4. Коефіцієнт співвідношення власних і притягнутих засобів, як і вищенаведені показники, цей коефіцієнт дає найбільш загальну оцінку фінансової стійкості підприємства. Він має досить просту інтерпретацію - скільки позикових засобів приходиться на кожну гривню власного капіталу. Ріст показника в динаміку свідчить про посилення залежності підприємства від зовнішніх інвесторів.

Необхідно сказати, що не існує якихось єдиних нормативних критеріїв для розглянутих показників. Вони залежать від багатьох факторів: галузевої приналежності підприємства, принципів кредитування, що склалася структури джерел засобів, оборотності оборотних коштів, репутації підприємства й ін. Можна сказати лише одне, що власники підприємства (акціонери, інвестори і т.п.) віддають перевагу розумному росту у динаміці частки позикових засобів і напроти, кредитори (постачальники сировини, банки, контрагенти і т.п.) віддають перевагу підприємствам з високою часткою власного капіталу.

Таблиця 2.12 - Динаміка показників фінансової стійкості

Показники	2012 рік	2013 рік
	На початок року	На кінець року	На початок року	На кінець року
1. Коєффiцiєнт концентрацii власного капiталу	0,96	0,66	0,78	0,88
2. Коєффiцiєнт фiнансовоi залежностi	1,04	1,44	1,22	1,12
3.Коефiцiєнт концентрацii притягнутого капiталу	0,04	0,34	0,29	0,12
4.Коефiцiєнт залежності спiввiдношення притягнутих i власних коштiв	0,03	0,49	0,25	0,13

На підставі результатів приведених у вище представленій таблиці (таблиця 2.12 ) зробимо наступні висновки. Коефіцієнт концентрації власного капіталу (зазначена нижня межа 60%) підвищився за звітний рік з 0,78 до 0.88 але якщо розглядати цей показник у динаміку за 2 роки просліджується, що частка власного капіталу в джерелах засобів знизилася на 8% хоча і залишається на досить високому рівні. Коефіцієнт фінансової залежності вказує нам на те. Що частка позикових засобів у фінансуванні підприємства виросла в розглянутій динаміці. Якщо на початок 2012 року в кожній тисячі гривень майно підприємства - 38,5 гривень були позиковими, то на кінець 2013 року в кожній тисячі гривень усіх господарських засобів

Сума позикових виросла до 107 гривень. Це говорить про те, що фінансова залежність підприємства збільшилася. Якщо врахувати те, що розглянуте підприємство фондоемке й оборотність активів за звітний період знизилася (дивися розділ 2.5), а також якщо узяти до уваги те, що значення показника коефіцієнта абсолютної ліквідності має низьке значення на кінець звітного періоду (0,09 на кінець 2013 року ) можна сказати, що дана тенденція може привести підприємство на грань банкрутства, якщо кілька великих кредитів одночасно зажадають у терміновому порядку погасити борги. Коефіцієнт маневреності власного капіталу на 2001 рік значно знизився, а з урахуванням переоцінки частка основних фондів у власному капіталі на початок 2012 року склав 9%. До кінця 2013 року значення даного коефіцієнта підвищилася до 1/3. Але за результатами раніше проведеного аналізу велика частина власних оборотних коштів була капіталізована у виробничі запаси, що як відомо, мають низьку ліквідність. По цьому ріст даного показника не можна розцінювати як поліпшення фінансової стійкості в цілому. Як показує коефіцієнт притягнутого капіталу частка позикових засобів у порівнянні з початком 2013 року значно виріс. Ріст показника коефіцієнта співвідношення притягнутих і власних засобів у динаміку свідчить про збільшення залежності підприємства від зовнішніх інвесторів і кредиторів,тобто говорить про деяке зниження фінансової стійкості даного підприємства. Провівши вищевикладений аналіз фінансової стійкості машинобудівної діяльності можна сказати,що в цілому по підприємству складаються негативні тенденції загалом, фінансовому стані. При падінні ліквідності і досить низкою платоспроможності надалі при необхідності даному суб'єкту,що виробничо-хазяює, усе сутужніше буде мати можливість користатися засобами на позиковій основі.

2.2.5 Аналіз рентабельності

Результативність і економічна доцільність функціонування підприємства можуть оцінюватися за допомогою абсолютних і відносних показників.

Абсолютні показники дозволяють проаналізувати динаміку різних показників прибутку за ряд років. При цьому слід зазначити, що для одержання більш об'єктивних результатів варто розраховувати дані показники з урахуванням інфляційних процесів.

Відносні показники менше піддані впливу інфляції тому що являють собою різні співвідношення прибутку і вкладеного капіталу, чи прибутку і виробничих витрат.

Зробимо розрахунки основних узагальнюючих показників рентабельності аналізованого підприємства в таблиці 2.22, яка наведена у додатках.

На підставі результатів даної таблиці скажемо наступне. У звітному періоді ДП ВО ЮМЗ ім. Макарова А. М. дістало прибуток у розмірі 1304749,2 тис гривень, що на 80,4 % більше, ніж у попередньому році. Прибуток, що залишається в розпорядженні підприємства, зріє у такій же пропорції. Даний факт обумовлений находженням чистого виторгу від виконуваних послуг, величина якої до кінця 2013 року склала 4048614,7 тис. гривень, що на 88,7 % більше, ніж у 2012 р.

Збільшення прибутку, що спостерігається, швидше за усе відбулося через роздування цін адміністрацією підприємства на виконувані роботи і зроблені послуги населенню. Рівень витрат на підприємстві значно виріс - на 31,2%, що знайшло своє відображення в зниженні рівня рентабельності в цілому і вплинуло на рівень отриманого прибутку.

Показник рентабельності власного капіталу показує скількох гривень прибутку приходиться на одну гривню власних засобів. Результати розрахунків даного показника говорять нам про зниження прибутку отриманої з кожної одиниці коштів вкладених власниками підприємства.

У залежності від напрямку вкладених коштів, використовують різні показники рентабельності.

У таблиці 2.23 приведемо результати розрахунків ряду більш заглиблених показників рентабельності за період 2012 -2013 років з урахуванням росту споживчих цін.

Таблиця 2.23 - Показники рентабельності

Показники	2012 рік	2013 рік	Відхилення (2012-100%)
1. Рентабельність сукупних активів 2. Рентабельність поточних активів 3. Рентабельність основної діяльності 4. Рентабельність МБД 5. Рентабельність продукції	41,4 82,0 56,7 43,0 22,1	43,0 103,3 51,9 34,8 20,9	1,6 21,3 -4,8 -19,1 -5,4

З розглянутої таблиці, що рентабельність сукупних активів підприємства до кінця 2013 року незначно виросла. Можна сказати, що в звітному році підприємство стало краще використовувати своє майно. З кожної гривні, вкладеної в його активи, у 2013 році аналізоване підприємство одержало прибутку на 1,6. Більше, ніж за минулий рік.

Рентабельність поточних активів помітно виросла і склала 103,3 %, що на 21% більше, ніж у попередньому році. Ріст у динаміку даного показника є позитивною тенденцією, однак даний ріст рентабельності поточних активів неї результатом ефективної виробничо-господарської діяльності підприємства. Скоріше основним фактором росту даного показника є збільшення прибутку майже в 2 рази. Але результати раніше проведеного дослідження недолік коштів, істотне збільшення періоду збереження запасів, а також зниження натуральних обсягів виконаних робіт і зроблених послуг не дозволяють нам розцінювати даний факт позитивно.

Рентабельність основної діяльності і непрямих робіт істотно знизилася - на 4,8% і 19% відповідно.

Розраховані коефіцієнти рентабельності свідчать про необхідність радикального перегляду виробної політики ведення господарства. Надалі підприємству необхідно нарощувати обсяг виробництва не за рахунок підвищення цін на виконані роботи, а за рахунок зниження витрат, підвищення якості і диверсифікованості виробництва, тобто розширення спектра пропонованих послуг, а також прискорення оборотності виробничих запасів.

У вищенаведеній таблиці 2.23 розглянуті значення рентабельності продукції в динаміку говорять про те, що відбулося падіння прибутковості продажів у звітному році. Даний факт міг бути викликаний наступними змінами структурою реалізації, зміною частки доходів і витрат від іншої реалізації і позареалізаційних операцій, рівня оподатковування й ін. Для виявлення причин ,що вплинули на зміну частки прибутку,що залишається в розпорядженні підприємства, проведемо нескладний,але дуже ефективний по своїх аналітичних можливостях вертикальний аналіз звіту про фінансові результати і їх використання. Оформимо його у виді аналітичної таблиці 2.24, яка наведена у додатках.

Суть даного аналізу - виявлення змін питомої ваги витрат на виробництво продукції, або змін результатів від реалізації в складі виторгу. Дані показники найбільше точно характеризують можливість одержання стабільного доходу. Варто мати через,що динаміка співвідношення витрат і доходів у складі виторгу від реалізації продуктів залежить не тільки від ефективності використання ресурсів, але і від вироблених на підприємстві принципів ведення обліку. У рамках прийнятої облікової політики підприємство має можливість чи збільшувати зменшувати розмір прибутку за рахунок вибору способу оцінки активів, установлення терміну використання і порядок їхнього списання, а також вибір порядку віднесення на собівартість реалізованої продукції окремих видів витрат шляхом безпосереднього їхнього списання у виробництво в міру здійснення чи витрат з попереднім зарахуванням їхній до складу майбутніх витрат і платежів, і т. п.

Зміна облікової політики в даному аспекті дуже впливає на співвідношення доходів і витрат, тому даний момент повинний враховуватися в аналізі рентабельності продажів.

Як випливає з таблиці 2.24, спостерігається зниження питомої ваги виторгу від реалізації продукції в загальному обсязі доходів на 11%, ріст витрат на основне виробництво, зменшення частки балансового прибутку і зниження питомої ваги одержуваної підприємством у своє розпорядження прибутку на 3,6%. Узагальнюючи дані результати можна сказати,що на зміну показника рентабельності продукції (зниження даного показника до кінця 2013 р. склало 5,4% ) уплило збільшення на 2% собівартості продукції і негативний результат від інших операцій (збиток від позареалізаційних операцій і іншої реалізації в 2013 р. склав 95877 тис. грн.), що привело у свою чергу до скорочення частки балансового прибутку в загальному розмірі виручки від реалізації на 5% у 2013 року в порівнянні з попереднім.

Далі розглянемо ще один немаловажний взаємозв'язок між показниками рентабельності активів, оборотністю і рентабельністю продажів. Очевидно,що прибуток підприємства, отриманий з кожного карбованця засобів, вкладених в активи, залежить від швидкості оборотності засобів і від частки чистого прибутку у виторзі. Високе значення рентабельності продукції ще не означає, що від використовуваного сукупного капіталу підприємство одержить високу віддачу, з іншої сторони незначна частка прибутку у виторзі від реалізації не обов'язково свідчить про низьку рентабельність вкладень в актив підприємства. У даному випадку вирішальну роль грає швидкість обороту активів, тобто чим вище оборотність активів, тим менше сума прибутку необхідна для забезпечення необхідної віддачі активів.

Таблиця 2.25 - Взаємозв'язок показників рентабельності активів

Показники	2012 рік	2013 рік	Зміни
1. Оборотність поточних активів 2. Рентабельність продажів 3. Рентабельність поточних активів	3,7 22,1 81,7	4,9 20,9 102,4	1,2 -1,2 20,7
Вплив на зміну рентабельності поточних активів а)оборотність поточних активів б)рентабельності продажів			26,5 -5,8

З даних таблиці 2.25 випливає, що рентабельність поточних активів у звітньому році склала 102,4%, а в 2012 році 81,7%. У випадку якби співвідношення витрат і прибутку не змінилося, то рентабельність поточних активів у звітному році склала б 108,2% (4,9 х 22,1). За рахунок збільшення оборотності коштів віддача з кожної гривні поточних активів збільшилася на 26,5 коп. Але в дійсності рентабельність поточних активів виявилася на 5,8% (102,4 - 108,2) нижче і віддача з кожної гривні поточних активів склала лише 20,7 коп.

Можна зробити висновок про те, що дане збільшення рентабельності поточних активів було зв'язано з різноспрямованим впливом рентабельності продажів і оборотності поточних активів. Оскільки в складі поточних активів дебіторська заборгованість становить більш половини, а час розрахунків збільшилося на 3,5 обороти, то це добре спрямовані умови відбилися на загальному прискоренні оборотності поточних активів на 1,2 обороти. У свою чергу на загальному прискоренні поточних активів відбилося також погіршення оборотності виробничих запасів, що складають більш 40% всіх оборотних коштів. Не трапилося би в звітному періоді затоварення складів аналізованого ДП ВО ПМЗ, рентабельність поточних активів різко зросла б напроти розрахункової величини.

На закінчення аналізу фінансового стану надамо підсумкову таблицю основних співвідношень економічних показників,що характеризують фінансове положення ДП ВО ПМЗ ім. Макарова А.М. за аналізований період. Результат розрахунків представлений у таблиці 2.26.

Дані, приведені в таблиці 2.26 надають можливість скласти аналітичний висновок про фінансовий стан аналізованого підприємства. Структура майна в звітному році характеризується найбільшою вагою довгострокових активів складових 58.3% у загальній сумі господарських засобів підприємства, що зросли в порівнянні з 2012 роком на 8,9%.

Таблиця 2.26 - Зведена таблиця фінансового стану ДП ВО ПМЗ ім. Макарова. І Оцінка економічного потенціалу

Показники	2012 рік	2013 рік	Відхилення
1.Оцінка майнового положення 1.1 Величина основних засобів і позаоборотних активів у загальній сумі активів 1.2 Величина оборотних коштів у загальній сумі активів 1.3 Загальна сума господарських засобів 2.Оцінка фінансового положення 2.1 Величина власного капіталу і його частка в загальній сумі джерел 2.1 Величина позикових засобів у загальній сумі джерел 2.2 Частка власних оборотних коштів у загальній їхній сумі 2.3 Коефіциент покриття (загальний) 2.4 Коєффіціент швидкої ліквідності 2.5 Коєффіціент абсолютної ліквідності 2.6 Частка виробничих запасів у поточних активах 2.7 Частка дебіторської заборгованості в поточних активах 2.8 Частка коштів у поточних активах	49,4 50,6 1146862 74,6 25,4 49,0 1,91 1,55 0,25 20,8 65,9 13,3	58,3 41,7 2396736,5 81,0 19,0 54,4 2,01 1,18 0,14 42,5 50,8 6,07	8,9 -8,9 1249874,5 6,4 -6,4 5,4 0,1 -0,37 -0,11 21,7 -15,1 -6,6

ІІ Оцінка результативності і фінансово-господарської діяльності

Показники	2012 рік	2013 рік	Відхилення
3. Оцінка прибутковості і рентабельності 3.1 Прибуток у розпорядженні підприємства 3.2 Рентабельність загальна 3.3 Рентабельність сукупних активів 3.4 Рентабельність поточних активів 3.5 Рентабельність основної діяльності 3.6 Рентабельність продажів 3.7 Оборотність сукупних активів 3.8 Оборотність поточних активів 3.9 Оборотність дебіторської заборгованості 3.10 Оборотність виробничих запасів 3.11 Оборотність коштів 3.12 Оборотність кредиторської заборгованості 3.13 Тривалість операційного циклу 3.14 Тривалість фінансового циклу 3.15 Рентабельність власного капіталу	475161 33,7 41,4 82,0 56,7 22,1 192,5 97,2 48,0 73,5 31,9 70,7 125,5 50,8 55,5	1031995 32,2 43,0 103,3 51,9 20,9 174,7 73,4 32,8 118,8 7,5 57,7 151,6 95,8 53,1	556834 -4,4 1,6 21,3 -4,8 -5,4 -17,8 -23,8 -15,2 45,3 -24,4 -15,0 26,1 45,0 -2,4

У структурі джерел засобів підприємства переважає власний капітал при цьому частка його збільшилася на 6,4% у звітному році. Частка позикових засобів зменшилася з 25,4% у 2012 році до 19% у 2013 році.

Ліквідність підприємства характеризується тим,що поточні активи цілком покривають його зобов'язання. Величина коефіцієнта покриття незначно збільшилася в 2013 році - на 0.1%. Однак свідченням недостатньої платоспроможності є відношення коштів підприємства до його зобов'язань. Коефіцієнт абсолютної ліквідності знизив своє значення з 0,25 до 0,14.

Спостерігається нездатність підприємства в терміновому порядку розплатитися по своїх боргах. Дане свідчення говорить проте,що фінансова стійкість підприємства помітно похитнулася в 2013 році.

За звітний рік у підприємства спостерігається прискорення оборотності оборотних коштів на 17,8% ,що течуть активів на 23,8% однак збільшився термін збереження виробничих запасів на 45 днів. Необхідно шукати напрямок для реалізації даних активів, можливо шляхом залучення нових контрагентів. Відтік коштів з розрахункового рахунка підприємства значно скоротив час їхнього використання з 319 днів у 2012 році до 7,5 днів у 2013 році. Значне уповільнення оборотності запасів також свідчить про те, що велика їхня частина не знаходить застосування. Період тривалості операційного і фінансового циклів також помітно збільшився.

Показники прибутковості власного капіталу і продажів знизилися в порівнянні з минулим роком, чим викликали меншу віддачу з гривні вкладених коштів.

Висновок: Узагальнивши дані фінансового аналізу, можна сказати, що з'явилася тенденція зниження фінансової стійкості підприємства. Факт тривожний. У сформованій ситуації буде недаремно зробити планування виробничої діяльності.

3 Планування виробничої діяльності з урахуванням моделі й аналізу фінансової діяльності підприємства

3.1 Визначення життєвого циклу товарів (ЖЦТ)

У даному розділі розглядається модель реакції ринка на товар, що розвивається у часі, тобто життєвий цикл товару (ЖЦТ).

Коливання обсягів і тривалості виробництва того чи іншого товару дозволяє встановити, що ці показники змінюються у часі циклічно на інтервалах, що піддаються виміру. В економіки явище періодичного коливання обсягів і тривалості виробництва товару називають життєвим циклом товару (ЖЦТ). Структура ЖЦТ описується декількоми фазами. Число їх коливається в різних авторів від чотирьох до шести. Наприклад, модель із шістьма фазами (рис.3.1) можна інтерпретувати в такий спосіб.

Виторг і прибуток

Виторг

Прибуток

А В С

t

розробки виведення росту зрілості насичення спаду на ринок

Рисунок 3.1 - Схема життєвого циклу товару (А-година виникнення ідеї товару, В-вихід на ринок, З-година зняття товару з виробництва і продажів)

Після закінчення фази розробки товару, в якій здійснюються лише витрати, випливає вихід товару на ринок. Збут його росте спочатку повільно. Інвестиції в організацію виробництва і збуту досить великі.

У фазі виведення на ринок все більше споживачів звертають увагу на новий товар і здобувають його. У фазі росту звичайно покриваються зроблені витрати і з'являється прибуток. Подальший підйом кривого виторгу означає перехід до фази зрілості, коли новий товар перетворюється у розряд традиційних. Обсяг продажів росте, але при цьому знижуються темпи зростання прибутку. У фазі насичення ріст збуту зупиняється. Деяке збільшення продажів можливо тільки за рахунок інтенсифікації маркетингових зусиль. У фазі спаду(дегенерації) відбувається стійке зниження попиту, падає виторг. Зменшення прибутку вже неможливо зупинити навіть за допомогою інтенсивного маркетингу.

Модель життєвого циклу товару (ЖЦТ) ми використовуємо для прогнозу отримання прибутку та для вирішення базисних стратегій на різних етапах розвитку товару.

Зараз ми проаналізуємо зміну величини прибутку з 2001по 2013 роки ДП ВО ПМЗ за допомогою метода американського вченого Polli-Cook. Даний метод заснован на аналізі зміни величини прибутку у часі.

Таблиця 3.1 - Вихідні дані 2001-2012 рр. для визначення фаз ЖЦТ

Продукція	Виторг від реалізації, тис. грн.	Зміна виторгу від реалізації, тис. грн.
	2001 рік	2012 рік
1. Тролейбусне виробництво 2. ВЕУ 56-100 3. Шасі АН-140 4. Виробництво сівалок 5. Ракетно-космічна продукція	1100,5 350,8 390,4 690,2 28655,3	1018,6 264,8 410,6 977,3 32358,5	-81,9 -86 20,2 287,1 3703,2

m=5( кількість товарів)

Середня величина збуту рівна:

 = -81,9-86+20,2+287,1+3703,2 = 768,52

Середнє квадратичне відхилення дорівнює:

= v (-81,9-768,52)І+(-86-768,52)І+(20,2-768,52)І+(287,1-768,52)І+(3703,2-

5

-768,52)І = 1473,6

Визначаємо довірчий інтервал:

- 0,5 = 768,52-736,801= 31,7 + 0,5 = 768,52+736,801=1505,3

Для тролейбусного виробництва маємо - 81,9 < 31,7, отже він знаходиться на стадії спаду.

Для ВЕУ 56-100 маємо - 86 < 31,7, отже він знаходиться на стадії спаду.

Для шасі АН-140 маємо 20,2 < 31,7 , отже він знаходиться на стадії спаду.

Для виробництва сівалок маємо 31,7< 287,7 < 1505,3, отже він знаходиться на стадії зрілості, насичення.

Для ракетно-космічної продукції маємо 3703,2 >1505,3 , отже вона знаходиться на стадії росту.

Таблиця 3.2 - Вихідні дані 2012-2013 рр. для визначення фаз ЖЦТ

Продукція	Виторг від реалізації, тис. грн.	Зміна виторгу від реалізації, тис. грн.
	2012 рік	2013 рік
1.Тролейбусне виробництво 2.ВЕУ 56-100 3.Шасі АН-140 4.Виробництво сівалок 5.Ракетно-космічна продукція	1018,6 264,8 410,6 977,3 32358,5	617,8 255,1 720,1 1162,2 73522,1	-400,8 -9,7 309,5 184,9 41163,6

m=5( кількість товарів)

Середня величина збуту рівна:

= -400,8-9,7+309,5+184,9+41163,6 = 8249,5

5

Середнє квадратичне відхилення дорівнює:

= v (-400,8-8249,5)І+(-9,7-8249,5)І+(309,5-8249,5)І+(184,9-8249,5)І+

5

(41163,6-8249,5)І = 16458,8

Визначаємо довірчий інтервал:

- 0,5 = 8249,5-8229,4 = 20 + 0,5 = 8249,5+8229,4 = 16478

Для тролейбусного виробництва маємо - 400,8 < 20, отже він знаходиться на стадії спаду.

Для ВЕУ 56-100 маємо - 9,7 < 20, отже він знаходиться на стадії спаду.

Для шасі АН-140 маємо 20 <309,5 < 16478 , отже він знаходиться на стаді зрілості, насичення..

Для виробництва сівалок маємо 20 < 184,9 <16478, отже він знаходиться на стадії зрілості, насичення.

Для ракетно-космічної продукції маємо 41163,6 >16478,9, отже вона знаходиться на стадії росту.

Порівнюючи результати ЖЦТ за 2001, 2012 та 2013 роки можна зробити окремо по кожному товару наступні висновки:

Висновки:Тролейбусне виробництво на протязі цих років знаходиться на фазі спаду, це свідчить про те, що для ПМЗ не вигідно виробництво даного товару. У фазі спаду(дегенерації) відбувається стійке зниження попиту, падає виторг. Зменшення прибутку вже неможливо зупинити навіть за допомогою інтенсивного маркетингу.

Теж саме відбувається із виробництвом ВЕУ 56-100. Тому можна зробити рекомендації про зняття цього товару з виробництва у цей час і переорієнтування вкладених грошей з цього товару на більш вигідний.

Що стосується шасі, то можна прослідкувати, що з 2001-2012 роки товар знаходився на фазі спаду, про це свідчать розрахунки представлені вище, але з 2012-2013 роки ситуація змінилася товар перейшов у фазу зрілості, насичення. Були вкладенні інвестиції у цей товар тому, що виробництво цього товару стало актуальніше на сьогоднішній день. Можна зробити висновок, що виробництво цього товару ще деякий час буде вигідно. Але в майбутньому слід приділити особу увагу кількості випускаємого товару, тому, що наступний етап - фаза спаду. Перехід до фази зрілості,це коли новий товар перетворюється у розряд традиційних. Обсяг продажів росте, але при цьому знижуються темпи зростання прибутку. У фазі насичення ріст збуту зупиняється. Деяке збільшення продажів можливо тільки за рахунок інтенсифікації маркетингових зусиль.

Наступний товар це - сівалки, на протязі 2001-2013 років товар знаходився на фазі зрілості, насичення. Це свідчить про те, що наступна фаза - фаза спаду. Тому треба більш детально підійти до виробництва цього товару. Можливо слід переорієнтувати вкладенні засоби з цього товару на інші, або поступово зменшувати кількість випускаємого товару, або розширити ринок збуту, але це понесе з собою інші витрати, наприклад рекламу і т.п.

Ракетно-космічна техніка на протязі трьох років знаходиться на фазі росту, це дуже добре, тому, що на даному етапі звичайно покриваються зроблені витрати і з'являється прибуток. Та можна з упевненістю спрогнозувати, що цей товар перейде у наступну стадію - зрілості, насичення. Тому у даний час актуально інвестувати даний товар, або переорієнтовувати вкладення засобів з інших товарів у ракетно-космічну техніку.

3.2 Конкурентоспроможність випускаємих товарів ДП ВО ПМЗ та їх графічні моделі

На наступному етапі виконання даної дипломної роботи визначимо конкурентоспроможність випускаємих товарів ДП ВО ПМЗ та збудуємо графічну модель для кожного року окремо.

Для визначення конкурентоспроможності випускаємих товарів ДП ВО ПМЗ використаємо графічну модель. Це - багаточинникова (багатовекторна) модель визначення конкурентоспроможності різних товарів. Такі товари називають кластерами. В процесі адаптації вказаної моделі для вирішення нового завдання першочерговим є вибір показників, які дозволять визначити такі пріоритети. У класичному варіанті цієї моделі, використовують шість векторів для підприємства: обсяг товарного випуску, собівартість, прибуток, рентабельність, кількість зайнятих, питома вага у прибутковості підприємства.

Вказані атрибути призначені для оцінки конкурентоспроможності товарів і можуть бути використані також при виборі пріоритетів маркетингу.

Під пріоритетами в маркетингу розуміють найконкурентоспроможніші напрями діяльності, для яких у першу чергу слід створювати сприятливі умови розвитку, що дозволить з більшою ймовірністю досягти поставленої мети. По суті мова йде про те, щоб із всієї гами випускаємих товарів (які у сукупності складають кластерну структуру), визначити такі, що на даний проміжок часу є найконкурентоспроможнішими.

При побудові графічної багатовекторної моделі на радіус - векторах відображаються певні значення показників, що характеризують стан конкурентоспроможності кожного оцінюваного кластера економічної системи. Сполучивши між собою кінці відрізків, отримаємо «багатокутник конкурентоспроможності».

Оцінка потенційних можливостей кожного кластера здійснюється залежно від відповідної площі багатокутника. Чим більшою є ця площа, тим вищий рейтинг конкурентоспроможності кластера. Таким чином, площа такого многокутника стає своєрідним критерієм конкурентоспроможності кластера. Тобто конкурентоспроможності даного товару.

Вихідні дані:

Таблиця 3.3 - Показники для побудови «багатокутника конкурентоспроможності» товарів (кластерів) за 2001 рік

Показники		2001рік
	Тролейбусне виробництво	ВЕУ 56-100	Шасі АН-140	Сівалки	Ракетно-космічна
Обсяг товарного випуску,тис.грн.	16986.8	1114.5	1178.9	12980.2	115959.6
Собівартість,тис.грн.	15886.3	783.7	788.5	12290	87304.3
Прибуток,тис.грн.	1100.5	330.8	390.4	690.2	28655.3
Рентабельність,%	3.1	26.8	45.5	4.5	28.9
Кількість зайнятих, тис. чол.	245	168	140	144	359
Питома вага у прибутковості підприємства, %	16	29	34.5	7.5	32

Побудова графічної багатовекторної моделі:

1. Кути між радіус-векторами дорівнюють

a=360/m
m =	6
а =	60

2. Нормування довжини R5 радіус-вектора для показників, темп росту яких є бажаним і відображає найбільше підвищення рівня конкурентоспроможності цього кластера:

3. Нормування довжини R2 радіус-вектора для показників, темп росту яких не є бажаним і відображає найбільше зниження рівня конкурентоспроможності цього кластера:

4. Нормування довжини i-го радіус-вектора по убутній для показників, темп росту яких не є бажаним і відображає зниження рівня конкурентоспроможності кластерів, що залишилися :

R1	R2	R3	R4	R5
1	1.00961111	1	1	1
1	0.00897665	1	1	1
1	0.01154411	1	1	1
0.068131868	1	1	1	1
1	1	0.389972145	1	1
0.463768116	1	1	1	1

5. Площі «багатокутників конкурентоспроможності» товарів:

Sкл1	Sкл2	Sкл3	Sкл4	Sкл5
1.326257484	1.30760499	2.069141901	2.59728	2.5973

Графічна модель конкурентоспроможності випускаємих товарів ДП ВО ПМЗ за 2001 рік наведена у рисунку 3.2, який подан у додатках.

Висновки: Таким чином, площа «багатокутника конкурентоспроможності» є функцією довжини радіус-векторів.

Різниця площ «багатокутників конкурентоспроможності» кластерів відображає їх відносну пріоритетність. Отже, умова конкурентоспроможності кластерів має вигляд:

S_{кл5 >} S_{кл4 >} S_{кл3 >}S_{кл1 >} S_кл2

За результатами цього аналізу можна зробити наступні висновки:

Що у 2001 році найконкурентоспроможнішим товаром було виробництво - ракетно-космічної техніки, далі по убивчій йшли сівалки, потім шасі АН-140, на четвертому місці було тролейбусне виробництво, а на останньому ВЕУ 56-100.

Діаграма конкурентоспроможності товарів за 2001рік наведена у рисунку 3.3, який подан у додатках.

Тепер, розглянемо якою була найконкурентоспроможність товарів у 2012 році.

Вихідні дані:

Таблиця 3.4 - Показники для побудови «багатокутника конкурентоспроможності» товарів (кластерів) за 2012 рік

	Показники		2012 рік
п/п		Тролейбусне виробництво	ВЕУ 56-100	Шасі АН-140	Сівалки	Ракетно-космічна
1	Обсяг товарного випуску,тис.грн.	19976.9	1216.5	1400.1	15800.2	136958.6
2	Собівартість,тис.грн.	18958.3	951.8	989.5	14822.9	104600.1
3	Прибуток,тис.грн.	1018.6	264.8	410.6	977.3	32358.5
4	Рентабельність,%	5.4	27.8	59.5	6.5	30.9
5	Кількість зайнятих, тис. чол.	265	188	160	158	459
6	Питома вага у прибутковості підприємства, %	5	26	32.5	6.5	30

Побудова графічної багатовекторної моделі:

1. Кути між радіус-векторами дорівнюють:

a=360/m
m =	6
а =	60

2. Нормування довжини R5 радіус-вектора для показників, темп росту яких є бажаним і відображає найбільше підвищення рівня конкурентоспроможності цього кластера:

3. Нормування довжини R2 радіус-вектора для показників, темп росту яких не є бажаним і відображає найбільше зниження рівня конкурентоспроможності цього кластера:

4. Нормування довжини i-го радіус-вектора по убутній для показників, темп росту яких не є бажаним і відображає зниження рівня конкурентоспроможності кластерів, що залишилися :

R1	R2	R3	R4	R5
1	1.00961111	1	1	1
1	0.00897665	1	1	1
1	0.01154411	1	1	1
0.068131868	1	1	1	1
1	1	0.389972145	1	1
0.463768116	1	1	1	1

5. Площі «багатокутників конкурентоспроможності» товарів:

Sкл1	Sкл2	Sкл3	Sкл4	Sкл5
1.326257484	1.30760499	2.069141901	2.59728	2.59727952

Графічна модель конкурентоспроможності випускаємих товарів ДП ВО ПМЗ за 2001 рік наведена у рисунку 3.4, який подан у додатках.

Висновки: Таким чином, площа «багатокутника конкурентоспроможності» є функцією довжини радіус-векторів.

Різниця площ «багатокутників конкурентоспроможності» кластерів відображає їх відносну пріоритетність. Отже, умова конкурентоспроможності кластерів має вигляд:

S_{кл5 >}S_{кл3 >} S_{кл4 >}S_{кл2 >} S_кл1

За результатами цього аналізу можна зробити наступні висновки:

Що у 2012 році найконкурентоспроможнішим товаром було виробництво - ракетно-космічної техніки, далі по убивчій йшли шасі АН-140, потім сівалки, на четвертому місці було ВЕУ 56-100, а на останньому тролейбусне виробництво.

Діаграма конкурентоспроможності товарів за 2001рік наведена у рисунку 3.5, який подан у додатках.

Тепер, розглянемо якою була найконкурентоспроможність товарів у 2013 році.

Вихідні дані:

Таблиця 3.5 - Показники для побудови «багатокутника конкурентоспроможності» товарів (кластерів) за 2013 рік

	Показники		2013 рік
п/п		Тролейбусне виробництво	ВЕУ 56-100	Шасі АН-140	Сівалки	Ракетно-космічна
1	Обсяг товарного випуску,тис.грн.	21777.5	1378.7	4250.5	22100.2	178122.2
2	Собівартість,тис.грн.	21159.7	1123.6	3530.4	20938	104600.1
3	Прибуток,тис.грн.	617.8	255.1	720.1	1162.2	73522.1
4	Рентабельність,%	2	22.7	20.4	5.5	70
5	Кількість зайнятих, тис. чол.	211	134	106	105	404
6	Питома вага у прибутковості підприємства, %	2	23	30	5.5	39.5

Побудова графічної багатовекторної моделі:

1. Кути між радіус-векторами дорівнюють:

a=360/m
m =	6
а =	60

6. Нормування довжини R5 радіус-вектора для показників, темп росту яких є бажаним і відображає найбільше підвищення рівня конкурентоспроможності цього кластера:

7. Нормування довжини R2 радіус-вектора для показників, темп росту яких не є бажаним і відображає найбільше зниження рівня конкурентоспроможності цього кластера:

8. Нормування довжини i-го радіус-вектора по убутній для показників, темп росту яких не є бажаним і відображає зниження рівня конкурентоспроможності кластерів, що залишилися :

R1	R2	R3	R4	R5
1	0.00774019	1	1	1
1	0.01074186	1	1	1
1	0.00346971	1	1	1
0.028571429	1	1	1	1
1	1	1	0.2599	1
0.050632911	1	1	1	1

9. Площі «багатокутників конкурентоспроможності» товарів:

Sкл1	Sкл2	Sкл3	Sкл4	Sкл5
0.934331776	1.30019385	2.597279518	1.95653	2.59727952

Діаграма конкурентоспроможності товарів за 2001рік наведена у рисунку 3.6, який подан у додатках.

Висновки: Таким чином, площа «багатокутника конкурентоспроможності» є функцією довжини радіус-векторів.

Різниця площ «багатокутників конкурентоспроможності» кластерів відображає їх відносну пріоритетність. Отже, умова конкурентоспроможності кластерів має вигляд:

S_{кл5 >}S_{кл3 >} S_{кл4 >}S_{кл2 >} S_кл1

За результатами цього аналізу можна зробити наступні висновки:

Що у 2013 році найконкурентоспроможнішим товаром було виробництво - ракетно-космічної техніки, далі по убивчій йшли шасі АН-140, потім сівалки, на четвертому місці було ВЕУ 56-100, а на останньому тролейбусне виробництво.

Діаграма конкурентоспроможності товарів за 2001рік наведена у рисунку 3.7, який подан у додатках.

Висновок: Виходячи з цього можна зробити висновок, що стадії ЖЦТ відповідають конкурентоспроможності товарів. Так у 2013 році тролейбусне виробництво знаходилося на фазі спаду відповідно і по конкурентоспроможності воно було на останньому місці серед представлених товарів. Ракетно-космічна техніка знаходилась у фазі росту, відповідно конкурентоспроможності вона була на першому місці. Теж саме можна прослідкувати із іншими товарами. Тому висновки ЖЦТ представлені вище по кожному з товарів ДП ВО ПМЗ ще раз підтверджують свою правоту, виходячи з моделей конкурентоспроможності товарів.

Найбільш пріоритетною продукцією є :

1. Ракетно-космічна техніка;

2. Шасі АН-140.

Можна з впевненістю порадити ДП ВО ПМЗ приділити особу увагу виробництву даної продукції. Тому, що саме виробництво цієї продукції принесе прибуток на прогнозний період.

Обсяг постачань промислової товарної продукції на експорт у діючих цінах 2012 року склав 52,9 % від реалізації товарної продукції (робіт, послуг) по промисловості, при цьому:

Шасі АН-140 - 10,6 %,

Ракетно-космічна техніка - 89,4 %.

По ракетно-космічній продукції склад експорту по основних позиціях номенклатури наступний:

- за контрактом “Морський старт” (США) - 50 %,

- роботи й послуги для підприємств Росії - 39,4 %.

Шасі АН-140 експортують до:

Росії, Казахстану, Молдови, Таджикистану, Югославії, Угорщини - 10,6 %.

Обсяг постачань промислової товарної продукції на експорт у діючих цінах 2013 року склав 62,6 % від реалізації товарної продукції (робіт, послуг) по промисловості, при цьому:

Шасі АН-140 - 3,1 %,

Ракетно-космічна техніка - 91,9 %.

По ракетно-космічній продукції склад експорту по основних позиціях номенклатури наступний:

- за контрактом “Морський старт” (США) - 53,9%,

- роботи й послуги для підприємств Росії - 38 %.

Шасі АН-140 експортують до:

Росії, Казахстану, Молдови, Таджикистану, Югославії, Угорщини - 3,1 %.

Висновок: треба переорієнтувати вкладення усіх інвестицій та засобів з інших видів продукції у виробництво цих двох видів продукції актуальних на сьогодні. З вищевикладених даних можна зробити висновок, що найбільша частка ракетно-космічної техніки йде на експорт. Що стосується шасі, то авіатранспорт стає більш поширеним, більш доступнішим відповідно цьому виробництво шасі стає вигідним.

Відповідно цьому у наступному розділі будуть представлені моделі ракетно-космічної техніки та шасі АН-140, які дозволять спрогнозувати об'єми виробництва для них на наступні п'ять років.

У побудові даної моделі будуть використані дані за десять років(1994 - 2013 ), це V - об'єм реалізованої продукції та S - вкладені засоби. Ще відомі дані на наступні п'ять років - план витрат бюджету. Дана модель дає можливість спрогнозувати об'єми виробництва для ракетно-космічної техніки та для шасі АН-140 на наступні п'ять років.

3.3 Прогноз об'ємів виробництва продукції ДП ВО ПМЗ ім. Макарова

Опис основних етапів прогнозу об'ємів виробництва для шасі АН-140 :

1. Вибір апроксимуючого полінома і його параметрів для даного тимчасового ряду обсягів виробництва шасі АН-140 .

1.1. Припустимо, що між перемінними існує лінійна залежність:

(1)

Параметри a і b визначаємо методом найменших квадратів:

(2)

Результати розрахунку представлені в таблиці 3.7

Усі дані представлені у тис.грн.

Таблиця 3.7 - Процедура розрахунку показників моделі при лінійній апроксимації

Висновки: у результаті рішення системи рівнянь (2), обчислили значення параметрів a і b і одержали поліном при лінійній апроксимації, тобто:

a = 1,15;

b = 199,85;

.

1.2. Припустимо, що між перемінними існує параболічна залежність:

(3)

Параметри а₀; а₁; а₂ визначаємо по методу найменших квадратів при рішенні системи рівнянь:

 (4)

Результати розрахунку рекомендується представити у виді таблиці 3.8

Таблиця 3.8 - Процедура розрахунку показників при апроксимації параболічною залежністю

Висновки: у результаті рішення системи рівнянь (4), обчислили значення параметрів а₀; а₁; а₂ і одержали поліном при параболічній апроксимації, тобто:

а₀ = -85;

а₁ = 1,6;

а₂ = 0,01;

.

Проведемо засноване на методі найменших квадратів порівняння значень , отриманих шляхом застосування кожного з поліномів. Сутність методу найменших квадратів полягає в тім, що сума квадратів відхилень, отриманого значення (апроксимуючого значення) від заданого значення V_i, повинна бути мінімальної.

Найбільш точний поліном, що відповідає емпіричним (заданим) значенням V_i, повинний дати найменше значення цієї суми. Для порівняння побудуємо таблицю 3.9

Таблиця 3.9 - Порівняльна оцінка моделей

Висновки: сума квадратів відхилень: для лінійної моделі дорівнює 12333,63, для параболічної моделі дорівнює 2914,11.

Тому що сума квадратів відхилень для лінійної моделі більше, ніж для параболічної , то можна сказати, що в даному випадку параболічна модель - це найбільш точний поліном.

2. Оцінка обраного полінома (тренда U_t) і перебування випадкової складовий E_t .

Припустимо, що досліджуваний ряд може бути записаний у такий спосіб:

, (5)

де U_t - обраний поліном;

E_t - випадкова складова.

Компонента U_t буде вважатися знайденої правильно тільки тоді, коли випадковий компонент E_t задовольняє наступним умовам, що доводять, що вона дійсно носить випадковий характер. Цих умов трохи:

а) умова випадковості;

б) умова нормальності;

в) умова рівності нулю математичного чекання;

г) умова незалежності.

Розглянемо ці умови, що підтверджують адекватність обраного полінома (тренда) і випадковий характер складової E_t, а також характеристики точності моделі.

а) Перевірка на випадковість.

Перевірка на випадковість виробляється за критерієм піків. Результати розрахунків представлені в таблиці 3.10

Таблиця 3.10 - Перевірка на випадковість за критерієм піків

Параметри піка розраховуються за даними графи 4. Наявність піка характеризується умовами:

 і (6)

Перевірка випадковості коливань рівня залишкового компонента E_t складається в оцінці гіпотези про незалежність величин E_t від часу.

Перевірка здійснюється на основі критерію піків. Уведемо наступні позначення:

р - число піків (визначається за даними графи 4 таблиці 3.10 з урахуванням умов (6));

- математичне чекання числа піків, обумовлене по формулі:

, (7)

де n - кількість значень t_i.

- дисперсія, обчислюється по формулі:

Умова незалежності виглядає в такий спосіб:

(8)

(при розрахунку враховується тільки ціла частина числа, укладеного в круглі дужки).

Якщо, умова (8) виконується, отже, ряд залишків є випадковим.

Висновки: число піків р = 5, математичне чекання числа піків =5,3, дисперсія = 1,456.

Умова незалежності виглядає в такий спосіб:

5 > 2,96.

Умова (8) виконується, отже, ряд залишків є випадковим.

3. Перевірка відповідності розподілу залишкового компонента нормальному закону розподілу.

Уведемо деякі характеристики ряду залишків:

1) Вибіркова характеристика асиметрії :

; (9)

2) Вибіркова характеристика ексцесу (характеристика тимчасового ряду) :

; (10)

3) Середня квадратична помилка вибіркової характеристики асиметрії :

; (11)

4) Середня квадратична помилка вибіркової характеристики ексцесу:

 . (12)

Гіпотеза про нормальний розподіл залишкового компонента приймається, якщо одночасно виконуються нерівності:

і (13)

Якщо виконується хоча б одна умова:

чи , (14)

ці дані не є нормальними навіть приблизно. Їхнє застосування надалі аналізі не рекомендується.

Висновки: по приведеним вище формулах були проведені розрахунки:

= 0,05;

= -1,14;

= 0,5;

= 0,95;

0,05	<	0,75;
-0,8	<	1,38.

Нерівності (13) виконуються, тому гіпотеза про нормальний розподіл залишкового компонента приймається.

4. Перевірка незалежності значень ряду залишкового компонента (оцінка наявності автокореляції).

Здійснюється на основі критерію Дарбина-Уотсона:

Значення критерію d знаходяться в інтервалі [0;4]. Для оцінки незалежності варто обчислити емпіричне значення d і порівняти його з табличним значенням. Відсутність автокореляції має місце, якщо d близько до двох. Узагалі для цього критерію справедливі наступні співвідношення:

d d₁ - у ряді автокореляція є;

d d₂ - у ряді автокореляції немає;

d₁ d d₂ - гіпотеза про незалежність виконується умовно і необхідно подальше дослідження границь критерію;

d₁, d₂ - нижня і верхня границі критерії.

Якщо 2 d 4, то для перевірки потрібно знайти величину d = 4 - d.

Табличні значення d - критерію для n = 10 рівні: d₁ = 1,13, d₂ = 1,38.

Висновки: d = 0,88, d d₁ - у ряді автокореляція є. За результатами перевірки усіх властивостей ряду залишків досліджуваного багаточлена моделі в цілому можна зробити висновок про те, що модель відповідає (адекватності) досліджуваного процесу і підходить для аналізу і прогнозування.

5. Перевірка точності моделі.

Проводиться з метою оцінки помилки в підборі полінома.

Вираження для стандартної помилки:

, (16)

де m - число факторів у моделі.

Необхідно розрахувати також наступні показники.

Коефіцієнт збіжності:

. (17)

Коефіцієнт детермінації:

. (18)

Коефіцієнт (індекс) кореляції:

. (19)

Середня помилка апроксимації:

. (20)

Для обчислення середньої помилки апроксимації складена таблиця 6.

Таблиця 3.11 - Обчислення середньої помилки апроксимації

Моделі, для яких показники , Ф², мають мінімальне значення, а показники D і R - максимальне, краще відображають досліджуваний процес, але по приведених розрахунках ситуація протилежна.

Висновки: по приведеним вище формулах були проведені розрахунки:

Ф² = 0,98;

D = 0,02;

R = 0,14;

= 0,94.

6. Прогноз на майбутні періоди.

Прогноз на майбутні періоди виконується шляхом побудові лінії тренда лінійного типу, оскільки ми розглядаємо лінійний поліном (рисунок 3.8).



Рисунок 3.8 - Прогноз об'єму випуску шасі АН-140 на наступні п'ять років

Висновок: З цієї збудованої моделі можна зробити висновок, що об'єми випуску шасі АН-140 на:

2009 рік - 5783,05 тис.грн.,

2010 рік - 5864,55 тис.грн.,

2011 рік - 5946,05 тис.грн.,

2012 рік - 6109,04 тис.грн.,

2013 рік - 6272,04 тис.грн..

Опис основних етапів прогнозу об'ємів виробництва для ракетно-космічної техніки:

1. Вибір апроксимуючого полінома і його параметрів для даного тимчасового ряду обсягів виробництва ракетно-космічної техніки .

Таблиця 3.7 - Процедура розрахунку показників моделі при лінійній апроксимації

Висновки: у результаті рішення системи рівнянь (2), обчислили значення параметрів a і b і одержали поліном при лінійній апроксимації, тобто:

a = 33,45;

b = -2835;

.

1.2. Припустимо, що між перемінними існує параболічна залежність:

Результати розрахунку рекомендується представити у виді таблиці 3.8

Таблиця 3.8 - Процедура розрахунку показників при апроксимації параболічною залежністю

Висновки: у результаті рішення системи рівнянь (4), параметрів а₀; а₁; а₂ і одержали поліном при параболічній апроксимації, тобто:

а₀ = -2117;

а₁ = 467;

а₂ = -25;

.

Проведемо засноване на методі найменших квадратів порівняння значень , отриманих шляхом застосування кожного з поліномів. Найбільш точний поліном, що відповідає емпіричним (заданим) значенням V_i, повинний дати найменше значення цієї суми. Для порівняння побудуємо таблицю 3.

Таблиця 3.9 - Порівняльна оцінка моделей

Висновки: сума квадратів відхилень: для лінійної моделі дорівнює 908221,03, для параболічної моделі дорівнює 47354317,52.

Тому що сума квадратів відхилень для параболічної моделі більше, ніж для лінійної, то можна сказати, що в даному випадку лінійна модель - це найбільш точний поліном.

2. Оцінка обраного полінома (тренда U_t) і перебування випадкової складовий E_t

а) Перевірка на випадковість.

Перевірка на випадковість виробляється за критерієм піків. Результати розрахунків представлені в таблиці3.14.

Таблиця 3.14 - Перевірка на випадковість за критерієм піків

Висновки: число піків р = 4, математичне чекання числа піків = 5,3 дисперсія = 1,456.

Умова незалежності виглядає в такий спосіб:

4 > 2,96.

Умова (8) виконується, отже, ряд залишків є випадковим.

3. Перевірка відповідності розподілу залишкового компонента нормальному закону розподілу.

Висновки: по приведеним вище формулах були проведені розрахунки:

= 0,06;

= -1,14;

= 0,6;

= 0,93;

Нерівності (13) виконуються, тому гіпотеза про нормальний розподіл залишкового компонента приймається.

4. Перевірка незалежності значень ряду залишкового компонента (оцінка наявності автокореляції).

Висновки: d = 0,88, d d₁ - у ряді автокореляція є. За результатами перевірки усіх властивостей ряду залишків досліджуваного багаточлена моделі в цілому можна зробити висновок про те, що модель відповідає (адекватності) досліджуваного процесу і підходить для аналізу і прогнозування.

5. Перевірка точності моделі.

Для обчислення середньої помилки апроксимації складена таблиця 3.15.

Таблиця 3.15 - Обчислення середньої помилки апроксимації

Висновки: по приведеним вище формулах були проведені розрахунки:

Ф² = 0,99;

D = 0,04;

R = 0,16;

= 0,96.

Моделі, для яких показники , Ф², мають мінімальне значення, а показники D і R - максимальне, краще відображають досліджуваний процес, але по приведених розрахунках ситуація протилежна.

6. Прогноз на майбутні періоди.

Прогноз на майбутні періоди виконується шляхом побудові лінії тренда лінійного типу, оскільки ми розглядаємо лінійний поліном (рисунку 3.9).

Рисунок 3.9 - Прогноз об'єму випуску ракетно-космічної техніки на наступні п'ять років

Висновок: З цієї збудованої моделі можна зробити висновок, що об'єми випуску ракетно-космічної техніки на:

2009 рік - 151,76 млн.грн.,

2010 рік - 157,56 млн.грн.,

2011 рік - 163,37 млн.грн.,

2012 рік - 169,17 млн.грн.,

2013 рік - 174,98 млн.грн..

Наприкінці даного розділу порівняємо прогноз зі співвідношенням товарів по виробництву по засобах задачі лінійного програмування та зробимо остаточний висновок. У результаті рішення даної задачі знайдемо оптимальний обсяг випуску по кожному виду продукції.

Вихідні дані:

Прибуток від реалізації одиниці продукції	грн.
Тролейбуси	130
ВЕУ 56-100	270
Шасі АН-140	380
Сівалки	310
Ракетно-космічна техніка	40000

Продукція	Обсяг реалізації	Собівартість одиниці продукції	Інвестиції
Тролейбуси	58	21159.7	22000
ВЕУ 56-100	130	1123.6	1200
Шасі АН-140	182	3530.4	4000
Сівалки	42	20938	22000
Ракетно-космічна техніка	35	104600	110000

По пошуку рішення знайдемо оптимальний обсяг випуску продукції.

Цільова функція: Прибуток прогнозуємий прагне к максимальному значенню. Лінійні обмеження: - Передбачуваний обсяг інвестицій;

Обсяги випуску.

Цільова функція = ПРтр*Vтр+ПРв*Vв+ПРш*Vш+ПРс*Vс+ ПРрк*Vрк,

де ПРтр,в,ш,с,рк - прибуток від реалізації одиниці продукції (тролейбусів, ВЕУ 56-100, шасі АН-140, сівалки, ракетно-космічної техніки).