Информационное обеспечение анализа хозяйственной деятельности предприятия

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 29 Января 2013 в 11:58, курсовая работа

Описание

Анализ деятельности хозяйствующего субъекта является одним из наиболее действенных методов управления, основным элементом обоснования руководящих решений. В условиях становления рыночных отношений он имеет целью обеспечить устойчивое развитие доходного, конкурентоспособного производства и включает различные направления – правовое, экономическое, производственное, финансовое и др.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ……………...…………………………………………….………......5
1. ТЕОРИЯ АНАЛИЗА ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ…………………………………………………. ……….…...…8
1.1 Основы организации анализа хозяйственной деятельности……............….8
1.2 Виды анализа хозяйственной деятельности……………………………....…9
1.3 Информационное обеспечение анализа хозяйственной деятельности……………………………………………………………..............15
1.4 Математические модели в хозяйственной деятельности организации…….
……………………………………………………………..…………...................19
1.5 Метод анализа хозяйственной деятельности, его характерные черты………………………………………………………………………...........24
1.6 Модель тестирования в хозяйственной деятельности предприятия …………………………………………………………………………….….…...26
2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗАДАЧА……………………...………………… …....…30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ….……………………… ………………………………………37
Библиографический список………...……………………………… …………..38

Работа состоит из  1 файл

КУРСОВАЯ НА СДАЧУ.doc

— 240.50 Кб (Скачать документ)
  1. Модель нужна для того, чтобы понять, как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия 
    с окружающим миром (понимание);
  2. Модель нужна для того, чтобы научиться управлять объектом (или процессом)  и определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях (управление);
  3. Модель нужна для того, чтобы прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект (прогнозирование).

Поясним на примерах. Пусть  объект исследования - взаимодействие потока жидкости или газа с телом, являющимся для этого потока препятствием. Опыт показывает, что сила сопротивления потоку со стороны тела растет с ростом скорости потока, но при некоторой достаточно высокой скорости эта сила скачком уменьшается с тем, чтобы с дальнейшим увеличением скорости снова возрасти. Что же вызвало уменьшение силы сопротивления? Математическое моделирование позволяет получить четкий ответ: в момент скачкообразного уменьшения сопротивления вихри, образующиеся в потоке жидкости или газа позади обтекаемого тела, начинают отрываться от него и уноситься потоком.

 

Рис.1 Математическая модель

 

Пример совсем из другой области: мирно сосуществовавшие со стабильными численностями популяции двух видов особей, имеющих общую кормовую базу, "вдруг" начинают резко менять численность. И здесь математическое моделирование позволяет (с известной долей достоверности) установить причину (или по крайней мере опровергнуть определенную гипотезу).

Выработка концепции  управления объектом - другая возможная  цель моделирования. Какой режим  полета самолета выбрать для того, чтобы полет был безопасным и  экономически наиболее выгодным? Как составить график выполнения сотен видов работ на строительстве большого объекта, чтобы оно закончилось в максимально короткий срок? Множество таких проблем систематически возникает перед экономистами, конструкторами, учеными.

Наконец, прогнозирование последствий тех или иных воздействий на объект может быть как относительно простым делом в несложных физических системах, так и чрезвычайно сложным - на грани выполнимости - в системах биолого-экономических, социальных. Если ответить на вопрос об изменении режима распространения тепла в тонком стержне при изменениях в составляющем его сплаве относительно легко, то проследить (предсказать) экологические и климатические последствия строительства крупной ГЭС или социальные последствия изменений налогового законодательства несравненно труднее. Возможно, и здесь методы математического моделирования будут оказывать в будущем более значительную помощь.

Второй этап: определение  входных и выходных параметров модели; разделение входных параметров по степени  важности влияния их изменений на выходные. Такой процесс называется ранжированием, или разделением по рангам.

Третий этап: построение математической модели. На этом этапе  происходит переход от абстрактной  формулировки модели к формулировке, имеющей конкретное математическое представление. Математическая модель - это уравнения, системы уравнений, системы неравенств, дифференциальные уравнения или системы таких уравнений и пр.

Четвертый этап: выбор  метода исследования математической модели. Чаще всего здесь используются численные методы, которые хорошо поддаются программированию. Как правило, для решения одной и той же задачи подходит несколько методов, различающихся точностью, устойчивостью и т.д. От верного выбора метода часто зависит успех всего процесса моделирования.

Пятый этап: разработка алгоритма, составление и отладка программы  для ЭВМ - трудно формализуемый процесс. Из языков программирования многие профессионалы  для математического моделирования  предпочитают FORTRAN: как в силу традиций, так и в силу непревзойденной эффективности компиляторов (для расчетных работ) и наличия написанных на нем огромных, тщательно отлаженных и оптимизированных библиотек стандартных программ математических методов. В ходу и такие языки, как PASCAL, BASIC, С, - в зависимости от характера задачи и склонностей программиста.

Шестой этап: тестирование программы. Работа программы проверяется  на тестовой задаче с заранее известным  ответом. Это - лишь начало процедуры  тестирования, которую трудно описать  формально исчерпывающим образом. Обычно тестирование заканчивается тогда, когда пользователь по своим профессиональным признакам сочтет программу верной.

Седьмой этап: собственно вычислительный эксперимент, в процессе которого выясняется, соответствует  ли модель реальному объекту (процессу). Модель достаточно адекватна реальному процессу, если некоторые характеристики процесса, полученные на ЭВМ, совпадают с экспериментально полученными характеристиками с заданной степенью точности. В случае несоответствия модели реальному процессу возвращаемся к одному из предыдущих этапов.

Классификация математических моделей

В основу классификации  математических моделей можно положить различные принципы. Можно классифицировать модели по отраслям наук (математические модели в физике, биологии, социологии и т.д.). Можно классифицировать по применяемому математическому аппарату (модели, основанные на применении обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальных уравнений в частных производных, стохастических методов, дискретных алгебраических преобразований и т.д.). Наконец, если исходить из общих задач моделирования в разных науках безотносительно к математическому аппарату, наиболее естественна такая классификация:

- дескриптивные  (описательные)  модели;

- оптимизационные модели;

- многокритериальные модели;

- игровые модели.

Поясним это на примерах.

Дескриптивные (описательные) модели. Например, моделирование движения кометы, вторгшейся в Солнечную систему, производится с целью предсказания траектории ее полета, расстояния, на котором она пройдет от Земли, и т.д. В этом случае цели моделирования носят описательный характер, поскольку нет никаких возможностей повлиять на движение кометы, что-то в нем изменить.

Оптимизационные модели используются для описания процессов, на которые можно воздействовать, пытаясь добиться достижения заданной цели. В этом случае в модель входит один или несколько параметров, доступных влиянию. Например, меняя тепловой режим в зернохранилище, можно задаться целью подобрать такой режим, чтобы достичь максимальной сохранности зерна, т.е. оптимизировать процесс хранения.

Многокритериальные модели. Нередко приходится оптимизировать процесс по нескольким параметрам одновременно, причем цели могут быть весьма противоречивыми. Например, зная цены на продукты и потребность человека в пище, нужно организовать питание больших групп людей (в армии, детском летнем лагере и др.) физиологически правильно и, одновременно с этим, как можно дешевле. Ясно, что эти цели совсем не совпадают, т.е. при моделировании будет использоваться несколько критериев, между которыми нужно искать баланс.

Игровые модели могут иметь отношение не только к компьютерным играм, но и к весьма серьезным вещам. Например, полководец перед сражением при наличии неполной информации о противостоящей армии должен разработать план: в каком порядке вводить в бой те или иные части и т.д., учитывая и возможную реакцию противника. Есть специальный раздел современной математики - теория игр, - изучающий методы принятия решений в условиях неполной информации.

1.5 Метод анализа хозяйственной деятельности, его характерные черты

 

Под методом науки  в широком смысле понимают способ исследования своего предмета. Специфические  для различных наук способы подхода  к изучению своего предмета (в том  числе и АХД) базируются на всеобщем диалектическом методе познания.

Материалистическая диалектика исходит из того, что все явления  и процессы необходимо рассматривать  в постоянном движении, изменении, развитии. Здесь исток, одной из характерных черт метода АХД - необходимость постоянных сравнений. Сравнения очень широко применяются в АХД. Фактические результаты деятельности сравниваются с результатами прошлых лет; достижениями других предприятий, плановыми показателями, среднеотраслевыми и т.д.

Материалистическая диалектика учит, что каждый процесс, каждое явление надо рассматривать как единство и борьбу противоположностей. Отсюда вытекает необходимость изучения внутренних противоречий, положительных и отрицательных сторон каждого явления, каждого процесса. Это тоже одна из характерных черт АХД. Например, НТП оказывает положительный результат на рост производительности труда, повышение уровня рентабельности и другие показатели, но при этом надо учитывать и его отрицательные черты, такие, как загрязнение окружающей среды, развитие гиподинамии и др.

Использование диалектического  метода в анализе означает, что изучение хозяйственной деятельности предприятий должно проводиться с учетом всех взаимосвязей. Ни одно явление не может быть правильно понято, если оно рассматривается изолированно, без связи с другими. Например, изучая влияние внедрения новой техники на уровень себестоимости продукции, надо учитывать не только непосредственную, но и косвенную связь. Известно, что с внедрением новой техники увеличиваются издержки производства, а значит и себестоимость продукции. Но при этом растет производительность труда, что в свою очередь способствует экономии заработной платы и снижению себестоимости продукции. Отсюда следует, что если темпы роста производительности труда будут большими, чем темпы роста издержек на содержание и эксплуатацию новой техники, тогда себестоимость продукции будет снижаться, и наоборот. Значит, чтобы понять и правильно оценить то или другое экономическое явление, необходимо изучить все взаимосвязи и взаимозависимости с другими явлениями. Это одна из методологических черт метода АХД.

Важной методологической чертой анализа является и то, что  он способен не только устанавливать  причинно-следственные связи, но и давать им количественную характеристику, т.е. обеспечивать измерение влияния  факторов на результаты деятельности. Это делает анализ точным, а выводы обоснованными.

Изучение и измерение  причинных связей в анализе можно  осуществить методом индукции и дедукции. Способ исследования причинных связей с помощью логической индукции заключается в том, что исследование ведется от частного к общему, от изучения частных фактов к обобщениям, от причин к результатам. Дедукция - это такой способ, когда исследование осуществляется от общих фактов к частным, от результатов к причинам. Индуктивный метод в анализе используется в сочетании и единстве с дедуктивным.

Использование диалектического  метода в АХД означает, что каждый процесс, каждое экономическое явление надо рассматривать как систему, как совокупность многих элементов, связанных между собой. Из этого вытекает необходимость системного подхода к изучению объектов анализа, что является еще одной его характерной чертой.

Системный подход предусматривает  максимальную детализацию изучаемых  явлений и процессов на элементы (собственно анализ), их систематизацию и синтез. Детализация (выделение составных частей) тех или других явлений проводится в той степени, которая практически необходима для выяснения наиболее существенного и главного в изучаемом объекте. Она зависит от объекта и цели анализа. Это сложная задача в АХД, которая требует от аналитика конкретных знаний сущности экономических показателей, а также факторов и причин, определяющих их развитие.

1.6 Модель тестирования  в хозяйственной деятельности  предприятия

 

Тестирование – это  процесс, позволяющий оценить качество производимого продукта. Качественный программный продукт должен отвечать предъявляемым к нему требованиям как функциональным, так и нефункциональным. ПС должна реализовывать все требуемые ВИ и не иметь дефектов – отличий реально существующих свойств или поведения от требуемых. Кроме того, ПС должна обладать свойствами надежности (должны отсутствовать зависания, аварийные отказы и пр.), безопасности, обеспечивать нужную производительность, быть удобной в эксплуатации, расширяемой и т. д. Таким образом, тестирование представляет собой процесс анализа ПС, направленный на выявление дефектов и на оценку свойств ПC.

Цели процесса тестирования

Целью тестирования является оценка качества программного продукта путем

- проверки взаимодействия компонентов;

-  проверки правильности интеграции компонентов;

- проверки точности реализации всех требований и выявления дефектов.

Особенности процесса тестирования в RUP

План тестирования – документ, определяющий стратегию тестирования в каждой итерации. Он содержит описание целей и задач тестирования в текущей итерации, а также стратегий, которые будут использоваться. В плане указывается, какие потребуются ресурсы, и приводится перечень тестов.

Модель тестирования – это представление того, что и как будет тестироваться. Модель включает набор контрольных задач, методик испытания, сценариев испытаний и ожидаемых результатов (test cases), тестовых скриптов и описаний взаимодействий тестов.

- Контрольная задача – набор тестовых данных, условий выполнения тестов и ожидаемых результатов.

- Методика испытаний – документ, содержащий указания по настройке и выполнению контрольных задач, а также по оценке получаемых результатов.

- Сценарий тестирования – это упрощенное описание теста, включая исходные данные, условия и последовательности выполнения действий и ожидаемые результаты.

Информация о работе Информационное обеспечение анализа хозяйственной деятельности предприятия