Методи і методики визначення ефективності роботи підприємства
Аналіз фінансового стану ВАТ «Дніпрополімермаш»
Ліквідність активів
Аналіз ділової активності підприємства
Визначення мети і постановка задач, розв'язуваних при виконанні дипломної роботи
Модель повинна бути правильно специфікованою
Сума помилок дорівнює нулю. Це випливає з рівняння (2.1.14)
По рядках позначені види продукції, їх планові, фактичні показники, відхилення і підсумкові значення;
Моделювання контрольного приклада
Сталеве лиття
Послуги промислового характеру
Методики створення сучасних інформаційних систем
Алгоритм побудови інформаційної системи підтримки прийняття рішень
Розробка інтерфейсу інформаційної системи
Підсистема графічного аналізу
Навигация
Моделювання контрольного приклада
Підвищення ефективності роботи підприємства на основі застосування економіко-математичних методів (на прикладі ВАТ "Дніпрополімермаш")
155152
знака
18
таблиц
31
изображение
2.3 Моделювання контрольного приклада
На підставі вихідних даних про фінансовий стан і динаміку виробництва ВАТ «Дніпрополімермаш» проведемо моделювання по кожному з видів продукції і послуг з метою виявити відхилення якого фактора найбільше впливає на прибуток підприємства. У сукупності з даними про динаміку виробництва, це допоможе керівництву більш обґрунтовано приймати рішення про управління собівартістю продукції.
Розглянемо послідовно кожний з чотирьох видів виробленої продукції і послуг.
1. Пресформи.
Дані для регресійного аналізу шляхом обчислення питомих відхилень і агрегування з «Аналізу собівартості», а також прибуток на одиницю даної продукції представлені в таблиці 2.3.
Таблиця 2.3 – Дані для регресійного аналізу пресформ
| місяць | Сировина, матеріали, полуфабр., транспорт | Зарплата і соціальне страхування | Витрати на устаткування, цехові й зальнозавод | Адміністр. і збутові витрати | Прибуток |
| 01.04 | -20,474 | 12,204 | 48,386 | 1,039 | 7,163 |
| 02.04 | -33,200 | -7,505 | 62,308 | 46,508 | 15,927 |
| 03.04 | 29,460 | 0,320 | 10,600 | 5,060 | 6,176 |
| 04.04 | -17,710 | 14,800 | 33,443 | 22,349 | 14,284 |
| 05.04 | -36,353 | 13,771 | 49,205 | 49,120 | 18,143 |
| 06.04 | -7,200 | -0,990 | 10,310 | 21,970 | 16,192 |
| 07.04 | -49,293 | 8,920 | 63,520 | 3,547 | 12,154 |
| 08.04 | -49,127 | 12,300 | 66,160 | 26,200 | 20,218 |
| 09.04 | -9,614 | 9,094 | 31,649 | -8,129 | 6,665 |
| 10.04 | 13,333 | -41,786 | -38,810 | -2,738 | 65,399 |
| 11.04 | -35,533 | -8,300 | 59,833 | 9,033 | 60,624 |
| 12.04 | 53,339 | 13,915 | 0,119 | -8,559 | 33,048 |
| 01.05 | 7,362 | 55,638 | -24,021 | -91,936 | 41,897 |
| 02.05 | 22,767 | 50,700 | -60,950 | 23,417 | 32,702 |
Графічно ці вихідні дані, а також побудовані по них лінійні тренди представлені на рисунку 2.2.
Рисунок 2.2 – Вихідні дані для аналізу і лінійні тренди
де - перший агрегований показник;
- другий агрегований показник;
- третій агрегований показник;
- четвертий агрегований показник;
- відповідні лінійні тренди.
Використовуючи формулу (2.2.1) і (2.2.2), дані результуючої і факторної ознак за допомогою надбудови MS Excel «Пошук рішення» вирішуємо систему нормальних рівнянь і одержуємо шукані параметри багатофакторної лінійної регресії.
Таблиця 2.4 – Параметри регресії для пресформ
| a0 | a1 | a2 | a3 | a4 |
| 35,7 | -0,29 | -0,39 | -0,37 | -0,2 |
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 пресформ найбільший кут нахилу лінії тренда мають перший і другий агреговані показники.
0 комментариев