Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретический базис управления оборотным капиталом предприятия 10
1.1. Выбор и обоснование критерия эффективности использования оборотных средств предприятия 10
1.2. Оценка влияния эффективности управления оборотными активами на денежный поток предприятия 20
1.3. Методы повышения эффективности использования оборотных средств предприятия 25
1.4. Анализ методов управления запасами на промышленном предприятии 30
1.5. Полученные результаты и выводы 49
Глава 2. Моделирование эффективного управления оборотным капиталом предприятий 51
2.1. Анализ моделей оценки влияния оборотных активов на деятельность предприятия 51
2.2. Разработка модели управления запасами сырья на предприятии радиоэлектронной промышленности 59
2.3. Роль оптимизации контрактных отношений при управлении запасами промышленного предприятия 73
2.4. Решение задач автоматизации управления производственными запасами 79
2.5. Полученные результаты и выводы 101
Глава 3. Систематизация управления оборотным капиталом предприятия радиоэлектронной промышленности 102
3.1. Построение модели зависимости себестоимости изделия от затрат по калькуляционным статьям 102
3.2. Построение модели прогнозирования себестоимости методом авторегрессии скользящего среднего 125
3.3. Использование модели авторегрессии скользящего среднего для прогнозирования спроса на готовую продукцию 129
3.4. Система механизмов управления эффективностью использования оборотного капитала предприятия 132
3.5. Полученные результаты и выводы 134
Заключение 136
Литература 139
- Оценка влияния эффективности управления оборотными активами на денежный поток предприятия
- Разработка модели управления запасами сырья на предприятии радиоэлектронной промышленности
- Решение задач автоматизации управления производственными запасами
- Построение модели зависимости себестоимости изделия от затрат по калькуляционным статьям
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Доля России на мировом рынке высоких технологий не превышает 0,3%. Однако «Основами политики Российской Федерации в области развития электронной компонентной базы на период до 2010 года и дальнейшую перспективу», утвержденными Президентом Российской федерации 11 апреля 2002 г., развитие электронной компонентной базы (ЭКБ) является одной из приоритетных задач технической политики Российского государства. Данное положение вызвано тем, что радиоэлектронная промышленность (РЭП) является одной из самых прибыльных отраслей народного хозяйства.
РЭП важная отрасль экономики, так как является наукоемким и высокотехнологическим сектором экономики. Отрасль обеспечивает разработку и производство как военной, так и гражданской продукции, соответственно от уровня развития отрасли зависят технологическая, экономическая и информационная безопасность страны.
Очевидно, что первый этап «Стратегии развития электронной промышленности России на период до 2025 г.» не дал должных результатов. Так при прогнозируемом росте объемов продаж изделий электронной промышленности России не менее 20% в год, на практике с момента действия стратегии ни в один год таких темпов роста не наблюдалось.
Одним из сдерживающих факторов развития отрасли являются отсталость предприятий в организации и управлении производством. В данной ситуации огромным резервом развития предприятий является совершенствование управления оборотными активами, обслуживающими воспроизводственный цикл операционной деятельности. Для этого необходимо оптимизация процессов создания производственных запасов, ускорение научно-технического прогресса и внедрения его результатов, совершенствование системы расчетов с контрагентами.
Все вышеизложенное определило актуальность выбранной темы исследования.
Область исследования. Диссертационная работа выполнена в соответствии с требованиями Паспорта специальностей ВАК 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» - Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность: пп. 1.1.4. - «Инструменты внутрифирменного и стратегического планирования на промышленных предприятиях, отраслях и комплексах», 1.1.15. - «Теоретические и методологические основы эффективности развития предприятий, отраслей и комплексов народного хозяйства».
Состояние изученности проблемы. На формирование положений диссертационного исследования оказали влияние фундаментальные и прикладные научные работы в области управления запасами под авторством следующих отечественных и зарубежных ученых: Бережной В.И., Гаджинский A.M., Грызанов Ю.П., Инютина К.В., Лагуткин В.М., Лотоцкий В.А., Неруш Ю.М., Николайчук В.В., Проценко О.Д., Сергеев В.И. Бауэрсокс Дональд Дж., Букан Дж., Зермати П., Клосс Дейвид Дж., Уайт О.У., Хедли Дж., Уайтин Г. и другие. В области
планирования и прогнозирования спроса, то есть определения ожидаемых объемов продаж, следует отметить следующих ученых: Аванесов Ю.А., Бушуева Л.И., Дедова О.А., Дихтиль Е., Котлер Ф., Некрасов В.И., Пыткин А.Н., Романова О.А., Татаркин А.И. и др.
Однако в литературе и на практике уделяется недостаточно внимания созданию качественно новой системы эффективного управления оборотным капиталом предприятий в целом и тем более предприятий радиоэлектронной промышленности в частности с использованием прогнозирования спроса, с учетом создание современных систем управления запасами, в том числе с возможностью изменений контрактных отношений.
Актуальность проблемы и недостаточная изученность отдельных ее теоретических и прикладных аспектов применительно к новым условиям хозяйствования предопределили выбор темы диссертационной работы и решение рассматриваемого в ней круга вопросов.
Цель исследования состоит в получении научно-обоснованных экономических решений, которые направлены на совершенствование управления оборотным капиталом предприятий радиоэлектронной промышленности на основе оптимизации процессов создания и управления производственными запасами и совершенствования контрактных отношений, что будет способствовать экономическому росту предприятия.
Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:
обосновать критерии определения оптимальности использования оборотных средств предприятия машиностроения;
разработать модель использования оборотных средств предприятия и оптимизация распределения средств по видам производимой продукции, позволяющее достичь конкурентных преимуществ за счет повышения эффективности управления средствами;
создать алгоритм определения моментов пополнения запасов для бездефицитного удовлетворения спроса;
разработать экономико-статистический инструментарий для анализа объемов продаж, включающей выделение в их составе регулярных периодичностей, анализ спектральной плотности и ковариационной функции, а также одномерных функций распределения и плотностей распределения стационарной случайной составляющей объемов продаж;
Объектом исследования является хозяйственная деятельность предприятий радиоэлектронной промышленности.
Предметом исследования являются экономические отношения, возникающие в процессе управления оборотным капиталом предприятий радиоэлектронной промышленности.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных экономистов и специалистов в области управления деятельностью предприятий, экономики радиоэлектронной промышленности, посвященные вопросам управления эффективностью оборотного капитала, создания системы выработки управленческих решений. При выполнении исследований применялись методы систем-
ного, финансового анализа, а также методы экономико-математического моделирования экономических процессов.
Основными методами исследования являются: финансово-экономический анализ связей между показателями деятельности предприятий, положения экономической теории, риск-менеджмента, теория оптимального управления и устойчивости, а также использовались общенаучные методы познания: абстрактно-логический, сравнительный, статистический, функциональный и структурно-уровневый методы исследований. Использованы системный и комплексный подходы, применялись методы экономико-математического моделирования экономических процессов, в том числе регрессионный и факторный анализ.
Информационную базу исследования составили законодательные и нормативные акты Федерального и регионального уровней, материалы территориальных органов Федеральной службы государственной статистики, сведения и отчетные материалы о деятельности ряда промышленных предприятий, материалы периодических изданий.
Научная новизна. Проведенное исследование позволило сформулировать научные положения управления оборотным капиталом предприятий радиоэлектронной промышленности. Основные положения и результаты исследования, выносимые на защиту:
уточнен критерий эффективности использования оборотных средств предприятия (1.1.15);
сформированы принципы взаимодействия системы планирования ресурсов предприятия, метода синхронного планирования и корпоративных систем управления производством (ERP-APS-MES) (1.1.4);
разработана система управления оборотными средствами на основе методов повышения точности прогнозов объема спроса и себестоимости продукции предприятия радиоэлектронной промышленности (1.1.4);
предложен алгоритм решения задачи по определению необходимости изменения условий контрактов на основе разработанной стохастической модели управления запасами (1.1.4);
определены механизмы принятия решений эффективного использования оборотного капитала предприятия с учетом взаимных связей задача: прогнозирования себестоимости изделий, прогнозирования спроса и управления запасами, в том числе с помощью управления контрактными отношениями, управления эффективностью использования оборотного капитала предприятия (1.1.15).
Практическая значимость. Полученные в ходе диссертационного исследования результаты при их применении на практике позволяют достичь конкурентных преимуществ предприятиям радиоэлектронной промышленности за счет более эффективного управления оборотным капиталом. Предложенная система механизмов управления оборотным капиталом предприятий радиоэлектронной промышленности способствует выработке эффективных решений задач прогнозирования себестоимости изделий, прогнозирования спроса и управления запасами, в том числе с помощью управления контрактными отношениями.
Результаты исследования также могут быть использованы в учебном процессе при проведении занятий по дисциплинам «Экономика предприятия», «Менеджмент», «Логистика».
Апробация результатов диссертационного исследования. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на: Всероссийской научно-практической конференции «Новая экономическая стратегия промышленного развития региона» (Ижевск, 2009), VI Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд» (Новосибирск, 2010), XVII Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономических наук» (Новосибирск, 2010).
Публикации. Результаты научных исследований нашли отражение в 8 научных публикациях, общим объемом 3,2 п.л., личный вклад автора в которых составил 2,5 п.л., в том числе 3 статьи в журнале, рекомендуемом ВАК для опубликования результатов исследования.
Структура и объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Содержит 149 страниц основного текста, включает 31 рисунков, 32 таблиц, список литературы содержит 123 наименования.
Оценка влияния эффективности управления оборотными активами на денежный поток предприятия
Обеспечение эффективного функционирования российских предприятий в современных условиях требует взвешенного подхода к выработке и реализации принимаемых управленческих решений в сфере финансов, экономически грамотного управления их деятельностью.
Несомненно, важной составной частью всей системы финансового менеджмента любого предприятия остаётся механизм управления оборотными активами оказывающий влияние на денежный поток. От эффективности управления оборотными средствами зависят рентабельность и ликвидность большинства российских предприятий. Эффективное управление оборотными активами является для предприятия ключом к успешному управлению денежным потоком.
Оборотные активы - активы, характеризующие совокупность имущественных ценностей предприятия, обслуживающих операционную деятельность, и полностью потребляемых или реализуемых в течение одного операционного цикла (если операционный цикл меньше года, то полностью потребляемых или реализуемых в течение 12 месяцев с отчетной даты). К оборотным активам относятся дебиторская задолженность сроком погашения до 12 месяцев, запасы, незавершенное производство, денежные средства на счетах и краткосрочные финансовые вложения. Главной особенностью оборотных активов является то, что при осуществлении нормальной хозяйственной деятельности они не расходуются, а авансируются в различные виды текущих затрат, при этом возвращаясь после завершения каждого оборота к своей исходной величине [56]. Элементы оборотных средств (активов) (оборотного капитала) непрерывно переходят из сферы производства в сферу обращения, и наоборот.
Финансовое положение предприятия находится в прямой зависимости от того, как скоро средства, вложенные в активы, превратятся в реальные денежные средства. В этой связи необходимо отметить, что излишнее отвлечение денежных средств в производственные запасы, незавершённое производство, готовую продукцию приводит к неэффективному использованию оборотных средств. Все элементы оборотного капитала являются частью непрерывного потока хозяйственных операций. Так, например, покупка ведёт к росту уровня запасов и одновременно к увеличению кредиторской задолженности, в то время как дебиторы оплачивают приобретённую у организации продукцию. Если рассмотреть весь этот цикл операций, то в конечном итоге все они возвратятся к денежным поступлениям и платежам, формированию чистого денежного потока. Однако необходимо отметить, что динамика оборотных средств, денежного потока и прибыли может оказаться далеко не однозначной. В работе Ионовой А.Ф. на этот счет приводится весьма интересная позиция, а именно "прирост запасов и дебиторской задолженности, с одной стороны, или уменьшение кре 22 диторской задолженности - с другой, приводит к уменьшению остатка денежных средств, т.е. эти операции «связывают» денежные средства". Следовательно, прирост денежных поступлений в определённом периоде будет меньше, чем прирост прибыли. Уменьшение запасов и дебиторской задолженности или увеличение краткосрочных обязательств даёт противоположный эффект - денежные средства высвобождаются, и их прирост превысит прирост прибыли. Учитывая данный факт, в процессе принятия управленческих решений крайне важно обеспечить сбалансированность денежного потока, прибыли и оборотного капитала. Связь между притоком и оттоком оборотного капитала и денежных поступлений характеризуется с помощью производственно-коммерческого цикла или периода оборота денежных средств.
При разработке принципов управления оборотными активами следует выделить ключевые факторы, которые влияют на структуру активов. Среди основных факторов можно выделить следующие: 1) сферу деятельности (отраслевую специфику), 2) стадию развития предприятия, 3) условия работы с контрагентами, 4) инфляцию и 5) конкуренцию.
Охарактеризуем каждый из приведённых выше факторов. Структура оборотных активов компании зависит от отрасли, т.е. от сферы деятельности (отраслевой специфики). Например, если предприятие управляет недвижимостью и получает доход от её сдачи в аренду, то объём оборотных активов по отношению к валюте баланса предприятия будет минимальным. Очевидно, что для такого предприятия задача эффективного использования оборотных активов не столь важна и, скорее всего, у него не будет разработанной системы управления оборотными активами. В то же время финансово-экономическое состояние производственных предприятий во многом зависит от эффективного управления объемом запасов и размером дебиторской задолженности. О влиянии отраслевой принадлежности на структуру оборотных активов компании можно судить по показателям оборачиваемости, которые характеризуют отношение величины соответствующего актива к среднедневной выручке.
Каждое предприятие в процессе своего развития проходит фазы интенсивного роста, стабильного положения на рынке и спада объемов продаж. От того, на каком из этапов развития находится предприятие, зависят объем и структура её оборотных активов, в том числе и размер денежных средств. Нормативы оборотных активов, используемые в период стабильного положения на рынке, совершенно неприемлемы для стадии активного роста. К примеру, если предприятие быстро развивается, пытается завоевать новые рынки и покупателей, это непременно приводит к стремительному увеличению оборотных активов. В период роста компания вынуждена активно кредитовать покупателей для завоевания большей доли рынка, а также поддерживать широкий ассортимент запасов для повышения скорости обслуживания клиентов. В западной практике около 80% всех банкротств происходит из-за неэффективного управления оборотными активами в период роста [21].
Размер оборотных активов зависит от географического расположения поставщиков и покупателей, а также от условий поставки. Примером может служить ситуация, когда крупные компании, имеющие возможность диктовать свои условия поставщикам, обязывают их создавать поблизости от себя склады, с которых они в любой момент могут забирать нужные товары. Это позволяет значительно сократить инвестиции в запасы. Компании, которые не имеют возможности диктовать свои условия поставщикам, при управлении запасами должны учитывать сроки поставки, среднее время просрочки, производительность цехов и т. д.
Одним из основных факторов, оказывающих влияние на принятие тех или иных решений в отношении активов, является инфляция. Например, если ожидается резкий рост цен на сырье, то оправдано создание завышенных запасов при условии, что инфляция будет значительно выше нежели затраты по хранению.
В условиях жёсткой конкуренции, для того чтобы удержать клиентов, завоевать большую долю рынка и удержать её, предприятия стараются предоставить большую отсрочку платежа своим клиентам, создать такие условия, чтобы на складе всегда был товар, который может потребоваться покупателю, и все возможные другие условия. Если предприятие-монополист и имеет возможность диктовать свои условия, то оно идёт на сокращение сроков кредитования и ограничивает ассортимент товарами, наибольшего спроса. В первом случае предприятие вынуждено увеличивать оборотные активы, а во втором имеет возможность значительно сократить их объем.
Особое значение для предприятия, в последнее время, занимает процесс планирования оборотных активов, предполагающий утверждение политики управления оборотными активами, оценку потребности и анализ эффективности разработанных планов. Политика управления оборотными активами позволяет определить страховые резервы предприятия, а также базовые условия работы с поставщиками. Решение о данной политике предприятия вырабатывается совместно руководителями подразделений (финансовым директором, коммерческим директором, директором по производству и др.) и утверждается генеральным директором. От того, какая политика будет реализовываться по каждой из категорий активов (запасы, дебиторская задолженность, денежные средства), будут зависеть сроки и объемы продукции, предоставляемой в рассрочку, размер минимально допустимого остатка запасов и как следствие, величина совокупного денежного потока предприятия.
Результатом разработки политики предприятия в области управления оборотными активами должно стать определение максимально допустимых сроков предоставления коммерческого кредита, лимитов по коммерческим кредитам, а также базовых условий работы с поставщиками и подрядчиками (условия поставки и оплаты).
Разработка модели управления запасами сырья на предприятии радиоэлектронной промышленности
Имеются данные о спросе на ленту танталовую предприятием ОАО «Элеконд», за 2008 и 2009 года (таблица 2.1, рисунок 2.1).
Для производства продукции предприятием требуются различные ресурсы: металл определённой марки, твёрдый сплав, рабочая сила, электроэнергия и другие ресурсы. Всё это влечет за собой значительные финансовые затраты, особенно сырьё, так как его нужно не только приобретать, но и где-то хранить. Следовательно появляется потребность в правильной организации системы управления запасами сырья, что будет способствовать уменьшению затрат на производство продукции и высвобождению части оборотных средств.
Прежде чем непосредственно переходить к разработке системы управления запасами сырья на производстве, необходимо выбрать один из факторов, определяющих объёмы этих запасов, на изменение которого мы будем опираться в ходе анализа. Безусловно, основным показателем, определяющим размеры запасов сырья на складе, является объём спроса на производимую продукцию. В нашем случае спрос можно считать случайной величиной. Следует также отметить и тот факт, что для принятия решения о том каковы должны быть запасы сырья, большую значимость приобретает не текущий уровень спроса, а его прогнозное значение, так как в данный момент времени принимается решение о размерах запаса в следующем периоде. Следовательно, необходимо спрогнозировать значение объёма спроса на продукцию хотя бы на 1 период времени вперед, исходя из имеющихся данных о размере спроса за несколько предыдущих периодов.
Одним из самых популярных методов прогнозирования временных рядов (в нашем случае значения спроса привязано к временным отрезкам, а значит, их можно рассматривать как временной ряд) является экспоненциальное сглаживание.
Константа Ъ относительно стабильна на каждом временном интервале, но может также медленно изменяться со временем. Один из интуитивно ясных способов выделения Ь состоит в том, чтобы использовать сглаживание скользящим средним, в котором последним наблюдениям приписываются большие веса, чем предпоследним, предпоследним большие веса, чем пред-предпоследним и т.д.
Простое экспоненциальное сглаживание именно так и устроено. Здесь более старым наблюдениям приписываются экспоненциально убывающие веса, при этом, в отличие от скользящего среднего, учитываются все предшествующие наблюдения ряда, а не те, что попали в определенное окно. Точная формула простого экспоненциального сглаживания имеет вид: .S, = aX, + (l-a)SM (2.12)
Когда эта формула применяется рекурсивно, то каждое новое сглаженное значение (которое является также прогнозом) вычисляется как взвешен-ное среднее текущего наблюдения и сглаженного ряда. Очевидно, результат сглаживания зависит от параметра а (альфа). Если а равно 1, то предыдущие наблюдения полностью игнорируются. Если а равно О, то игнорируются те-кущие наблюдения. Значения а между О и 1 дают промежуточные результаты. Эмпирические исследования показали, что весьма часто простое экспоненциальное сглаживание дает достаточно точный прогноз [120].
Обсудим различные теоретические и эмпирические аргументы в пользу выбора определенного параметра сглаживания. Очевидно, из формулы (2.12), приведенной выше, следует, что а должно попадать в интервал между 0 (нулем) и 1. На практике обычно рекомендуется брать а меньше 0,3. Однако а больше 0,3 часто дает лучший прогноз.
Вывод: лучше оценивать а оптимально по данным, чем просто гадать или использовать искусственные рекомендации.
На практике параметр сглаживания часто ищется с поиском на сетке. Возможные значения параметра разбиваются сеткой с определенным шагом. Например, рассматривается сетка значений от а = 0,1 до а - 0,9, с шагом 0,1. Затем выбирается а, для которого сумма квадратов (или средних квадратов) остатков (наблюдаемые значения минус прогнозы на шаг вперед) является минимальной [118].
Для построения прогнозных значений спроса воспользуемся программным продуктом разработанным компанией «StatSoft Inc.» под названием «STATISTICA 6».
«STATISTICA 6» основана на самых современных технологиях и является реализацией более чем 10 000 различных статистических процедур и методов исследования, а также более 100 различных типов графиков. В этой версии реализован язык программирования «STATISTICA Visual Basic», позволяющий настраивать систему под специализированные задачи, начиная от записи простых макросов и заканчивая разработкой сложных приложений на базе «STATISTICA».
Пакет «STATISTICA» насчитывает более 350 тыс. зарегистрированных пользователей во всем мире. «STATISTICA» является наиболее динамично развивающимся статистическим пакетом и по многочисленным рейтингам является мировым лидером на рынке статистического программного обеспечения [24, 25].
В качестве начальных данных, на которые будет опираться прогноз, примем значения объема спроса за 2008 год. На первом шаге спрогнозируем значение спроса на январь 2009 года. Затем, имея уже не 12, а 13 значений, будем прогнозировать 14-ое и так далее до 24-го (декабрь 2009 года). В дальнейшем эти данные помогут нам при составлении плана закупок сырья.
Начальные данные приведены в таблице 2.2 и в графическом виде на рисунке 2.2.
В данном случае речь идет о единицах заказа, а его количество не может быть дробной величиной, следовательно, число 287,6853 нужно округлить до целого таким образом, прогнозное значение спроса равно 288 единиц. Однако и это число не может нас удовлетворить, так как величина спроса с вероятностью 50% может как превысить 287,6853, так и с такой же вероятностью не превзойти его.
Чтобы устранить данный пробел необходимо построить доверительный интервал для прогноза. Будем строить 95 - процентный доверительный интервал, это означает, что с вероятностью 95% значение спроса в будущем периоде окажется в пределах найденного интервала.
Исходя из данных гистограммы остатков, приведенной на рисунке 2.5, можно сделать вывод о нормальности их распределения, что позволяет применить t-статистику Стьюдента для вычисления границ доверительного интервала.
Решение задач автоматизации управления производственными запасами
Концепция корпоративной информационной системы (КИС) строится в тесной взаимосвязи с новой структурой корпорации и основными положениями новой системы хозяйствования в условиях рыночной экономики. Управление предприятием в современных условиях повышает требования к обоснованности и быстроте принятия управленческих решений, оптимальному планированию действий и контролю за реализацией планов.
Система управления данными предприятия должна обладать следующими возможностями;
- удовлетворять всем информационным нуждам предприятий и быть инструментом управления всей деятельностью предприятий, включая маркетинг, финансы, разработку проектов, материально - техническое снабжение, производство и сбыт продукции;
- осуществлять оптимизацию производственных процессов. - реализовать возможность управления качеством продукции через совершенствование системы управления производством;
- легко настраиваться и модифицироваться по мере развития производства и изменения ситуации на рынке;
- использовать современную и перспективную вычислительную техни-ку и новые информационные технологии;
- включать открытые стандарты;
- иметь апробированную и отлаженную систему внедрения;
- в системе управления данными осуществляется полная интеграция всех аспектов жизненного цикла изделия от проработки экономической целесообразности выпуска нового вида продукции, включая данные конструкторских и технологических разработок, а также производство, закупки, продажи, транспорт, ремонт, обслуживание, менеджмент проектов;
- модернизация существующих приложений с применением современных технологий клиент-сервер и Интернет/интранет. Создание внутрикорпоративной Intгanet-сети, внедрение системы информационного обмена между предприятиями на основе технологий IntemetЯntranet;
- с точки зрения организации данных: поддержка работы в архитектуре "клиент-сервер"; обеспечение доступа к данным, расположенным как на сервере, так и в узлах сети; одновременный доступ нескольким пользователям к библиотекам хранимых процедур на сервере или к одним и тем же данным без ограничения быстродействия; возможность работы с большими объемами информации;
- с точки зрения безопасности данных необходимо обеспечивать разделение полномочий па уровне проекта, группы разработчиков, стадий проекта и администрирования системы, а также позволять формировать процедуры проектов (учитывая наличие согласующих подписей);
- эффективное решение вопросов защиты данных: использование комплексного подхода к построению системы обеспечения безопасности инфор-мации; защита локальных сетей и отдельных компьютеров, подключенных к публичным каналам связи, от несанкционированных воздействий извне, защита информации в процессе передачи по незащищенной транспортной сети, защита компьютерных ресурсов на серверном уровне, а также локальных и удаленных рабочих станций; контроль защищенности информации; интегрирование разнородных механизмов защиты в единую корпоративную систему защиты с централизованным управлением;
- совместимость с существующими данными в различных форматах, прозрачность на прикладном уровне, возможность быстрой разработки и расширения возможностей существующих приложений под конкретные требования; возможность обмена данных с прикладными задачами, не входящими в состав системы; подключение возможностей электронной почты и Internet; обеспечение интеграции между распределенными разнородными приложениями; прозрачность на уровне баз данных; открытость про-граммных интерфейсов ядра для внешних программ; связь между приложениями, организация распределенных прикладных систем; эффективный и безопасный обмен коммерческой информацией между технически независимыми системами.
Общими требованиями к созданию корпоративных информационных систем (КИС) являются:
- модульность, предполагающая разработку и внедрение КИС по от дельным программным комплексам, которые автоматизируют определенные виды деятельности предприятия и согласуются между собой;
- интегрируемость, позволяющая осуществлять информационный обмен между программными комплексами через общую базу данных на основе стандартов представления форматов данных и интерфейсов;
- адаптивность, обеспечивающая настраиваемость программных комплексов на различные схемы организации бизнес-процессов;
- масштабируемость, позволяющая наращивать число автоматизиро ванных рабочих мест по мере внедрения информационной системы (ИС) и расширения предприятия без потери эффективности эксплуатации ИС, - открытость, реализующая сопряжение программных комплексов со стандартными программными приложениями;
- конфиденциальность, предполагающая настройку прав доступа пользователей к информационной системе в зависимости от уровня компетенции.
Для реализации перечисленных требований необходимо проделать следующие шаги.
Оценить существующую степень автоматизации предприятия в соответствии с таблицей 2.12.
Выбрать способ построения корпоративной информационной системы. На данном этапе доступны три варианта - покупка готовых программных решений, проектирование ИС силами собственных разработчиков, либо комбинация этих двух подходов. При низких степенях автоматизации рекомендуется воспользоваться одним из готовых решений в области управления ресурсов предприятий (К/З, BAAN и др.). Наиболее приемлемым является вариант; покупка готовых программных решений и проектирование ИС собственными силами с привлечением сторонних специалистов-разработчиков. При этом для уровней тактического и оперативного планирования приобретается и внедряется ERP-система. Систему поддержки управленческих решений для стратегического планирования целесообразно строить с учетом специфики функционирования корпорации.
После того, как решение о выборе прикладного ПО, на базе которого будет построена ИС принято, необходимо принять решение об аппаратной платформе. Аппаратную платформу следует выбирать, проанализировав и определив перспективы развития предприятия, принимая во внимание масштаб выбранного ПО и то, планируется ли его наращивание в будущем. Масштабы и мощность системы определяют уровень технического решения.
Провести мероприятия, связанные с реинжинирингом бизнес-процессов. Целью реинжиниринга бизнес-процессов является системная реорганизация материальных, финансовых и информационных потоков, направленная на упрощение организационной структуры, перераспределение и минимизацию использования различных ресурсов, сокращение сроков реализации потребностей клиентов и повышения качества их обслуживания.
На рис. 2.9 представлена структура информационно-аналитической системы выполняющей функции управления предприятием.
Построение модели зависимости себестоимости изделия от затрат по калькуляционным статьям
Построение модели расчета плановой себестоимости предполагается делать на основе данных фактической себестоимости производства свинцовых изделий.
На основе смет фактической себестоимости производства за 35 месяцев построим таблицу себестоимости на один килограмм свинцовых изделий, поскольку за 35 месяцев выпускалось разное количество товарной продукции.
В качестве результативного признака выступает себестоимость одного килограмма изделий. В качестве факторных признаков берутся значения по калькуляционным статьям расходов:
-Материалы,
- Покупные полуфабрикаты и комплектующие изделия (ПКИ),
- Основная заработная плата производственных рабочих,
- Дополнительная заработная плата производственных рабочих,
- Расходы на освоение производства,
- Специальные расходы,
- Отчисления на социальные нужды,
- Цеховые расходы,
- Общие расходы,
- Прочие производственные расходы,
- Потери от брака.
Так как в течение рассматриваемого периода времени не наблюдалось брака на производстве и таким образом потери от брака суммарно и по месяцам равны нулю, то этот факторный признак можно исключить из модели. По статье «Прочие производственные расходы» учитывают расходы, не входящие ни в одну из указанных выше статей затрат: затраты на гарантийное обслуживание и ремонт продукции, проданной с гарантией, отчисления на централизованные расходы по технической пропаганде, затраты на стандартизацию. Согласно сметам затрат, предприятием не выделялись средства на данные мероприятия и для данного вида изделий не предусмотрено ремонта или гарантийного обслуживания, таким образом из модели можно исключить нулевой столбец калькуляционной статьи «Прочие производственные расходы» Аналогично для данного вида производства не осуществляется закупка полуфабрикатов и комплектующих изделий, из модели прогнозирования плановой себестоимости сразу можно исключить статью «Покупные полуфабрикаты и комплектующие изделия» (ПКИ). Построим график изменения себестоимости по месяцам (см. рис. 3.1)
По форме графика можно было бы предположить наличие или отсутствие сезонных колебаний. Так как по форме графика нельзя сказать, что величина себестоимости понижается через определенный промежуток или наоборот увеличивается, то можно сказать, что в отношении себестоимости свинцовых изделий сезонность не выявлена.
Для регрессионного анализа необходимо, чтобы во временных рядах отсутствовала автокорреляция (корреляция между самими членами ряда). Периодическая зависимость между членами ряда обычно указывает на сезонность. Сезонные составляющие временного ряда могут быть найдены с помощью коррелограммы, которая позволяет визуально на основе графика (в виде столбчатой диаграммы) проследить зависимости значений автокорреляционной функции (взятых по модулю) от величины лага (порядка коэффициента автокорреляции). Другой полезный метод исследования периодичности состоит в исследовании частной автокорреляционной функции, представляющей собой углубление понятия обычной автокорреляционной функции.
На самом деле, частная автокорреляция дает более "чистую" картину перио дически Таким образом, если в ходе эконометрического анализа нам понадобится применять один из методов, обязательным условием которого будет являть-ся наличие стационарного ряда, то мы будем ориентироваться на те ряды затрат, которые не показали наличие автокорреляции в ходе анализа графиков частных коррелограмм или устранять одним из известных методов автокорреляцию между уровнями ряда. В ходе регрессионного анализа последствие ав-токотупеляции может быть: не эффективность оценок параметров, увеличение 1-статистик, что приводит к признанию статистически значимыми объясняющие переменные, которые на самом деле таковыми не являются, следовательно, ухудшаются прогнозные качества регрессионной модели.
Построим матрицу парной корреляции, чтобы определить те факторы, которые следует включить в регрессионную модель, и те факторы, которые при включении в модель могут ухудшить значимость уравнения регрессии коэффициентов уравнения регрессии.
Отбирать факторы будем таким образом, чтобы вначале исключить один из факторов, который имеет сильную линейную связь с другим фактором. И только потом будем учитывать факторы, которые имеют сильную линейную связь с результативным признаком.
Обратим внимание на сильную линейную связь между ХЗ (Зарплата) и Х7 (Отчисления на социальные нужды), а также на сильную линейную связь между ХЗ (Зарплата) и Х9 (Общие расходы), сравнивая коэффициенты корреляции с У(Итого себестоимость), видим, что коэффициент корреляции между зарплатой и себестоимостью выше (0,77), а значит именно зарплату следует включать в регрессионную модель.
Так как имеется так же сильная линейная связь между факторами Х4 (Дополнительная заработная плата) и Х7 (Отчисления на социальные нужды), то один из факторов необходимо исключить. Но так как на предыдущем этапе был включен фактор «Зарплата», то это уже привело к отбрасыванию фактора «Отчисления на социальные нужды».
Теперь обратим внимание на парные корреляции с результативным признаком У (Итого себестоимость). Фактор «Материалы» является в нашем случае несущественным, так как практически отсутствует линейная связь с себестоимостью. При металлургическом производстве обычно себестоимость очень сильно зависит от материала, но в данном конкретном случае слабая зависимость объясняется фиксированными на квартал льготными ценами на свинец для предприятия, что привело к незначимости этого фактора.
Так же из-за отсутствия линейной связи исключаем фактор Х5 (Расходы на освоение производства), коэффициент парной корреляции равен -0,07. Отсутствие связи объясняется тем, что этот вид расходов был только в самом начале процесса запуска нового для предприятия производства. Со временем эти отчисления стали не нужны предприятию.
Таким образом: из уравнения себестоимости исключаем Х1(материалы), Х5(расходы на освоение производства) из-за слабой коррелированное факторов с результативным признаком. Исключаем из уравнения факторы Х7(отчисления на социальные нужды) и Х9(Общие расходы) из-за сильной линейной, практически функциональной связи с фактором ХЗ (Зарплата). Будем искать уравнение регрессии в зависимости от факторов ХЗ(Зарплата), Х4(Доп. Зарплата), Х6(Спец. Расходы), Х8(Цеховые расходы). Воспользуемся пакетом анализа MS Excel - регрессионный анализ Таблица 3.2 Регрессионная статистика
Множественный R, т.е. квадратный корень параметра R2, который также называется коэффициентом множественной корреляции равен 0,97. Он описывает корреляцию между предсказываемой переменной, т.е. себестоимостью, и совокупностью независимых переменных, т.е. зарплатой, дополнительной зарплатой, специальными расходами и цеховыми расходами.
К-квадрат равен 0,94. Это значит, что 94% изменчивости себестоимости можно приписать регрессии. Или 94% изменчивости величины себестоимости объясняется затратами в том же периоде, а оставшийся процент изменчивости оценок объясняется случайными отклонениями.
Величина в строке Стандартная ошибка описывает размер типичного отклонения наблюдаемого значения от линии регрессии. Стандартную ошибку можно представить как усредненную меру отклонений от линии регрессии.
