Ю.С. Залознова, Н.В. Трушкіна ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПЛАНУВАННЯ ЗБУТОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВУГЛЕДОБУВНИХ ПІДПРИЄМСТВ

Донизу

Ю.С. Залознова, Н.В. Трушкіна ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПЛАНУВАННЯ ЗБУТОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВУГЛЕДОБУВНИХ ПІДПРИЄМСТВ Empty Ю.С. Залознова, Н.В. Трушкіна ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПЛАНУВАННЯ ЗБУТОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВУГЛЕДОБУВНИХ ПІДПРИЄМСТВ

Створювати по Admin на тему Вт Лист 15, 2016 1:18 pm

Ю.С. Залознова, д.е.н., ст.н.с.,
Н.В. Трушкіна
Інститут економіки промисловості НАН України, м. Київ

ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПЛАНУВАННЯ ЗБУТОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВУГЛЕДОБУВНИХ ПІДПРИЄМСТВ

Дослідження виконано в рамках науково-дослідної роботи ІЕП НАН України «Розвиток публічно-приватного партнерства у процесі модернізації вугільної промисловості та теплової енергетики» (номер держреєстрації 0115U001638).

Організація збутової діяльності вугледобувних підприємств потребує ефективних інструментів щодо прогнозування, прийняття науково обґрунтованих управлінських рішень при розробці планів реалізації вугільної продукції, маркетингових програм і стратегій.
Науково-методичні підходи до прогнозування показників діяльності промислових підприємств розглянуто у численних  наукових працях зарубіжних і вітчизняних учених, де особливої уваги заслуговують дослідження методів прогнозування для виявлення тенденцій і закономірностей соціально-економічного розвитку на різних рівнях та їх вдосконалення з урахуванням сучасних умов господарювання [1–7].
В умовах нестабільного попиту на вугілля зростає актуальність здійснення прогнозу показників збутової діяльності вугледобувних підприємств з метою розробки обґрунтованих управлінських рішень при формуванні планів реалізації готової продукції та визначення тенденцій розвитку підприємств.
При розробці прогнозів авторами статті використано такі статистичні методи: метод авторегресії – побудова авторегресійної моделі, тобто динамічної регресійної моделі, що відображає часові зміни досліджуваного показника від його попередніх значень; метод середнього темпу зростання; метод екстраполяції середньої; метод «наївних моделей»; метод екстраполяції тренду. Найбільш точними та достовірними методами прогнозування обсягу реалізованої вугільної продукції визнано методи середнього темпу зростання, екстраполяції тренду та авторегресії.
Розрахунками засвідчено, теоретична погрішність результатів прогнозування обсягу реалізованої вугільної продукції із використанням методу екстраполяції тренду становила 0,03%, середнього темпу зростання – 0,06%, авторегресійної моделі – 0,07%, «наївних моделей» – 0,67% та екстраполяції середньої – 17,66% (табл. 1).
Таблиця 1
Погрішність результатів розрахунку прогнозних значеньобсягу реалізованої вугільної продукції прийнятими методами
Ю.С. Залознова, Н.В. Трушкіна ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПЛАНУВАННЯ ЗБУТОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВУГЛЕДОБУВНИХ ПІДПРИЄМСТВ E3133851b5fa

З метою обґрунтування доцільності використання екстраполяції тренду, середнього темпу зростання та авторегресії здійснюється порівняльний аналіз результатів прогнозування обсягу реалізації вугілля з фактичними даними за 2015 р. Відхилення прогнозних від фактичних значень обсягу реалізованої вугільної продукції при використанні методу екстраполяції тренду становить 0,3%, середнього темпу зростання – 0,6%, авторегресії – 0,7%, методу наївних моделей – 7,2%, а екстраполяції середньої – 43,4% (табл. 2).
Таблиця 2
Порівняльний аналіз результатів прогнозу обсягу реалізованої вугільної продукції з фактичними даними
Ю.С. Залознова, Н.В. Трушкіна ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПЛАНУВАННЯ ЗБУТОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВУГЛЕДОБУВНИХ ПІДПРИЄМСТВ B563e544fcef

Отже, за результатами дослідження, методи екстраполяції тренду, середнього темпу зростання та авторегресії є ефективними методами прогнозування обсягу реалізованої вугільної продукції, оскільки позначається більш висока вірогідність прогнозних значень.
За прогнозами із використанням методу екстраполяції тренду, у 2016 р. має спостерігатися тенденція скорочення обсягу видобутку вугілля на 9,4% порівняно з 2015 р., обсягу готової вугільної продукції – на 8,2%, товарної вугільної продукції – на 8,1%, реалізованої вугільної продукції – на 9,5%. При цьому загальний обсяг залишку вугілля на складах вугледобувних і вуглепереробних підприємств, підпорядкованих Міністерству, зростатиме на 4,4%, а готового до відвантаження, – на 4,7%.
У 2016 р. рівень збитковості вуглевидобутку складатиме 70,6%, що на 3,7% більше порівняно з 2015 р. Собівартість 1 т товарної вугільної продукції перевищить ціну в 3,4 рази. Частка витрат на збут 1 т товарної вугільної продукції становитиме 0,5%. Аналогічні розрахунки виконано за допомогою методів середнього темпу зростання та авторегресії (табл. 3).
Таблиця 3
Прогнозні значення показників збутової діяльності державних вугледобувних підприємств на 2016 р.
Ю.С. Залознова, Н.В. Трушкіна ПРОГНОЗУВАННЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПЛАНУВАННЯ ЗБУТОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ВУГЛЕДОБУВНИХ ПІДПРИЄМСТВ 88a714e08996

Примітка: 1 – екстраполяція тренду; 2 – середній темп зростання; 3 – метод авторегресії.

Таким чином, результати проведеного дослідження свідчать, що методи екстраполяції тренду, середнього темпу зростання та авторегресії мають ряд переваг: – більша точність, обґрунтованість та оперативність проведення розрахунків; – менша погрішність одержаних результатів; відсутність суб’єктивного чинника, властивого методу експертних оцінок; – їх застосування сприятиме підвищенню обґрунтованості управлінських рішень в організації збутової діяльності вугледобувних підприємств.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у розробці методичного підходу до прогнозування показників збутової діяльності вугледобувних підприємств.


Список використаних джерел

1. Чанкіна І. В. Формування концептуальної моделі управління розвитком промислового підприємства / І. В. Чанкіна // Бізнес Інформ. – 2012. – № 6. – С. 222–226.
2. Говорушко Т. А. Управління ефективністю діяльності підприємств на основі вартісно-орієнтованого підходу: монографія / Т. А. Говорушко, Н. І. Климаш. – К.: Логос, 2013. – 204 с.
3. Швець С. М. Короткострокове прогнозування валової доданої вартості: монографія / С. М. Швець. – К.: ДУ «Інститут економіки та прогнозування НАН України», 2013. – 136 с.
4. Антипенко Є. Ю. Методи прогнозування та планування систем управління ланцюгами поставок підприємств будівельної галузі [Електронний ресурс] / Є. Ю. Антипенко, М. Г. Мосненко. – Режим доступу: http://vestnikdnu.com.ua/archive/201372/antipenko.html.  
5. Подрядов Д. С. Використання прогнозування в системі стратегічного управління основними виробничими засобами аграрних підприємств [Електронний ресурс] / Д. С. Подрядов. – Режим доступу: http://www.nbuv.gov. ua/old_jrn/Soc_Gum/KNP/2012_219/knp219_7-8.pdf.
6. Грабовецький Б. Є. Планування та економічне прогнозування: монографія / Б. Є. Грабовецький. – Вінниця: ВНТУ, 2013. – 66 с.
7. Сучасні проблеми прогнозування розвитку складних соціально-економічних систем: монографія / За ред. О. І. Черняка, П. В. Захарченка. – Бердянськ: ФОП Ткачук О. В., 2014. – 458 с.

Admin
Admin

Кількість повідомлень : 38
Дата реєстрації : 08.11.2016

Переглянути профіль користувача http://economsugod.ukrainianforum.net

На початок Донизу

На початок


 
Права доступу до цього форуму
Ви не можете відповідати на теми у цьому форумі