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
Послуги промислового характеру
Підвищення ефективності роботи підприємства на основі застосування економіко-математичних методів (на прикладі ВАТ "Дніпрополімермаш")
155152
знака
18
таблиц
31
изображение
1. Послуги промислового характеру.
Дані для регресійного аналізу шляхом обчислення питомих відхилень і агрегування з «Аналізу собівартості», а також прибуток на одиницю даної продукції представлені в таблиці 2.7.
Таблиця 2.7 – Дані для регресійного аналізу послуг промхарактера
| місяць | Сировина, матеріали, полуфабр., транспорт | Зарплата і соціальне страхування | Витрати на устаткування, цехові й загальнозавод. | Адмін. і збутові витрати | Прибуток |
| 01.04 | 5,702 | -8,319 | 25,489 | -2,894 | 35,092 |
| 02.04 | 7,527 | -4,764 | 28,564 | 3,620 | 7,847 |
| 03.04 | -4,522 | -2,413 | -1,174 | 3,065 | 12,926 |
| 04.04 | 1,215 | -6,140 | 5,505 | 10,269 | 12,472 |
| 05.04 | 4,371 | 2,571 | -30,143 | 26,314 | 23,237 |
| 06.04 | 13,180 | 1,440 | 18,640 | 2,460 | 8,916 |
| 07.04 | -25,889 | 15,600 | 16,489 | 2,422 | 20,563 |
| 08.04 | -2,429 | 1,082 | 7,776 | 2,633 | 11,402 |
| 09.04 | -3,913 | 7,466 | 17,641 | 6,136 | 11,740 |
| 10.04 | -13,647 | 13,353 | 15,588 | 0,000 | 35,474 |
| 11.04 | -5,500 | -26,472 | -6,444 | -0,889 | 46,252 |
| 12.04 | 0,286 | -18,393 | -14,214 | -7,893 | 36,324 |
| 01.05 | -4,195 | -14,415 | 32,122 | -28,049 | 30,126 |
| 02.05 | -7,615 | 11,051 | -18,615 | 6,282 | 34,051 |
Графічно ці вихідні дані, а також побудовані по них лінійні тренди представлені на рисунку 2.4.
Рисунок 2.4 – 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) 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
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) 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
0 комментариев