В данной статье рассмотрены прогнозные показатели прибыли от продаж ОАО «Булочно-кондитерский комбинат» методами скользящей средней, экспоненциального сглаживания, а также с использованием тренда. Ключевые слова: финансовый результат от продаж, прибыль от продаж, прогноз Если рассматривать прибыль как бухгалтерский показатель, то прибыль определяется разницей между поступлениями от продажи продукции и затратами на ее производство. Получение прибыли — главная цель, по определению, любой коммерческой деятельности. В экономическом смысле прибыль, которую получает предприниматель, напрямую зависит от риска. Чем выше предпринимательский риск, тем выше прибыль. В современных условиях обеспечение эффективного управления финансовыми ресурсами организаций становится все более актуальным. Основой эффективного управления финансовыми ресурсами организации следует считать их грамотное планирование, а, следовательно, и прогнозирование, так как прогноз после его оценки и принятия может служить базовым допущением в планировании. В свою очередь, формирование финансовых прогнозов требует соответствующего аналитического обеспечения. Особый интерес представляет разработка методов прогнозирования финансовых результатов от продажи продукции (работ, услуг) на основе синтезированной финансовой информации бухгалтерского учета, т. е. бухгалтерской отчетности. Следует отметить, что в последнее время опубликован ряд преимущественно зарубежных методик прогнозирования финансовых показателей деятельности организаций. Однако эти методики имеют серьезные недостатки, связанные с их трудоемкостью, зависимостью от предположения об объеме продаж и недостаточной точностью. В основе подхода к прогнозированию прибыли от продаж должны лежать методы, свободные от перечисленных выше недостатков: достаточно точные, не слишком трудоемкие и универсальные. Рассмотрим наиболее актуальные подходы к прогнозированию прибыли от продаж на основе данных ОАО «БКК». Большой интерес представляет прогнозирование на основе метода скользящей средней. Применяя этот метод, можно элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов. Сглаживание с скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное значение относится к середине выбранного интервала времени (периода). Сглаживание ряда динамики с скользящей средней заключается в том, что вычисляется средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда, затем средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее — начиная с третьего и т. д. Таким образом, при расчете средних уровней они как бы «скользят» по ряду динамики от его начала к концу, каждый раз отбрасывая один уровень вначале и добавляя один следующий. Каждое звено скользящей средней — это средний уровень за соответствующий период, который относится к середине выбранного периода, если число уровней ряда динамики нечетное. Значение скользящей средней определяется по формуле: , (1) где: yt- значение скользящей средней; m — нечетное число уровней, входящих в интервал сглаживания. yi — фактический уровень. При этом значения yi, которые относятся к будущим периодам, определяют по формуле: (2) Для того чтобы определить достоверность построенной модели, необходимо рассчитать среднюю относительную ошибку относительно тех периодов, по которым имеются фактические данные. Данную задачу можно также решить, используя пакет «Анализ данных» Excel, инструмент «Скользящая средняя». В результате мы получили расчет значенийв прогнозируемом периоденаоснове среднего значенияпеременной для указанного числа предшествующих периодов. Приняв значение m равным трем, нами определены указанные значения для ОАО «БКК» и представлены в таблице 1. Таблица 1 Прогнозирование прибыли от продаж ОАО «БКК» на основе скользящей средней Год Прибыль от продаж, тыс. руб () Скользящее среднее, тыс. руб () Средняя относительная ошибка,% (по модулю) 2010 41995 - - 2011 45769 - - 2012 45708 44491 2,66 2013 53748 48408 9,93 2014 64834 54763 15,53 2015 68665 62416 9,10 2016 63693 65731 - 2017 64073 65477 - 2018 65604 64457 -
не забудьте правильно оформить цитату: Махмутова Э. М. Применение методов скользящей средней, экспоненциального сглаживания и тренда при прогнозировании финансового результата от продаж на примере ОАО «Булочно-кондитерский комбинат» // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №4. — С. 56-59. — URL https://moluch.ru/th/5/archive/38/1106/ (дата обращения: 31.01.2018).
![Выбери правильный вариант ответа: [−4;−2];[0;+∞) [−4;−2];[4;+∞) (−∞;−2];[4;+∞) [4;+∞) [−1;+∞) другой](/tpl/images/4459/8775/d8480.jpg)
300 м² + 2 га < 600 а : 2
[1 га = 10 000 м²]
2 га = 2 * 10 000 = 20 000 м²
300 м² + 2 га = 300 м² + 20 000 м² = 20 300 м²
600 а : 2 = 300 ар
[1 ар = 100 м²]
300 ар = 300 * 100 = 30 000 м²
2 см³ - 100 мм³ > 1 дм³ - 200 см²
[1 см = 10 мм]
[1 см³ = 1 см * 1 см * 1 см = 10 мм * 10 мм * 10 мм = 1000 мм³]
2 см³ = 2 * 1000 = 2000 мм³
2 см³ - 100 мм³ = 2000 мм³ - 100 мм³ = 1900 мм³
[1 дм = 10 см]
[1 дм³ = 1 дм * 1 дм * 1 дм = 10 см * 10 см * 10 см = 1000 см³]
1 дм³ - 200 см³ = 1000 см³ - 200 см³ = 800 см³
1000 см³ - 1 дм³ < 800 м² : 4 м
[1 дм = 10 см]
[1 дм³ = 1 дм * 1 дм * 1 дм = 10 см * 10 см * 10 см = 1000 см³]
1000 см³ - 1 дм³ = 1000 см³ - 1000 см³ = 0
800 м² : 4 м = 200 м
2000 дм³ + 200 м³ > 200 см³ + 2000 см³
[1 м = 10 дм]
[1 м³ = 1 м * 1 м * 1 м = 10 дм * 10 дм * 10 дм = 1000 дм³]
200 м³ = 200 * 1000 = 200 000 дм³
2000 дм³ + 200 м³ = 2000 дм³ + 200 000 дм³ = 202 000 дм³
200 см³ + 2000 см³ = 2200 см³
[1 дм = 10 см]
[1дм³ = 1 дм * 1 дм * 1 дм = 10 см * 10 см * 10 см = 1000 см³]
202 000 дм³ = 202 000 * 1000 = 202 000 000 см³
не забудьте правильно оформить цитату:
Махмутова Э. М. Применение методов скользящей средней, экспоненциального сглаживания и тренда при прогнозировании финансового результата от продаж на примере ОАО «Булочно-кондитерский комбинат» // Вопросы экономики и управления. — 2016. — №4. — С. 56-59. — URL https://moluch.ru/th/5/archive/38/1106/ (дата обращения: 31.01.2018).