АВТОРЕФЕРАТ

Тема магистерской работы:

<<Информационно-аналитическая система экономического роста предприятия на основе эконометрических методов>>

Автор: Шиповских А.В.

Содержание
1. Вводная часть
2. Введение (актуальность и мотивация)
3. Цели и задачи магистерской работы (+ новизна)
4. Теоретический анализ
5. Теоретические разработки
6. Литература

1. Актуальность/мотивация работы

Наличие в современной компании информационной системы, позволяющей сделать внутренние бизнес-процессы более оптимальными, снизить себестоимость продукции и повысить привлекательность предприятия для инвесторов, является значимой составляющей успеха в конкурентной борьбе и важным условием привлечения инвестиций. Однако на практике подобные информационные системы в связи высокой стоимостью как самого ПО(программного обеспечения), так и работ связанных с внедрением, отладкой системы, обучения персонала , могут позволить себе единицы. Поэтому в данной магистерской работе предполагается разработка информационной системы, которая была бы актуальна в современных требованиях рынка и в тоже время была доступна широкому кругу потребителей. Иформационно-аналитическая система позволяет выполнять анализ финансового состояния предприятия, строить модель текущего развития предприятия с учетом как внешних (инфляция, валютный курс доллара, евро) так и внутренних факторов (рентабельность собственного капитала, ресурсоотдача),хранение обработку данных (бухгалтерской отчетности, расчетных показателей).

2. Цели и задачи магистерской работы (+ новизна и пр.)
Цель работы состоит в проведении анализа существующих аналитических систем, и разработке собственной системы, способной проводить финансовый анализ, строить модель развития предприятия и хранить как первичные так и обработанные данные Идея работы — разработка информационно-аналитической системы, совмещающей в себе как возможности анализа, прогнозирования так и хранения даных. Для достижения указанной цели в магистерской работе поставлены и решены следующие задачи:
1. Изучение литературных, электронных источников по данной тематике и разработка будущей модели системы.
2. Разработка методов анализа первичной (входящей) информации, функциональных блоков программы. Выбор платформы для реализации.
Данная магистерская работа позволяет решать ряд важных практических задач:
1. Анализ финансового состояния предприятия.
2. Построение модели развития предприятия (учитывая внутренние и внешние факторы).
3. Прогнозирование будущего состояния предприятия на основе модели развития предприятия.
4. Дает возможность хранить как первичную информацию предприятия, так и результаты обработки бухгалтерской отчетности, и результаты прогнозирования.
5. Возможность расширения функций разрабатываемой информационной системы.

В настоящее время разработка информационно-аналитических систем становиться все актуальней поскольку позволяет значимо снизить затраты предприятия за счет автоматизации тех или иных процессов. Однако, в связи с высокой стоимостью таких систем (как самого программного продукта так и затрат по его внедрению) украинский рынок является еще неготовым к таким инвестициям. Поэтому в основном, как производителями, так и потребителями таких систем являются зарубежные рынки. Например, ERP-системы в США уже давно заняли свое место в процессе функционирования предприятия. Поэтому в связи с существующими обстаятельствами, в данной магистерской работе хотелось бы разработать информационно-аналитическую систему способную в будущем перерасти в более масштабный коммерческий программный продукт, став при этом продолжением работ будущих магистров.

3. Теоретический анализ

В современных условиях хозяйственной независимости промышленных предприятий для многих из них стал весьма актуальным вопрос о прогнозировании. При составлении плана производства важны не только возможности предприятия, но и спрос на выпускаемую продукцию. Сейчас, когда предприятия вынуждены работать по «рыночным законам», менеджеры хотят знать перспективы развития своего предприятия, взглянуть в будущее, чтобы оценить возможные пути развития, предугадать последствия тех или иных решений. Эффективная деятельность промышленных предприятий в современных условиях в значительной степени зависит от прогнозирования, т.е. насколько достоверно менеджеры предвидят дальнюю и ближнюю перспективу своего развития. Прогнозирование – частный вид моделирования как основы познания и управления [1]. Роль прогнозирования в управлении предприятием очевидна. Первично необходимо прогнозировать:
- поведение государства (ситуацию на мировом рынке),
- поведение потребителей,
- поведение поставщиков,
- поведение конкурентов,
- научно-технический прогресс.
Вторичными прогнозируемыми показателями, определяющими успешное существование промышленного предприятия в долгосрочной перспективе являются:
- величина прибыли,
- объем реализации,
- рентабельность активов,
- фондоотдача,
- производительность труда и т.д.
Наличие неопределенностей у этих факторов значительно усложняют процесс управления промышленным предприятием. Это связано с тем, что возникают новые цели и задачи, налаживаются новые хозяйственные связи, формируются рыночные механизмы управления. Прогнозирование - это взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений. Планирование же - это разработка последовательности действий, позволяющей достигнуть желаемого. В работе менеджера они тесно связаны. Результаты прогнозирования необходимы для планирования. Практика показывает, что прогнозировать достаточно сложно. Иногда прогноз основывается на хорошо изученных закономерностях и осуществляется наверняка. Однако в социально-экономической области обычно не удается дать однозначный обоснованный прогноз. Причины - неопределённости в различных аспектах производственной и экономической ситуации.

4. Теоретические разработки

Оценка параметров модели экономического роста предприятия.

Для оценки параметров модели экономического роста будем использовать метод максимальной правдоподобности для определения параметров модели экономического роста предприятия:

где
у – темп роста выручки от реализации продукции;
х1 – изменение курса доллара США;
х2 – рентабельность собственного капитала;
х3 - ресурсоотдача;
e – случайная величина.

Приведем модель к линейной путём логарифмирования.

Функция правдоподобности имеет вид:

Система уравнений правдоподобности для определения неизвестных параметров:

Решив систему уравнений, получим значения параметров b1...b4, используя которые сможем построить модель экономического роста

1) F – критерий Фишера:

2) Корреляционные отношения между фактическими и расчётными данными:

Гипотезу о некоррелированности проверим с помощью критерия Стьюдента:

(низкая вероятность этой гипотезы p<0,05 говорит о прямой коррелёваности , p>0,95 – об обратной).

3) Адекватность модели регрессии – по критерию Дарбина-Уотсона.

где e1 – расхождения между фактическими и расчетными уровнями. Если значение Д близко 2, то автокорреляция остатков отсутствует.

4) Нормальность распределения остаточной компоненты оценим на основе коэффициентов асимметрии и эксцесса:

5) Точность модели – по близости расчётных наблюдений к фактическим. Среднеквадратическая ошибка аппроксимации:

Относительная ошибка аппроксимации:

"Информационно-аналитическая система моделирования экономического роста предприятия"

Рисунок 1. Информационно-аналитическая система моделирования экономического роста предприятия. Анимация состоит из 9 кадров;задержка до повторного воспроизведения составляет 50 мс; количество циклов воспроизведения - 10.

Блок начальных данных включает в себя два подблока: блок учёта информации (может быть любая интегрированная по бухгалтерскому учету, например 1-С Предприятие, SAP R/3, которая обеспечивает начальную информацию) и блок формирования данных (который фильтрует начальную информацию и отбирает необходимые показатели в зависимости от поставленной цели. С данного блока информация поступает *** других блоков как начальные данные). Блок финансового анализа позволяет провести финансовый анализ деятельности предприятия в следующих направлениях

Рисунок 2. Блок финансового анализа.

В блоке «Общая оценка финансового положения и его изменения за отчётный период» проводится сравнительный анализ показателей горизонтального и вертикального анализа баланса. Результаты анализа оформляются в виде сравнительного аналитического баланса. Для отображения самых главных, существенных границ финансового ………набор статей баланса может быть …….Анализ ……стойкости проводится в двух направлениях: анализ абсолютных показателей финансовой стойкости (блок «Анализ финансовой») и анализ …..показателей финансовой стойкости (блок «Коэффициенты финансовой стойкости»). Аналогично проводится анализ ликвидности баланса(блоки «Анализ ликвидности баланса»и «Коэффициенты ликвидности»).

Рисунок 3. Агрегированный баланс.

Анализ финансовых результатов деятельности представлен как анализ структуры, динамики и структурной динамики выручки от реализации. Результаты анализа оформляются в виде аналитической таблицы. На основании результатов анализа финансовой стойкости или отчетных данных, определяется тенденция изменений стойкости финансового положения предприятия (блок «Моделирование тенденции изменения стойкости финансового положения»).В этом блоке на основании геометрической модели изменений финансового положения вычисляется скорость приближения к границам кризисных финансовых положений, который характеризует интенсивность тенденций, и прогнозируемое время движения при сохранении интенсивности тенденций. Блок спектрального анализа проводит статистический (за один рассматриваемый период) и динамический (за несколько периодов от базового) факторный анализ экономических и финансовых показателей предприятия методом тенденций, даёт возможность графического предоставления результатов.

Моделирующий блок включает в себя следующие подсистемы:

- оценка параметров экспонентной модели на основании статистических данных с численностью факторов от1 до 5;
- проверка полученной модели на адекватность по критерию Фишера;
- прогноз результирующего показателя по полученной модели и оценка его точности с помощью ретропрогноза;
- адаптация модели (как перспектива дальнейшего развития методики).

Общий алгоритм построения экономико-математической модели, которая используется в разработанной системе

1. Введение начальных данных (статистические ряды наблюдений факторов и зависимого показателя).
2. Корреляционный анализ (проверка на наличие зависимости между моделирующими показателями).
3. Если подтверждается наличие корреляционной зависимости между зависимым показателем и факторами, то, при условии, что факторы не коррелируют между собой, данные факторы включаются в модель.
4. Оценка параметров экспонентной модели роста методом максимальной правдоподобности.
5. Если модель адекватна – выход (составление прогноза на основе построенной модели, анализ модели и т.п.), если модель не адекватна – выбор функции другого вида и переход к пункту 4.

Литература

1. Орлов А.И. Эконометрика: Учебник для вузов – М.: Издательство «Экзамен», 2002, 2003, 2004. – 576с.
2. Крамер Г. Математические методы статистики. Изд-во МИР, Москва, 1975г., 648 с.
3. Иванов Н.Н., Комазов П.В., Оценка параметров многомерных финансовых потоков. Эконометрика: проблемы теории и практики. Межвузовский сборник научных робот. Выпуск 17. Днепропетровск: Наука и образование, 2000 г., 230 с.
4. Иванов Н.Н., Комазов П.В., Проблема выбора параметров многомерной эконометрической модели. Экономика: проблемы теории и практики. Межвузовский сборник научных робот. Выпуск 19. Днепропетровск: Наука и образование, 2000 г., 257 с.
5. А.В.Гармаш. "Корреляционный анализ. Коэффициент корреляции" http://chemstat.com.ru/node/12