Дата конвертації23.03.2017
Розмір104.45 Kb.
Типреферат

Скачати 104.45 Kb.

Моделювання промислової динаміки в умовах перехідної економіки

Міністерство загальної та професійної освіти

Російської Федерації

Уральський державний університет імені О.М.Горького

Математико-механічний факультет

Кафедра математичної економіки


Моделювання промислової динаміки в умовах перехідної економіки


Дипломна робота

студента 5 курсу

групи ІС-501

бунчукове

ОКСАНИ

Вікторівна


Науковий керівник -

Кандидат економічних наук,

доцент

ГІМАДІ

Ілля

ЕДУАРДОВИЧ


Єкатеринбург

+1999

ЗМІСТ

ВСТУП ................................................. ..........................................

ГЛАВА 1 Теоретичні проблеми використання економетричних моделей ........................................... .......

ГЛАВА 2. Економетрична модель по часових рядах продукції, основних фондів і чисельності зайнятих ...... ..


ГЛАВА 3. Практичні розрахунки по підприємствах міста Єкатеринбурга ...............................................................


3.1. Питання інформаційного забезпечення ...............

3.2. Питання програмного забезпечення ............ .........

3.3. Опис проведених розрахунків і аналіз результатів ............................................................

ВИСНОВОК ................................................. ....................................

ЛІТЕРАТУРА ........................ ......................... .....................................

ДОДАТОК................................................. ....................................

РЕФЕРАТ

Бунчукова О.В. МОДЕЛЮВАННЯ ПРОМИСЛОВОЇ ДИНАМИКИ В УМОВАХ ПЕРЕХІДНОЇ ЕКОНОМІКИ, дипломна робота: стор., Табл. 8, графіків 2.

Об'єктом дослідження ............ ..

Мета роботи - розробка економетричних моделей для аналізу, оцінки показників основних фондів різних підприємств регіону.

У процесі роботи використовувалися різні економетричні моделі, такі як: регресійна модель з одним рівнянням, багатовимірна регресійна модель, модель парної лінійної регресії; так само використовувався метод похідних функцій, який дозволяє визначати вид виробничої функції і оцінювати його за допомогою емпіричної інформації; імітаційна модель. Проводилися різні статистичні розрахунки, кореляційний аналіз різних показників основних фондів підприємств регіону.

В електронних таблицях EXCEL розроблений і наведений кореляційний аналіз показників основних фондів великих підприємств регіону, який може застосовуватися в різних сферах промислової діяльності. Кореляційний аналіз дає можливість перевірити статистичну гіпотезу значимості зв'язку між випадковими величинами, т. Е. Провести статистичне дослідження і зробити різні висновки.


ВСТУП

У перехідний період підприємства змушені змінювати свою структуру виробництва відповідно до умов, що змінюються попитом, що супроводжується зниженням прибутку, а оскільки податки на підприємство і так високі, вони роблять все, щоб прибуток була мінімальна. З обсягом виробництва і з попитом на продукцію також безпосередньо пов'язані ціна і витрати. Обсяг реалізації виробництва характеризує значимість і затребуваність галузі. Однак галузі можуть значно відрізнятися фондоємністю продукції. Що гучніше основні фонди галузі, тим необхідні великі капіталовкладення для відновлення виробничого процесу. Оскільки основні джерела капітальних вкладень в промисловість знаходиться в руках самих промислових підприємств, то основою може бути аналіз взаємозв'язку капіталовкладень з основними фінансовими показниками діяльності підприємств. Капітальні вкладення мають також високу взаємозв'язок з величиною дебіторської заборгованості. Це пов'язано з тим, що підприємства "боржники" розраховуються з підприємствами у яких брали в борг у тому числі і інвестиційної продукцією. Також високий взаємозв'язок капітальних вкладень спостерігається з основними та іншими необоротні активи. Без аналізу і дослідження показників основних фондів неможливо швидке становлення і поліпшення структури підприємств.

Дипломна робота передбачає дослідження про вплив показників основних фондів на діяльність великих підприємств регіону.

Метою дипломної роботи є розробка моделей промислової динаміки в умовах перехідної економіки. Для виконання даної мети необхідно розглянути і вирішити наступні завдання:

  • розгляд та вивчення такої науки, як економетрика, розгляд економетричних моделей;

  • розгляд та опис регресійних моделей різних конфігурацій і інтерпретацій;

  • огляд економетричних моделей основних фондів;

  • моделювання різних економетричних процесів;

  • аналіз динаміки виробництва, основних фондів;

  • опис програмного забезпечення, що дозволяє більш точно розглянути статистичні дані великих промислових підприємств регіону.

    Дипломна робота містить: вступ, три основні розділи, висновок, список літератури і джерел, додаток (результати практичних розрахунків).

    Глава 1 містить теоретичні проблеми використання економетричних моделей; розгляд різних регресійних моделей, їх опис, залежність, уявлення функцій, графіків

    цих моделей.

    Глава 2 містить імітаційну модель взаємозв'язку основних фондів і інвестиційних потоків; проводиться аналіз основних фондів та капітальних вкладень в промисловості регіону; також проводиться аналіз продукції, основних фондів і чисельності зайнятих з урахуванням взаємозв'язку між різними показниками; проводиться кореляційний аналіз з різними економічними і фінансовими показниками.

    Глава 3 містить опис статистичної оцінки між показниками основних фондів та іншими показниками, розраховані в електронних таблицях EXCEL. Ця глава включає наступне:

  • підготовку вхідних даних про всіх показниках основних фондів у вигляді таблиць за допомогою бухгалтерського балансу підприємства;

  • аналіз, прогнозування показників основних фондів на початок і кінець року, таблиці наведені в додатку до дипломної роботи.


ГЛАВА 1. Теоретичні проблеми використання економетричних моделей

Економетрика (поряд з мікроекономіки і макроекономікою) входить до числа базових дисциплін економічної освіти. Економетрика як наука розташована десь між економікою, статистикою і математикою. Економетрика - це наука, пов'язана з емпіричним висновком економічних законів, також формулює економічні моделі, грунтуючись на економічній теорії або на емпіричних даних, оцінює невідомі величини (параметри) в цих моделях, робить прогнози (і оцінює їх точність).

У всій цій діяльності істотним є використання моделей. Математичні моделі широко застосовуються в бізнесі, економіці, суспільних науках, дослідження економічної активності і навіть в дослідженні політичних процесів. Існують кілька класів моделей, які застосовуються для аналізу і / або прогнозу.

Регресивні моделі з одним рівнянням.

У таких моделях залежна (яка пояснюється) змінна у представляється у вигляді функції - Незалежні (пояснюючі) змінні, а - Параметри. Залежно від виду функції моделі діляться на лінійні і нелінійні. Наприклад, можна використовувати попит на морозиво як функцію від часу, температуру повітря, середнього рівня доходів або залежність зарплати від віку, статі, рівня освіти, стажу роботи тощо

Область застосування таких моделей, навіть лінійних, значно ширше, ніж моделей часових рядів. Проблемам теорії оцінювання, верифікації, відбору значущих параметрів і іншим присвячено величезний обсяг літератури. Ця тема є, мабуть, стрижневою в економетрики і основний в даному курсі.

Багатовимірна регресійна модель.

Природним узагальненням лінійної регресійної моделі з двома змінними є багатовимірна регресійна модель (multiple regression model) або модель множинної регресії:

або

 (1.1)

де - Значення регресорів в спостереження t, а через позначений вектор, що складається з одних одиниць . За участю цього зауваження ми не будемо далі розрізняти моделі виду (1.1) з вільним членом або без вільного члена.

Розглянемо приклад дослідження, що використовує багатовимірну регресійну модель.

Приклад. Ринок квартир в Москві. Дані для цього дослідження зібрані студентами РЕШ в 1994 і 1996 рр.

Після проведеного аналізу були обрано логарифмічна форма моделі, як більш відповідна даними:

Тут LOGPRICE - логарифм ціни квартири (в дол. США), LOGLIVSP - логарифм житлової площі (в кв. М.), LOGPLAN - логарифм площі нежитлових приміщень (в кв. М), LOGKITSP - логарифм площі кухні (в кв. М. ), LOGDIST - логарифм відстані від центру Москви (в км). Включені також бінарні, "фіктивні" змінні, що приймають значення 0 або 1: FLOOR - приймає значення 1, якщо квартира розташована на першому або останньому поверсі, BRICK - приймає значення 1, якщо квартира знаходиться в цегляному будинку, BAL - приймає значення 1, якщо в будинку є ліфт, R1 - приймає значення 1 для однокімнатних квартир і 0 для всіх інших, R2, R3, R4 - аналогічні змінні для двох-, трьох- і чотирикімнатних квартир.

Результати оцінювання рівняння (*) для 464 спостережень, що відносяться до 1996 р приведені в таблиці 1.

Таблиця 1.

Мінлива

коефіцієнт

стандартна помилка

t - статистика

Р - значення

CONST 7.106 0.290 24.5 0.0000
LOGLIVSP 0.670 0.069 9.65 0.0000
LOGPLAN 0.431 0.049 8.71 0.0000
LOGKITSP 0.147 0.060 2.45 0.0148
LOGDIST -0.114 0.016 -7.11 0.0000
BRICK 0.134 0.024 5.67 0.0000
FLOOR -0.0686 0.021 -3.21 0.0014
LIFT 0.114 0.024 4.79 0.0000
BAL 0.042 0.020 2.08 0.0385
R1 0.214 0.109 1.957 0.0510
R2 0.140 0.080 1.75 0.0809
R3 0.164 0.060 2.74 0.0065
R4 0.169 0.054 3.11 0.0020

R 2 = 0.8921, R adj 2 = 0.8992, стандартна помилка регресії 0.2013.

З аналізу t - статистик видно, що всі коефіцієнти, крім коефіцієнтів при R1 і R2, значимі на 95% -доверітельном рівні.

Коефіцієнт при LOGLIVSP, рівний 0.67, означає, що збільшення житлової площі квартири на 1% збільшує її ціну на 0.67%. Інакше кажучи, еластичність ціни квартири з житлової площі дорівнює 0.67.

Дещо складніше пояснити значення коефіцієнтів при LOGPLAN і LOGKITSP. Для їх пояснення ми вирішили використовувати наступний приклад. Припустимо, що є дві квартири з однаковою кухнею, скажімо 9 кв. м, але різними за площею іншими допоміжними приміщеннями. Наприклад, у першій квартирі ця площа дорівнює 11 кв. м, а в другій 12 кв. м. Таким чином, у другій квартирі загальна площа допоміжних приміщень (21 кв. м) на 5% більше, ніж в першій. Таке збільшення площі, з фіксованою площею кухні, відповідно до нашої моделлю має привести до збільшення ціни другої квартири в порівнянні з першою на 5 * 0.431 = 2.15%. Нині ж уявімо собі, що є квартира з кухнею 10 кв. м і площею інших допоміжних приміщень 11 кв. м. Загальна площа допоміжних приміщень в такій квартирі, як і в попередньому випадку, 21 кв. м. Однак тепер ми очікуємо збільшення ціни третьої квартири в порівнянні з першою квартирою на 5 * 0.431 +

+ 5 * 0.147 = 2.89%, тобто збільшення площі допоміжних приміщень за рахунок кухні призводить до більшого збільшення ціни квартири, ніж таке ж збільшення за рахунок, скажімо коридору.

Негативне значення коефіцієнта при LOGDIST (-0.114) означає, що збільшення відстані від центру міста на 1% зменшує ціну квартири на 0.11%. Експерти вважають, що в дійсності ціна квартири залежить також від "якості" району, в якому вона розташована, а не тільки від її відстані від центру, проте впливу фактора "якості» не розглядалося в даному дослідженні.

Існує думка експертів, що ринок квартир досить чітко ділиться на три сектори: ринок однокімнатних квартир, ранок квартир середнього розміру (від 2 до 4 кімнат) і ринок великих квартир. Для перевірки цього твердження тестуємо за допомогою F-статистики гіпотезу Н 0, що коефіцієнти при R2, R3, R4 рівні:

Отримуємо наступний результат:

F-статистика 0.22315 Р-значення 0.8001,

який показує, що ми не можемо повернути гіпотезу, що для квартир з числом 2 - 4 формули (*) розрахунку ціни збігаються. Однак тестування гіпотези Н 0: про збіг формул для одно- і двох кімнатних квартир дає таке значення F-статистики:

F-статистики 3.03188 Р-значення 0.0823.

З ймовірністю помилитися, меншою 10%, можна відкинути гіпотезу про збіг формул (*) для одно- і двокімнатних квартир.

Модель парної лінійної регресії.

Коефіцієнт кореляції показує, що дві змінні пов'язані один з одним, проте він не дає уяви про те, яким чином вони пов'язані. Розглянемо більш докладно ті випадки, для яких ми припускаємо, що одна змінна залежить від іншої.

Відразу ж відзначимо, що не слід очікувати отримання точного співвідношення між будь-якими двома економічними показниками, за винятком тих випадків, коли воно існує за визначенням.

Почнемо з розгляду найпростішої моделі:

(1.2)

Величина у, що розглядається як залежна змінна, складається з двох складових: 1) невипадковою складової , Де х виступає як пояснює (або незалежна) змінна, а постійні величини  і  як параметри рівняння; 2) випадкового члена u.

На рис. 1.1 показано, як комбінація цих двох складових визначає величину у. показники - Це чотири гіпотетичних значення пояснює змінної. Якби співвідношення між у і х було точним, то відповідні значення у були б представлені точками на Q 1, Q 2, Q 3, Q 4 прямий. Наявність випадкового члена призводить до того, що в дійсності значення у виходить іншим. Передбачалося, що випадковий член обурення позитивний в першому і четвертому спостереженнях і негативний в двох інших. Тому якщо відзначити на графіку реальні значення у при відповідних значеннях х, то ми отримаємо точки Р 1, Р 2, Р 3, Р 4.

Слід підкреслити, що точки Р - це єдині точки, що відображають реальні значення змінних на рис. 1.1. Фактичні значення  і  і, отже, положення точок Q невідомі, так само як і фактичні значення випадкового члена. Завдання регресійного аналізу полягає в отримання оцінок  і і, отже, у визначенні положення прямої по точках Р.

Очевидно, що чим менше значення і, тим легше це завдання. Дійсно, якби випадковий член був відсутній зовсім, то точки Р збіглися б з точками Q і точно б показали розміщення прямої. У цьому випадку досить просто побудувати цю пряму і визначити значення  і .




Мал. 1.1. Справжня залежність між у і х

Чому ж існує випадковий член? Є кілька причин.

  1. Невключення пояснюють змін. Співвідношення між у і х майже напевно є дуже великим спрощенням. Насправді існують інші фактори, що впливають на у, які не враховано у формулі (1.2). Вплив цих факторів призводить до того, що спостерігаються точки лежать поза прямою. Часто відбувається так, що є змінні, які ми хотіли б включити в регресійні рівняння, але не можемо цього зробити тому, що не знаємо, як їх виміряти, наприклад психологічні чинники. Можливо, що існують також інші фактори, які ми можемо виміряти, але які чинять слабкий вплив, що їх не варто враховувати. Крім того, можуть бути фактори, які є істотними, але які ми через відсутність досвіду не вважаємо. Об'єднавши всі ці складові, ми отримуємо те, що позначено, як і. Якби ми точно знали, які змінні присутні тут, і мали можливість, точно їх виміряти, то могли б включити їх в рівняння і виключити відповідний елемент з випадкового члена. Проблема полягає в тому, що ми ніколи не можемо бути впевнені, що входить в дану сукупність, а що - ні.

  2. Агрегування змінних. У багатьох випадках розглянута залежність - це спроба об'єднати разом деяке число мікроекономічних співвідношень. Наприклад, функція сумарного споживання - це спроба загального вираження сукупності рішень окремих індивідів про витрати. Так як окремі співвідношення, ймовірно, мають різні параметри, будь-яка спроба визначити співвідношення між сукупності витратами і доходом є лише аппроксимацией. Спостережуване розбіжність при цьому приписується наявності випадкового члена.

  3. Неправильне опис структури моделі. Структура моделі може бути описана неправильно або не цілком правильно. Тут можна провести один з багатьох можливих прикладів. Якщо залежність відноситься до даних про тимчасове ряді, то значення у може залежати не від фактичного значення х, а від значення, яке очікувалося в попередньому періоді. Якщо очікуване і фактичне значення тісно пов'язані, то буде здаватися, що між у і х існує залежність, але це буде лише апроксимація, і розбіжність знову буде пов'язано з наявністю випадкового члена.

  4. Неправильна функціональна специфікація. Функціональне співвідношення між у і х математично може бути визначено неправильно. Наприклад, справжня залежність може не бути лінійної, а бути більш складною. Безумовно, треба уникнути виникнення цієї проблеми, використовую підходящу математичну формулу, але будь-яка найвитонченіша формула є лише наближенням, і існуюче розбіжність вносить вклад в залишковий член.

  5. Помилка вимірювання. Якщо в вимірі однієї або більше взаємопов'язаних змінних є помилки, то спостережувані значення не відповідатимуть точному співвідношенню, і існуюче розбіжність буде вносити вклад в залишковий член.

Остаточний член є сумарним проявом всіх цих чинників. Очевидно, що якби нас цікавило тільки вимір вплив х на у, то було б значно зручніше, якби залишкового члена не було. Якби він був відсутній, ми б знали, що будь-яка зміна у від спостереження до спостереження викликано зміною х, і змогли б точно обчислити . Однак в дійсності кожна зміна у частково викликано зміною і, і це значно ускладнює життя. З цієї причини і іноді описується як шум.

Інтерпретація рівняння регресії.

Існують два типи інтерпретації рівняння регресії. Перший етап полягає в словесному тлумаченні рівняння так, щоб це було зрозуміло людині, яка не є фахівцем в цій галузі статистики. На другому етапі необхідно вирішити, чи слід обмежитися цим або провести більш тривале дослідження залежності.

В даному випадку екстраполяція до вертикальної осі призводить до висновку про те, що якщо дохід дорівнював би нулю, то витрати на харчування склали б 55,3 млрд. Дол. Таке тлумачення може бути правдоподібним щодо окремої людини, так як він може витратити на харчування Обидва етапу надзвичайно важливі. Другий етап ми розглянемо трохи пізніше, а поки звернемо основну увагу на перший етап. Це буде проілюстровано моделлю регресії для функції попиту, тобто регресією між витратами споживача на харчування (у) і розташовуються особистим доходом (х) за даними, наведеними в таблиці для США за період з 1959 по 1983 р Дані представлені у вигляді графіка.

Припустимо, що справжня модель описується наступним виразом:

(1.3)

і оцінена регресія

(1.4)

Отриманий результат можна витлумачити таким чином. Коефіцієнт при х (коефіцієнт нахилу) показує, що якщо х збільшується в на одну одиницю, то у зростає на 0.093 одиниці. Як х, так і у вимірюються в мільярдах доларів у постійних цінах; таким чином, коефіцієнт нахилу показує, що якщо дохід збільшується на 1 млрд. дол., то витрати на харчування зростають на 93 млн. дол. Іншими словами, з кожного додаткового долара доходу 9.3 цента будуть витрачені на харчування.

Що можна сказати про постійну в рівняння? Формально кажучи, вона показує прогнозований рівень у, коли х = 0. Іноді це має ясний сенс, іноді ні. Якщо х = 0 знаходиться досить далеко від вибіркових значень х, то буквальна інтерпретація може привести до невірних результатів; навіть якщо лінія регресії досить точно описує значення спостережуваної вибірки, немає гарантії, що так само буде при екстраполяції вліво або вправо.


Графік. Регресійна залежність витрат на харчування від доходів

(США, 1959-1983гг.)


В даному випадку константа виконує єдину функцію: вона дозволяє визначити положення лінії регресії на графіку.

При інтерпретації рівняння регресії надзвичайно важливо пам'ятати про три речі. По-перше, a є лише оцінкою  а b - оцінкою . Тому вся інтерпретація насправді являє собою лише оцінку. По-друге, рівняння регресії відображає тільки загальну тенденцію для вибірки. При цьому кожне окреме спостереження піддається впливу випадковостей. По-третє, вірність інтерпретації залежить від правильності специфікації рівняння.


Інтерпретація лінійного рівняння регресії.

Уявімо простий спосіб інтерпретації коефіцієнтів лінійного рівняння регресії

коли у і х - змінні з простими, природними одиницями виміру.

По-перше, можна сказати, що збільшення х на одну одиницю (в одиницях виміру змінної х) призведе до збільшення значення у на b одиниць (в одиницях виміру змінної у). Другим кроком є перевірка, які дійсні одиниці виміру х і у, і заміна слова "одиниця" фактичною кількістю. Третім кроком є ​​перевірка можливості більш простого вираження результату, який може виявитися не цілком зручним.


Якість оцінки: коефіцієнт R 2

Мета регресійного аналізу полягає в поясненні поведінки залежною змінною . У будь-якій даній вибірці виявляється порівняно низьким в одних спостереженнях і порівняно високим - в інших. Ми хочемо знати, чому це так. розкид значень в будь-якій вибірці можна сумарно описати за допомогою вибіркової дисперсії Ми повинні розраховувати величину цієї дисперсії.

У парному регресійному аналізі ми намагаємося пояснити поведінку шляхом визначення регресійної залежності від відповідно обраної залежною змінною . Після побудови рівняння регресії ми можемо розбити значення в кожному спостереженні на дві складових - і :

(1.5)

величина - Розрахункове значення в спостереженні i - це те значення, яке мав би за умови, що рівняння регресії було правильним, і відсутності випадкового фактора. Це, іншими словами, величина , Спрогнозувати за значенням в даному спостереженні. тоді залишок є розбіжність між фактичним і спрогнозованим значеннями величини . Це та частина , Яку ми не можемо пояснити за допомогою рівняння регресії.

Використовуючи (1.5), розкладемо дисперсію :

(1.6)

Далі, виявляється, що повинна бути дорівнює нулю. Отже, ми отримуємо:

(1.7)

Це означає, що ми можемо розкласти на дві частини: - Частина, яка "пояснюється" рівнянням регресії для наведеного вище сенсі, і - "Не можна було пояснити" частина 1.

Згідно (3), - Це частина дисперсії , Пояснена рівнянням регресії. Це ставлення відомо як коефіцієнт детермінації, і його зазвичай позначають R 2:

(1.8)

що рівносильно

(1.9)

Максимальне значення коефіцієнта R 2 дорівнює одиниці. Це відбувається в тому випадку, коли лінія регресії точно відповідає всім спостереженнями, так що для всіх i і всі залишки дорівнюють нулю. тоді і R 2 = 1.

Якщо у вибірці відсутня видима зв'язок між і , То коефіцієнт R 2 буде близький до нуля.

За інших рівних умов бажано, щоб коефіцієнт R 2 був якомога більше. Зокрема, ми зацікавлені в такому виборі коефіцієнтів a і b, щоб максимізувати R 2. Чи не суперечить це нашому критерієм, в відповідність, з яким a і b повинні бути обрані таким чином, щоб мінімізувати суму квадратів залишків? Що ці критерії еквівалентні, якщо (1.9) використовується як визначення коефіцієнта R 2. Відзначимо спочатку, що

(1.10)

звідки, беручи середнє значення e i по вибірці і використовуючи рівняння

(1.11),

отримаємо: . (1.12)

отже,

(1.13)

Звідси випливає, що принцип мінімізації суми квадратів залишків еквівалентний мінімізації дисперсії залишків за умови виконання (1.12).

Однак якщо ми мінімізуємо то при цьому відповідно до (1.9) аавтоматіческі максимизируется коефіцієнт R 2.

Альтернативне уявлення коефіцієнта R 2.

На інтуїтивному рівні представляється очевидним, що чим більше відповідність, що забезпечується рівнянням регресії, тим більше повинен бути коефіцієнт кореляції для фактичних і прогнозних значень , і навпаки. Покажемо, що R 2 фактично дорівнює квадрату такого коефіцієнта кореляції між і , Який ми позначимо (Зауважимо, що = 0):

Метод похідних функцій.

Взаємодія різних факторів виробництва, в тому числі науково-технічного прогресу, на обсяг виробництва дозволяє показати метод виробничих функцій. Це метод порівняння результатів виробництва з витратами виробничих ресурсів.

Виробничі функції мають такі характеристики, як загальна ефективність технології, ефект від зміни масштабу виробництва, трудомісткість технології, еластичність заміни факторів. Аналіз цих характеристик дозволяє правильно оцінити як загальну ефективність виробництва, так і зведену ефективність екзогенних факторів. Математичний апарат виробничих функцій дозволяє досить легко переходити від специфічних характеристик виробничих функцій до традиційних показників ефективності виробництва, розрахунок яких будується на використанні показників продуктивності праці, трудомісткості, фондовіддачі, кінцевих результатів виробництва, їх пріростних характеристиках.

Застосування виробничих функцій в прогнозуванні діяльності підприємства має свою специфіку:

- Обґрунтування вибору і вибір певного виду виробничої функції з дуже широкого кола виробничих функцій, різних за складністю, використовуваному математичного апарату і рівнем агрегування показників;

- Розробка апарату оцінки параметрів і їх оцінка за допомогою емпіричної інформації для обраної виробничої функції;

- Забезпечення правильності ідентифікації основних виробничих факторів, дотримання однорідності чинників.

Використання апарату виробничих функцій йде від простого до все більш складного. Зокрема наведені приклади використання функції CES, за допомогою якої може бути аналіз впливу науково-технічного прогресу на економічне зростання, структурні зрушення в розвитку економіки підприємства 1. Виробничі функції мають деякі недоліки, що обмежують їх застосування. Зокрема для функції CES:

1) потрібна обережність в інтерпретації заходи економії від масштабу;

2) виникають труднощі в узагальненні її на n факторів виробництва;

3) параметри виробничої функції важко оцінити.

ГЛАВА 2. Економетрична модель по часових рядах продукції, основних фондів і чисельності зайнятих

Імітаційна модель 1, що описує взаємозв'язки виробництва, основних фондів та інвестиційних потоків передбачає наявність досить детальної інформації. З огляду на особливу актуальність і значимість для інвестиційної сфери проблеми наповнення бюджетів різних рівнів, в моделі передбачено вариантное прогнозування можливих податкових надходжень. Передбачається ув'язка різних варіантів розвитку основних галузей і великих підприємств економіки міста з оподатковуваними показниками (товарна, реалізована продукція, середньооблікова чисельність, фонд оплати праці, вартість майна, балансовий прибуток і т.д.). На цій основі розраховуються обсяги належних до сплати податків (федеральних, обласних і місцевих), а також відрахувань до позабюджетних фондів. З іншого боку, можлива оцінка впливу заходів селективної підтримки (пільги, податковий кредит і т.д.) на динаміку розвитку галузей, а значить, і на розмір оподатковуваних показників і податкові надходження (з урахуванням реальної можливості їх сплати). Модель також "добудована" регресійній моделі для прогнозування фактичних податкових надходжень. Модель орієнтована на діючу в РФ систему статистичної та бухгалтерської звітності.

У моделі розглядаються такі суб'єкти господарювання, як підприємства (приватні, товариства, ТОВ, кооперативи; акціонерні (ВАТ, ЗАТ); унітарні: а) федеральні; б) обласні; в) муніципальної (міської) власності).

Як об'єкти моделі можна розглядати великі (найбільш значущі для економіки міста) підприємства, решта господарство міста - в агрегованому вигляді.

Введемо позначення моделі:

t - рік;

ТП - обсяг товарної продукції;

ПДВ - податок на додану вартість (з урахуванням компенсації податку по придбаних матеріальних цінностей);

АКЦ - акцизи і інші непрямі податки;

РП - обсяг реалізованої продукції за рік;

НРП - залишок нереалізованої продукції;

С - собівартість продукції;

МОЗ - матеріальні витрати;

АМ - амортизаційні відрахування;

ОПЛ - оплата праці (у частині, відносять на собівартість продукції);

Пенсія - відрахування в пенсійний фонд;

МЕДФ, Медоєв - відрахування в ФФОМС і ТФОМС;

СОЦС - відрахування до фонду соціального страхування;

ЗАН - відрахування до фонду зайнятості;

СН - відрахування на соціальні потреби;

ПРЗ - інші витрати;

ПР - прибуток від реалізації;

РПР - результат від іншої реалізації;

ВНЕО - сальдо позареалізаційних операцій;

ПБ - балансовий прибуток (збиток);

Л - витрати і витрати, що враховуються при нарахуванні пільг з податку на прибуток;

КВ - фінансування виробничих і невиробничих капіталовкладень;

НДДКР - витрати на проведення науково-дослідних і дослідно-конструкторських робіт;

СОЦСФ - витрати на утримання об'єктів і закладів соціальної сфери;

БЛАГ - витрати на благодійні цілі;

Побл - оподатковувана прибуток;

NР - ставка податку на прибуток;

НАЛПР - податок на прибуток;

НАЛФ -податки, що відносяться на фінансові результати;

ПЧ - чистий прибуток;

НАЛИМ - податок на майно;

РЕЗ - відрахування в резервні фонди;

НАЛПР - інші податки, які відносяться на фінансові результати;

НАК - фонд накопичення;

Потр - фонд споживання;

БЛАГ - витрати на благодійні цілі;

ДР - інші витрати з прибутку;

САНФ - Сальдо санкцій, пені, штрафів, виплачуваних з чистого прибутку;

ПРАСП - прибуток, що залишається в розпорядженні підприємства.

Моделюються процеси реалізації продукції, формування і розподілу прибутку на підприємствах.

Визначаються обсяги реалізації продукції, її собівартість, відрахування у позабюджетні фонди:

(2.1)

. (2.2) Відрахування в соціальні фонди розраховуються за встановленими ставками від фонду оплати праці (ОПЛ).

Прибуток формується не тільки від реалізації продукції, а й від іншої реалізації, а також від позареалізаційних операцій:

(2.3)

При визначенні податку на прибуток попередньо визначається оподатковуваний прибуток, тобто враховуються встановлені законодавством пільги:

(2.4)

Це дозволяє визначити чисту і розподіляється прибуток, що залишається в розпорядженні підприємства:


(2.5)


Баланс коштів підприємства визначається наступним чином: (2.6)

де ДЕП, r - депозити підприємства в комерційних банках і ставка депозитного відсотка;

ДІВ - дивіденди;

ДЛГП, КРТП - довгострокові і короткострокові кредити, отримані в поточному періоді;

ДЛГВ, КРТВ - довгострокові і короткострокові кредити, повернені в поточному періоді, а також виплачені по ним з прибутку відсотки;

ЗАП - запаси і витрати підприємства;

РСПРЕД - кошти на розрахунковому рахунку підприємства.

Рух основних фондів описується наступним рівнянням:

(2.7)


де ОФ, ОФС - балансова та середньорічна вартість основних фондів;

ДОФ - приріст основних фондів, КІС - коефіцієнт використання введених основних фондів протягом року.

Залежність основних фондів від капітальних вкладень (формула розподіленого лага) і вибуття основних фондів моделюється наступним чином:

(2.8)


де Квиб - коефіцієнт вибуття основних фондів;

Т - максимальний рік запізнювання віддачі від капіталовкладень,

Wr - параметри структури лага, що показують, яка частка капіталовкладень припадає на кожний наступний рік періоду запізнювання.

Розрахунок потреби в капітальних вкладеннях на відшкодування вибуття (заміну) основних фондів можна здійснювати за їх укрупнених групах з використанням формули Е. Домара, яка пов'язує річні коефіцієнти вибуття із середньорічними темпами приросту і термінами служби даної групи основних фондів. Можливе використання більш складних лагових залежностей.

Крім того, ряд залежностей моделі реалізується з використанням питомих коефіцієнтів фондоємності, приростном фондомісткості, введення і вибуття:


(2.9)


де ФЕ, ФЕП - фондомісткість і приростная фондомісткість.

У разі якщо має місце неповне використання виробничих потужностей, можна використовувати для визначення обсягів продукції економетричну залежність виду:


(2.10)


Інвестиції розглядаються в двох розрізах:

а) за джерелами фінансування:



(2.11)


б) за напрямами використання:



(2.12)

де ІНІНВ - іноземні інвестиції;

Візміть - відшкодування вибуття основних фондів.

Наведені умови надають моделі динамічний характер, забезпечуючи послідовну ув'язку показників по ланцюжку: інвестиції - основні фонди - динаміка виробництва продукції.


Аналіз динаміки виробництва, основних фондів і капітальних вкладень у промисловості регіону.

Згідно з економічною теорією інвестицій в умовах конкуренції, що ґрунтується на аналізі Маршаллом довгострокового і короткострокового рівноваги, якщо ціна в довгостроковому періоді перевищує середні витрати, це стимулює існуючі фірми до розширення, а нові - до проникнення на цей ринок 1. Якщо ціна падає нижче середніх змінних витрат, фірми скорочують операції або навіть залишають цей ринок. Отже, можна було б зіставити капітальні вкладення з рентабельністю виробництва продукції по галузях.

Однак, по-перше, в перехідний період підприємства змушені реструктурувати, змінювати структуру виробництва відповідно до умов, що змінюються попитом і т.д., що супроводжується тимчасовим зниженням прибутку; по-друге, існуюча система бухгалтерського обліку в Росії не враховує інфляцію, що істотно завищує прибуток підприємств. А оскільки податкове навантаження на підприємства і так висока, вони роблять все, щоб бухгалтерський прибуток була мінімальна.

З іншого боку, ціна і витрати безпосередньо пов'язані з обсягом виробництва і з попитом на продукцію. Крім того, обсяг реалізації (виробництва) характеризує значимість і затребуваність галузі. Тому порівняння структури капіталовкладень зі структурою обсягів виробництва покаже, як склалися пріоритети капіталовкладень відповідають ролі галузей у виробництві продукції (табл. 1).


Таблиця 1.

Структура капітальних вкладень / галузева структура обсягу виробництва продукції (робіт, послуг) в промисловості регіону в 1993-1996 рр.,% Від виробленого

Галузь промисловості

1993 р

1994 р

1995 р

1996 р

1997 р

електроенергетика

13,2

10,5

13,5

20,5

22,8


9,8

11,4

12,6

14,4

15,7

Паливна

9,2

0,5

0,5

1,0

9,8


0,2

0,4

0,4

0,6

0,5

Чорна металургія

25,8

32,2

37,2

37,2

22,6


25,3

27,1

29,5

28,1

25,7

Кольорова металургія

21,6

35,8

28,9

17,9

23,2


20,6

17,1

18,4

16,9

17,7

Хімічна

2,2

2,5

2,9

2,7

1,8


3,7

3,8

4,1

3,2

3,3

Машинобудування і металообробка

16,1

7,6

4,7

8,1

7,6


16,3

16,4

15,8

17,8

17,8

Лісова, деревообробна і

2,0

1,5

1,3

1,3

2,9

Целюлозно-паперова

2,9

2,8

3,0

2,7

2,2

промисловість будівельних

3,0

3,9

6,0

4,0

2,6

матеріалів

4,2

5,2

5,1

5,6

5,2

Легка

0,7

0,6

0,7

0,6

0,0


1,7

0,9

0,6

0,7

0,5

Харчова

3,4

3,0

2,8

5,4

5,6


6,6

7,2

7,3

7,8

8,2

Інші промислові виробництва

2,7

2,0

1,5

1,4

1,2


8,7

7,7

3,2

2,2

3,2

Однак галузі можуть істотно відрізнятися фондоємністю продукції. Що гучніше основні фонди галузі, тим, очевидно, великі капіталовкладення необхідні навіть для відновлення відтворювального процесу. Тому будемо порівнювати структуру капіталовкладень і з галузевою структурою основних фондів промисловості регіону (табл. 2).

Таблиця 2

Структура основних фондів промисловості регіону в

1994-1997 рр.,%

Галузь промисловості

1994 р

1995 р

1996 р

1997 р

Машинобудування і металообробка

24,27

17,68

26,63

26,09

Чорна металургія

28,97

35,62

27,98

24,34

Кольорова металургія

16,41

15,85

16,58

17,66

електроенергетика

10,21

12,49

12,46

14,06

Промисловість будівельних матеріалів

7,00

6,65

5,28

5,58

Хімічна

3,37

2,55

2,91

3,34

Харчова

2,07

1,84

2,47

2,89

Лісова, деревообробна і целюлозно-паперова

3,89

3,71

2,44

2,61

Паливна

н.д.

н.д.

1,19

1,33

Легка

0,90

0,70

0,70

0,67


Таблиця 3

Коефіцієнти розподілу капітальних вкладень щодо обсягів випуску продукції галузями промисловості регіону в 1994-1997 рр.

Галузь промисловості

1994 р

1995 р

1996 р

1997 р

електроенергетика

0,9

1,1

1,5

1,5

Паливна

1,2

1,2

1,9

19,6

Чорна металургія

1,2

1,3

1,3

0,9

Кольорова металургія

2,1

1,6

1,1

1,3

Хімічна

0,7

0,7

0,9

0,5

Машинобудування і металообробка

0,5

0,3

0,5

0,4

Лісова, дер.-обр. і целюлозно-паперова

0,5

0,4

0,5

1,3

Промисловість будівельних матеріалів

0,8

1,2

0,7

0,5

Легка

0,7

1,2

1,1

0,0

Харчова

0,4

0,4

0,7

0,7


Таблиця 4

Коефіцієнти розподілу капітальних вкладень щодо величини залишкової вартості основних засобів галузей промисловості регіону в 1994-1997 рр.

Галузь промисловості

1994 р

1995 р

1996 р

1997 р

електроенергетика

1,0

1,1

1,6

1,6

Паливна



0,8

7,4

Чорна металургія

1,1

1,0

1,3

0,9

Кольорова металургія

2,2

1,8

1,1

1,3

Хімічна

0,7

1,1

0,9

0,5

Машинобудування і металообробка

0,3

0,3

0,3

0,3

Лісова, дер.-обр. і целюлозно-паперова

0,4

0,3

0,5

1,1

Промисловість будівельних матеріалів

0,6

0,9

0,8

0,5

Легка

0,7

1,0

0,8

0,0

Харчова

1,4

1,5

2,2

1,9

На підставі цих даних розраховано коефіцієнти розподілу інвестицій щодо обсягу випуску продукції (табл. 3) і вартості основних фондів (табл. 4) галузей, усереднені по промисловості, що дозволить виділити "переінвестірованние" (коефіцієнт> 1) і "недоінвестованими" (коефіцієнт < 1) галузі промисловості 1.

Порівнюючи капітальні вкладення і амортизаційні відрахування (їх ставлення назвемо "коефіцієнтом відтворення"), можна встановити, який тип відтворювального процесу спостерігається в галузях промисловості регіону (табл. 5). Якщо коефіцієнт відтворення дорівнює одиниці, то має місце процес простого відтворення, якщо коефіцієнт більше одиниці - процес розширеного відтворення, якщо він менше одиниці, то здійснені капітальні вкладення не покривають вибуття основних засобів.


Таблиця 5

Коефіцієнти відтворення галузей промисловості регіону (відношення капітальних вкладень, що відносяться до відтворювальної структурі, до нарахованої амортизації)

Галузь промисловості

1994 р

1995 р

1996 р

1997 р

Промисловість, всього

1,7

1,8

1,0

1,2

електроенергетика

1,8

3,1

2,1

2,4

Паливна



0,4

5,0

Чорна металургія

1,9

2,8

1,7

1,4

Кольорова металургія

3,9

2,2

0,9

1,5

Хімічна

1,4

1,5

1,1

0,7

Машинобудування і металообробка

0,5

0,4

0,3

0,4

Лісова, дер.-обр. і целюлозно-паперова

0,5

0,5

0,3

0,2

Промисловість будівельних матеріалів

0,7

0,7

0,3

0,4

Легка

1,0

0,3

0,2

0,0

Харчова

1,5

1,7

1,4

1,1

На провідне місце в 1997 р за абсолютними обсягами капітальних вкладень в регіоні вийшла кольорова металургія: після піку в 1994 р - 35,8% від усього обсягу капітальних вкладень по об'єктах виробничого призначення промисловості - спостерігається зниження їх частки до 17,9% в 1996р. і потім зростання до 23,2% в 1997р. При цьому кольорова металургія займала в 1997 р. лише третє місце за обсягом виробленої продукції і по величині основних фондів, поступаючись чорної металургії; машинобудування та металообробки. З табл. 5 видно, що в кольоровій металургії регіону відбувався процес розширеного відтворення: капітальні вкладення перевищують нараховану амортизацію (за винятком 1996 року, що, однак, багаторазово перекривається капіталовкладеннями в 1993-1995 і 1997 рр.).

Протягом 1994-1997 рр. кольорова металургія отримувала більше інвестицій в порівнянні з обсягами випуску продукції та наявними в галузі основними фондами, особливо багато (відносно більше, ніж будь-яка інша галузь) в 1994-1995 рр.

Друге місце за обсягами капітальних вкладень виробничого призначення в 1997 р займає електроенергетика. У цій галузі при спаді активності фінансування в 1994 р до 10,5% в порівнянні з 13,2% в 1993 р надалі спостерігалося її зростання: 20,5% в 1996 р, 22,8% в 1997 р хоча електроенергетика і займає четверте місце за обсягами виробленої продукції і величиною основних фондів, її частка постійно збільшується: з 9,8% в 1993 р. до 15,7% в 1997р. за обсягом виробленої продукції і з 10,21% в 1994р. до 14,06% в 1997р. - За величиною основних фондів в галузевій структурі промисловості регіону. Зроблені капітальні вкладення забезпечили електроенергетиці в 1994-1997рр. розширене відтворення. Домогтися таких показників дозволила суттєва "переінвестірованность" галузі в 1995-1997рр. в порівнянні з її часткою в обсязі випуску продукції і в основних фондах галузей промисловості регіону.

Третє місце по капіталовкладеннях в 1997р.займає чорна металургія, до 1996р. включно випереджала за цим показником всі інші галузі промисловості (більше третини - 37,2% - всіх капіталовкладень). Однак в 1997 р. відбулося різке скорочення капітальних вкладень в галузь - до 22,6% від усіх капітальних вкладень по об'єктах виробничого призначення в промисловості регіону. Чорна металургія поступилася лідируюче положення і за обсягами основних фондів (машинобудування та металообробки): відбулося зниження їх частки з 35,62% в 1995р. до 24,34% в 1997р., що пов'язано, мабуть, з випереджаючим виведенням з експлуатації старих основних фондів. Паралельно відбувалося зниження частки обсягу виробництва продукції галуззю: з 29,5% у 1995р. до 25,7% в 1997р. Проте чорна металургія залишається в лідерах за обсягом продукції серед галузей промисловості Регіону на всьому протязі досліджуваного періоду, з 1993 по 1997 р

Відносне падіння капітальних вкладень в чорну металургію в 1997р. показують і коефіцієнти розподілу інвестицій. При деякій переінвестірованності галузі в 1993-1996 рр. в 1997 р спостерігалася її недоінвестування в порівнянні з обсягами випуску продукції та основних засобів. Проте в чорній металургії на всьому досліджуваному періоді спостерігався процес розширеного відтворення.

Зниження частки обсягів інвестування спостерігається в машинобудуванні та металообробці: з 16,1% у 1993 р до 4,7% в 1995 р, з деяким відновленням позицій до 8,1% в 1996 р, і знову падінням до 7,6 % в 1997 р від обсягу капітальних вкладень промисловості Регіону по об'єктах виробничого призначення. При цьому, однак, галузь займала в 1997 р перше місце за величиною основних фондів (26,09%) і друге - за обсягом випуску продукції (17,7%). З 1994 по 1997 рр. чітко простежується значна недоінвестування машинобудування і металообробки (найвища серед промислових галузей області) як щодо обсягів випуску продукції, так і величини основних фондів. Значення коефіцієнта відтворення на весь період в 2-3 рази менше необхідного для простого відтворення.

Варто окремо зупинитися на паливної промисловості. У 1997р. стався сплеск зростання фінансування капітальних вкладень до 9,8% (у 1996р. - 1,0%). Попередній подібний сплеск спостерігався в 1993р., Тоді він склав 9,2% від усіх капітальних вкладень в промисловість Регіону. При цьому паливна промисловість в 1997р. з часткою в 1,33% посідає дев'яте місце за величиною основних фондів регіону серед промисловості і таке ж місце за обсягом виробництва продукції (в 1997р. 0,5% всієї продукції, виробленої промисловими підприємствами області). Хоча коефіцієнт розподілу інвестицій щодо обсягів виробництва показує переінвестірованность галузі на весь період (особливо в 1997р.), Висока фондомісткість її продукції спростовує цей висновок (за винятком 1997р. І, мабуть, 1994р.). Ймовірно (не можна стверджувати однозначно через відсутність даних по основних засобів для 1994-1995 рр.), В 1995-1996 рр. в галузі порушувалося і умова простого відтворення.

Решта галузей промисловості мають незначні обсяги інвестування в порівнянні з розглянутими вище і, як правило, відносяться до недоінвестованими галузях.

Таким чином, понад 75% здійснюваних капітальних вкладень промисловості по об'єктах виробничого призначення припадає на чотири галузі: чорну і кольорову металургію, електроенергетику, машинобудування та металообробку.

У порівнянні з процентним відношенням обсягів випуску продукції були переінвестіровани електроенергетика, паливна промисловість, кольорова металургія і чорна металургія регіону, а в порівнянні з часткою основних засобів за залишковою вартістю - електроенергетика, паливна промисловість, кольорова металургія, чорна металургія і харчова промисловість. Як видно, результат змінюється тільки для харчової промисловості через нижчою, ніж в середньому в промисловості області, фондомісткості її продукції

У той же час недоінвестованими виявилися такі галузі, як лісова, деревообробна і целюлозно-паперова, промисловість будматеріалів, легка, хімічна промисловість і, особливо машинобудування і металообробка. Особливе занепокоєння повинно викликати те, що в цих галузях (за винятком хімічної промисловості) не забезпечується навіть просте відтворення.

Недоінвестованими галузі використовують капітальні вкладення переважно для технічного переозброєння (тобто на обладнання, що дозволяє економити кошти). Переінвестірованние же галузі захоплюються будівництвом нових підприємств, розширення і реконструкцію діючих, причому в умовах різкого скорочення обсягів виробництва в цих галузях (в електроенергетиці, наприклад, за 1991-1997 рр. - На 37%). З недоінвестованими галузей тільки для промисловості будматеріалів характерно будівництво нових підприємств (поряд з технічним переозброєнням), але, мабуть, капіталомісткість нових підприємств у цій галузі істотно нижче середньої по промисловості, і така технологічна структура не призводить до переінвестірованності галузі.

Цікаво, що в більшості галузей практично всі нараховані амортизаційні нарахування були використані в якості капітальних вкладень. Так, в електроенергетиці - це 93%, у чорній металургії - 96, в кольоровій металургії - 91, у паливній промисловості - 100%. У той же час в хімічній, лісовій, легкій, харчовій галузях і в промисловості будівельних матеріалів менше половини нарахованої амортизації було використано в якості капітальних вкладень (майже всі галузі - недоінвестованими). Якщо амортизаційні відрахування просто не накопичувалися для фінансування капітальних вкладень в подальшому, то це може свідчити про їх неефективне використання ( "проїдання") недоінвестованими галузями (як відзначають Ю.Брігхем і Л.Гапенскі, якщо у фірми немає високоприбуткових проектів, їй вигідніше розподілити амортизаційний фонд між акціонерами, а не використовувати для реінвестування 1).

Таким чином, можна стверджувати, що в промисловості Регіону в сфері капітальних вкладень відбуваються негативні перерозподільні процеси, слабо пов'язані як з наявними основними засобами, так і (що набагато важливіше) з попитом на продукцію окремих галузей.


Аналіз взаємозв'язку продукції, основних фондів і чисельності зайнятих з іншими економічними показниками.

Оскільки основні джерела капітальних вкладень в промисловість знаходяться сьогодні в руках самих промислових підприємств, цікаво спробувати зрозуміти їхню логіку інвестування. Основою для цього може бути аналіз взаємозв'язку капіталовкладень з основними фінансовими показниками діяльності підприємств.

Зведені балансові дані, що публікуються Державним комітетом статистики, дають відображення фінансових процесів (в середньому) в промисловості в галузевому розрізі. Тому для дослідження даних взаємозв'язків скористаємося кореляційним аналізом, що застосовується для кількісної оцінки взаємозв'язку двох наборів даних, представлених в безрозмірному вигляді. Кореляційний аналіз дає можливість встановити, чи асоційовані набори даних по величині, тобто великі значення з одного набору даних пов'язані з великими значеннями іншого набору (позитивна кореляція), або, навпаки, малі значення одного набору пов'язані з великими значеннями іншого (негативна кореляція), або дані двох діапазонів ніяк не пов'язані (кореляція близька до нуля) 1.

Для проведення кореляційного аналізу використовуємо економічні та фінансові показники, показники бухгалтерських балансів, показники і критерії результативності та економічності роботи і дані аналізу політики підприємств за період з 1991 по 1995 р основних галузей промисловості регіону (табл. 6.18).

При вивченні кореляційної зв'язку різних показників комерційної діяльності рекомендується аналіз більше 30 одиниць сукупностей. Це потрібно для зменшення впливу дій випадкових причин на значення отриманих результатів 2.

Для дослідження взаємозв'язку капітальних вкладень з іншими економічними показниками промисловості регіону були зібрані дані у вигляді 32 повних рядів сукупностей по кожному аналізованому параметру, що дозволяє звести дію випадкових причин на результати дослідження до мінімуму.

Для отримання висновків про практичну значимість тісноти взаємозв'язку зробимо їх якісну оцінку на основі шкали Чедока, що дозволяє інтерпретувати тісноту взаємодії при кореляційному аналізі:

Показання тісноти зв'язку

0,1-0,3 0,3-0,5 0,5-0,7 0,7-0,9 0,9-0,99

Характеристика тісноти зв'язку

слабка

помірна

помітна

висока

вельми висока

Таблиця 6

Коефіцієнт кореляційної зв'язку між капітальними вкладеннями і іншими економічними показниками промисловості регіону

показник

коефіцієнт кореляції

Обсяг реалізації в порівнянних цінах (попереднього року)

0,956

Собівартість реалізованої продукції

0,945

Грошові кошти, розрахунки та інші активи (підсумок III розділу активу балансу) на початок року

0,936

Обсяг реалізації в діючих цінах

0,933

Розрахунки з дебіторами і аванси (45,62,76,78,68,73,61) на початок року

0,930

Основні засоби та інші необоротні активи (підсумок I розділу активу балансу) на кінець року

0,907

Розрахунки з кредиторами, аванси і інші пасиви (початок року)

0,902

Основні засоби та інші необоротні активи (підсумок I розділу активу балансу) на початок року

0,898

Розрахунки з кредиторами, аванси і інші пасиви (кінець року)

0,881

Грошові кошти, розрахунки та інші активи (підсумок III розділу активу балансу) на кінець року

0,858

балансовий прибуток

0,850

Короткострокові кредити і позики (90,94) на кінець року

0,840

Розрахунки з дебіторами і аванси (45,62,76,78,68,73,61) на кінець року

0,827

Короткострокові кредити і позики (90,94) на початок року

0,804

Амортизація основних засобів

0,778

Довгострокові кредити і позики (92,95) на кінець року

0,738

Цільове фінансування

0,547

Довгострокові кредити і позики (92,95) на початок року

0,526

Співвідношення дебіторської та кредиторської заборгованості (початок року)

0,367

Коефіцієнт автономії (початок року)

0,247

Коефіцієнт фінансової стійкості (початок року)

0,245

Коефіцієнт ліквідності (початок року)

0,131

Коефіцієнт забезпеченості власними оборотними засобами (початок року)

0,117

Співвідношення дебіторської та кредиторської заборгованості (кінець року)

0,080

Коефіцієнт покриття (початок року)

0,019

Коефіцієнт маневреності (кінець року)

0,005

Коефіцієнт фінансової стійкості (кінець року)

0,002

Коефіцієнт автономії (кінець року)

-0,008

Коефіцієнт забезпеченості власними оборотними засобами (кінець року)

-0,029

Коефіцієнт ділової активності (КДА)

-0,045

Коефіцієнт маневреності (початок року)

-0,048

Коефіцієнт абсолютної ліквідності (початок року)

-0,055

Витрати на 1 руб.Реалізованої продукції (ЗПР)

-0,085

Коефіцієнт покриття (кінець року)

-0,118

Відсоток зносу ОПФ

-0,144

Коефіцієнт ліквідності (кінець року)

-0,151

Рентабельність авансованого капіталу

-0,155

Рентабельність активів (РА)

-0,159

Рентабельність власного капіталу

-0,161

Рентабельність продукції (РП)

-0,181

Частка прибутку в реалізованої продукції (ДПР)

-0,197

Коефіцієнт абсолютної ліквідності (кінець року)

-0,203

З проведених розрахунків видно (табл. 6), що вельми висока тіснота зв'язку існує між капітальними вкладеннями і обсягом реалізації. Існування такої високої взаємозв'язку пояснюється тим, що капітальні вкладення в більшій своїй частині здійснюються за рахунок внутрішніх коштів: є реалізація у підприємства - значить, є надходження коштів, які можна використовувати і на фінансування капітальних вкладень. Причому коефіцієнт кореляції капітальних вкладень з обсягом реалізації в порівнянних до попереднього року ціни дещо вищі, ніж в поточних цінах, тобто інфляція негативно впливає на капітальні вкладення.

Вельми високий коефіцієнт кореляції у капітальних вкладень і собівартості реалізованої продукції. Це, мабуть, пов'язано з тим, що фінансування капітальних вкладень здійснюється з коштів, що відшкодовують витрати на виробництво продукції, а не з прибутку. І, дійсно, коефіцієнт кореляції капітальних вкладень з балансовим прибутком суттєво нижче.

Вельми високий взаємозв'язок спостерігається з грошовими коштами, розрахунками та іншими активами. Якщо у підприємства є кошти на початку року, воно здійснює капітальні вкладення. А так як грошові кошти, розрахунки та інші активи в кінці року залежать від багатьох інших параметрів діяльності підприємства, то в кінці року коефіцієнт кореляції нижче, ніж на початку.

Капітальні вкладення мають також високу взаємозв'язок з величиною дебіторської заборгованості. Це можна пояснити тим, що в умовах повсюдного поширення бартеру боржники підприємства розраховуються з ним в тому числі і інвестиційної продукцією.

Вельми високий взаємозв'язок капітальних вкладень спостерігається з основними та іншими необоротні активи. Основні засоби збільшуються на величину капітальних вкладень, тому спостерігається більш високий коефіцієнт кореляції на кінець року, ніж на його початок.

Високе значення коефіцієнта кореляції між капітальними вкладеннями і розрахунками з кредиторами та іншими пасивами підтверджує зроблений раніше висновок про те, що кредиторська заборгованість широко використовується для фінансування капітальних вкладень.

Короткострокові кредити і позики служать для поповнення коштів підприємства і в основному залучаються для того, щоб уникнути кризи ліквідності, а не для фінансування капітальних вкладень. Високий коефіцієнт кореляції може пояснюватися тим, що відсутність довгострокових кредитів і позик для фінансування капітальних вкладень і небажання підприємств залучати кошти шляхом випуску акцій змушує їх використовувати внутрішні засоби, але для забезпечення процесу виробництва доводиться компенсувати виникає в результаті цього брак коштів короткостроковими кредитами і позиками.

Між нарахованою амортизацією і капітальними вкладеннями спостерігається висока тіснота зв'язку. З іншого боку, що нараховується амортизація залежить від залишкової вартості основних засобів і чинного законодавства Росії, а здійснювані капітальні вкладення - від потреб і наявності ресурсів у підприємства. Тому практично завжди вони не відповідають один одному, хоча за рахунок амортизації та фінансується значна частина капітальних вкладень.

Довгострокові кредити і позики беруться в основному для фінансування капітальних вкладень з тривалим терміном реалізації проекту. Але в зв'язку з їх малим обсягом за рахунок довгострокових кредитів і позик, як ми вже показали, фінансується незначна частина капітальних вкладень. Тому коефіцієнт кореляції нижче, ніж для попередніх показників.

Цільове фінансування покриває дуже малу величину потреб у капітальних вкладеннях у підприємств, тому і спостерігається тільки помітна тіснота зв'язку між капітальними вкладеннями і цільовим фінансуванням.

Цікаво, що між капітальними вкладеннями і показниками економічності роботи підприємств, а також фінансовими коефіцієнтами, що розраховуються для аналізу політики підприємства, існує помірна або слабкий зв'язок. Це свідчить про те, що дані коефіцієнти зовсім не застосовуються сьогодні для прийняття рішень про капіталовкладення, а капіталовкладення, в свою чергу, слабо впливають на фінансові коефіцієнти.


ГЛАВА 3. Практичні розрахунки по підприємствах регіону

Статистичні розподілу характеризуються наявністю більш-менш значної варіації у величині ознаки в окремих одиниць сукупності. Природно, виникає питання про те, які ж причини формують рівень ознаки в даній сукупності і який конкретний внесок кожної з них. Вивчення залежності варіації ознаки від оточуючих умов і становить зміст теорії кореляції. 1

Вивчення дійсності показує, що варіація кожного досліджуваного ознаки знаходиться в тісному зв'язку і взаємодії з варіацією інших ознак, що характеризують досліджувану сукупність одиниць.

При вивченні конкретних залежностей одні ознаки виступають в якості факторів, що обумовлюють зміну інших ознак. Ознаки цієї першої групи в подальшому будемо називати ознаками-факторами (факторними ознаками); а ознаки, які є результатом впливу цих факторів, будемо називати результативними.

В кореляційних зв'язках між зміною факторного аналізу та результативного ознаки немає повної відповідності, вплив окремих факторів проявляється лише в середньому при масовому спостереженні фактичних даних. У найпростішому випадку застосування кореляційної залежності величина результативного ознаки розглядається як наслідок зміни тільки одного фактора. Крім того, сам ознака-фактор в свою чергу може залежати від зміни ряду обставин. У складній взаємодії знаходиться результативний ознака - в більш загальному вигляді він виступає як фактор зміни інших ознак. 0тсюда результати кореляційного аналізу мають значення в зв'язку з цим, а інтерпретація цих результатів в більш загальному вигляді вимагає побудови системи кореляційних зв'язків.

У таблиці 1 представлена ​​кореляційний зв'язок основних фондів великих підприємств регіону.

Таблиця 1.


З проведених розрахунків видно, що тісно пов'язані собівартість реалізованої продукції і обсягом реалізації продукції. Це означає, що, якщо є реалізація продукції у підприємства, отже, є і надходження коштів на реалізацію продукції.

Також, досить висока зв'язок між балансовим прибутком і обсягом реалізації, і зв'язок між балансовим прибутком і собівартістю реалізованої продукцією. Це мабуть пов'язано з тим, що ---------------------------. А зв'язок між балансовим прибутком і середньооблікової чисельності ППП дуже слабка.

Порівняємо зв'язок між первісною вартістю основних засобів на початок року і первісною вартістю основних засобів на кінець року. Основні засоби збільшуються на обсяг реалізації продукції, на собівартість реалізованої продукції. Тому спостерігається більш висока зв'язок на кінець року, ніж на його початок.

Зв'язок між зносом основних засобів на початок року не зазнають суттєвих змін зі зв'язком на кінець року.

У статутного капіталу на кінець року високий коефіцієнт кореляції в порівнянні зі статутним капіталом на початок року, може пояснюватися тим, що збільшується обсяг реалізації продукції і балансовий прибуток.

Цікаво зауважити, що зв'язок між показниками економічності роботи (витрати на 1 руб. Реалізованої продукції, коефіцієнт ділової активності, рентабельність активів, частка прибутку в реалізованої продукції, рентабельність продукції, рентабельність виробничого капіталу) і показниками основних засобів, помірна або слабка. Це говорить про те, що дані коефіцієнти слабо впливають на коефіцієнти основних засобів.


ВИСНОВОК


Отже, пора підбивати підсумки, робити висновки.

Можна сказати, що завдання, поставлені на початку дипломної роботи, все дозволені, мета розкрита. А саме:

  • вивчена економетрика, економетричні моделі;

  • розглянуті і вивчені різні регресійні моделі, такі як: регресійна модель з одним рівнянням, багатовимірна регресійна модель, модель парної лінійної регресії;

  • розглянуто метод похідних функцій;

  • проведено кореляційний аналіз з різними економічними і фінансовими показниками

  • проведені і описані конкретні статистичні розрахунки і аналіз отриманих результатів.

Розроблена динамічна модель великих підприємств регіону є незавершеним, тому що є безліч способів її вдосконалення.


ЛІТЕРАТУРА


  1. Єфімова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.М. Загальна теорія статистики / Москва ИНФРА-М, 1998

  2. Льюїс К.Д. Методи прогнозування економічних показників / Пер. з англ. і передмова Ю.З. Демиденко. - М .: Фінанси і статистика, 1986.

  3. Статистичний аналіз в економіці / За редакцією Г.Л. Громико. - М .: Видавництво МДУ, 1992.

  4. Статистичне моделювання та прогнозування / Навчальний посібник / За редакцією А.Г. Гранберг. - М .: Фінанси і статистика, 1990.


1 Слова "пояснений" і "непояснений" взяті в лапки, оскільки пояснення, по суті, може бути уявним. Насправді у може залежати від якоїсь іншої змінної z, і x може діяти як величина, що заміщає z. Тому замість слова "пояснений" тут краще вживати вираз "представляється поясненим".

1 Пресняков В.Ф. Модель поведінки підприємства. - М .: Наука, 1991. - 192 с.


1 Перевалов Ю.В., Гімаді І.Е. Економіко-математичні методи і моделі управління інвестиційним процесом міста. - Єкатеринбург: УрО РАН, 1999..

1 Такий підхід запропонований в роботі Перевалов Ю.В., Усов А.В. ....

1 Брігхем Ю., Гапенскі Л. Фінансовий менеджмент: Повний курс: У 2-х т. СПб .: Економічна школа, 1997. Т.1. С. 196.

1 Такий підхід пропонується в роботі Перевалова Ю.В., Усова А.В. ...

2 Загальна теорія статистики: Статистична методологія до вивчення комерційної діяльності / А.І. Харламов, О.Е. Башина, В.Т. Табурін і ін .; Під ред. А. А. Спіріна, О. Е. Башиной. 4-е изд. М .: Фінанси і статистика, 1996. 296с.

1 Основоположниками теорії кореляції вважаються англійські біометрії Ф. Гальтон (1822-1911) і К. Пірсон (1857-1936). Термін "кореляція" був запозичений з природознавства і позначає співвідношення, відповідність. Подання про кореляцію як про ставлення взаємозалежності між випадковими змінними величинами лежить в основі математико-статистичної теорії кореляції.


Міністерство загальної та професійної освіти

Російської Федерації

Уральський державний університет імені О.М.Горького

Математико-механічний факультет

Кафедра математичної економіки

МОДЕЛЮВАННЯ БАНКІВСЬКИХ РИЗИКІВ:

АНАЛІЗ, ОЦІНКА І УПРАВЛІННЯ

«Допускається до захисту» Дипломна робота

Зав. кафедрою студента 5 курсу

_______________ Групи ІС-501

СЕРЕДОВСКОГО

СТАНІСЛАВА

Сергійович


Науковий керівник - канд. екон. наук, доцент

ГІМАДІ ИЛЬЯ

ЕДУАРДОВИЧ

Єкатеринбург

+1999

РЕФЕРАТ

Середовскій С.С. МОДЕЛЮВАННЯ БАНКІВСЬКИХ РИЗИКІВ: АНАЛІЗ, ОЦІНКА І УПРАВЛІННЯ, дипломна робота: стор., Табл. , Графіків, діаграм, бібл. 31 назв.

Об'єктом дослідження є ризики, пов'язані із здійсненням комерційними банками своєї статутної діяльності.

Мета роботи - розробка модельного інструментарію для аналізу, оцінки та управління банківськими ризиками.

У процесі роботи застосовувалися методи оцінки та управління банківськими ризиками, такі як: ГЕП-метод, метод дюрацій (для процентного ризику); експертно-порівняльний і статистичний підходи (для кредитного ризику).

Розроблена і реалізована в електронних таблицях EXCEL автоматизована система моделювання банківських ризиків може застосовуватися в багатьох сферах банківської діяльності (оцінці, аналізі та управлінні). Це пов'язано з тим, що крім розрахунку ризиків, вона має справу і з іншими основними показниками банку - ліквідністю, поточною вартістю власного капіталу, прибутком та іншими.

ЗМІСТ

ВСТУП ................................................. .................................................. ...... 4 Розділ 1. Теоретичні проблеми обліку чинників

ризику і невизначеності при обґрунтуванні

банківської діяльності ................................................. 6

ГЛАВА 2. Розробка узагальненої моделі банківських

ризиків

2.1. Формальний опис спрощеної моделі ................................... 12

2.2. Оцінка і управління ризиками в рамках моделі .......................... 19

2.3. Модельна методичні підходи до оцінки, аналізу та

управління основними банківськими ризиками

2.3.1. Методи (ГЕП і дюрацій) оцінки та управління

процентного ризику ................................................ ...................... 22

2.3.2. Застосування експертного-порівняльного і

статистичного підходів до оцінки та аналізу

кредитного ризику ................................................ ...................... 28

ГЛАВА 3. Прикладні (практичні) питання

проведення розрахунків і аналізу результатів в

електронних таблицях (Excel)

3.1. Інформаційне забезпечення (вихідні дані) .................... 38

  1. Програмна реалізація методів у вигляді

автоматизованої системи в рамках моделі оцінки та

управління основними банківськими ризиками.

  1. Практична реалізація ГЕП-методу до оцінки та управління процентним ризиком ....................................... ..................................... 39

  2. Практична реалізація експертно-статистичного підходу до оцінки кредитного ризику ........................................ ......................... 44

ВИСНОВОК ................................................. ..............................................

ЛІТЕРАТУРА ................................................. ................................................

ДОДАТОК................................................. ..............................................

ВСТУП

Банки - центральні ланки в системі ринкових структур. Розвиток їх діяльності - необхідна умова реального створення ринкового механізму. Процес економічних перетворень розпочався з реформування банківської системи. Сьогодні, будуючи ринкову економіку, ми змушені в короткі терміни вийти на рівень сучасного світового рівня організації банківської справи. Комерціалізація вітчизняної банківської системи, загострення конкуренції між фінансовими інститутами тягнуть за собою необхідність пізнання і застосування на практиці позитивного досвіду, який накопичений банками в розвинених країнах.

За останній час відбулися значні зрушення в становленні банківської системи Росії. Визначилися банки-лідери, сформувалися основні напрямки банківської спеціалізації, завершився розділ клієнтської бази між фінансовими інститутами. Сучасна банківська система - це найважливіша сфера національного господарства будь-якої розвиненої держави. В останні роки вона зазнала значних змін. Модифікуються всі компоненти банківської системи. Вступ Росії в ринок значною мірою пов'язане з реалізацією потенціалу кредитних відносин. Тому одним з обов'язкових умов формування ринку є корінна перебудова грошового обігу і кредиту. Головне завдання реформи - максимальне скорочення централізованого перерозподілу грошових ресурсів та перехід до переважно горизонтальному їх руху на фінансовому ринку. Створення фінансового ринку означає принципову зміну ролі кредитних інститутів в управлінні народним господарством і підвищення ролі кредиту в системі економічних відносин. Перехід України до ринкової економіки, підвищення ефективності її функціонування, створення необхідної інфраструктури неможливо забезпечити без використання і подальшого розвитку кредитних відносин. Кредит стимулює розвиток продуктивних сил, прискорює формування джерел капіталу для розширення відтворювання на основі досягнень науково-технічного прогресу. Без кредитної підтримки неможливо забезпечити швидке і цивілізоване становлення господарств, підприємств, впровадження інших видів підприємницької діяльності на внутрішньодержавному і зовнішньому економічному просторі.

Метою даної роботи є розробка модельного інструментарію для аналізу, оцінки та управління банківськими ризиками. Виконання даної мети зумовило необхідність вирішення таких завдань:

  • розгляд видів ризиків в банківській справі, проведення їх класифікації;

  • опис основних параметрів, обмежень і співвідношень в узагальненій моделі банківських ризиків;

  • огляд методів, підходів до оцінки і управління ризиками, пов'язаних з професійною банківської та російської загальнодержавної специфікою;

  • опис програмного забезпечення, що дозволяє автоматизувати методи оцінки та управління основними банківськими ризиками;

  • проведення аналізу та інтерпретація результатів практичних розрахунків і прогнозування.

Дипломна робота складається з вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел (літератури) і додатки, що відображає результати практичних розрахунків.

Глава 1 містить теоретичний аналіз основних положень ризиків в банківській справі з розглядом наступних аспектів:

  • основних понять банківських ризиків;

  • причин і джерел їх виникнення;

  • класифікації банківських ризиків за видами;

  • вимірювання ризиків;

  • управління ризиками.

Глава 2 містить опис розробленої моделі банківських ризиків. У процесі розробки моделі вирішуються такі питання:

  • введення зовнішніх обмежень на модель;

  • опис структури і параметрів моделі;

  • узгодження цих параметрів в рамках моделі;

  • розгляд принципів використання моделі для оцінки та управління основними банківськими ризиками;

  • опис методів оцінки банківських ризиків в рамках моделі.

Глава 3 містить опис автоматизованої системи оцінки та управління основними банківськими ризиками, реалізованої в електронних таблицях EXCEL. Ця глава включає наступне:

  • підготовку вхідних даних про всі активи і пасиви банку в вигляді таблиць на основі бухгалтерського балансу банку;

  • проведення необхідних вибірок (фильтраций) за різними ознаками для використання комп'ютерної інформації в описуваних методах автоматизованої оцінки, прогнозування та управління головними банківськими ризиками, а також забезпечення візуального перегляду.


ВИСНОВОК

Прийшов час підбивати підсумки виконаної роботи.

Якщо говорити про завдання, поставлені на початку дипломної роботи, то треба сказати - вони все дозволені. А саме:

  • вивчена вся специфіка банківських ризиків;

  • розроблено узагальнену модель банківських ризиків;

  • формалізовані основні методи оцінки, аналізу та управління банківськими ризиками;

  • створена автоматизована система в рамках моделі оцінки та управління банківськими ризиками в електронних таблицях EXCEL;

  • проведені конкретні розрахунки та аналіз отриманих результатів величин процентного, валютного та кредитного ризиків.

Треба сказати, що розгляд практичної сторони розрахунку банківських ризиків, в порівнянні з її теоретичною стороною - явище досить нове в банківській справі, а отже і інтерес до неї досить високий. Варіант розробленої моделі банківських ризиків не є остаточним, оскільки існують можливості її удосконалення.

В дипломній роботі я представив лише спрощену модель. Тобто припустимо, що сукупний ризик - функція від декількох змінних, де кожна змінна - величина якогось банківського ризику. Тоді зміна величини сукупного ризику з плином часу - це значення цієї функції при зміні кожного з значень її змінних. Тому, щоб адекватно оцінити величину загального ризику, треба припускати, що всі банківські ризики є залежними один від одного в плані системності їх зміни. У спрощеній ж моделі я припускав, що зміна величини загального ризику залежить від значення функції при зміні одного з ризиків, ніж прогнозований відповідним для його оцінки методом, а значення інших банківських ризиків вважаються фіксованими (постійними) на даний період часу. Звичайно, можна окремо порахувати зміна кожного банківського ризику при сталості інших, що в принципі реально в моїй автоматизованої паспортної системи (в EXCEL), а потім порахувати загальну величину ризику - як суму прогнозних величин всіх банківських ризиків на цікавий для нас період часу. Однак при такому статичному підході можна планувати зменшення величини сукупного ризику на майбутні періоди часу. А також обов'язково виникне ситуація, коли одна і та ж сума кредиту або вкладу буде врахована двічі, наприклад при оцінці кредитного та процентного ризиків.


2.5. Інформаційне забезпечення розрахунків

Використання пропонованого аналітичного і прогнозного інструментарію дозволить підвищити якість і обгрунтованість інвестиційних рішень у великому місті. Практичне застосування запропонованих моделей, однак, вимагає створення відповідної статистичної інформаційної бази.

При моделюванні інвестиційних потоків у великому місті доцільно використовувати такі інформаційних джерел (по великим та середнім підприємствам виробничої сфери міста).

1. Затверджені для подання річної бухгалтерської звітності відповідно до Наказу Мінфіну від 12 листопада 1996 р N 97 «Про річної бухгалтерської звітності організацій» (в ред. Наказів Мінфіну РФ від 03.02.97 N 8, від 21.11.97 N 81н):

а) Бухгалтерський баланс - форма N 1;

б) Звіт про прибутки і збитки - форма N 2;

в) пояснення до бухгалтерського балансу і звіту про прибутки та збитки:

Звіт про рух капіталу - форма N 3;

Звіт про рух грошових коштів - форма N 4;

Додаток до бухгалтерського балансу - форма N 5.

2. Затверджені з 1998 р згідно Постанов Держкомстату РФ від 18.09.97 N 65 та від 23.10.97 N 71 уніфіковані форми федерального державного статистичного спостереження:

Форма N П-1 «Відомості про виробництво і відвантаження товарів і послуг».

Розділ 1. Загальні економічні показники.

Розділ 2. Виробництво і відвантаження за видами продукції і послуг.

Форма N П-2 «Відомості про інвестиції».

Розділ 1. Фінансові вкладення.

Розділ 2. Інвестиції в нефінансові активи.

Розділ 3. Джерела інвестицій.

Форма N П-3 «Відомості про фінансовий стан організації».

Розділ 1. Показники фінансового стану та розрахунків.

Розділ 2. Оборотні активи.

Розділ 3. Стан розрахунків з підприємствами Росії і зарубіжних країн.

Форма N П-4 «Відомості про чисельності, заробітної плати і рух працівників».

Розділ 1. Чисельність і нарахована заробітна плата працівників.

Розділ 2. Використання робочого часу.

Розділ 3. Рух працівників і передбачуване вивільнення.


Імітаційні розрахунки по моделі інвестування в економіку великого міста (за матеріалами Єкатеринбурга)

РП - обсяг реалізованої продукції за рік (форма №2 рядок 10);

ТП - обсяг товарної продукції;

НРП - залишок нереалізованої продукції (Бухгалтерський баланс - форма №1 рядки 215 + 216, на початок і кінець року);

С - собівартість продукції;

МОЗ - матеріальні витрати (Додаток до бухгалтерського балансу- форма №5 рядок 610);

АМ - амортизаційні відрахування (форма №5 рядок 640);

ОПЛ - оплата праці (форма №5 рядок 620);

СН - відрахування на соціальні потреби, що відносяться на собівартість (форма №5 рядок 630);

ПРЗ - інші витрати (форма №5 рядок 650);

СНП - відрахування на соціальні потреби (повні);

Пенсія - відрахування в пенсійний фонд (форма №5 рядок 820);

МЕДФ - відрахування до фонду соціального страхування (форма №5 рядок 840);

СОЦС - відрахування до фонду соціального страхування (форма №5 рядок 810);

ЗАН - відрахування до фонду зайнятості (форма №5 рядок 830);

ПР - прибуток від реалізації (Звіт про прибутки і збитки-форма №2 рядок 50);

ПБ - балансовий прибуток (збиток) (форма №2 рядок 140);

РПР-результат від іншої реалізації (форма №2 рядок 120);

ВНЕО - сальдо внереалезаціонних операцій (форма №2 рядки 120-130);

КВ, НДДКР, СОЦСФ, БЛАГ - немає даних;

Л - витрати і витрати, що враховуються при нарахуванні пільг з податку на прибуток (можна розрахувати за балансовою і оподатковуваного прибутку);

Побл - оподатковувана прибуток;

НАЛПР - податок на прибуток (форма №2 рядок 150);

NP - ставка податку на прибуток = 0,35;

ПЧ - чистий прибуток;


Головна сторінка


    Головна сторінка



Моделювання промислової динаміки в умовах перехідної економіки

Скачати 104.45 Kb.