Содержание к диссертации
Введение
1. Обоснование необходимости разработки вероятностного подхода в моделировании безубыточности производства 10
1.1. Концепция безубыточности в управлении предприятием и модели безубыточности 10
1.2. Методы планирования безубыточности 30
1.3. Формулировка цели и задач исследования 35
1.3.1. Вероятностный подход к анализу безубыточности 35
1.3.2. Вероятностные модели точки безубыточности, производственного рычага и валовой прибыли: постановка задачи 36
1.4. Выводы 42
2. Математическое и программное обеспечение для вероятностного моделирования в анализе безубыточности .43
2.1. Вероятностные модели безубыточности 43
2.1.1. Моделирование точки безубыточности в условиях действия факторов затрат и цен как случайных величин.43
2.1.2. Модели производственного рычага в планировании параметров безубыточности производства 53
2.1.3. Вероятностное моделирование функции валовой прибыли 62
2.2. Процедура оценки параметров вероятностной модели
безубыточности 78
2.2.1. Оценка переменных затрат 81
2.2.2. Оценка постоянных затрат 93
2.2.3 Оценка цен 99
2.3. Численные методы в вероятностном моделировании безубыточности 104 >
2.4. Программное обеспечение вероятностного моделирования безубыточности 105
2.5. Выводы 109
3. Вероятностное моделирование в анализе безубыточности производства ОАО "Усть-Илимский лесопильно- деревообрабатывающий завод" ПО
3.1. Характеристика объекта управления 110
3.2. Статистическая обработка данных оперативного учета 113
3..3 Вероятностный анализ безубыточности 124
3.4. Сравнение детерминированных и вероятностных оценок параметров безубыточности 132
3.5. Выводы 135
Заключение 136
Список литературы
- Формулировка цели и задач исследования
- Вероятностные модели точки безубыточности, производственного рычага и валовой прибыли: постановка задачи
- Модели производственного рычага в планировании параметров безубыточности производства
- Вероятностный анализ безубыточности
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Прибыльная деятельность любого коммерческого предприятия является важнейшей экономической целью его функционирования. Важнейшим условием такой деятельности является безубыточность, то есть такое состояние предприятия, в котором возможен стабильный положительный финансовый результат. Существует множество подходов к достижению такого состояния. Все эти подходы можно объединить в определенную концепцию. Для поддержания состояния безубыточности предприятия опираются на традиционную концепцию и в рамках ее применяют сложившиеся методы анализа безубыточности.
Реальные условия хозяйствования накладывают ряд ограничений на базовую концепцию безубыточности и существенно сужают ее применение на практике. Как следствие этого принимаемые решения несут элементы погрешности, что не может не сказаться на эффективности хозяйственной деятельности.
Проведенное исследование существующей концепции безубыточности и моделей безубыточности в рамках этой концепции показало, что данные, формируемые этими моделями, существенно отличаются от реальности, вносят значительные погрешности в расчеты и не удовлетворяют возросшим требованиям управления.
Замена традиционных подходов к анализу безубыточности более совершенными, требует развития элементов вероятностной концепции безубыточности. В связи с этим весьма актуальным является разработка новых моделей безубыточности.
Степень изученности проблемы. Различные аспекты теории без-
убыточности и математического моделирования в анализе безубыточности рассмотрены многими исследователями, учеными-математиками и учеными-экономистами. Среди фундаментальных исследований следует отметить труды отечественных ученых: А.П. Зудилина, А.В. Лотова, С.С. Ованесяна, Н.Г. Чу-
5 маченко. Проблемы анализа безубыточности также освещаются в работах В.В. Бочарова, О.В. Ефимовой, И.В. Липсица, В.Э. Керимова, С.А. Котлярова, Ю.М. Краковского, Е.С. Стояновой и др. Известны труды зарубежных авторов: Дж. Кларка, У. Раутенштрауха, Джойла Г. Сигела и Джая К. Шима и др. Основное внимание в исследованиях указанных авторов, как правило, уделяется вопросам разделения затрат на переменные и постоянные, анализу безубыточности на основе такого разделения, распределению затрат по видам продукции с целью вычисления безубыточных объемов производства, анализу чувствительности точки безубыточности к определяющим ее факторам. В большинстве исследований авторы используют детерминированные модели, в которых пользуются усредненными оценками затрат и доходов, что ограничивает практическую применимость данных моделей. Современные условия хозяйствования вызывают необходимость формирования информации о безубыточности с учетом действия случайных факторов внешней и внутренней среды предприятия. Что касается исследования вопросов анализа безубыточности в условиях действия случайных факторов, то известны работы С.С. Ованесяна [64], Ю.М. Краковского [45], среди зарубежных исследователей можно отметить Джая К. Шима и Джойла Г. Сигела [98]. В данных работах используются различные подходы к оценке затрат и доходов: одни факторы считаются детерминированными величинами, другие — случайными. О наличии случайных факторов, определяющих безубыточность, достаточно подробно описано в работе С.С. Ованесяна, в которой зона безубыточности определяется случайной величиной отклонений постоянных затрат от своего среднего значения, рассчитанного по методу наименьших квадратов (МНК). Подход к анализу безубыточности, предложенный Ованесяном, позволяет рассчитать интервальные оценки точки безубыточности с наперед заданной надежностью и использует закон усеченного нормального распределения случайной величины отклонений постоянных затрат. Автор доказывает, что использование метода наименьших квадратов для разделения ва-ловых затрат на постоянную и переменную части, основанное на расчете случайных отклонений валовых затрат от своего среднего, приводит к тому, что
эти отклонения в большей степени вызваны вероятностной природой постоянных затрат, чем стохастическим характером переменных затрат. Применение метода наименьших квадратов для целей анализа валовых затрат не позволяет учесть вероятностную природу переменных затрат. Следовательно, необходимо разработать такие модели безубыточности, в которых учитывались бы не только вероятностная природа постоянных и переменных затрат, но и цены, как одного из факторов, определяющего безубыточность. Лежащий в основе метода наименьших квадратов усеченный нормальный закон распределения случайных отклонений взят за основу в исследовании, так как он действительно подтверждается на практике, но не может быть единственным для описания всего множества ситуаций поведения затрат и цен. В качестве альтернативы усеченному нормальному закону выбран закон бета-распределения, так как этим законом возможно достаточно точно приблизить большинство эмпирических распределений, не согласующихся с усеченным нормальным распределением. Используя в исследовании два закона распределения, возникает необходимость построения моделей безубыточности на основе комбинаций факторов безубыточности с различными законами распределения, в том числе многопродуктовых моделей, а также вероятностное моделирование производственного рычага и валовой прибыли как инструментов планирования безубыточной деятельности. Это объясняется тем, что при обработке фактических данных о затратах и ценах одни величины согласуются с усеченным нормальным законом, а другие — с законом бета-распределения.
Данные обстоятельства определили актуальность темы диссертационного исследования, его цели и задачи.
Цель и задачи исследования. Цель исследования заключается в разработке математических моделей безубыточности производства в условиях действия случайных факторов на примере предприятий деревообрабатывающей промышленности.
Для достижения указанной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:
исследована базовая концепция безубыточности и модели безубыточности в рамках этой концепции;
существующий вероятностный подход к оценке затрат и доходов дополнен новыми направлениями, которые связаны с применением различных комбинаций ^законов распределения факторов затрат и цен как случайных величин в моделировании безубыточности;
разработаны новые вероятностные модели безубыточности и процедура оценки параметров этих моделей;
разработан программный комплекс «Моделирование безубыточности», включающий программную реализацию вероятностных моделей безубыточности;
проведен анализ результатов реализации программного комплекса «Моделирование безубыточности» на1 объекте управления.
Объектом исследования являются математические модели безубыточности производства применительно к. предприятиям-деревообрабатывающей" промышленности.
Предметом исследования-являются оценки параметров безубыточности, формируемые различными моделями в процессе анализа экономических процессов на предприятиях деревообрабатывающей промышленности.
Методы исследования и достоверность результатов. Обоснованность научных положений, достоверность выводов и результатов основаны на-применении методов экономического анализа, экономико-математического моделирования, статистического анализа, численных методов, и проверены расчетами на компьютере по данным о реальном объекте. Системность исследования проявляется в том, что вероятностное моделирование в анализе безубыточности рассмотрено в условиях действия системы, показателей затрат и доходов, рассматриваемых как случайные величины. Такой подход позволил продемонстрировать особенности построения вероятностных моделей безубыточности, их
8 исследования и применения в практической деятельности предприятий деревообрабатывающей промышленности при принятии оперативных управленческих решений.
Научная новизна диссертационного исследования состоит в решении проблемы анализа безубыточности в условиях действия системы показателей затрат и доходов как случайных величин с различными законами распределения. Решение данной проблемы достигается посредством применения полученных вероятностных моделей безубыточности и их программной реализации в соответствии с предложенным вероятностным подходом к оценке факторов затрат и цен и возросшими потребностями управления хозяйственной деятельностью предприятий, и выражается в следующих результатах, которые выносятся на защиту.
Построена классификация вероятностных моделей безубыточности, основанная на дополнении существующего вероятностного подхода к оценке затрат и доходов новыми направлениями, которые связаны с применением различных комбинаций законов распределения факторов затрат и цен как случайных величин в моделировании безубыточности. Это позволило освободиться от ограничений, присущих существующим ПОДХО-. дам в анализе безубыточности и более реально отражать экономические процессы.
Разработаны вероятностные модели безубыточности, включающие модели безубыточного объема производства, производственного рычага и функции валовой прибыли и являющиеся эффективными инструментами планирования производственной деятельности в условиях действия случайных факторов. Модели основаны на совместном действии вероятностных законов поведения факторов затрат и цен. В рамках моделей получено условие существования точки безубыточности.
Предложена процедура оценки параметров вероятностных моделей безубыточности, которая является важным их дополнением и формирует данные для реализации этих моделей в программном комплексе.
Разработан программный комплекс вероятностного моделирования в анализе безубыточности.
Значение полученных результатов для теории и практики.
Теоретическая значимость заключается в расширении класса вероятностных моделей безубыточности производства, а также комплексном исследовании проблем анализа безубыточности производства в условиях действия системы случайных факторов.
Внедрение содержащихся в диссертации методических положений, практических рекомендаций и программного комплекса в управленческую практику деревообрабатывающих предприятий способствует эффективному планированию производства, управлению затратами, ценовой политике.
Материалы диссертации используются в учебных курсах «Теория экономического анализа», «Математическая экономика».
Апробация и внедрение результатов исследования.
Методические рекомендации и практические разработки по теме диссертации докладывались на симпозиуме «Стратегия трансформации экономики и проблемы менеджмента» в Алтайском государственном университете в 2001 году, на ежегодных научных конференциях аспирантов и их руководителей на кафедре экономического анализа БГУЭП в 2005-2007 годах, прошли апробацию и используются в практике работы Усть-Илимского лесопильно-деревообрабатывающего завода».
Публикации. Основные положения исследования изложены в 6 научных статьях и одной монографии.
Формулировка цели и задач исследования
Подводя итог рассмотренных в п. 1.1 и п. 1.2 известных моделей и методов анализа безубыточности, инструментов ее планирования, указано на необходимость развития вероятностного подхода к анализу безубыточности. Сформулируем его суть: - затраты и цены представляются случайными величинами; - параметры безубыточности являются также случайными, и оцениваются с определенной вероятностью (надежностью); - инструменты планирования безубыточности (производственный рычаг, функция валовой прибыли) формально строятся в виде стохастических моделей.
Такой подход позволит построить вероятностные модели безубыточности, с помощью которых возможно сформировать систему показателей, необходимых для управления безубыточностью: 1) уровень переменных и постоянных расходов; 2) показатели валовой и удельной маржи; 3) точка безубыточности; 4) кромки безопасности; 5) эффект производственного рычага; 6) валовая прибыль.
Перечисленные показатели, полученные по вероятностной модели, должны более точно отражать поведение объекта управления в сравнении с их детерминированным вариантом. Это вызвано повышением требований к точности информации, необходимой для принятия оперативных управленческих решений [67]. Вероятностные модели точки безубыточности, производственного рычага и валовой прибыли: постановка задачи
В п. 1.1 была рассмотрена базовая модель, основанная на концепции безубыточности. Одним из основных допущений данной модели было функциональная (линейная) зависимость затрат и доходов от объемов производства. Принимая во внимание реальные экономические процессы, происходящие на предприятии, такое допущение сильно упрощает действительность. Исходя из вероятностного подхода к анализу безубыточности, модель точки безубыточности будет основана на предположении о вероятностной природе факторов, которые ее определяют. С этой целью добавим в (1.16) случайный характер факторов уир: ./ -1 LJ ruin э J max J (1.42) " \У mm Vma\ -1 , где /тт /тах Ртт /Л„аЛт тах - вероятные минимальные и максимальные значения соответствующих СВ F, Р и V.
Изобразим графически изолированно действие факторов v и р на точку безубыточности в результате случайных отклонений. В итоге получатся вероятностные интервалы безубыточного объема в зависимости от влияния каждого из факторов рис. 1.11 и 1.12. Затем совместим все три графика (рис. 1.8, 1.11 и 1.12) и получим полный вероятностный интервал точки безубыточности в результате совокупного действия всех трех факторов (рис. 1.13). Как видно, в результате получился интервал, который по своим размерам может превышать каждый частный интервал. То есть здесь закон распределения вероятностей значений безубыточного объема будет учитывать вероятностный характер каждого из факторов. Таким образом, ставится задача определения закона распределения случайной величины О по известным законам распределения случайных величин F, Р и V, а определив его, можно построить доверительный интер вал случайной величины Q при различных уровнях значимости для целей прогнозирования зоны безубыточности.
Вероятностные модели точки безубыточности, производственного рычага и валовой прибыли: постановка задачи
Формулу точки безубыточности в натуральном выражении (1.5) запишем в виде: , 1 , 1 я =/ = /— p — v z (1.43) Сформулируем исходные предположения вероятностной модели точки безубыточности: СВ, входящие в формулу (1.43), являются независимыми, тогда (1.43) в вероятностной записи будет выглядеть так: (1.44) P-V Z
Каждая из СВ имеет усеченный нормальный закон распределения или бета-распределение в рассматриваемом периоде, заданный двумя параметрами: в первом случае математическим ожиданием (МО) и среднеквадратическим отклонением (СКО), во втором - параметрами формы функции плотности распределения (ф.п.р.): где m - МО, а и b - параметры формы ф.п.р. соответствующей СВ Точки усечения исходят из экономического смысла показателей v яр и того факта, что наиболее вероятный размах значений той или иной СВ определяется интервалом [»1 - Зет; m + За], но при этом / 0, v 0, /?min 0. Выбор закона бета-распределения в качестве альтернативного нормальному закону объясняется подходящими свойствами первого для аппроксимации множества эмпирических законов распределения. Задачу определения точки безубыточности в вероятностной постановке определим следующим образом: 1) найти закон распределения СВ Q , зная законы распределения определяющих ее факторов; 2) построить доверительный интервал для СВ Q .
Вероятностная модель безубыточности (1.44) предполагает, в соответствии с вероятностным подходом к анализу безубыточности, разработку соответствующего инструментария планирования. В основе такого инструментария лежат рассмотренные в пп. 1.1, 1.2 уравнение валовой прибыли и производственный рычаг. Их модели в вероятностной постановке будут выглядеть так: Pr=Rr-yz-F, (1-46) 1 = -. (1.47) Задачи определения валовой прибыли и эффекта производственного рычага в вероятностной постановке определяются аналогично задаче определения точки безубыточности.
Исходя из законов распределения СВ F, V и Р, определим все возможные комбинации этих законов, которые могут возникнуть при исследовании. Для моделей (1.44) и (1.47) таких комбинаций будет 8 — для каждой СВ может быть по два закона распределения (нормальный, бета-распределение), что в результате образует 8 перестановок. В модели (1.46) в начальном ее варианте детерминированным остается объем производства q как регулируемый параметр, а остальные величины случайные. Поэтому для этого варианта функция валовой прибыли может быть описана также 8-ю моделями. Дальше, если принимать каждую из СВ (F, V, Р) как детерминированный параметр, а остальные две оставлять случайными, то образуется еще 12 моделей (3 группы по 4 модели). Таким образом, для функции валовой прибыли образуется 20 моделей. Такой подход к рассмотрению затрат и цен как СВ позволяет построить классификацию вероятностных моделей, используя в качестве признака классификации закон распределения СВ. Предложенная на рис. 1.14 классификация позволяет точнее определить структуру каждой модели и конкретизировать задачи исследования.
1. Для всех рассмотренных моделей безубыточности в рамках бухгалтерского и микроэкономического подходов характерна одна особенность -оценки затрат и доходов, используемые в этих моделях носят детерминированный характер на момент проведения исследования, следовательно, параметры безубыточности будут тоже детерминированными. Актуальной становится задача анализа безубыточности в условиях вероятностного характера изменения показателей затрат и доходов.
2. Среди рассмотренных вероятностных моделей и подходов к анализу безубыточности, необходимо развивать те из них, в которых учитывается случайная природа затрат и цен.
3. Предложенная классификация существующих моделей безубыточности, а также включение в нее относительно нового типа вероятностных моделей, позволяет определить направления дальнейшего развития и исследования проблем анализа безубыточности.
4. Предложенная классификация вероятностных моделей безубыточности позволяет точнее определить структуру каждой модели и конкретизировать задачи исследования.
5. Рассмотренный основной инструмент планирования безубыточности -производственный рычаг — носит детерминированный характер, так как определяется детерминированными параметрами в рамках традиционной концепции безубыточности. Необходимо разработать вероятностную форму производственного рычага и функции валовой прибыли.
6. Построение новых моделей безубыточности, основанных на действии случайных факторов, позволит существенно расширить рамки практического применения анализа безубыточности, а также построить новые методы управления безубыточностью.
Модели производственного рычага в планировании параметров безубыточности производства
Рассмотренные в главе 1 особенности производственного рычага строились относительно показателя объема производства q, значения которого определяют близость предприятия к границе убытки/прибыль (рис. 1.4). Производственный рычаг в этом случае еще можно назвать количественным, так как его значение зависит от разницы q-q . Кроме объема производства параметрами безубыточности являются/; р и v, поэтому далее необходимо определить какие еще могут быть разновидности (модели) производственного рычага в зависимости от указанных параметров. Например, зависимость изменения прибыли от изменения цены описывается с помощью ценового рычага. Ценовой рычаг также часто упоминается в литературе, как и количественный, который еще называют натуральным [49, 53, 73]. Суть данного рычага аналогична - его значение показывает на сколько процентов изменится валовая прибыль при изменении цены на 1%. Для вывода формулы ценового рычага используем порядок определения прибыли в результате действия производственного рычага. Обозначим за рг0 - валовая прибыль при объеме производства q, рл - валовая прибыль при новом объеме производства q + Aq. Значение производственного рычага относи тельно начального значения валовой прибыли согласно (1.18) равно / = - -. То РгО гда валовая прибыль рг1 определится так Так как прибыль находится в прямой зависимости от цены реализации, то выражение (2.18) можно применить по аналогии к ценовому рычагу: где 1р - ценовой рычаг. Находим /риз (2.32):
Теперь найдем критическое (безубыточное) значение цены р , при котором валовая прибыль равна нулю и выразим это значение через ценовой рычаг. Выражения (2.44) и (2.45) устанавливают зависимость между различными моделями производственного рычага и позволяют найти необходимые параметры для целей планирования вариантов производства. Полученные соотношения назовем обобщенной моделью производственного рычага [103]. Из этой модели получим дополнительные выражения для параметров безубыточности с учетом формул (2.34), (2.37) и (2.39): \ + - / = f-f+f v l-fj v = l+— Yv = v+- . (2.46) V l-v) I 1— ( ? \ p = p = p v l-P; Соотношения (2.46) позволяют планировать параметры безубыточности, опираясь на значения только производственного рычага.
Рассмотренная в главе 1 базовая модель производственного рычага (1.18), дополненная другими моделями (2.34), (2.37), (2.39), позволила построить некую обобщенную модель производственного рычага в рамках базовой модели безубыточности (2.45), (2.46), то есть в предположении о линейности поведения затрат и доходов. Далее возникает задача переноса полученных моделей на случай случайного характера входящих в них переменных. Для решения такой задачи необходимо построение модели производственного рычага в рамках вероятностной модели безубыточности [104].
Рассмотрим построение модели вероятностного производственного рычага на основе постановки задачи, сформулированной в п. 1.3.2. Выполним некоторые преобразования над формулой (1.18): 1
Заметим, что величина объема производства q в формуле (2.47) является детерминированной, а величина q — случайной. Далее введем понятие вероятностного производственного рычага: это такая статистическая зависимость, которая связывает изменение объема производства с общим изменением валовой прибыли.
Учитывая смешанный характер величин в формуле (2.47), найдем закон распределения СВ L. Известно, что / = —, тогда закон распределения СВ L рас V» сматривается как закон распределения монотонной функции одного случайного аргумента Sq%. Конкретизируем понятие вероятностного производственного рычага: это такая статистическая зависимость, которая связывает изменение объема производства q с общим изменением валовой прибыли рг на определенном уровне значимости 1-а.
Полученные таким образом значения / по моделям (2.51)-(2.58) могут быть реализованы для планирования параметров безубыточности в рамках вероятностной модели поведения затрат и доходов на основе обобщенной модели производственного рычага (2.46). По аналогии также можно рассчитать доверительные значения кромок безопасности для объема производства в натуральном выражении sq, для факторов затрат и цен в процентном выражении с определенной вероятностью а.
Как было отмечено в п. 1.3.2 для вероятностных моделей функции валовой прибыли общим является то, что детерминированной величиной в них является объем производства, как регулируемый параметр. Запишем общую вероятностную модель функции валовой прибыли (1.46) в виде: Pr=ZZ-f Учитывая независимость zz и / как случайных величин, можем записать их совместную ф.п.р.: Применяя (2.3), найдем ф.р. СВ Рг:
Вероятностный анализ безубыточности
Полная формализация моделей безубыточности и оценка их параметров в п. 2.1-2.4 позволила разработать программный комплекс для реализации задач анализа безубыточности. Программное обеспечение «Моделирование безубыточности» позволяет проводить предварительный анализ исходных данных для оценки вероятности существования зоны безубыточности, вычисление точки безубыточности и анализ определяющих ее факторов в одно- и многопродуктовых производственных системах, анализ эффекта производственного рычага для номенклатуры продуктов, анализ и планирование валовой прибыли от производства и реализации. Все названные задачи решаются в программном комплексе, как с применением вероятностных моделей, так и с применением традиционных детерминированных моделей, что позволяет сопоставлять различные оценки. Программный комплекс «Моделирование безубыточности» построен по модульному принципу и включает следующие программные модули: «Ввод прямых переменных затрат» (DirectVariableCost, DirectVariableCostln-put), «Ввод постоянных, косвенных переменных затрат» (FixedCost), «Ввод динамики цен» (Price), «Анализ условий безубыточности» (BEPanalysis), «Анализ безубыточности» (BEPintegrals), «Анализ производственного рычага» (l_integrals), «Анализ валовой прибыли» (pr_ integrals), Вспомогательные модули (Main menu, LoadDim, SaveDim, Integrals). Программа полностью универсальна и имеет акт внедрения (Приложение 6) Автоматизируемые задачи Данное приложение представляет собой самостоятельный программный продукт, позволяющий автоматизировать следующие задачи: - ввод исходных данных; - расчет вероятности существования точки безубыточности; - расчет вероятностных оценок значения точки безубыточности и анализ влияющих на нее факторов; - определение эффекта производственного рычага с заданной надежностью; - вероятностное моделирование функции валовой прибыли, анализ влияющих на нее факторов.
Требования к форме исходных данных
Для моделирования безубыточности используются исходные данные в виде матриц динамики прямых переменных затрат, рядов динамики валовых затрат, матрицы динамики цен. Матрицы можно загружать из файла или заполнять вручную в специально подготовленных для этой цели таблицах.
Выбор инструментального средства программирования
Так как осуществление поставленных перед приложением задач требует применения методов численного интегрирования, требующих интенсивных вычислений, для наилучшей программной реализации данного проекта было принято решение использовать среду визуального программирования Delphi. На выбор данной среды повлияло также стремление не привязывать данное приложение к использованию встроенных объектов других приложений, например, Excel.
Архитектура приложения
Все задачи данного приложения выполняются в главной форме, содержащей Меню команд. За каждой командой Меню закреплена определенная задача. Алгоритм работы программы
В соответствии с требованиями математического обеспечения и процедуры оценки параметров вероятного моделирования безубыточности, программа работает по следующему алгоритму:
1) Ввод исходных данных (вручную или с помощью пункта меню Фаш— Загрузитъ данные);
2) Сохранение введенной информации производится с помощью пункта меню Файл- -Сохранить данные);
3) В результате ввода данных программа будет содержать следующие массивы информации:
а) наименования и объемы производства продуктов (меню Ввод дан ных— Ввод прямых переменных затрат);
б) удельные расходы ресурсов в разрезе продуктов, статей затрат и момен тов наблюдения (меню Ввод данных— Ввод прямых переменных за трат— кнопка «Заполнить по продуктам...»);
в) валовые затраты по периодам наблюдения (меню Ввод данных— Ввод по стоянных/косвенных переменных затрат); г) цены в разрезе продуктов и моментов наблюдения (меню Ввод дан ных— Ввод динамики цен);
4) Начальным этапом обработки данных является оценка суммы косвенных переменных затрат и распределение их по продуктам пропорционально выбранной базе (меню Ввод данных— Ввод постоянных/косвенных переменных затрат—жнопка «Оценить постоянные, косе, перем, затраты»—жнопка «Распределить затраты»);
5) На втором этапе проводится определение законов распределения маржинального дохода по каждому продукту и анализ условий достижения зоны безубыточности (меню Ввод данных— Анализ условий безубыточности—жнопки «Вычислить параметры вручную», «Вычислить параметры автоматически»; What-if-анализ параметров безубыточности);
6) На третьем этапе производится оценка суммы постоянных затрат и параметров ее распределения, выбирается база распределения постоянных затрат по продуктам (меню Ввод данных— Ввод постоянных/косвенных переменных затрат—жнопка «Вычислить параметры» —жнопка «Распределить затраты»);
