Экономические показатели хозяйственной деятельности субъектов (предприятий)

Введение

Важным инструментом оценки, планирования и управления деятельностью экономических субъектов (предприятий) являются экономические показатели. Практика выработала определенную их систему для различных целей управления. Рассмотрение предприятия как целостного производственно-хозяйственного и финансового механизма позволяет дать общую схему формирования финансовых показателей, ориентированную на рыночные условия хозяйствования. Система показателей состоит из 11 групп экономических показателей.В основе всех экономических показателей лежит технико-организационный уровень производства.

Технико-организационный уровень- уровень организации производства и управления. Он характеризуется:

-Техническим уровнем производства (уровень механизации, автоматизации);

- Организационным уровнем производства (централизация, концентрация, специализация, структура предприятия);

-Уровнем управления (структура) и хозяйственным механизмом (насколько он эффективен);

-Социальными условиями и уровнем использования человеческого фактора (быт, здравоохранение);

-Природными условиями и уровнем рационального природопользования-эти обстоятельства играют важную роль в ряде отраслей (сельское хозяйство);

- Внешнеэкономическими связями и уровнем их развития.

В процессе анализа все показатели хозяйственной деятельности рассматриваются в движении, в сопоставлении с определенной базой. На основе изучения отклонений фактического состояния показателей от базового, выяснения причин их появления раскрывается сущность происходящих экономических процессов. При этом определяется не только причины тех или иных отклонений, но и их направленность и интенсивность воздействия. Таким образом, происходящие процессы приобретают качественную и количественную оценку.

1. Прогнозирование экономических показателей на основе моделей временных рядов

Сконцентрируем внимание на методах автопрогноза, в которых имеющийся в наличии ряд экстраполируется вперед, а другие ряды, которые, возможно, несут определенную информацию о его поведении остаются без внимания. Поскольку не существует универсально предпочтительных методов прогнозирования на все случаи жизни, то выбор метода прогнозирования и его эффективность зависят от многих условий. В частности от:

(а) требуемого горизонта прогнозирования;

(б) длины анализируемого временного ряда;

(в) наличия или отсутствия в анализируемом ряду сезонной составляющей или каких-либо «нестандартностей».

Поэтому метод прогнозирования следует выбирать с учетом всех специфических особенностей как целей прогноза, так и анализируемого временного ряда.

Прогнозирование на базе ARIMA-моделей

ARIMA-модели охватывают достаточно широкий спектр временных рядов, а небольшие модификации этих моделей позволяют весьма точно описывать и временные ряды с сезонностью. Начнем обсуждение проблемы прогнозирования временных рядов с методов, основанных на использовании ARIMA-моделей. Мы говорим об ARIMA-моделях, имея в виду, что сюда входят как частные случаи AR-, MA- и ARMA-модели. Кроме того, будем исходить из того, что уже осуществлен подбор подходящей модели для анализируемого временного ряда, включая идентификацию этой модели. Поэтому в дальнейшем предполагается, что все параметры модели уже оценены.

Будем прогнозировать неизвестное значение x_t+l, l ³ 1 полагая, что x_t - последнее по времени наблюдение анализируемого временного ряда, имеющееся в нашем распоряжении. Обозначим такой прогноз .

Заметим, что хотя  и  обозначают прогноз одного и того же неизвестного значения x_t+l, но вычисляются они по-разному, т.к. являются решениями разных задач.

Ряд x_t, анализируемый в рамках ARIMA(p, k, q)-модели, представим (при любом t > k) в виде

           (П1)

где L - оператор сдвига функции времени на один временной такт назад.

Из соотношения (П1) можно выразить x_t для любого