Применение экономико-математических методов прогнозирования финансовых результатов экономического субъекта торгового сектора
Выявление особенностей в выборе метода прогнозирования финансовых результатов. Прогнозные расчеты с применением методов экономико-математического моделирования финансового результата. Динамика выручки от продаж. Прогнозные значения выручки от продаж.
Рубрика | Финансы, деньги и налоги |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 19.10.2021 |
Размер файла | 568,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Применение экономико-математических методов прогнозирования финансовых результатов экономического субъекта торгового сектора
Валиева Регина Фаниловна, магистрант второго курса Института управления, экономики и финансов Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань, РФ
Семенихина Наталья Борисовна, к.э.н., доцент кафедры Учета, анализа и аудита Институт управления, экономики и финансов Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань, РФ
Аннотация
Целью исследования является выявление особенностей в выборе метода прогнозирования финансовых результатов, для применения экономическим субъектом торгового сектора, ассортимент которого представлен сезонными товарами. Прогнозирование финансовых результатов играет огромную роль в принятии эффективных управленческих решений, влияющих на финансовое положение организации. Прогнозные расчеты с применением методов экономико-математического моделирования финансового результата получены на основе данных торговой организации.
Ключевые слова: финансовый результат, прогнозирование, имитационное моделирование, тренд-сезонная модель, управленческие решения. продажа прогнозирование финансовый результат
Valieva Regina Fanilovna, Second-year master student of Institute of Management, Economics and Finance Kazan Federal University, Kazan, RF
Semenihina Natalia Borisovna, Candidate of Economics, Associate Professor of Account, analisys and audit Department Institute of Management, Economics and Finance Kazan Federal University, Kazan, RF
APPLICATION OF ECONOMIC AND MATHEMATICAL METHODS FOR FORECASTING FINANCIAL RESULTS OF AN ECONOMIC SUBJECT OF THE TRADE SECTOR
Abstract. The purpose of the study is to identify the peculiarities in choosing a method for predicting financial results, for use by an economic entity in the trading sector, the assortment of which is represented by seasonal goods. Forecasting financial results plays a huge role in making effective management decisions that affect the financial position of an organization. Forecast calculations using methods of economic and mathematical modeling of financial results are obtained on the basis of data from a trade organization.
Key words: financial result, forecasting, simulation, trend-seasonal model, management decisions.
В складывающихся условиях с одной стороны ускоренного развития научных процессов, нарастающих тенденций глобализации, а с другой стороны нестабильности, резко возрастает неопределенность в будущих финансовых результатах организаций. Результатом всему происходящему становится увеличение ошибок управленческих решений. Поэтому роль прогнозирования финансовых результатов, оценивающих эффективность деятельности хозяйствующего субъекта, в настоящее время принципиально возрастает.
В прогнозировании финансовых результатов применены экономико - математические методы для экономического субъекта торгового сектора, (^] ^=у] ассортимент которого представлен строительными материалами, товарами для сада и дома. Рассмотрим порядок применения методов прогнозирования на основе тренд - сезонной модели и имитационное моделирование для торговой организации. По данным результата проведенного исследования изучим сравнение полученных результатов, разными методами прогнозирования между собой, а также проведем сопоставление полученных результатов действительным значениям финансовых результатов за первое полугодие 2020 г.
Исходные данные для прогнозирования на основе тренд - сезонной модели представлены в таблице 1:
Таблица 1 Исходные данные для прогнозирования выручки от продаж (У) на основе тренд-сезонной модели
Период (год) |
Выручка от продаж (тыс.руб.) |
|
Y |
||
I кв. 2015 г. |
1 047 448 |
|
II кв. 2015 г. |
1 728 289 |
|
III кв. 2015 г. |
1 571 172 |
|
IV кв. 2015 г. |
890 331 |
|
I кв. 2016 г. |
1 397 535 |
|
II кв. 2016 г. |
2 305 932 |
|
III кв. 2016 г. |
2 096 302 |
|
IV кв. 2016 г. |
1 187 905 |
|
I кв. 2017 г. |
1 627 516 |
|
II кв. 2017 г. |
2 685 401 |
|
III кв. 2017 г. |
2 441 274 |
|
IV кв. 2017 г. |
1 383 389 |
|
I кв. 2018 г. |
2 661 676 |
|
II кв. 2018 г. |
4 391 765 |
|
III кв. 2018 г. |
3 992 514 |
|
IV кв. 2018 г. |
2 262 425 |
|
I кв. 2019 г. |
2 914 653 |
|
II кв. 2019 г. |
4 809 178 |
|
III кв. 2019 г. |
4 371 980 |
|
IV кв. 2019 г. |
2 477 455 |
Выполним графическую визуализацию исходного временного ряда выручки от продаж на рисунке 1:
Рис. 1. Динамика выручки от продаж
График временного ряда демонстрирует линейный тренд с сезонной волной растущей амплитуды. В силу наличия тренда и растущей амплитуды сезонных колебаний, процесс является нестационарным. Для прогноза представляется возможным применить мультипликативную тренд - сезонную модель [3, с. 7-12]:
Результаты расчетов и результаты прогнозирования на основе тренд - сезонной модели приведены в таблице 2:
Таблица 2
Результаты прогнозирования выручки на основе тренд - сезонной модели
t |
Yt |
Скользящая сред.за 4 квартала |
Центр.скольз. средняя |
Оценка сезонной вариации |
St |
Yt/St = Tt*Et |
Tt |
Tt*St |
Et = Yt/(Tt*St) |
|
I кв. 2015 г. |
1 047 448 |
0,864304 |
1 211 898 |
942 071 |
814 236 |
1,29 |
||||
II кв. 2015 г. |
1 728 289 |
1,350022 |
1 280 194 |
1 098 897 |
1 483 535 |
1,16 |
||||
III кв. 2015 г. |
1 571 172 |
1 309 310 |
1 353 071 |
1,1612 |
1,169135 |
1 343 875 |
1 255 724 |
1 468 111 |
1,07 |
|
IV кв. 2015 г. |
890331 |
1 396 832 |
1 469 037 |
0,6061 |
0,616539 |
1 444 079 |
1 412 550 |
870 892 |
1,02 |
|
I кв. 2016 г. |
1 397 535 |
1 541 243 |
1 606 884 |
0,8697 |
0,864304 |
1 616 949 |
1 569 377 |
1 356 419 |
1,03 |
|
II кв. 2016 г. |
2 305 932 |
1 672 525 |
1 709 722 |
1,3487 |
1,350022 |
1 708 070 |
1 726 203 |
2330 412 |
0,99 |
|
III кв. 2016 г. |
2 096 302 |
1 746 919 |
1 775 666 |
1,1806 |
1,169135 |
1 793 036 |
1 883 030 |
2 201 517 |
0,95 |
|
IV кв. 2016 г. |
1 187 905 |
1 804 414 |
1 851 847 |
0,6415 |
0,616539 |
1 926 731 |
2 039 856 |
1 257 651 |
0,94 |
|
I кв. 2017 г. |
1 627 516 |
1 899 281 |
1 942 403 |
0,8379 |
0,864304 |
1 883 037 |
2 196 683 |
1 898 602 |
0,86 |
|
II кв. 2017 г. |
2 685 401 |
1 985 524 |
2 009 960 |
1,3360 |
1,350022 |
1 989 154 |
2353 509 |
3 177 289 |
0,85 |
|
III кв. 2017 г. |
2 441 274 |
2034395 |
2 163 665 |
1,1283 |
1,169135 |
2 088 102 |
2 510336 |
2 934 922 |
0,83 |
|
IV кв. 2017 г. |
1 383 389 |
2 292 935 |
2 506 231 |
0,5520 |
0,616539 |
2 243 798 |
2 667 162 |
1 644 410 |
0,84 |
|
I кв. 2018 г. |
2 661 676 |
2 719 526 |
2913 431 |
0,9136 |
0,864304 |
3 079 560 |
2 823 989 |
2 440 785 |
1,09 |
|
II кв. 2018 г. |
4 391 765 |
3 107 336 |
3217216 |
1,3651 |
1,350022 |
3 253 107 |
2 980 815 |
4024 165 |
1,09 |
|
III кв. 2018 г. |
3 992 514 |
3 327 095 |
3 358 717 |
1,1887 |
1,169135 |
3 414 929 |
3 137 642 |
3 668 328 |
1,09 |
|
IV кв. 2018 г. |
2 262 425 |
3 390 339 |
3 442 516 |
0,6572 |
0,616539 |
3 669 556 |
3 294 468 |
2 031 168 |
1,11 |
|
I кв. 2019 г. |
2 914 653 |
3 494 692 |
3 542 126 |
0,8229 |
0,864304 |
3 372 255 |
3 451295 |
2 982 968 |
0,98 |
|
II кв. 2019 г. |
4 809 178 |
3 589 559 |
3616 438 |
1,3298 |
1,350022 |
3 562 297 |
3 608 121 |
4 871 042 |
0,99 |
|
III кв. 2019 г. |
4371 980 |
3 643 317 |
1,169135 |
3 739 498 |
3 764 948 |
4 401 734 |
0,99 |
|||
IV кв. 2019 г. |
2 477 455 |
0,616539 |
4 018 327 |
3 921 774 |
2 417 927 |
1,02 |
||||
I кв. 2020 г. |
0,864304 |
4 078 601 |
3 525 151 |
|||||||
II кв. 2020 г. |
1,350022 |
4 235 427 |
5 717 918 |
Выполним графическую визуализацию прогнозных значений выручки от продаж на рисунке 2:
Рис. 2. Прогнозные значения выручки от продаж
Таким образом, значение прогнозируемой выручки на основе тренд - сезонной модели на первое полугодие 2020 г. составляет 9 243 069 тыс. руб.
Как наиболее эффективно применимый в практике прогнозирования, представим метод имитационного моделирования, проведем имитацию с помощью инструмента «Генерация случайных чисел» программного пакета Excel в 100 экспериментах (диапазон первое полугодие 2019 г. и тенденция первого полугодия 2020г.)[4, с. 26-27]. Статистические показатели экспериментов представлены в таблице 3.
Таблица 3
Результаты имитационного моделирования с помощью инструмента "Г енерация случайных чисел"
Показатели |
Выручка от продаж, тыс.руб. |
|
Среднее значение |
10 697 699 |
|
Стандартное (среднее квадратичное отклонение) |
2 569 561 |
|
Коэффициент вариации |
4 |
|
Минимум |
2 302 566 |
|
Максимум |
16 288 869 |
Проведем итоговый анализ сравнения полученных прогнозных значений с действительными значениями финансовых результатовисследуемой организации согласно отчету о финансовых результатах за первое полугодие 2020 г. Данные сравнительного анализа представлены в таблице 4:
Таблица 4
Сравнительный анализ финансовых результатов
Метод анализа |
Выручка от продаж (тыс.руб.) |
|
Тренд - сезонная модель |
9 243 069 |
|
Имитационное моделирование (генерация случайных чисел) |
10 697 699 |
|
Действительное значение первого полугодия 2020 г. (отчет о финансовых результатах) |
10 011 537 |
Подводя итог, можно сделать вывод оттом, что имитационное моделирование отображает диапазон вероятностных изменений показателей, демонстрирует поливариантность развития событий, однако не учитывает сезонную составляющую в определении величины выручки. Данный недостаток компенсируется применением тренд - сезонной модели, которая в свою очередь, учитывает влияние сезонности на размер выручки и позволяет спрогнозировать ее величину. Сравнительный анализ прогнозирования методом имитационного моделирования с помощью инструмента «генерации случайных чисел» и тренд - сезонной модели демонстрирует высокую степень достоверности полученных результатов и как следствие, применимы в практическом прогнозировании финансовых результатов. Для комплексной диагностики прогнозирования финансовых результатов экономических субъектов торгового сектора, по нашему мнению, необходимо применять совокупность данных методов прогнозирования, обеспечивающую наибольшую эффективность и точность прогнозного анализа.
Список использованной литературы
1. Бородич С. А. Эконометрика: Учебное пособие. - Мн.: Новое знание, 2001. - 408 с.
2. Евстафьева Е. М., Богатый Д. В. Анализ современных методик формирования прогнозной финансовой информации и отчетности в системе управленческого учета коммерческих организаций // Международный бухгалтерский учет. - 2013. - № 48 (294). - С. 2-16.
3. Исмагилов И. И., Кадочникова Е. И. Тренд-сезонные модели в Excel:учеб.пособие. - Казань: Казанский Приволжский Федеральный Университет, 2018[Электронныйресурс].-коддоступа:URL:
https://edu.kpfu.ru/enrol/index.php?id=2458 (дата обращения 16.06.2020).
4. Кирпиков А. Н. Экономический анализ результатов финансово - хозяйственной деятельности коммерческой организации: конспект лекций. - Казань: Казанский Приволжский Федеральный Университет, 2019. - 38 с.
5. Кирпиков А. Н., Кузюрина Ю. И. Интеграция методов экономико
математического моделирования в систему контроля финансовых результатов от продаж // Вести научных достижений. Бухгалтерский учет, анализ и аудит. - 2019. - № 1. - С. 27-30. DOI: 10.36616/2713-1726-2019-1-2730 [Электронный ресурс]. - код доступа URL: https://vestind.ru/journals/ accounting/releases/1-2019/articles?pdfView&page=27(датаобращения
20.07.2020).
6. Котельникова Н. В. Прогнозирование финансовой отчетности // Финансовый анализ. - 2005. - № 17(50). - С. 28-35.
7. Научная электронная библиотека КиберЛенинка [Электронный ресурс]. - код доступа URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения 20.02.2020).
8. Самылин А. И. Малый бизнес и прогнозирование финансовых результатов // Финансовый анализ. - 2008. - № 22 (127). - С. 27-36.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Значение, задачи прогнозного анализа продаж. Практические аспекты прогнозирования выручки от продаж с использованием экономико-математического моделирования на примере ООО "Интернет Технологии". Методический инструментарий прогнозного анализа прибыли.
курсовая работа [291,0 K], добавлен 18.03.2015Понятие финансового результата деятельности предприятия. Нормативное регулирование учета финансового результата деятельности. Особенности учета финансовых результатов от продаж товаров и услуг в организации. Учет формирования и распределения прибыли.
курсовая работа [54,4 K], добавлен 15.03.2012Экономическая сущность финансовых результатов. Источники формирования финансовых результатов. Анализ финансовых результатов предприятия ООО "Градиент-косметика". Направление снижения себестоимости предприятия как способ увеличения прибыли от продаж.
курсовая работа [84,1 K], добавлен 20.05.2012Исследование экономической сущности и значения финансового прогнозирования. Характеристика механизма и основных методов построения финансового прогноза в Казахстане. Обзор финансового и социально-экономического прогнозирования в РК на 2014-2018 годы.
курсовая работа [612,1 K], добавлен 28.04.2015Экономическая сущность выручки и прибыли, законодательное закрепление методов учёта по оплате и по отгрузке товаров. Анализ динамики и индексный анализ выручки и прибыли от реализации продукции, пути улучшения финансовых результатов деятельности фирмы.
курсовая работа [103,4 K], добавлен 25.06.2014Изучение преимуществ и недостатков применения методов бюджетного планирования и прогнозирования: индексного, нормативного, балансового, программно-целевого, экстраполяции, экономического анализа, экспертных оценок и математического моделирования.
курсовая работа [46,3 K], добавлен 25.05.2010Значение прибыли как результата предпринимательской деятельности. Анализ финансовых результатов предприятия, рентабельности продаж и влияние на нее различных факторов. Проблемы в финансово-хозяйственной деятельности предприятия и пути их преодоления.
дипломная работа [100,7 K], добавлен 15.02.2012Группировка доходов и расходов компании для целей анализа финансовой устойчивости. Исследование и оценка результата операционной деятельности, уровня себестоимости продаж и накладных расходов, видов прибыли для целей оценки финансовых результатов.
курсовая работа [54,2 K], добавлен 29.10.2015Сущность, цель и основные задачи анализа финансовой устойчивости предприятия. Нормативно-правовые и законодательные акты, регулирующие анализ финансовой устойчивости предприятий. Применение экономико-математического моделирования при прогнозе выручки.
дипломная работа [136,4 K], добавлен 26.01.2011Обзор базовых методов прогнозирования. Специфика сфер применения и этапов финансового прогнозирования на различных экономических уровнях. Сводный баланс финансовых ресурсов, его содержание и методика разработки. Прогнозирование финансового бюджета.
курсовая работа [2,4 M], добавлен 15.10.2012