Аннотация
N.M. Magomedova, M.V. Khlebnikova Прогнозирование операционных затрат на предприятиях железнодорожного транспорта.
Основные методы прогнозирования экономических показателей предприятий железнодорожного транспорта имеют было определено в статье. Были определены и подробно описаны три этапа прогнозирования. В доминирующие элементы расходов, такие как заработная плата, расходы на тягу, страхование, ремонтный капитал и другие были приняты во внимание при исследовании.
Изложение основного материала исследования
Важным направлением в деятельности юридических лиц в настоящее время становится прогнозирование основных экономических показателей, характеризующих его состояние на основе корреляционно-регрессивный анализ [1].
Исследование операционных расходов и финансовых показателей, характеризующих состояние юридического лица показывает, что их статистическое распределение характеризуется наличием вариантов скорости на разных участках всего комплекса. Вариант каждый исследуемый индекс находится в тесной связи и взаимосвязи с другими индексами характеризующий этот комплекс. На скорость результирующего индекса влияет множество факторов. В связи с этим возникает необходимость изучения факторов, устанавливающих уровень индекса в таком комплекс, определяющий включение каждого из них. Для этой цели количественный используются оценки, позволяющие обозначить влияние факторов на результирующий показатель [2].
Лучший способ определить степень тесной корреляции – это линейный индекс, который широко известен в литературе [3-5]. При подсчете этого показателя не только показатели значение индивидуальных отклонений от средней суммы, но и само значение этих отклонения учитываются. Однако для расследования оперативного влияние затрат на экономические процессы должна быть достаточно стабильной инерционной динамики, что в плане преобразований не наблюдается. В то же время эмпирическая база для исследований и экономического развития предприятия составляет структура ретроспективных операционных расходов по элементам сборов, т.е. для исследовать все таблицы аналитических экономических показателей по разным периодам времени имеется в наличии.
Операционные расходы следует подсчитывать в соответствии с доминирующими элементами расходы, которые в свою очередь реализуются на бухгалтерском учете всех структурных подразделений, таких как заработная плата, расходы на страховку, материалы, тяговое электроснабжение, электричество на производственные нужды, прочие материальные расходы, а также амортизация, отчисления на текущий капитальный ремонт и прочие расходы [6].
Основные показатели оценки финансового состояния структурных подразделений или отдельных предприятия всей отрасли являются индексом общей ликвидности, индексом срочной ликвидность, индекс абсолютной ликвидности, индекс финансовой независимости, Z-счет Альтмана, индекс фондоотдачи, индекс продуктивности фонда, индекс оборачиваемости собственного капитала, индекс деловой активности, стоимость эффективность хозяйственной деятельности, рентабельность производственной деятельности в целом прибыль, рентабельность производственной деятельности по чистой прибыли, рентабельность по реализация валовой прибыли, рентабельность по чистой прибыли, рентабельность всего валовые активы, рентабельность основного капитала [7, 8].
Процесс прогнозирования состоит из трех этапов. На первом уровне количество доминанты оценки финансового состояния предприятия (структурного подразделения) от реализовано много индексов. Для этого можно использовать корреляционную матрицу пары индексы сравнения. Ниже приводится формальное введение многих доминирующих индексов порядок выделения.
Пусть N – показатель показателей оценки финансового состояния предприятия, xi (t) I = 1,2, …, N – значение i-индекса на данный момент или за период времени – t. Время серии {xi (t)} для t = 1,2,…., известны. Таким образом, мы определяем rij – коэффициент корреляции i- и j- индексы оценки финансового состояния предприятия.
где М (х) – математическое ожидание случайной величины х, а G (х) – среднее квадратичное отклонение.
Далее разделим индексы по группам в соответствии с их сходством оценка характера и деятельности в определенном направлении. Например: расходы на заработная плата и социальные отчисления входят в одну группу. Давайте количество групп, которые нужно быть M, для каждого будет m = 1,2, M равно Хm = {хi1, хi2,…, хim} – i.d. множество индексов относительно группы m.
Далее указываются доминирующие показатели в каждой группе согласно следующее условие:
индекс, имеющий максимальное значение коэффициента определения суммы с другими индексы из одного и того же множества.
Для удобства дальнейшей демонстрации обозначим новый нумерация через х1, х2,…, хМ
Второй этап предусматривает выявление корреляционных связей между исходящие индексы, которые используются руководством предприятия и ОАО Русский
Железные дороги
для принятия управленческих решений по снижению операционных расходов. Пусть у1, у2,…, ук – множество индексов, используемых в операционном
анализ затрат и принятие решений по их прогнозированию или сокращению.
Таким образом, мы определяем
где i = 1, 2,…, К, j = 1, 2,…, М.
Корреляционная матрица используется {r (уi, хJ)} для выявления сильных и слабых связей. между индексами {хi} и {уj}.
Определение подмножества для каждого индекса {уj} Х (уi, хJ) ? {хi} возможно реализовать либо экспертным путем на основе оценки r (уi, хj), либо с помощью значение порога корреляционной связи между индексами уi и хj, или по методу Парето 80-20.
Третий этап предусматривает построение регрессивной модели уi (t) = f (Х (уi)) прогнозирование индекса уi на соответствующий плановый период. Вид функции f (Х (уi)) в реализации этой схемы не имеет большого значения.
Количество факторов модели определялось исходя из того, что практика разработаны определенные критерии, позволяющие определить оптимальное соотношение между количество признаков, включенных в модель, и исследуемый объем суммирования. По этому критерию количество элементов должно быть в 5-6 раз меньше объема исследовал суммирование.
Таким образом, объем собираемой информации об изменении операционных затрат финансовые показатели позволяют определить вид функциональной зависимости между индексы [9, 10]. Корреляционный анализ указывает на эту связь. Однако это не так. показать возможное влияние на отклонение сложных факторов, которые в свою очередь определяют экономические процессы юридического лица. Чистая аналитическая зависимость индекса результатов от одного или несколько факторных особенностей позволяют выявить регрессивный анализ.
Ссылки
1. Davidova D.V.V – Мezhdunarodnaja nauchno – prakticheskaja konferencija: Novoe slovo v nauke: strategii razvitija
trudy. Cheboksari. 2018. pp.228-230.
2. Smirnov S.A. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2016, №2. URL:ivdon.ru/magazine/archive/n1y2016/3509/.
3. Savchuk V.B., Polikarpov A.A. Ekonomika zheleznih dorog. 2013. №12. pp.31-38.
4. Litvin A.V., Mokrushin Y.A. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2015, №1. URL:ivdon.ru/magazine/archive/n1y2015/2749/.
5. Gerasimova R.Y., Armanshina G.R. Nauchniye zapiski ORELGIET. №1(9). 2014. pp.276-280.
6. Jara-Diaz S.R., Basso L.J. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. №4. T.39E. 2003. p.271.
7. Mullen C., Marsden G. Journal of Transport Geography. T.49. 2015. pp.1-8.
8. Wlodzimierz Rudzkovski, H. Barry Spraggins. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. №2(24). 1994. pp.23-29.
9. Kornaszevski M., Chrzan M., Olczykowski Z. Communications in Computer and Information Science. T.715. 2015. pp.282-292.
10. John Tieperman, R. Anthony Inman, Roger A. Pick Industrial Management & Data Systems. №.1. T.94. 1994. pp.09-12.