та ін.
Загальний вигляд моделі за розрахунком оптимального варіанта виробництва продукції:
Цільова функція
f(x)=>ext, (i=
Система обмежень
?, (g=,
?, (k=,
??
де - значення і-го показника на одиницю j-го виду продукції, - норма розходу g-го виду сировини на виробництво одиниці j-го виду продукції; - шукана кількість j-го виду продукції; - наявний фонд g-го виду сировини; затрати часу на k-м виді устаткування для виробництва одиниці j-го виду продукції; - дійсний фонд часу роботи k-го виду обладнання; , - нижня та верхня межі випуску j-го виду продукції. Нижня межа встановлюється з урахуванням завдань на поставку продукції для державних потреб, верхня - з урахуванням попиту на продукцію. На макрорівні розрахунки проводяться в агрегованому вигляді. Система обмежень зазнає деяких змін. Замість обмеження по фонду часу роботи обладнання вводяться обмеження по фондовмісності або виробничій потужності (на галузевому рівні), розширений асортимент (конкретні види продукції) замінюється на груповий.
Слід зазначити, що, не зважаючи на багатоманітність розроблених моделей і наявність пакетів програм для проведення багатоваріантних розрахунків, оптимізаційні задачі носять, як правило, експериментальний характер.
Економіко-статистичні моделі. Вони використовуються для встановлення кількісної характеристики зв'язку, залежності і взаємообумовленості економічних показників. Система такого роду моделей включає: однофакторні, багатофакторні і економетричні моделі. Приклади однофакторних моделей:
y=a+bx; y=a+b/x; y=a+b lg x та ін.,
де у - значення прогнозованого показника; а-вільний член, який визначає положення початкової точки лінії регресії в системі координат; x- значення фактора; параметр b характеризує норму зміни у на одиницю x.
Багатофакторні моделі дозволяють одночасно враховувати вплив декількох факторів на рівень прогнозованого показника. При цьому останній виступає як функція від факторів:
у=f (х1,х2,х3…, хn),
де х1,х2,х3…, хn - фактори.
При лінійній залежності багатофакторні моделі можуть бути представлені наступним рівнянням:
у=а0+а1х1+а2х2+…+аnхn,
де а0 - вільний член; а1, а2,…аn - коефіцієнти регресії, які показують ступінь впливу відповідного фактора на прогнозований показник при фіксованому значенні інших факторів.
При нелінійній залежності багатофакторна модель може мати вигляд
y=a···…·.
Багатофакторні моделі використовуються при прогнозуванні макроекономічних показників, попиті на продукцію, собівартості, цін, прибутку та інших показників.
Економетричною моделлю називають систему регресійних рівнянь, які описують взаємозв'язки і залежності основних показників розвитку економіки. Вони дозволяють прогнозувати широке коло показників (ВНП, доходи населення, споживання товарів і послуг, та ін.).
Імітаційні моделі. Мета імітаційного моделювання полягає в відтворенні поведінки системи на основі результатів аналізу більш суттєвих взаємозв'язків між її елементами. Імітаційні моделі дозволяють відтворити реальні процеси і передбачити результати різноманітних дій.
Моделі прийняття рішень засновані на теорії ігор. Вони застосовуються в умовах невизначеності або ситуаціях, коли інтереси сторін не співпадають. Кожна із сторін приймає таке рішення, тобто вибирає таку стратегію дій, яка з їх точки зору забезпечує найбільший виграш або найменший програш. Причому кожній із сторін зрозуміло, що результат залежить не тільки від своїх дій, але й від дій партнерів. Наприклад, протиборство конкурентів в процесі боротьби за ринок збуту конкретного виду продукції.
