Змістовний модуль 2. Методика та практика аналітико-прогностичного забезпечення управління

Тема 2.1. Управлінський аналіз фінансового стану підприємства

Дослідження рентабельності та фінансової стійкості підприємства; дослідження ефективності використання майна (капіталу) підприємства, забезпечення підприємства власними оборотними коштами; об’єктивна оцінка динаміки та стану ліквідності, платоспроможності та фінансової стійкості підприємства; оцінка становища суб’єкта господарювання на фінансовому ринку та кількісна оцінка його конкуренто­спроможності; аналіз ділової активності підприємства та його становища на ринку цінних паперів; визначення ефективності використання фінансових ресурсів.

Семінарське заняття 3. Аналітичний огляд моделей та методів прогнозування в управлінській діяльності (1 година)

1. Прогнозна екстраполяція:

   1. метод найменших квадратів;

   2. метод експоненціального згладжування;

   3. метод імовірнісного моделювання.

2. Інтуїтивні (експертні) методи прогнозування

3. Кореляційний і регресійний аналізи

4. Моделі стаціонарних та нестаціонарних часових рядів та їх ідентифікація

5. Адаптивні методи прогнозування

6. Метод групового обліку аргументів

7. Теорія розпізнавання образів

Література:1-5; 8; 13; 16-25; 39.

Лабораторна робота 1. Робота з чергою (2 години)

Створення черги визначеної довжини. Включення та виключення елементів черги.

Практичне заняття 1. Організація прогнозування і планування в управлінні (2 години)

1. Позааудиторно проаналізувати основні категорії та поняття Закону України «Про державне прогнозування та розробку програм економічного і соціального розвитку України». В аудиторії обговорити положення нормативного документа. Результати обговорення законспектувати в зошиті для практичних робіт.

2. Разом з викладачем розглянути основні умови формування системи показників програми економічного і соціального розвитку. Результати узагальнити та занести в зошит для практичних робіт.

3. Проаналізувати проблеми та перспективи прогнозування на підприємствах сфери послуг за концепцією І. С. Гращенка. Власні висновки щодо проаналізованих проблем законспектувати.

Тема 2.2. Методи і моделі прогнозування одновимірних процесів

Група простих методів, що об’єднує однорідні за змістом і використовуваному інструментарію методи прогнозування :екстраполяція тенденцій, морфологічний аналіз та ін.

Область застосування експертних оцінок. Характеристика методів індивідуальних та колективних експертних оцінок.

Підготовка та проведення експертизи. Формування групи експертів. Компетентність експерта.

Складання анкети опитування. Різновиди питань анкети.

Методи обробки експертних оцінок.

Поняття про метод найменших квадратів. Реалізація регресійного аналізу в ЕТ. Використання функції TREND. Використання функції LINEST. Поняття про масиви і формули масивів. Побудова ліній тренду за допомогою діаграм.

Лабораторна робота 2. Робота з бінарним деревом (2 години)

Створення бінарного дерева з визначеною кількістю вузлів. Включення та виключення вузлів бінарного дерева.

Тема 2.3. Аналіз виробництва та реалізації продукції

Область застосування методів моделювання. Зміст понять “модель”, “моделювання”. Різновиди моделей. Логічні, інформаційні та математичні моделі.

Ендогенні та екзогенні перемінні моделей прогнозування. Етапи побудови моделей.

Методика оцінки параметрів моделей.

Область застосування методів екстраполяції.

Зміст понять ”екстраполяція” , “часовий ряд” . Різновиди часових рядів.

Визначення загальної тенденції розвитку техніко-економічних показників.

Методи підбору функції екстраполяції.

Методи експоненціального згладжування та плинної середньої.

Екстраполяція тенденцій кривих, що змінюються.

Семінарське заняття 4. Реалізація адаптивних методів прогнозування (1 година)

1. Загальна характеристика адаптивних методів прогнозування: теорія та практика

2. Поліноміальні моделі часових рядів. Метод експоненціальної середньої:

   1. адаптивна поліноміальна модель нульового порядку (р=0);

   2. адаптивна поліноміальна модель першого порядку (р=1).

3. Прогнозування з використанням моделі Уінтерса (експоненціального згладжування с мультиплікативною сезонністю та лінійним ростом)

4. Прогнозування обсягу виробництва за моделлю Тейла-Вейджа.

Література:2; 6; 13-15; 19; 28; 37.

Лабораторна робота № 3. Задачі апроксимації і прогнозування даних. Метод найменших квадратів. Елементи регресійного аналізу. Побудова ліній тренду на діаграмах (2 години)

Використати математичні функції для роботи з масивами даних: MMULT(МУМНОЖ),MINVERSE(МОБР),MDETERM(МОПРЕД),TRANSPOSE(ТРАНСІ!) і статистиці ні функції для дослідження тенденцій (тренду) в даних:TREND(ТЕНДЕНЦИЯ),LINEST(ЛИНЕЙН),GROWT(РОСТ),LOGEST(ЛГРФПРИБЛ).

Розрахувати прогноз доходу фірми за наявними даними:

Протягом перших десяти місяців року доходи фірми були такими: 200 000, 220 000, 230 000, 225 000, 235 000, 225 000, 230 000, 250 000, 245 000, 280 000. Побудувати лінію тренду і спрогнозувати дохід фірми у листопаді й грудні.

План: 1) поняття про метод найменших квадратів; 2) реалізація регресійного аналізу в ЕТ; 3) використання функції TREND; 4) використання функціїLINEST; 5) поняття про масиви і формули масивів; 6) побудова ліній тренду за допомогою діаграм.

Практичне заняття 2. Прогнозування інфляції та управління інфляційними процесами (2 години)

1. Позааудиторно ознайомитись з видами інфляція та способами її вимірювання.

2. Виконати завдання разом з викладачем та студентами академічної групи в аудиторії: проаналізувати практичні методи прогнозування інфляції. Порівняти знайдені в глобальній мережі прогнози експертів щодо інфляції в Україні та зафіксувати у зошиті для практичних робіт власні узагальнення.

3. Виконати самостійно у зошиті для практичних робіт завдання щодо проблем управління інфляційними процесами (за варіантами): варіант 1 – Визначити стан та причини інфляційного процесу в Україні; варіант 2 – Визначити до якого виду відноситься інфляція в Україні; варіант 3 – Порівняти практику здійснення управління інфляційними процесами за кордоном та в Україні.