Анализ заработной платы на предприятии (на примере РГУП «Бюро технической инвентаризации» №8)

     2) Выявление зависимости чистой  прибыли от выручки с помощью  построения функциональных уравнений  и расчета величины достоверности  аппроксимации;

     3) Выявление зависимости фонда  заработной платы от выручки  с помощью построения функциональных уравнений и расчета величины достоверности аппроксимации;

     4) Расчет прогнозного значения  фонда заработной платы c помощью выявленного функционального уравнения;

     Для расчета прогнозного значения величины выручки от реализации продукции  применяется методика экспоненциального сглаживания с учетом тренда. Трендовое прогнозирование исходит из данных прошлых периодов по специфическому финансовому показателю (по одной переменной). Оно может включать статистические методы или нанесение значений показателя на график и построение трендовой линии (прямой или изогнутой). При этом игнорируются возможные изменения факторов, которые влияют на предположение, что будущее повторит закономерности прошлого развития.

     Для учета тренда в нестационарных рядах  применяется специальное двухпараметрическое линейное экспоненциальное сглаживание. Данная процедура сглаживает одновременно случайные возмущения и тренд с использованием двух различных констант (параметров). Двухпараметрический метод сглаживания (метод Хольта) включает два уравнения. Первое (3.2.1) предназначено для сглаживания наблюденных значений, а второе (3.2.2) – для сглаживания тренда: 

           S_t = A_yt + y_t + (1-A)*(S_t-1 + b_t-1)   (3.2.1)          

      b_t = B(S_t – S_t-1) + (1-B)*b_t-1, (3.2.2)

     где t – периоды сглаживания;

       – сглаженная величина на  период t (сглаженная выручка);

     y_t – фактическое значение выручки;

       – сглаженное значение тренда  на период t;

     A и B – сглаживающие константы (числа от 0 до 1). 

      Для данных уравнений на основе методики берутся значения 0<A<1 и 0<B<1. Уравнение (3.2.2) предназначено для добавления в общую процедуру сглаживания тренда. Каждая новая оценка тренда получается как взвешенная сумма разности между последними двумя сглаженными значениями (текущая оценка тренда) и предыдущей сглаженной оценки. Данное уравнение позволяет значительно сократить влияния случайных возмущений на тренд с течением времени. Оба уравнения используются в модели линейного экспоненциального прогнозирования. Прогноз на период t+1 равен текущей сглаженной величине плюc текущее сглаженное значение тренда.

     Cоставляется прогнозная выручка от реализации продукции, для этого строится таблица 3.2.1 с исходными данными:

     Таблица 3.2.1

     Выручка от реализации услуг РГУП «Бюро технической инвентаризации» №8 за период 2008-2009 гг.

     в тыс. руб.

 

     На  основе таблицы 3.2.1 строится график с целью нахождения уравнения регрессии, представленный на рисунке 3.2.1.

       
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Рисунок 3.2.1 График построения уравнения регрессии 

     Таким образом, получаем уравнение регрессии  y=35,027х + 4764,7, в результате получаем сглаженное значение тренда на период 1 месяца b=35,027. Далее на основе таблицы 3.2.1 и на основе полученного значения b строим таблицу расчетов прогнозной выручки от реализации услуг на 2010 год. Для значений A и B выбраны величины равные 0,1 и 0,3 соответственно. 
 
 
 

Таблица 3.2.2

Расчет прогнозной выручки от реализации услуг в РГУП «Бюро технической инвентаризации» №8 на 2010 г.

     в тыс. руб.

 

     Далее на основе прогнозного значения выручки  построим график, представленный на рисунке 3.2.2. 
 
 
 
 

     Рисунок 3.2.2 График построения прогнозной выручки 

     Можно сделать вывод, что на основе методики экспоненциального сглаживания  с учетом тренда было получено прогнозное значение выручки РГУП «Бюро технической  инвентаризации» №8 на прогнозный 2010 год в размере 66070,09 тыс. руб.

     Далее необходимо выявить зависимость  чистой прибыли от выручки с помощью  построения функциональных уравнений  и расчета величины достоверности  аппроксимации. Исходные данные для выявления зависимости приведены в таблице 3.2.3. 

     Таблица 3.2.3

     Исходные  данные для прогнозирования чистой прибыли в РГУП «Бюро технической  инвентаризации» №8 на 2010 г.

     в тыс. руб.

 

     По  фактическим данным об объемах чистой прибыли и выручки в РГУП «Бюро технической инвентаризации» №8 за период 2008-2009 гг. представленным в таблице 3.2.3 строятся точечные графики зависимости объема чистой прибыли от выручки с построением линии тренда и расчетом величины достоверности аппроксимации R². (Приложение 4)

     Значения  достоверности аппроксимации и  полученные уравнения сведены в  таблицу 3.2.4. 

     Таблица 3.2.4

     Сводная таблица значений достоверности  аппроксимации и функциональных уравнений зависимости чистой прибыли от выручки в РГУП «Бюро технической инвентаризации» №8  за период 2008-2009 гг.

 

     Из  рассмотренных данных, по всем графикам величина достоверности аппроксимации  R² соответствует нормативному значению. Это означает, что связь хорошая и эти данные можно использовать для прогнозирования. Наибольшее значение R² соответствует линейной функции – 0,7035, следовательно, для расчета прогнозной чистой прибыли используется уравнение линейной функции.

       Отсюда следует, что ЧП (В^I) = 0,2302х-863,15 = 0,2302*66070,09-863,15 = 14346,19 тыс. руб. 

     Далее необходимо выявить зависимость  фонда заработной платы от выручки  с помощью построения функциональных уравнений и расчета величины достоверности аппроксимации. Исходные данные для выявления зависимости  приведены в таблице 3.2.5. По фактическим данным об объемах фонда заработной платы и выручки в РГУП «Бюро технической инвентаризации» №8 за период 2008-2009 гг. представленным в таблице 3.2.5 строятся точечные графики зависимости объема фонда заработной платы от выручки с построением линии тренда и расчетом величины достоверности аппроксимации R².