Для прогнозирования издержек сырья используем динамические ряды, которые показывают их изменения по периодам. В зависимости от исходных данных (табл. 2.1.) в качестве главных уравнений могут быть выбраны различные типы кривых (степенная зависимость, показательная зависимость и гиперболическая зависимость) или прямой линии.
Таблица 2.1.
Исходные данные по прибыли
(И ГДЕ «ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ПО ПРИБЫЛИ?»
| Периоды | Уровень издержек обращения, в % к прибыли | 
| 2000 | 87,7 | 
| 2001 | 83,7 | 
| 2002 | 81,5 | 
| 2003 | 86,7 | 
| 2004 | 81,2 | 
Сущность экономико - математического метода заключается в определении коэффициентов сравнения факторных (Х) и результативных (У) признаков, путем соотношения значений к минимальному или максимальному уровню.
Чтобы определить вид уравнения, необходимо построить график по отчетным данным (динамическим рядам). По данным таблице 2.1. строим точечный график динамики изменения издержек обращения в процентах к прибыли за период 2000-2004 гг. (рис.2.1.). В ЭТОЙ ТАБЛИЦЕ НЕТ ТАКИХ ДАННЫХ

Рис. 2.1 Издержки обращения в процентах к прибыли ГДЕ?
Из рисунка 2.1. видна тенденция изменения издержек обращения в процентах к прибыли, она идет по прямой линии, т.е. с каждым годам прибыль увеличивается.
Зависимость можно описать линейным уравнением. В связи с этим факторный и результативный признак Х и У увеличивается.
Между факторами существует прямая связь.
Построим линейное уравнение:
У = ВХ + А, где:
У – прибыль;
Х - период;
В – ежегодный прирост;
А – издержки при нулевом периоде (Х=0). А И В – ЧИСЛА КОКРЕТНЫЕ, КОТРЫЕ МЫ ИЩЕМ, ЧТОБ ИХ УЗНАТЬ МОДЕЛЬ СТРОИМ, ВСЕ РАСЧЕТЫ ПРОВОДИМ. ХОТЯ, ДЕЙСТВИТЕЛЬНО, ПРИ Х=О – МАТЕМАТИЧЕСКИ А=ИЗДЕРЖКАМ (ЕСЛИ Х=ИЗДЕРЖКИ)
Расчеты этих параметров сведены в табл.2.4. Из столбца «коэффициенты» полученные результаты подставляем в уравнение, которое имеет вид:
У = -1 Х + 2086,16. (ПОСЛЕ ТАБЛИЦЫ И ПИШИТЕ УРАВНЕНИЕ)
В табл. 2.5., фактическое t-статистическое равно 1,14, что свидетельствует о правильности произведенных вычислений, так как табличное (минимальное значение) равно 1. В нашем случае связь прямая.
Таблица 2.2
Вывод итогов регрессионной статистики
| Регрессионная статистика | |
| Множественный R | 0,534278 | 
| R-квадрат | 0,285453 | 
| Нормированный R-квадрат | 0,047271 | 
| Стандартная ошибка | 2,888598 | 
| Наблюдения | 5 | 
Показатель R-Square показывает в скольких процентных случаях уравнение дает правильный результат анализа и прогноза. R-Square = 28%, это означает, что модель дает правильный результат в 28% случаев и имеет смысл ее дальнейшего построения. В таблице 2.2. показан расчет R-квадрата, он равен 0,285453. Этот коэффициент показывает тесноту связи эмпирических и теоретических уравнений.
Таблица 2.3.
Дисперсионный анализ
| df | SS | MS | F | Значимость F | |
| Регрессия | 1 | 10 | 10 | 1,198466 | 0,35365 | 
| Остаток | 3 | 25,032 | 8,344 | ||
| Итого | 4 | 35,032 | 
Экономическую модель необходимо оценить по F критерию Фишера.
В нашем случае F = 1,2, полученный F сопоставляем с табличными данными для определения существенности и несущественности детерминации. Табличное значение зависит от степени свободы, где к1 – это количество Х в модели. к2 – количество наблюдений за минусом количество Х, т.е. независимых факторов. к1=1, к2=4. Табличное значение будет равно 7,71, это говорит о том, что модель фактически пригодна и удовлетворяет F пригодности.
Таблица 2.4.
Статистика по критерию Стьюдента.
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 2086,16 | 1828,737 | 1,140765 | 0,336788 | -3733,7 | 7906,018 | -3733,7 | 7906,018 | 
| Переменная X 1 | -1 | 0,913455 | -1,09474 | 0,35365 | -3,90702 | 1,907021 | -3,90702 | 1,907021 | 
Проводим следующий этап анализа экономико – математической модели, проверку модели Т - статистики по критерию Стьюдента.
Данный критерий зависит от степени свободы к2.
Табличное, т.е. критическое значение равняется 1.
Фактическое значение в нашем примере больше, чем табличное. Значит связь между значениями тесная и построенная модель может быть пригодна при анализе и прогнозировании значения показателя прибыли в зависимости от динамики численности работников. табличное т.е. .и.- математической том, что модель фактически пригодна и удовлетворяет строение было бы целесообразно.
Результаты расчетов показывают, что связь между показателями прибыли по периодам прямопропорциональная, линейная, она обладает высокой устойчивостью.
Рассмотрим прогноз увеличения прибыли в таблице 2.5. за 2005-2007 года.
Таблица 2.5.
Исходные данные по прибыли АНАЛОГИЧНО
| Периоды | Издержки обращения в % к прибыли | 
| 2005 | 88,8 | 
| 2006 | 89,0 | 
| 2007 | 92,0 | 
| Итого: | 269,80 | 
Проведя расчеты, мы можем с уверенность сказать, что внедрение контроллинга с 2000 года принес предприятию питания существенный экономический рост. Результат исследования экономико-математической модели свидетельствует, что прибыль в периоде 2000-20004 гг., возрастает ежегодно, перспектива увеличения издержек обращения в процентах к росту прибыли составляет 92% на 2007 год.
Спрогнозировав увеличения издержек обращения в процентах к прибыли на 2007 год, мы можем сказать, что рост контроллинга предприятия питания будет возрастать.
Спрос на контроллинг рождает каждый год новые методы, инструменты управления, более эффективные и учитывающие внешние факторы потребительского рынка, воздействующие на статьи расходов и доходов предприятия питания.
ЗДЕСЬ ВСЕ ПЕРЕПУТАНО – НАПРОЧЬ.
ЛУЧШЕ ОСТАВЛЯЙТЕ ПРЕДЫДУЩУЮ МОДЕЛЬ (С ЦИФРАМИ В УРАВНЕНИИ).
КАК МОЖНО НА ГРФИКЕ ОДНИ ПОКАЗАТЕЛИ НАПИСАТЬ, В ТАБЛИЦЕ ДРУГИЕ, В ТЕКСТЕ – СКАЗАТЬ, ЧТО АНАЛИЗИРУЕМ ЕЩЕ ККУЮ-ТО ЗАВИСИМОСТЬ?
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.