Прогнозирование экономического развития предприятия



Статья посвящена практическим аспектам прогнозирования развития предприятия. Построено уравнение множественной линейной регрессии, рассчитаны коэффициенты полученной модели, оценена ее адекватность и статистическая значимость, дана интерпретация параметров модели и осуществлен прогноз на три периода на основе множественной линейной регрессии со статистически значимыми факторами.

Прогнозирование — это оценка перспектив развития предприятия на основе анализа конъюнктуры рынка, изменения рыночных условий на предстоящий период [1; 2; 3].

Экономический прогноз — это научно обоснованное предвидение возможных направлений и результатов развития субъектов хозяйствования и их структурных подразделений. Основной задачей экономического прогнозирования является предвидение наиболее вероятных проблем экономического развития в ближайшей и отдалённой перспективе, поиск возможных направлений экономического роста, обоснование наиболее предпочтительной стратегии развития в будущем. Результаты прогноза используются для выбора альтернатив развития, разработки рекомендаций для реализации оптимального варианта [4; 5; 6; 7].

В экономической науке даются различные варианты классификации методов прогнозирования [4]. Для прогнозирования развития АО «КЭАЗ» построим прогноз значений показателей с помощью множественной линейной регрессии, используя программный продукт MS Excel.

По данным таблицы 1, изучим зависимость выручки от продажи товаров АО «КЭАЗ» от определенных факторов.

Таблица 1

Исходные данные для построения регрессионной модели

Год	Себестоимость продаж, тыс. руб. (X1)	Объем товарных запасов, тыс. руб. (Х2)	Фонд оплаты труда, тыс. руб. (Х3)	Среднесписочная численность рабочих, чел. (Х4)	Выручка от продажи товаров, тыс. руб. (У)
2005	223641	52345	132183	1799	395264
2006	258621	54869	151875	1820	411763
2007	282010	58462	153962	1815	404381
2008	370344	97413	171813	1796	601279
2009	399049	162010	194867	1790	730180
2010	517113	214367	156405	1309	774279
2011	478614	267857	176819	1222	607116
2012	697055	258064	158356	1018	859763
2013	977210	339114	193305	1069	1171317
2014	991739	321794	207565	1085	1298691

Осуществим прогноз на три периода по множественной линейной регрессии. При этом одну часть показателей зададим нормативно (Х1) с условием, что темп роста значений показателей должен быть равен среднему темпу роста показателя за период наблюдения. Значение другого показателя (Х2) определим с помощью временного тренда.

Таблица 2

Определение среднего темпа роста переменной Х1

Х1	Темп роста Х1
223641	-
258621	1,156411
282010	1,090437
370344	1,31323
399049	1,077509
517113	1,295863
478614	0,92555
697055	1,456403
977210	1,401912
991739	1,014868
Сумма	10,73218
Среднее	1,073218

Таким образом,

Х116 = 991739 * 1,073218 = 1064352,15;

Х117 = 1064352,15 * 1,073218 = 1142281,89;

Х118 = 1142281,89*1,073218 = 1225917,49.

Для фактора Х2 с помощью Microsoft Excel построим уравнение временного тренда. Среди линейного, логарифмического, полиномиального, степенного и экспоненциального типа линии тренда наибольшим коэффициентом детерминации характеризуется полиномиальное уравнение тренда вида (рисунок 1):

y = 435,44x2 + 31431x — 7006

Рис. 1. Аппроксимация зависимости показателя объем товарных запасов от времени с помощью полиномиальной функции

Следовательно, фактор Х2 будет равен:

Х216 = 435,44*142 + 31431*14–7006=518374,24;

Х217 =435,44*152 + 31431*15–7006=562433;

Х218 =435,44*162 + 31431*16–7006=607362,64.

Подставим полученные прогнозные значения в построенную модель зависимости Y от Х1 и Х2 и рассчитаем прогнозные значения Y:

У16=159099,28+1,137*1064352,15+0,134*518374,24=1438729,8

У17=159099,28+1,137*1142281,89+0,134*562433=1533239,8

У18=159099,28+1,137*1225917,49+0,134*607362,64=1634354,1

Зависимость показателя выручка от продаж от времени с помощью линейной функции представлена на рисунке 2.

Рис. 2. Аппроксимация зависимости показателя выручка от продаж от времени с помощью линейной функции

Следовательно, точечная прогнозная оценка переменной Y в 16,17-м и 18-м периодах соответственно равна 1438729,8; 1533239,8 и 1634354,1 руб.

На основе полученных прогнозных значений выручки от продаж, можно сделать вывод, что данный показатель на последующие три года будет иметь положительную тенденцию, что свидетельствует о повышении уровня экономического развития предприятия АО «КЭАЗ».

Литература:

1. Басовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка [Текст]: учебное пособие / Л. Е. Басовский. — М.: ИНФРА-М, 2007. — 206 с.
2. Бутакова М. М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов [Текст]: учебное пособие / М. М. Бутакова. — М.: КНОРУС, 2008. — 168с.
3. Вертакова Ю. В. Прогнозирование и планирование в условиях рынка [Текст]: учебное пособие / Ю. В. Вертакова, И. А. Козьева. Курск. гос. техн. ун-т. Курск, 2008. 197 с.
4. Концептуальные основы управления: учебное пособие для самостоятельной работы по подготовке к итоговой государственной аттестации по специальности «Менеджмент организации» // Вертакова Ю. В., Харченко Е. В., Согачева О. В., Дидковская Т. М., Трубникова В. В., Железняков С. С., Цуканова Н. Е., Бычкова Л. В., Венделева М. А., Кудина О. В., Симоненко Е. С., Морозова О. А. // Курск, 2008. 700 с.
5. Петрищева И. В. Интегральная оценка развития малых промышленных предприятий (на примере Курской области) // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. 2009. Т. 9. № 4. С. 140–144.
6. Согачева О. В. Инструментарий стратегического менеджмента: организация аналитических и проектных работ в сфере стратегического управления предприятием / О. В. Согачева // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки: Всероссийский научный журнал. № 3. Краснодар, 2014. С. 318–323.
7. Согачева О. В. Разработка перспективных направлений деятельности на основе анализа стратегических возможностей организации / О. В. Согачева, А. Г. Варфоломеев // Перспективы науки. Научно-практический журнал. № 12 (51). Тамбов, 2013. С. 95–99.