Прогнозування значення певних показників діяльності ПП “Чугуїв-Транс”, страница 2

Для показника “Коефіцієнт автономії” графік матиме вигляд (рис. 2):

Рис. 2. Трендова модель для показника “Коефіцієнт автономії”

Прогнозне значення знайдемо з рівняння y = 0,0914x + 0,39 = 0,9384. Значення коефіцієнту достовірності апроксимації R²=0,6257 свідчить про те, що дана модель на 62,5% відповідає вихідним даним і отримане прогнозне значення цілком ймовірне.

Для показника “Коефіцієнт фінансової залежності” трендова модель матиме вид:

Рис. 3. Трендова модель для показника “Коефіцієнт фінансової залежності”

Прогнозне значення знайдемо з рівняння y = -0,1763х + 2,042 = 0,9842. Дана модель на 73% відповідає вихідним даним, що є достатньо високим показником і свідчить про достатньо високу ймовірність отримання прогнозного значення у 2011р.

Для показника “Коефіцієнт рентабельності продаж” трендова модель матиме вид:

Рис. 4. Трендова модель для показника “Коефіцієнт рентабельності продаж”

Прогнозне значення знайдемо з рівняння y = 0,1397х – 0,1707 = 0,6675. Дана модель на 41% відповідає вихідним даним, що є достатньо низьким показником.

                 3. Прогнозування за існуючими значеннями

Прогнозування за існуючими значеннями передбачає використання функції FORECAST. Прогнозне значення будується на основі даних по показникам та переліку відповідних періодів.

На рис. 5 зображено розрахунок прогнозного значення на прикладі першого показника.

В результаті застосування функції отримали наступні значення:

Коефіцієнт автономії₇ = 1,03

Коефіцієнт фінансової залежності₇ = 0,808

Коефіцієнт рентабельності продаж₇= 0,807

Рис. 5. Формулювання аргументів функції FORECAST для показника “Коефіцієнт автономії”

Отримані прогнози на 2011 рік за трьома методами матимуть такий вигляд (табл. 1):

Таблиця 1

Прогнозні значення показників на 2011 р.

Показник	Автоматичне прогнозування	Трендові моделі	Прогнозування за існуючими значеннями
Коефіцієнт автономії	1,03	0,94	1,03
Коефіцієнт фінансової залежності	0,808	0,98	0,808
Коефіцієнт рентабельності продаж	0,807	0,67	0,807

Таким чином, побудова трендових моделей у даному випадку має низьке практичне значення, так як відсоток наближення їх до вихідних даних недостатньо високий, що знижує точність прогнозного значення.

Застосування двох інших методів також має свої мінуси, адже у жодному з них не враховується вплив зовнішніх факторів, а враховується лише динаміка попередніх значень, що знижує точність прогнозу, проте їх застосування є більш коректним у даному випадку.