Содержание к диссертации
Введение
1 Основные подходы к эффективному управлению мебельными производствами 9
1.1 Особенности мебельного производства 10
1.2 Прогнозирование и планирование развития производства как основа устойчивого развития предприятия 20
1.3 Постановка задачи 26
1.4 Выводы 35
2 Структурное моделирование экономических систем мебельных производств 37
2.1 Методика моделирования экономических систем мебельных производств 38
2.2 Алгоритм структурной идентификации микроэкономических процессов мебельного производства 45
2.3 Компьютерные технологии структурной идентификации микроэкономических процессов мебельных производств 51
2.4 Выводы 58
3 Анализ экономического состояния мебельных производств на конкурентном рынке 60
3.1 Анализ финансовой деятельности мебельного предприятия 61
3.2 Оценка устойчивости экономического развития мебельного производства на основе анализа показателей экономического состояния предприятия 74
3.3 Себестоимость продукции мебельного предприятия 82
3.4 Аналитическая оценка рыночной активности
мебельного предприятия на конкурентном рынке 89
3.5 Выводы 99
4 Структурная идентификация экономической системы зао производственная компания "ангстрем" 100
4.1 Структурная идентификация микроэкономических процессов 100
4.2 Принятие управленческих решений на основе среднесрочных прогнозов развития экономических процессов 132
4.3 Выводы 136
Заключение 138
Список используемых источников
- Прогнозирование и планирование развития производства как основа устойчивого развития предприятия
- Алгоритм структурной идентификации микроэкономических процессов мебельного производства
- Оценка устойчивости экономического развития мебельного производства на основе анализа показателей экономического состояния предприятия
- Принятие управленческих решений на основе среднесрочных прогнозов развития экономических процессов
Введение к работе
В рыночных условиях становится все более актуальной задача устойчивого развития предприятия. Менеджеры всех уровней постоянно решают ситуационные задачи управления, думая об оптимальности принимаемого решения. Трудности реализации алгоритма устойчивого развития предприятия заключены в правильном определении своего финансово-экономического состояния, определении внутренних и внешних параметров, способных оказывать влияние на развитие предприятия, наличии интеллектуальной и технической возможности реализации исследований по прогнозированию и планирования устойчивого развития экономический системы предприятия.
Внедрение современных концепций управления деятельностью предприятия характерно для многих отраслей промышленности, в том числе и для мебельного производства, входящего в состав лесопромышленного комплекса Российской Федерации. На долю лесопромышленного комплекса России, по данным Минпромэнерго, приходится около 4,5 процентов общепромышленного производства и четыре процента валютной выручки от экспорта продукции. Более 50 процентов заготавливаемой древесины экспортируется или служит сырьем для производства продукции, поставляемой на внешний рынок. Экспортная выручка лесопромышленного комплекса России в 2005 году составила более 230 миллиардов рублей, экспортируя более одной трети объема мирового лесного рынка. Как видим, уровень глубокой переработки древесины в настоящее время невелик. Переработкой древесины занимается деревообрабатывающая и мебельная промышленность. В общем объеме лесопромышленного комплекса страны выпуск продукции мебельной промышленностью составляет 11,5 %. По данным Минпромэнерго России в мебельной промышленности России работает 5770 предприятий, среди которых более 500 крупных и средних, на которых занято 157,9 тыс. человек. Объемы производства мебели в России постоянно возрастают. Так в 2003 году они составили 33711, в 2004 - 40145, а в 2005 - 52143 млн. руб. В региональном плане
больше всего мебели производится в Центральном Федеральном округе - 44%. и Приволжском Федеральном округе -20%.
Быстрое изменение курсов валют, ценных бумаг, покупательского спроса, цен на сырье позволяет отнести экономические системы к разряду динамических. Однако относительная динамика отраслевых систем различна. От квазистационарных сырьевых производств до производств, работающих на потребителя - субдинамических систем, где отмечаются ежегодные изменения инфраструктуры. Предприятия мебельной отрасли можно отнести к субдинамическим экономическим системам, особо чувствительным к изменению покупательского спроса, тенденций на сырьевом рынке и таможенных тарифов. Решение сложных задач ситуационного управления требует современного подхода к управлению предприятиями на основе системного анализа уровня развития и степени устойчивости предприятия, применения современных информационных технологий для экономических прогнозов и принятия управленческих решений. Рассматривая экономические системы мебельных предприятий как сложные образования, открытые внешним воздействиям, следует научно обоснованно подходить к принятию управленческих решений. Такой подход, базирующийся на глубоком анализе производственно-финансовой деятельности, экономико-математическом моделировании и прикладных методах принятия управленческих решений, раскрывается на примере крупного мебельного предприятия ЗАО Производственная Компания "Ангстрем" г. Воронежа.
Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И.Т.601 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и научному направлению ВФ РГСУ - "Проблемы коммуникации, обмена и анализа информации на современном этапе развития общества".
Целью диссертационного исследования является разработка средств принятия ситуационных управленческих решений на основе структурной идентификации процессов экономических систем мебельных предприятий для устойчивого развития производства.
Эта цель достижима только при проведении целого комплекса исследований, основными задачами которого являются:
определить особенности функционирования мебельных производств, рассмотрев технологию управления, методы системного исследования, применяемые в процессе принятия управленческого решения и роль прогнозирования и планирования в системах управления;
провести мониторинг финансово-экономической деятельности мебельного предприятия ЗАО ПК "Ангстрем" г. Воронежа на основании которого сформировать банк исходной статистической и оперативной информации для анализа финансового состояния предприятия, его производственного потенциала, уровня устойчивого развития и проведения эксперимента по структурной идентификации экономических процессов;
разработать методику моделирования экономических процессов мебельных производств, базирующуюся на теории самоорганизации и ее приложении -методе группового учета аргументов;
создать эффективный алгоритм и базирующийся на нем программный комплекс, реализующие основные положения методики структурной идентификации экономических процессов мебельных производств, реализующий рациональный вычислительный процесс в реальном режиме времени;
для получения прогностических моделей, необходимых для анализа состояния экономической ситуации и принятия управленческих решений для улучшения устойчивой работы предприятия провести эксперимент по структурной идентификации параметров "Выручка от реализации" и "Себестоимость" экономической системы ЗАО ПК "Ангстрем" г. Воронежа;
на основе анализа параметров модели экономической системы мебельного предприятия ЗАО ПК "Ангстрем" г. Воронежа и прогностических моделей параметров "Выручка от реализации" и "Себестоимость" рассмотреть различные направления развития экономической системы на основе среднесрочного прогноза с целью устойчивого развития предприятия.
В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
оригинальная методика структурной идентификации экономических процессов в системах мебельных производств с использованием положений теории самоорганизации, в которой предложен балансово-параметрический подход к моделированию экономических процессов в условиях неопределенности влияющих факторов. Предложенные автором критерии селекции позволяют получать модели для управления экономическими процессами;
балансово-параметрическая модель экономической системы мебельного предприятия, позволяющая реализовывать принятие ситуационных управленческих решений;
полное описание модели экономических процессов, отличающаяся учетом инертности внешних воздействий на экономическую систему мебельного предприятия и позволяющая реализовывать среднесрочное прогнозирование экономических процессов;
алгоритм структурной идентификации экономических процессов, реализующий рациональный вычислительный процесс в реальном режиме времени на основе определения зависимых переменных, позволяющий определять оптимальные модели экономических процессов;
интегрированный программный комплекс, позволяющий реализовать ситуационное управление экономическими процессами с целью устойчивой работы мебельного предприятия;
предлагаемые методы структурной идентификации универсальны и могут применяться практически для любого экономического процесса с целью эффективного управления предприятиями различной отраслевой принадлежности на базе постоянно действующих математических моделей экономических систем.
На основе разработанного комплекса методов, алгоритмов и программных продуктов произведена переоценка возможностей развития экономической
системы ЗАО ПК "Ангстрем" г. Воронежа. Решение систем уравнений, описывающих экономические процессы, основу которых составляют модели, полученные с помощью предложенной методики структурной идентификации, позволило определить оптимальное соотношение в структуре затрат и повысить рентабельность продаж.
Результаты диссертации, внедрены в производство на ЗАО ПК "Ангстрем" г. Воронежа. Основные методические и программные разработки диссертации используются для проведения лабораторных занятий по курсам "Компьютерные модели экономики" Визуальное программирование в экономических расчетах" " Информационные системы в экономике" для студентов III и V курса экономического факультета ВФ РГСУ.
Основные положения работы неоднократно докладывались и обсуждались
на совещаниях разработчиков и производителей мебели Евроэкспомебель
(Москва, 2004, 2005, 2006), Мебель (Москва, 2004, 2005, 2006). Результаты
докладывались на Региональной научной конференции "Совершенствование
управления в экономических и технологических системах (Воронеж, 2006), на
Межвузовской научно-практической конференции "Современное состояние,
тенденции и перспективы развития экономики России" (Воронеж, 2006) и
ежегодных научно-практических конференциях профессорско-
преподавательского состава ВФ РГСУ (Воронеж, 2005,2006).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ, в том числе в издании рекомендованном ВАК. В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, цели и задач; в выполнении научных исследований, включающих теоретические разработки, проведение расчетов на ЭВМ, обработке и анализе их результатов; внедрении результатов в производство.
Прогнозирование и планирование развития производства как основа устойчивого развития предприятия
Экспоненциальный рост знаний, современные информационные технологии заставляют нас с особым вниманием оценить роль прогнозирования и планирования в системе мер управления применяемых для устойчивого развития предприятия. Ситуационные экспертные оценки развития экономических процессов уступают место серьезным постоянным исследованиям, основу которых составляет математическое моделирование с целью получения долгосрочных прогнозов [29, 30].
Организация прогнозных исследований и планирование на их основе реализации управленческих решений требует постановки широкого мониторинга экономических параметров изучаемой системы, подготовки и анализа данных. В связи с тем, что все экономические системы - это динамические объекты, то мониторинг должен осуществляться постоянно, с определенным шагом по времени, что и заключено в самом понятии мониторинга.
Прогнозное ситуационное управление осуществляется в несколько этапов, среди которых следует выделить: 1. постановка экономической проблемы и ее экспертный анализ; 2. идентификация математической модели изучаемого экономического процесса; ь & 3. проведение расчетов с целью получения веера прогнозов с учетом различных вариантов развития объекта исследования; 4. выбор оптимального варианта развития процесса и принятие управленческого решения; 5. адаптации модели с учетом новых условий функционирования.
Для качественного прогноза исследуемого процесса следует уже на этапе постановки проблемы применять системный подход к изучению экономического процесса. Значительный вклад в развитие и распространение системного анализа при исследовании систем управления внесли такие российские ученые, как В.М. Глушков, П.Г. Кузнецов, СП. Никаноров, ГЛ. Поваров, а также С. Янг, Дж. Форрестер, М. Месарович, С. Оптнер, А. Холл (США), С. Бир (Великобритания), И. Хойслер (Германия) [31].
Очевидно, что выделение (квантификация) какой-либо системы является в высшей степени субъективным процессом, который направлен для улучшения управляемости исследуемым процессом. Единственным критерием оптимальности квантификации систем является требование повышения наших знаний об изучаемом процессе или явлении.
Экономические системы это сложные техногенные объекты, описание которых включает морфологическую и функциональную составляющую. В морфологическом плане выделяют множество элементов системы { Е } и их свойств, а также множество связей { S } между элементами системы, которые и формируют структуру системы. При дискретизации систем следует исходить из того, что иерархические уровни системы должны относиться к тому же классу эквивалентности, что и сама система. В функциональном плане экономические системы в условиях рынка - это экспансивные системы, борющиеся за выживание. Функциональное описание экономической системы задается набором входных параметров { X}, числовым функционалом Y, оценивающим изучаемый процесс и оператором преобразования Q, определяющим зависимость между состоянием входа X и состоянием выхода Y: Y = Q(X). (1.1)
Оптимизация состояния выхода системы базируется на изучении и анализе входных параметров и их влияния на систему. Для целей управления среди входных параметров системы можно выделить внешние { Хвнеш. } внутренние { Хвиуг.} и управляющие параметры { Хутвл.}, т.е. Л — АвнеШі, Авнуг., Луправл. ) \ -)
Внутренние параметры - это параметры, которые формируются самой системой, и воздействовать на которые мы теоретически можем. Те внутренние параметры, которые мы изменяем и оптимизируем с целью эффективного управления системой, относятся к управляющим параметрам.
К внешним параметрам следует относить те параметры экономической системы, которые являются внутренними параметрами системы более высокого порядка (например, экономическая система России) и воздействовать на которые мы не можем, например налоговые ставки, курс доллара и др.
При функциональном описании экономических систем следует также учитывать действие случайных воздействий є (например, каких-либо временных экономических санкций, мораториев и др.), а также учитывать, то, что экономические системы это динамические объекты (т.е. зависят от времени Т), изменяющиеся под влиянием рынка. Учитывая все это, общую модель экономической системы можно представить в виде і — \1 \ Лвнеш., Лвнут., Луправл, 1 ) т Е. V - J Второй этап прогнозирования наиболее ответственный. На этом этапе непосредственно определяется конкретный вид модели изучаемого экономического процесса (1.3).
Алгоритм структурной идентификации микроэкономических процессов мебельного производства
В качестве критериев отбора оптимальной модели используются внешние критерии [55, 63, 64], т.е. те критерии, чье определение основано на информации об изучаемом процессе, которая не была использована для получения самой модели процесса. Поэтому, для успешного решения задачи структурной идентификации исследуемого процесса необходимо правильно подобрать внешний критерий [65, 66], соответствующий типу решаемой задачи моделирования [7, 67].
В настоящей методике предлагается использовать следующие критерии [15, 46]: 1. Критерий минимума смещения требует максимального совпадения значений выходной величины двух моделей, полученных на двух различных частях таблицы исходных данных псМ =f A _f в 2 в пространстве Re, (2.5) где ґд и fB соответственно модели, полученные на выборке А и В. Критерий минимума смещения (критерий несмещенности) позволяет получать модели, } идентифицирующие изучаемый процесс на всем временном интервале его наблюдений. 2. Критерий сходимости пошагового интегрирования имеет вид i:=lk-fD2 (2-6) где UD - модельное значение выходной величины, полученное на выборке D, fD - фактическое значение выходной величины на выборке D. Критерий сходимости является по существу погрешностью прогноза. 3. Критерий погрешности эпигнозного прогноза P2 = IK-fcf, (2-7) где UD - модельное значение выходной величины. Модель определена на выборке D, а значения рассчитаны по выборке С; fc - фактическое значение выходной величины на выборке С. 4. Комбинированный критерий К=п +і2. (2.8)
В пространстве 4-х внешних критериев селекции отбираются 2-3 модели, которые затем проверяются по критерию непротиворечивости физической картины процесса ("сценарный критерий") для определения оптимальной модели исследуемого процесса. Долгосрочные прогнозы развития экономических процессов на момент времени 2Т , где Т - время прогноза, и анализ полученной физической картины изучаемого процесса завершают процесс структурной идентификации моделей экономических процессов. В случае если прогнозная физическая картина моделируемого процесса адекватна реальной, то можно говорить, что и за время Т мы получим качественный прогноз. В качестве критериев отбора оптимальной структуры в этом случае следует обращать внимание на изменение искомой функции, например в случае отрицательных значений искомой величины, следует выбирать структуры не дающих таких результатов. Перебор структур по "сценарному критерию" не превышает 10% от числа моделей, отобранных по комбинированному критерию. Как правило, структуры с минимумом погрешности эпигнозного прогноза или критерия сходимости и являются оптимальной моделью социально-экономической системы. Большинство замечаний по использованию этого метода относится к вопросу применимости его в случае изменения экономических условий. С этим нельзя согласиться. В самой основе метода, в использовании внешних критериев селекции (2.4 - 2.6), которые являются по существу погрешностью прогноза, заложен постоянный контроль за изменением экономических условий. Таким образом, мы получаем модель с заранее известной погрешностью прогноза. Изменения экономических условий легко контролируются по возрастанию погрешности и превышению значений критериев селекции. В этом случае происходит простой пересчет модели по новым фактическим данным [68]. Ї" Обобщая все вышеизложенное методику моделирования экономических систем мебельных производств можно представить согласно рисунка 2.2. Для эффективной реализации методики автор предлагает алгоритм структурной идентификации микроэкономических процессов мебельного производства.
Устойчивое развитие мебельного производства базируется на данных долгосрочного прогнозирования управляющих процессов.
Реализацией методики структурной идентификации экономических процессов является модернизированный комбинаторный алгоритм метода группового учета аргументов, который базируется на дедуктивно-индуктивном подходе к моделированию экономических процессов.
Оценка устойчивости экономического развития мебельного производства на основе анализа показателей экономического состояния предприятия
Вычисление трех показателей обеспеченности запасов и затрат источниками их формирования позволяет классифицировать финансовые ситуации по степени их устойчивости. На основе данных анализируемого предприятия также наблюдается равенство двух или трех показателей из-за отсутствия использования долгосрочных и краткосрочных заемных средств.
Из таблиц 3.8-3.9 можно сделать вывод, что в большинстве случаев ни одного из вышеперечисленных источников не хватало ни в одном из анализируемых периодов. Исключением является период 2003 г., по третьему показателю 2002-2005 гг.
Что касается финансовых ситуаций, то по числовой информации можно сделать следующее аналитическое заключение: для ЗАО ПК "Ангстрем" трехкомпонентный показатель финансовой ситуации на 2001 год составил S = {0,0,0}, а вот в последующие годы изменился. В 2002, 2004 и 2005 гг. S = {0,0,1}, а в 2003 г. S = {1,1,1}. Согласно приведенной выше методике анализа финансовой устойчивости финансовое состояние предприятия ЗАО ПК "Ангстрем" можно охарактеризовать следующим образом: на начало анализируемого периода у организации было кризисное финансовое состояние, далее ситуация имеет тенденцию к улучшению, даже достигает абсолютной устойчивости финансового состояния в 2003 г., а вот в 2004-2005 годах опять имеет тенденцию к ухудшению.
Причиной кризисного финансового состояния в начале анализируемого периода может быть основание организации и начало своей профессиональной деятельности. У предприятия не всегда были в наличии собственные оборотные средства в нужном объеме, большое количество запасов.
Также для анализа финансового состояния предприятия могут быть использованы относительные показатели [28]. Относительные показатели в финансовом анализе подразделяются на коэффициенты распределения и коэффициенты координации. Ч
Коэффициенты распределения применяются в тех случаях, когда требуется определить, какую часть тот или иной абсолютный показатель финансового состояния составляет от итога включающей его группы абсолютных показателей. Коэффициенты распределения и их изменения за отчетный период играют большую роль в ходе предварительного ознакомления с финансовым состоянием по сравнительному аналитическому балансу [28].
Коэффициенты координации используются для выражения отношений различных по существу абсолютных показателей финансового состояния или их линейных комбинаций, имеющих различный экономический смысл.
Коэффициентами распределения являются коэффициенты автономии, долгосрочного привлечения заемных средств и др. К коэффициентам координации следует отнести коэффициенты соотношения заемных и собственных средств, обеспеченности запасов и затрат собственными источниками формирования и т.п.
Анализ относительных показателей финансового состояния предприятия заключается в сравнении их значений.
Рассмотрим основные финансовые коэффициенты, получающие в настоящее время распространение в хозяйственной практике.
1. Коэффициент концентрации собственного капитала (Кконцск) представляет собой отношение собственного капитала к пассиву баланса. Нормативное значение данного коэффициента - 0,7. К =СК
2. Коэффициент финансовой зависимости (КФЗ) коэффициент обратный коэффициенту концентрации собственного капитала. Его значение свидетельствует о том, на сколько предприятие обеспечено собственным капиталом в рамках всего капитала.
3. Коэффициент маневренности собственного капитала (Кшиск определяется отношением собственных оборотных средств к собственному капиталу. Значение коэффициента признается достаточным, если он составляет 0,2 - 0,5. v СОС_СК+ДП-ВА манск ск = ск
Он показывает, какая часть собственных средств предприятия находится в мобильной форме, позволяющей относительно свободно маневрировать этими средствами.
4. Коэффициент концентрации заемного капитала представляет собой отношение заемного капитала к пассиву баланса. Значение данного коэффициента не должно превышать 0,3. к = Ы1
5. Коэффициент структуры долгосрочных вложений определяется как отношение долгосрочных пассивов к пассиву баланса.
6. Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств представляет собой отношения долгосрочных пассивов к сумме собственного капитала и долгосрочных пассивов.
7. Коэффициент структуры заемного капитала определяется отношением долгосрочных пассивов к заемному капиталу и позволяет установить долю долгосрочных пассивов в общей сумме заемных средств.
8. Коэффициент отношения заемного и собственного капитала ( JCCOOTH ) Дает оценку финансовой устойчивости предприятия и определяет отношение заемного капитала к собственному капиталу. Данный коэффициент показывает, сколько заемных средств приходится на 1 рубль собственных средств. За критическое значение принимается 0,7.
Принятие управленческих решений на основе среднесрочных прогнозов развития экономических процессов
Полученные в результате проведения эксперимента по структурной идентификации параметров "Выручка от реализации" и "Себестоимость" экономической системы ЗАО ПК "Ангстрем" могут быть использованы для получения веера прогнозов поддержки ситуационного управления развитием производства согласно выражению 2.1.
Такой подход позволяет в реальном режиме времени сделать анализ текущего состояния предприятия, всесторонне рассмотреть экономическую ситуацию в системе мебельного предприятия при разных вариантах управленческих решений с определением численных значений экономических показателей и определить наиболее целесообразный вариант управленческого решения.
Балансово-параметрический подход, заложенный моделью экономической системы мебельного предприятия (2.1) позволяет реализовывать следующие задачи управления: обеспечение прибыльной деятельности мебельного предприятия; определения величины необходимых краткосрочных кредитов; определение оптимальной цены продукции; выработки управленческих решений при колебаниях спроса на продукцию и др.
В настоящее время для ЗАО ПК "Ангстрем" наиболее актуальными являются решение вопросов увеличения объемов и рентабельности продаж продукции.
С этой целью были сделаны прогнозы изменения объемов реализованной мебельной продукции ЗАО ПК "Ангстрем" в случае увеличения суммы затрат на проведение рекламы (таблица 4.12) и увеличения доли материальных затрат в общем объеме затрат на производство мебели (таблица 4.13).
Прогноз изменения объемов реализованной мебельной продукции проводился с увеличением поквартально затрат на проведение рекламных мероприятий на 5% от средств выделенных в 2005 г. Объем выделенных средств в 2005 г. составил 12032,69 тыс.руб.
Результаты прогноза показывают, что увеличение затрат на проведение рекламных мероприятий на 50% от средств выделенных в 2005 г., что составляет в год 18049,04 тыс.руб. (увеличение составило 6016,345 тыс.руб.) приведет к приросту объема реализованной мебельной продукции в размере 36958,3 тыс.руб, т.е. в среднем на 1 рубль затрат на рекламу мы получаем 6 рублей прироста мебельной продукции.
Увеличение доли материальных затрат на 1% в общем объеме затрат на производство мебели привело к увеличению рентабельности продаж на 1%, что составило увеличение на 14257,3 тыс.руб. объема реализованной мебельной продукции.
Таким образом, реализация управленческих решений по увеличению объемов и рентабельности продаж мебельной продукции ЗАО ПК "Ангстрем" приведет к увеличению объема реализованной мебельной продукции на 51215,6 тыс.руб., что соответствует 2,3 тыс, комплекта мебели.
1. Предложенные методика и алгоритм структурной идентификации производственных процессов субдинамической экономической системы мебельного производства позволили успешно провести эксперимент по структурной идентификации параметров "Выручка от реализации" и "Себестоимость" экономической системы ЗАО ПК "Ангстрем", который включал в себя сбор, анализ и обработку фактических данных, определение зависимых параметров внешних воздействий, структурную идентификацию параметров экономической системы ЗАО ПК "Ангстрем" и выбор оптимальных моделей на основе эпигнозного прогноза.
2. Полученные модели предназначены для долгосрочного прогнозирования развития производственных процессов в этих системах. Погрешность моделирования при этом не превышает 10 %, что позволяет использовать полученные результаты для управления процессом производства.
3. Модели параметров "Выручка от реализации" и "Себестоимость" экономической системы ЗАО ПК "Ангстрем" соответственно Y2 = 1295,4 f 2 + 6260,0 f \-45,472 f 28+0,333 f29 + 24,301 f J3 -8981,2 f 58 + 5,273 f „ + 490071,7 и Yj =-988,1 f 2-389,7 f +1138,9 f \ +3669,0 f 9 -52,6 f20 +3381,8 f 23 + + 4786,5 f и +1931,7 f -5,76 f 2s +0,05 f L, +0,10 f » +0,39 f J7 + + 15,66 f Й +594,8 f -15780,7 f +33762,3 f \2 -910421,0 были использованы для прогнозирования производственной деятельности мебельного предприятия. С этой целью значения на основе балансово параметрической модели (2.1) экономической системы мебельного предприятия Ф;=кпр[аФ +р(у -у;)+Ф;+Ф +Ф;-Ф были сделаны прогнозы изменения объемов реализованной мебельной продукции ЗАО ПК "Ангстрем" в случае увеличения суммы затрат на проведение рекламы и увеличения доли материальных затрат в общем объеме затрат на производство мебели. Полученные данные позволят реализовать управленческие решения не только по увеличению объемов и рентабельности продаж мебельной продукции ЗАО ПК "Ангстрем", что приведет к увеличению объема реализованной мебельной продукции на сумму в 51215,6 тыс.руб., что соответствует 2,3 комплектам мебели, но и по обеспечению устойчивого развития мебельного предприятия ЗАО ПК "Ангстрем".
