Интервью с режиссером
Примечание – Источник: Собственная разработка Прогнозное значение товарооборота магазина, рассчитанное с помощью инструмента Экспоненциальное сглаживание, на 17 месяц составило 34156тыс.р.
Рисунок 3.2 – Экспоненциальное сглаживание Примечание – Источник: Собственная разработка Результаты проведённых расчётов показывают, что модели, построенные с помощью метода экспоненциального сглаживания, достаточно гибки и более точно отражают динамику исследуемого показателя, учитывая эффекты выброса функции намного лучше моделей, построенных с применением метода наименьших квадратов. Инструмент Экспоненциальное сглаживание целесообразно применять для составления прогнозов только на период, непосредственно следующий за интервалом базовых наблюдений. Кроме того, при построении модели, описывающей поведение динамического ряда конкретного показателя, важно правильно оценить наиболее вероятные закономерности его развития в будущем. Закладывать в модель следует те адаптивные свойства, которых достаточно, чтобы с заданной точностью отследить динамику реального процесса.
3.7 Добавление линии тренда к рядам данных на диаграмме
Если имеется некоторая совокупность данных, характеризующих динамику исследуемого показателя, то всегда можно попытаться найти на графике наилучший вариант линии, которая будет «ближайшей» к точкам наблюдений в рамках всей их совокупности. Эта линия поможет понять фактические данные, выявить тенденции развития и на этой основе построить оптимальный прогноз будущих значений ряда. Использование графического метода в сочетании с возможностями MSExcel позволяет не только оперативно построить линию, наилучшим образом аппроксимирующую исходные данные, но и дать ей математическое описание и качественную оценку.
Рисунок 3.3 – Оценка прогноза прибыли на основе линейной кривой роста Примечание – Источник: собственная разработка.
Рисунок 3.4 – Оценка прогноза прибыли на основе логарифмической кривой роста Примечание – Источник: собственная разработка.
Рисунок 3.5 – Оценка прогноза прибыли на основе полиномиальной кривойроста Примечание – Источник: собственная разработка.
Рисунок 3.6 – Оценка прогноза прибыли на основе степенной кривой роста Примечание – Источник: собственная разработка.
Рисунок 3.7 – Оценка прогноза прибыли на основе экспоненциальной кривой роста Примечание – Источник: собственная разработка.
Приведённые графики прибыли свидетельствуют, что наибольшая степень приближения линии тренда к базовым данным достигнута в случае с линейной кривой роста и с полиномиальной кривой роста 3-й степени, а наименьшая – в случае логарифмической кривой. По приведённым графикам был составлен прогноз прибыли на 17-й месяц. Результаты представлены в таблице 3.8. Таблица 3.8 – Прогноз товарооборота магазина на 17-й месяц
Примечание – Источник: собственная разработка. Таким образом, у нас имеется широкая база для оценки возможных направлений изменения прибыли и выбора оптимального варианта прогноза, принимая во внимание обозначившиеся ко времени его составления ограничения и противоречия. При необходимости сформированная база прогнозных величин может быть дополнена изучением степени влияния на развитие исследуемого показателя тех или иных факторов, находящихся с ним в непосредственной взаимосвязи. В этом случае окончательный вариант прогноза будет формироваться с учетом размеров и направлений возможного изменения факторов, оказывающих существенное влияние на исследуемый показатель. 4. Применение регрессионного анализа в построении экономических прогнозов.
Регрессионный анализ является эффективным статистическим методом изучения взаимосвязей переменных, из которых одна рассматривается как объяснимая, а другие как объясняющие. В основе любой регрессионной модели лежит уравнение регрессии, которое показывает, каким будет в среднем изменение зависимой переменной, если независимые переменные примут конкретное значение. Для отоброжения оценки регрессионной взаимосвязи переменных могут использоваться различные функции: линейная, экспоненциальная, логарифмическая, полиномиальная и др. 4.1. Прогнозирование с использованием парной регрессии
5.Использование технологий BusinessStudio
5.1 Стратегическая карта организации Business Studio представляет собой систему бизнес-моделирования, поддерживает полный цикл проектирования и оптимизации системы управления компанией: проектирование → внедрение → контроль → анализ. Бизнес-архитектура - это модель бизнеса, содержащая следующие элементы и их связи: -Цели бизнеса - Бизнес-процессы - Организационную структуру - Информационные системы - Ресурсы и данные Система бизнес-моделирования Business Studio разработана специально для максимально легкого создания бизнес-архитектуры. Помимо этого, она обеспечивает решение смежных задач, необходимых для обеспечения непрерывного развития компании. Цели, которые ставит перед бизнесом собственник, являются отправной точкой для разработки стратегии развития. В стратегии выбираются виды деятельности, рынки и формулируются те ключевые конкурентные преимущества, за счет которых компания должна добиться успеха. Важно понимать, что стратегия может быть успешно реализована только тогда, когда ее понимают сотрудники компании. Описывая стратегию в более или менее упорядоченной форме, мы повышаем вероятность ее успешной реализации. На рисунке 5.1 представлена разработанная средствами BusinessStudioстратегическая карта торговой организации.
Рисунок 5.1 – Стратегическая карта организации Примечание – Источник: собственная разработка.
Рисунок 5.2 – Организационная структура объекта общественного питания Примечание – Источник: собственная разработка
Нормативно-правовые акты Клиенты
Инф-ция о конкурентах Увеличение прибыли Товары
Персонал
Интервью с режиссером
|
