Интернет-публикация
ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
PROBLEMS OF FORECASTING OF EFFICIENCY OF DEVELOPMENT OF THE AGRICULTURAL ENTERPRISES
Базиева А.М.,
Кызылкийский институт технологии, экономики и
права при Баткенском государственном университете,
г. Кызылкия, Кыргызстан
Гыязов А.Т., к.э.н., доцент
Кызылкийский институт технологии, экономики и
права при Баткенском государственном университете,
г. Кызылкия, Кыргызстан
Безрукова Т.Л., д.э.н. профессор
Безруков А.А., магистрант
Пухонина К.А., магистрант
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный
лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова»,
г. Воронеж, Россия
Аннотация: Для обеспечения устойчивого развития сельскохозяйственных кооперативов необходимо эффективное управление их деятельностью, для чего проводится анализ их деятельности, на основе которого составляется краткосрочный и долгосрочный прогноз их развития. Прогнозирование эффективной деятельности сельскохозяйственных кооперативов позволяет выяснить, какие необходимо принять меры организационного характера для данного кооператива (например, привлечь дополнительные денежные средства, привлечь дополнительных сотрудников), для того, чтобы добиться повышения его эффективной деятельности.
Summary: Providing a sustainable development of agricultural cooperatives requires effective management of their activity for what the analysis of their activity on the basis of which the short-term and long-term forecast of their development is formed is carried out. Forecasting of effective activity of agricultural cooperatives allows to find out what it is necessary to take measures of organizational character for this cooperative (for example, to raise additional money, to involve additional employees) to achieve increase of its effective activity.
Ключевые слова: Устойчивое развитие, прогнозирование, эффективность, предприятия.
Keywords: Sustainable development, forecasting, efficiency, enterprises.
Задача прогнозирования эффективности деятельности сельскохозяйственного кооператива является чрезвычайно сложной и многофакторной, так как на его эффективность влияет значительное число параметров; кроме того, сама эффективность может оцениваться значительным числом показателей.
Другой проблемой прогнозирования развития экономических объектов является высокая доля случайности, не позволяющая сделать идеально точный прогноз. При этом характерная вероятность ошибки составляет 10–40 % даже для кратковременных прогнозов (на год вперед), не говоря уже о долгосрочных прогнозах, где корректнее говорить о прогнозе не показателя, а лишь тенденции. Случайность обусловлена чрезвычайной сложностью как самого изучаемого объекта, так и экономической среды, в которой он находится. Даже в такой относительно простой задаче, как прогнозирование кросс-курса валют, вероятность правильного прогнозирования тенденции (рост или спад) на один шаг вперед (от 10 секунд до 1 месяца) составляет 55–75 %, при соответственно вероятности ошибки 25–45 %. Однако, даже прогноз, сделанный с определенным уровнем вероятности, имеет высокую ценность. Так, для приведенного примера с кросс-курсом валют, даже при малой вероятности правильного прогнозирования около 55 %, постоянное применение такого метода прогнозирования обеспечивает банкам или частным лицам флуктуирующий, но гарантированный рост доходов.
Поэтому с точки зрения математики задача ставится следующим образом. Как максимально полно использовать имеющуюся информацию о предыдущем развитии предприятия, чтобы сделать прогноз его дальнейшего развития с максимально возможной точностью.
Собранные о предприятии статистические данные, как правило, можно разделить на три группы: управляемые, неуправляемые параметры и показатели эффективности (рисунок 1). Схема в виде «черного ящика» позволяет наглядно представить структуру показателей и составить функциональные зависимости для решения задач управления, прогнозирования и оптимизации.
Рисунок 1 – Схема взаимного влияния показателей сельскохозяйственного кооператива
Для анализируемого сельскохозяйственного кооператива показателями эффективности являются:
- ЧП – чистая прибыль;
- ВР – выручка от реализации;
- ОП – объем произведенной продукции.
К управляемым параметрам относятся те, которые руководящий состав предприятия может изменять (хотя бы в незначительных пределах) в процессе работы предприятия:
- ОЧ – количество отработанных часов;
- ОАР – общие и административные расходы;
- ФЗП – фонд заработной платы;
- ЗОТ – затраты на оплату труда в себестоимости произведенного продукта;
- ЗСМ – затраты на сырье и материалы;
- ЗЭ – затраты на электроэнергию;
- ЗТ – затраты на топливо и ГСМ;
- ЗЛР – затраты на приобретение лицензий и разрешений.
К неуправляемым параметрам относятся, в первую очередь, макроэкономические показатели страны, на которые предприятие не может повлиять сколь-нибудь существенным образом:
- ВВП – внутренний валовый продукт страны;
- ПСХ – продукция сельского хозяйства;
- ПП – продукция промышленности;
- ИОК – инвестиции в основной капитал;
- ОРТ – оборот розничной торговли;
- ИЦП – индексы цен производителей промышленной продукции;
- ИПЦ – индексы потребительских цен;
- ЭСС – экспорт в страны Содружества;
- ЭДС – экспорт в другие страны;
- ИСС – импорт из стран Содружества;
- ИДС – импорт из других стран;
- КД – курс доллара (для определенности в середине года).
В соответствии со схемой на рисунке 1 каждый показатель эффективности является функцией многих переменных – управляемых и неуправляемых параметров. Из большого количества управляемых и неуправляемых параметров многие не оказывают существенного влияния на изучаемое предприятие. Для определения уровня влияния каждого параметра целесообразно использовать корреляционный анализ.
Список литературы
1. Безрукова, Т.Л. Использование метода мультисигмоидальной аппроксимации при прогнозировании экономических показателей [Текст] / Т. Л. Безрукова [и др.] ; Т. Л. Безрукова, А. Т. Гыязов, С. С. Кириллова, Б. А. Безруков, Е. В. Чугунова // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика : сборник научных трудов по материалам международной заочной научно-практической конференции / гл. ред. В. М. Бугаков ; Фед. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. проф. образования "Воронеж. гос. лесотехн. акад.". - Воронеж, 2014. - № 5, ч. 1 (10-1). - С. 196-202.
2. Гриценко, М. П. Сельскохозяйственное предприятие: экономика и управление [Текст] / М. П. Гриценко, Г. М. Гриценко. – Барнаул: Изд-во АГИИК, 2002. – 378 с.
3. Лукашин, Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов [Текст] / Ю. П. Лукашин. – М. : Финансы и статистика, 2003. – 415 с.
