118917 (596691), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Рисунок 2.4 – Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди
д
е - перший агрегований показник;
- другий агрегований показник;
- третій агрегований показник;
- четвертий агрегований показник;
- відповідні лінійні тренди.
Використовуючи формулу (2.2.1) і (2.2.2) і дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel «Пошук рішення» вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо параметри багатофакторної лінійної регресії.
Таблиця 2.8 – Параметри регресії для послуг промхарактера
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 |
| 24,7 | -0,46 | -0,32 | -0,35 | -0,48 |
Для аналізу динаміки відхилень використовуємо отримані графіки лінійних трендів. Напрямок тренда вкаже динаміку відхилень. Для вибору найбільш динамічного показника використовуємо правило: швидше збільшується той фактор, кут нахилу лінії тренда якого більше. Тангенс кута нахилу лінії тренда дорівнює відношенню коефіцієнтів a і b рівняння тренда. По розрахованим даним для послуг промислового характеру найбільший кут нахилу лінії тренда має другий агрегований показник.
1. Інша продукція.
Дані для регресійного аналізу шляхом обчислення питомих відхилень і агрегування з «Аналізу собівартості», а також прибуток на одиницю даної продукції представлені в таблиці 2.9.
Таблиця 2.9 – Дані для регресійного аналізу іншої продукції
| місяць | Сировина, матеріали, полуфабр., транспорт | Зарплата і соціальне страхування | Витрати на устаткування, цехові й загальнозавод | Адмін. і збутові витрати | Прибуток |
| 01.04 | -14,632 | 9,726 | 19,021 | -6,674 | 32,614 |
| 02.04 | -0,491 | -5,509 | -37,145 | 20,255 | 38,809 |
| 03.04 | 0,215 | -13,508 | 39,246 | -7,585 | 39,726 |
| 04.04 | -18,238 | -27,969 | 7,815 | 2,038 | 15,695 |
| 05.04 | 6,000 | -6,254 | 29,119 | -8,729 | 51,411 |
| 06.04 | -4,083 | 0,592 | 5,792 | -7,108 | 18,873 |
| 07.04 | 16,227 | -8,027 | 37,333 | -9,733 | 34,499 |
| 08.04 | 3,423 | -5,135 | 13,234 | 5,135 | 19,176 |
| 09.04 | 30,873 | 2,429 | -2,000 | -0,127 | 31,238 |
| 10.04 | -3,011 | -9,261 | 22,909 | 2,750 | 23,591 |
| 11.04 | 3,143 | -20,029 | 8,486 | 1,057 | 55,965 |
| 12.04 | 12,133 | -13,422 | 19,578 | 17,556 | 42,075 |
| 01.05 | -34,419 | 20,806 | -23,258 | 18,290 | 52,856 |
| 02.05 | -21,833 | -4,150 | 24,900 | -6,717 | 38,039 |
Графічно ці вихідні дані, а також побудовані по них лінійні тренди представлені на рисунку 2.5.
Рисунок 2.5 – Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди
д е - перший агрегований показник;
- другий агрегований показник;
- третій агрегований показник;
- четвертий агрегований показник;
- відповідні лінійні тренди.
Використовуючи формулу (2.2.1) і (2.2.2) і дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel «Пошук рішення» вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо шукані параметри багатофакторної лінійної регресії.
Таблиця 2.10 – Параметри регресії для іншої продукції
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 |
| 34,5 | 0,01 | 0,25 | 0,14 | 0,41 |
Для аналізу динаміки відхилень використовуємо отримані графіки лінійних трендів. Напрямок тренда вкаже динаміку відхилень. Для вибору найбільш динамічного показника використовуємо правило: швидше збільшується той фактор, кут нахилу лінії тренда якого більше. Тангенс кута нахилу лінії тренда дорівнює відношенню коефіцієнтів a і b рівняння тренда. По розрахованим даним для іншої продукції найбільший кут нахилу лінії тренда мають другий і четвертий агреговані показники.
Розраховані дані зведемо в комплексну таблицю, на підставі якої керівник підприємства буде приймати рішення про управлінські впливи на собівартість продукції. Таблиця буде містити в собі абсолютні значення параметрів рівнянь регресії по видах продукції, а також перелік домінуючих агрегованих факторів.
Таблиця 2.11 – Комплексна таблиця ухвалення рішення
| Показник | Вид продукції | |||
| Пресформи | Сталеве лиття | Послуги промхарактера | Інша продукція | |
| a1 | 0,29 | 0,013 | 0,46 | 0,01 |
| a2 | 0,39 | 0,03 | 0,32 | 0,25 |
| a3 | 0,37 | 0,54 | 0,35 | 0,14 |
| a4 | 0,2 | 0,016 | 0,48 | 0,41 |
| Домінуючий агрегований фактор | 1 і 2 | 1 і 3 | 2 | 2 і 4 |
Найбільш ефективний управлінський вплив буде на той фактор, (компонент собівартості), що у сукупності буде домінувати над іншими в темпі розвитку свого впливу і мати найбільшу вагу в структурі прибутку, тобто найбільше абсолютне значення відповідного параметра регресії.
На підставі цього твердження видаються наступні рекомендації керівництву підприємства:
Таблиця 2.11 – Можливі практичні рекомендації
| Вид продукції | Рекомендації |
| Пресформи | Найбільше економічно ефективним будуть управлінські рішення по зменшенню впливу другого агрегованого фактора (зарплата і соцстрахування) |
| Сталеве лиття | Найбільше економічно ефективним будуть управлінські рішення по зменшенню впливу третього агрегованого фактора (витрати на утримування устаткування, цеховий і загальнозаводські, знос устаткування) |
| Послуги промхарактера | Рівною мірою економічно ефективним будуть управлінські рішення по зменшенню впливу другого і четвертого агрегованого факторів |
| Інша продукція | Найбільше економічно ефективним будуть управлінські рішення по зменшенню впливу четвертого агрегованого фактора (адміністративні і збутові витрати) |
РОЗДІЛ 3. Проектування інформаційної системи підтримки прийняття рішень
3.1 Методики створення сучасних інформаційних систем
Математичні методи зараз широко застосовуються для потреб управління, планування, бухгалтерського обліку, статистики й економічного аналізу. Але застосування математичного програмування і моделювання, узагалі математичних методів у вирішенні багатьох задач економічного й інженерного характеру стало практично можливим і плідним лише за умови використання рахункової техніки. Вирішення складних задач (а економічні задачі відносяться переважно до класу складних) з використанням тільки ручної праці неможливо. Ось чому математичні методи в економічному аналізі і плануванні стали широко застосовуватися, коли були сконструйовані перші ЕОМ [4].
Оцінюючи ефективність застосування ПЕОМ в аналітичній роботі, треба мати на увазі, що в принциповому плані практично всі операції, які можна здійснювати за допомогою комп’ютера, можна зробити і без нього, але час, який доводиться витрачати для виконання цих дій «вручну» і традиційними методами, часто позбавляє їх сенсу.
Орієнтуючись на логіку розв’язання аналітичних задач фінансового характеру, можливості використання ПЕОМ в аналітичному процесі можна представити у такій послідовності:
-
постановка задачі та її формалізований опис;
-
накопичення інформації;
-
обробка інформації;
-
власне аналіз.
У сучасних умовах на багатьох підприємствах бухгалтерський облік ведеться за допомогою ЕОМ, тому найпоширенішими базами є бази бухгалтерського обліку та бухгалтерської звітності. Поступово здійснюється перехід на комплексне використання електронно-обчислювальної техніки також і для здійснення управлінського та податкового обліку. Створення інформаційних баз є початковою задачею і умовою підвищення якості аналітичної роботи на підприємстві. Для побудови ефективної системи збору і накопичення інформації фінансово-аналітична служба підприємства повинна постійно і заздалегідь вносити пропозиції про необхідні зміни у системі обліку інформації для того, щоб вона була зручною для використання не тільки службами, які її створюють, а й для фінансово-економічного аналізу.
На невеликих підприємствах, де фінансист-аналітик має справу з порівняно невеликими масивами інформації, задачу раціонального групування і обробки первісної інформації здатні виконувати безпосередньо користувачі ПЕОМ. На великих підприємствах фінансист-аналітик формулює ту чи іншу аналітичну задачу і чітко ставить її перед програмістами. Зокрема визначається:
-
яка конкретно інформація і з якої бази даних повинна бути використана;
-
яким чином вона повинна бути згрупована;
-
яку нову (розраховану) інформацію треба одержати;
-
у якій формі вона повинна бути подана;
-
який вигляд має алгоритм розв’язання задачі.
Тому успіх аналітичної роботи, ефективність результатів, що очікуються після її виконання значною мірою залежать від того, наскільки кваліфіковано спільно працювали фінансист-аналітик і програміст на даному етапі [14].
Методика економічного аналізу, орієнтована на застосування ПЕОМ, повинна задовольняти умови: системності, комплексності, оперативності, точності, прогресивності та динамічності. Тільки на базі цих умов забезпечуються пізнання станів об’єкта, який управляється, тенденції його розвитку, систематичне та цілеспрямоване підвищення ефективності господарчої діяльності підприємства по результатах аналізу.
Переваги ПЕОМ надають нові можливості для аналізу, серед них невисока вартість, висока продуктивність, надійність, простота експлуатації та обслуговування, гнучкість та автономність використання, наявність розвинутого програмного забезпечення, діалоговий режим роботи та інші.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
