Розрахунок вихідних даних для визначення коефіцієнта варіації розмірів закупівель худоби по ват «Шепетівський м’ясокомбінат»

Для того, щоб налагодити високоефективно діючий перспективний аналіз, необхідно мати добре відлагоджену систему оперативного обліку й аналізу. Лише шляхом глибокого подальшого аналізу можна не тільки виявити відхилення фактичних показників від прогнозованих, а й з’ясувати причини, що їх зумовлюють, і розробити щодо рекомендації виконання точніших розрахунків надалі.

Визначимо коефіцієнт варіації по ВАТ «Хмельницькийм’ясо».

Таблиця 65

Розрахунок вихідних даних для визначення коефіцієнтаваріації розмірів закупівель худоби по ват «Хмельницькийм’ясо»

Коефіцієнт варіації по ВАТ «Хмельницькийм’ясо» становить 25,7%.

Порівнюючи розрахункові величини коефіцієнта варіації по ВАТ «Хмель­ницькийм’ясо» та ВАТ «Шепетівський м’ясокомбінат», можна зробити висновок, що сезонні коливання більше помітні на другому м’ясокомбінаті.

При прогнозуванні обсягу випуску м’ясопродуктів необхідно враховувати також ту обставину, що на м’ясокомбінаті нереально створювати запаси худоби на випадок недопоставок сільсько­господарської сировини постачальниками, бо передза­бійна витримка великої рогатої худоби має тривати не більше 24 год., а свиней – 12 год. Тому підприємства м’ясопереробної промисловості можуть мати лише добовий запас сировини. Звідси випливає, що використовувати модель Баумола можна за умови, що страховий запас сільськогосподарської сировини дорівнює добі.

Враховуючи прогнозування основної сировини, специфіку м’ясоком­бінатів, сезонні коливання можна спрогнозувати мінімальний запас матеріалів, які використовують при виробництві м’ясопродуктів.

Використання способів і прийомів прогнозування реалізовують за допомогою функцій електронних таблиць Exel за будь-які інтервали часу.

Тенденції сезонності постачання худоби зумовлять зміну обсягу виробництва м’ясопродуктів, а також їх продаж. При сезонному прогнозуванні прогноз не просто складають на основі попередніх результатів досліджень, а враховують його два компоненти:

– компонент тренду відображає тенденцію в бік збільшення або зменшення;

– компонент сезонності свідчить про будь-яке різке зниження, підвищення або максимальний стан базової лінії, що відбуваються з однаковими проміжками часу.

Процес сезонного вирівнювання проходить у два етапи: етап уведення даних, під час якого визначають розміри тенденції та величину компонентів сезонності, й етап прогнозування. На основі цих компонентів розробляють перспективні оцінки.

Для застосування в Ехеl методу сезонного вирівнювання необхідно мати два постійних значення: одне – для будь-якої тенденції, яку можна досліджувати у даному ряду, а інше – для компонента сезонності. Параметри, необхідні для запуску програми прогнозування із засто­суванням методу сезонного вирівнювання, є такими:

– вхідний інтервал – базова лінія, що відображає числовий вираз результатів досліджень протягом певного періоду часу;

– кількість періодів у кожному сезоні (наприклад, якщо вхідні дані мають один результат досліджень за кожний місяць року, то число періодів у кожному сезоні (весна, літо, осінь, зима) буде дорів­нювати 3. Якщо вхідні дані мають один результат дослідження, що фіксується кожний тиждень місяця, то кількість періодів у кожному сезоні буде дорівнювати 4, якщо розглядають місяць як сезон, або дорівнювати – 12, якщо розглядають квартал);

– кількість сезонів у календарному блоці. Календарний блок – це період часу, протягом якого спостерігається замкнутий сезонний цикл. (Наприклад, якщо розглядають квартальні цикли, то календарним циклом буде рік; якщо розглядають тижневі цикли, то календарним блоком може бути місяць);

– дві вирівнювальні постійні: одна – для тенденції, інша – для сезонів. Обидві постійні повинні мати дробове значення в межах від 0 до 1.

Застосування методів прогнозування в Exel дасть змогу точніше передбачити забезпечення м’ясокомбінатів сільськогос­подарською сировиною та матеріалами, мінімізувати їх на складах, отримати вищі прибутки.