Прогнозирование развития хозяйственной структуры в краткосрочном периоде

«Сибнефтемаш».

Сегодня задача обеспечения  российских нефтегазовых компаний информацией  о

продукции Российских заводов практически решена. Неизвестные  ранее

предприятия оборонного комплекса уже являются признанными  участниками

российского рынка  нефтегазового оборудования и имеют прямые связи со своими

потребителями [15].

    

         Рис.1.4 Реализованная продукция в  базисном году (92823тыс.руб.)        

Завод «Сибнефтемаш» выпускает нефтепромысловое и буровое оборудование.

Основная доля сбыта продукции (около 90%) осуществляется в пределах Западной

Сибири. Занимаемую долю на рынке определить достаточно сложно, так как

ассортимент продукции  меняется с каждым годом. В качестве примера можно

представить результаты сбыта пакеров и цементировочных  насосов ЦН26-32 за

исследуемые периоды. В предыдущем году завод удовлетворил спрос по пакерам на

100%, а в последующем  году только на 4%. Цементировочных  насосов было

реализовано 98% от общего объёма спроса в предыдущем году, что значительно

превысило сбыт по данной продукции в отчётном периоде (25%).

На заводе существует маркетинговая служба, которая занимается анализом

состояния на рынке  нефтепромыслового оборудования.

Ассортимент продукции представлен на рис.1.3.

Общая среда состоит  из элементов, которые не связаны  с фирмой напрямую, но

оказывают влияние  на формирование общей атмосферы  бизнеса. С этой точки

зрения общую  среду бизнеса иногда называют "экологией фирмы". Общая среда -

это среда косвенных контактов фирмы. Выделяют четыре основных фактора общей

среды - экономические, технологические, политические, социальные. Каждый из

них, в свою очередь, тесно связан с остальными факторами  и воздействует на

них (рис. 1.4) [4].

                             

    

             Рис. 1.4     Уровни организационной среды и их элементы            

Внешняя среда  является источником, питающим организацию  ресурсами,

необходимыми для  поддержания ее внутреннего потенциала на должном уровне.

Организация находится  в состоянии постоянного обмена с внешней средой,

обеспечивая тем  самым себе возможность выживания.

ОАО «Сибнефтемаш»  расположен в г. Тюмени. Он входит в  первую десятку заводов,

функционирующих на юге области по объёму выпускаемой  продукции. Привлечение

интереса  нефтегазовых фирм к машиностроительному сектору Тюмени - одна из

приоритетных задач  промышленной политики областной администрации.

Удельный вес  продукции машиностроения в последние  три года постепенно

увеличивается и  составляет ныне почти четверть от общеобластного объема

производства. Добытчикам и переработчикам углеводородов в автономных округах,

размещающим заказы на "юге", предоставляются льготы по зачислению налогов в

местные бюджеты.

Помимо того, в  целях поддержки самих производителей действует так называемый

односоставочный тариф за потребляемую электроэнергию. В 2001 году инвестиции

в отрасль возросли в полтора раза. В ноябре 2001 года тюменским губернатором

была утверждена областная пятилетняя программа  развития предприятий

машиностроения  и металлообработки. Планируется  направить в отрасль в общей

сложности 633 миллиона рублей. Денежная составляющая складывается из

следующих источников: областной, федеральный бюджеты (федеральные  целевые

программы), инвестиции, собственные средства заводов. Емкий  по содержанию

документ в числе  прочего предусматривает создание в Тюмени инновационного

центра машиностроения и отраслевой лизинговой компании. Конечной целью

программы является, в первую очередь, значительный рост производства

продукции для  нужд нефтегазодобывающих компаний. Ожидается, что объем

производства в 2005 году увеличится по сравнению с 2005 годом на 38%, а

численность занятых  в отрасли - на 1200 человек.[7]

Таким образом, учитывая при прогнозировании своей деятельности внутренние и

внешние факторы, предприятие может достигать  поставленных целей с

минимальными затратами  и максимальной прибылью, повышать качество

предлагаемых потребителю  услуг.

  2.   МЕТОДИЧЕСКИЕ  ПОЛОЖЕНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ  ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ  

2.1.   Методика  построения прогнозной модели

Прогнозирование – это способ научного предвидения, в котором используется как

накопленный в  прошлом опыт, так и текущие  допущения насчет будущего с целью

его определения.  Основная функция прогноза – обоснование  возможного

состояния объекта  в будущем или определение  альтернативных путей. Выбор

конкретного метода является одной из наиболее важных задач прогнозирования.

Существует множество  методов, позволяющих сделать прогноз, но необходимо

выделить из их числа приемлемые для решения  конкретной задачи.

Условно все существующие методы можно разбить на две большие группы:

фактографические, которые базируются на фактически имеющейся  информации об

объекте прогнозирования  и его прошлом. Они условно  подразделяются на

статистические  и аналоговые методы;

экспертные методы используют мнения специалистов-экспертов и применяются

тогда, когда невозможно формализовать изучаемые процессы или имеет место

неопределенность  развития хозяйственной системы.

Обоснованность  прогноза в значительной мере зависит  от выбора метода

прогнозирования. Практическое применение того или иного метода

прогнозирования определяется такими факторами, как  объект прогноза, сложность

и структура системы, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста.

Для прогнозирования  затрат и объемов выпускаемой  продукции наиболее

подходящими являются статистические методы, включающие методы прогнозной

экстраполяции, корреляционный анализ, метод наименьших квадратов  и др.

Экстраполяционные методы являются одним из самых распространенных и наиболее

разработанных среди  всей совокупности методов прогнозирования. В общем случае

для экстраполяции  необходимо иметь временной ряд, где каждому значению

независимой переменной (в качестве которой выступает  время) соответствует

определенное значение прогнозируемою показателя. При формировании прогнозов

с помощью экстраполяции  обычно исходят из статистически  складывающихся

тенденций изменения  тех или иных количественных характеристик  объекта.

Следует отметить, что, поскольку метод разработан для анализа временных

рядов, состоящих  из большого числа наблюдений, а временные ряды в отраслевом

прогнозировании, как правило, невелики, прогноз, сделанный с помощью этого

метода, может не отразить некоторых существенных изменений.

Прогнозную экстраполяцию  можно разбить на два этапа.

Выбор оптимального вида функции, описывающей ретроспективный ряд данных.

Выбору математической функции для описания тренда предшествует преобразование

исходных данных с использованием сглаживания и  аналитического выравнивания

динамического ряда. Расчет коэффициентов функции, выбранной для

экстраполяции.

Под трендом понимается характеристика основной закономерности  движения во

времени, в некоторой  мере свободной от случайных воздействий. При разработке

моделей прогнозирования  тренд оказывается основной составляющей

прогнозируемого временного ряда, на которую уже накладываются другие

составляющие. Результат  при этом связывается исключительно  с ходом времени.

Предполагается, что  через время можно выразить влияние  всех основных

факторов. В статистической литературе под тенденцией развития понимают

некоторое его  общее направление, долговременную эволюцию. Обычно тенденцию

стремятся представить  в виде более или менее гладкой  траектории [9].

Для оценки коэффициентов  чаще остальных используется метод  наименьших

квадратов (МНК).

Его сущность состоит в минимизации суммы квадратических отклонений между

наблюдаемыми величинами и соответствующими оценками (расчетными величинами),

вычисленными по подобранному уравнению связи.

                                                      (2.1)

где - расчетные значения тренда;

y – фактические  значения ретроспективного ряда;

n – число наблюдений.

Этот метод лучше  других соответствует идее усреднения как единичного влияния

учтенных факторов, так и общего влияния неучтенных.

Операцию экстраполяции  в общем виде можно представить  в виде определения

значения функции

                                                                    (2.2)

где - экстраполируемое значение уровня;

L – период упреждения;

     - уровень, принятый за базу экстраполяции.

Под периодом упреждения при прогнозировании понимается отрезок времени от

момента, для которого имеются последние статистические  данные об изучаемом

объекте, до момента, к которому относится прогноз.

Экстраполяция на основе средней.

В самом простом  случае при предположении о том, что средний уровень ряда не

имеет тенденции  и к изменению или если это  изменение незначительно, можно

принять т. е.

прогнозируемый  уровень равен среднему значению уровней в прошлом. Доверительные

границы для средней  при небольшом числе наблюдений определяются следующим

образом:

                                                                               (2.3)

где t_a – табличное значение t- статистики Стьюдента с n-1 степенями

свободы и уровнем  вероятности p;

     - средняя квадратическая ошибка средней.

Значение ее определяется по формуле 

. В свою очередь, среднее квадратическое отклонение S для выборки равно

                                                                         (2.4)

Доверительный интервал, полученный как 

, учитывает неопределенность, которая связана с оценкой средней величины.