Економіко-математичне планування та прогнозування основних економічних показників діяльності інформаційно-розрахункового центру придніпровської залізниці
Сутність та методики побудови економіко-математичних моделей кошторисного бюджетування та прогнозування основних економічних показників діяльності відокремлених підрозділів підприємства. Кореляційно-регресійні економіко-математичні моделі планування.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 02.07.2010 |
| Размер файла | 5,5 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
3
Інші необоротні матеріальні активи
120
26,1
3.1
Необоротні матеріальні активи
120
26,1
Виконано
4
Інвестиції в нематеріальні активи
3970
3410,3
4.1
Виконання умов корпоративної ліцензійної угоди Microsoft (річний платіж)
1410
1400,3
Виконано
4.2
Програмного забезпечення антивірусного захисту, інше ПЗ
550
0
Не виконано
4.3
Виконання НДДКР
2010
2 010
Виконано
Виконання НДДКР поза планом
2902,0
ВСЬОГО з урахуванням НДДКР
13582,7
74%
до плану
В табл. Д.1 Додатку Д наведена порівняльна структура обчислювальної потужності парку ПЕОМ та великих комп'ютерів в ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" у 2007 - 2009 роках, в табл. Д.2 Додатку Д - основна структура нової придбаної комп'ютерного та мережево-маршрутизаційного обладнання, яке визначає кількісне та якісне зростання обчислювальної потужності ІОЦ.
2.3 Економічна діагностика та характеристичні показники діяльності ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" за 2006-2008 роки
Державне підприємство - монополіст “Укрзалізниця" включає вісім теріторіальних самостійних підрозділів [10]:
державну адміністрацію “Укрзалізниця”;
Донецьку залізницю;
Львівську залізницю;
Одеську залізницю;
Придніпровську залізницю;
Південну залізницю;
Південно-Західну залізницю;
окремі підприємства “Укрзалізниці”.
Економічна ефективність діяльності ІОЦ „Придніпровської залізниці", як бюджетуємого відокремленого підрозділу, в цілому залежить від еконо-мічної ефективності діяльності державного підприємства „Придніпровська залізниця”.
Таблиця 2.25. Основні реєстраційні характеристики ДП „Придніпровська залізниця" (м. Дніпропетровськ)
|
Код ЄДРПОУ: |
01073828 |
|
|
Назва українською мовою: |
ДП "ПРИДНІПРОВСЬКА ЗАЛІЗНИЦЯ" |
|
|
Повна назва українською мовою: |
ДЕРЖАВНЕ ПІДПРИЄМСТВО "ПРИДНІПРОВСЬКА ЗАЛІЗНИЦЯ" |
|
|
Місце основної реєстрації в органах податкової служби: |
402СДПI ПО РОБОТI З ВПП У М. ДНIПРОПЕТРОВСЬК (М. ДНIПРОПЕТРОВСЬК) |
|
|
Адреса юридична: |
49602 ДНІПРОПЕТРОВСЬК, КIРОВСЬКИЙ, ПРОСПЕКТ КАРЛА МАРКСА д.108 |
|
|
Адреса фактична: |
49602 ДНІПРОПЕТРОВСЬК, КIРОВСЬКИЙ, ПРОСПЕКТ КАРЛА МАРКСА д.108 |
|
|
Дата основної реєстрації в ДПА: |
29.05.1992 |
Рис.2.5 Територіальний розділ залізниць України та географічний регіон ДП „Придніпровська залізниця" (Дніпропетровська, Запорізька облас-ті та АР Крим) [10]
Згідно з даними декларацій про податок на прибуток ДП „Придніпров-ська залізниця" за 2006 - 2009 роки, підприємство характеризується постій-ною прибутковістю діяльності та наступними обсягами валових доходів та витрат (Додаток А) та матеріали [8-10]:
1.2005 рік
Сумарні валові витрати - 2 530 135 199 грн.
2.2006 рік
Сумарні валові витрати - 3 493 480 357 грн.
3.2007 рік
Сумарний валовий дохід - 5 741 361 945 грн.
Сумарні валові витрати - 4 528 810 399 грн.
Амортизаційні відрахування - 496 347 873 грн.
Прибуток до оподаткування - 716 203 692 грн.
4.2008 рік
Сумарний валовий дохід - 7 213 256 839 грн.
Сумарні валові витрати - 5 606 691 934 грн.
Амортизаційні відрахування - 710 761 220 грн.
Прибуток до оподаткування - 895 755 768 грн.
5.2009 рік (1 півріччя)
Сумарний валовий дохід - 3 162 129 347 грн.
Сумарні валові витрати - 2 516 621 951 грн.
Амортизаційні відрахування - 447 208 744 грн.
Прибуток до оподаткування - 205 156 722 грн.
В Додатку Б наведені самостійні баланси та звіти про результати фінансової діяльності відокремленого підрозділу - ІОЦ ДП „Придніпровська задізниця" за 2005 - 2009 роки. Як показує аналіз наведених звітів - річний валовий дохід від діяльності відокремленого підрозділу - ІОЦ, який входить в бюджетуємі сумарні валові витрати ДП „Придніпровська залізниця”, стано-вить 1,0 - 1,5% від загальних обсягів витрат залізниці, тому бюджетування витрат підрозділу не є критичним для бюджету ДП „Придніпровська заліз-ниця", але є надважливим елементом управління залізницею, який повинен виконувати в повному обсязі технологічні розрахункові операції операції обслуговування вантажних та пасажирських потоків залізниці.
На графіках рис.2.6 - 2.18 наведені основні результати економічної діагностики розвитку ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках, отримані за методологією [29] обробкою даних балансів та фінансової звітності (Додатки Б, В).
Рис.2.6 Динаміка та основні структурні частки активів балансу ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.7 Динаміка та основні структурні частки пасивів (джерел коштів) балансу ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.8 Динаміка структури статей агрегатів активів балансу ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.9 Динаміка структури статей агрегатів пасивів балансу ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.10 Структура операційних витрат ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2006 роках
Рис.2.11 Структура операційних витрат ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2007 - 2008 роках
Рис.2.12. Динаміка статей агрегатів доходів та витрат ІОЦ ДП “Прид-ніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.13. Динаміка співвідношення обсягів дебіторської (джерело покриття боргів) та кредиторської (борги) заборгованостей в балансі ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.14. Динаміка показників ліквідності балансу ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.15. Динаміка рентабельності реалізованих послуг по рівню чистого прибутку після оподаткування в ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.16. Динаміка рентабельності власного капіталу по валовому прибутку від реалізації та чистому прибутку після оподаткування в ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.17. Динаміка показників фінансової незалежності та фінансової стійкості ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Рис.2.18. Динаміка показників фондовіддачі активів (необоротних коштів) та рівня зношення необоротних активів в ІОЦ ДП “Придніпровська залізниця" у 2005 - 2008 роках
Проведена економічна діагностика діяльності ІОЦ ДП "Придніпров-ська залізниця", який є бюджетуємим підрозділом і має умовно відокремле-ний баланс, за 2005 - 2008 роки показує, що як окремий господарюючий суб'єкт:
підприємство має практично 100% частку необоротних активів, тому:
а) є неліквідним з точки зору наявності джерел для покриття поточної та кредиторської заборгованості;
б) має високий ризик банкрутства за вимогами кредиторів;
в) має низкий рівень фінансової стійкості та високий рівень неплатоспроможності;
рентабельність діяльності підприємства по чистому прибутку до оподаткування (податок сплачує ДП "Придніпровська залізниця") становить не вище 5,9 - 6,3%, тобто при самостійній сплаті податку на прибуток (25%) - підприємство має низький рівень реальної рентабельності на рівні 4%.
Розділ 3. Кореляційно-регресійні економіко-математичні моделі планування та прогнозування основних економічних показників діяльності інформаційно обчислювального центру держпідприємства „Придніпровська залізниця"
3.1 Постановка задачі моделювання. Вибір результативних та факторних ознак математичних моделей
Суспільно-економічні явища є надзвичайно складними та багатофак-торними процесами, відносно яких практично неможливо розробити функ-ціональні математичні моделі, оскільки не всі фактори явно відомі, чи можуть бути викладені у вигляді математичного функціонального зв'язку.
Тому в сучасній економічній практиці планування та прогнозування прийнято застосовувати спрощенні кореляційно-регресійні моделі, засновані на виявлених в попередніх історичних періодах стійких кореляційних зв'яз-ках між певною обмеженою кількістю змінних факторних ознак, які характе-ризують відповідні результативні ознаки досліджуємого економічного явища [41].
В дипломній роботі запропоновані кореляційно-регресійні математичні моделі, засновані на первинній статистиці економічних показників діяльності ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця”, отриманій за результатами досліджень 2 розділу.
Одним із найважливіших методів статистики є групування. Під групу-ванням в статистиці розуміють розподіл одиниць статистичної сукупності на групи, однорідні в якому-небудь суттєвому відношенні [25].
Тому в статистиці групування використовується для вирішення різних завдань, таких як, наприклад:
визначення і вивчення структури і структурних зрушень сукупності;
виявлення соціально-економічних типів явищ і процесів;
виявлення і характеризування зв'язків і залежностей між явищами та їх ознаками (таке дослідження має назву аналітичної функції групування).
Відповідно до цих трьох функцій розрізняють різні види групування: структурні, типологічні і аналітичні [31].
Аналітичні групування, досліджуємі в дійсній дипломній роботі, - це групування, які визначають взаємозв'язок між різними ознаками одиниць статистичної сукупності. За допомогою такого групування можна виявити певні взаємозв'язки між факторними і результативними ознаками.
В якості таких факторних та результативних ознак в дипломному дослідженні виділені наступні группування:
1. Однофакторна математична модель прогнозування обсягів загально-го бюджетного фінансування ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (результа-тивна кількісна ознака) в залежності від обсягів прогнозу загальних витрат ДП „Придніпровська залізниця" (факторна кількісна ознака);
2. Однофакторна математична модель прогнозування обсягів кошто-рисного фінансування фонду оплати праці ІОЦ ДП „Придніпровська залізни-ця” (результативна кількісна ознака) в залежності від обсягів загального бюд-жетного фінансування ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (факторна кіль-кісна ознака);
3. Багатовимірна математична модель прогнозування рівня продук-тивності праці працівника ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (результатив-на кількісна ознака) в залежності від загального рівня матеріальної фондоозб-роєності (парк ПЕОМ та корпоративна мережа), спеціалізованого рівня но-вітньої фондоозброєності (сучасні ПЕОМ та швидкісні пристрої корпоратив-ної мережі) та ріня зарплатоозброєності (кількісні факторні ознаки).
4. Багатовимірна математична модель прогнозування обсягів обчис-лювальної потужності ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (результативна кількісна ознака) в залежності від структури та обчислювальних потужності парка великих та персональних компьютерів, а також структури компьютер-ної мережі ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" і чисельності обслуговую-чого персоналу (кількісні та якісні факторні ознаки).
Наявність вищевказаних математичних моделей дозволяє прогно-зувати наступні кошторисні показники бюджетування діяльності ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" в складі ДП „Придніпровська залізниця”:
плануємий обсяг загального фінансування ІОЦ в залежності від планових показників витрат ДП „Придніпровська залізниця”, які в свою чергу визначають планові тарифи вантажних та пасажирських перевезень, що забезпечують прибуткову діяльність залізниці в цілому;
плановий обсяг фонду оплати праці ІОЦ в залежності від обсягу загального планового фінансування, що в залежності від існуючого та планового рівня заробітної плати працівників ІОЦ дозволяє провести прогнозування їх чисельності та структури;
отримані кошторисні обмеження чисельності працівників ІОЦ та планові вимоги ДП „Придніпровська залізниця" до обчислювальної потуж-ності ІОЦ є вихідними даними для прогнозування необхідної структури обчислювальної мережі ІОЦ та потужності комп'ютерного парку;
отримані результати прогнозування необхідної структури обчислю-вальної мережі ІОЦ та потужності комп'ютерного парку визначають рівень кошторису на оновлення та модернізацію основних засобів та нематеріаль-них активів (програмного забезпечення), дозволяють оцінити достатність планових кошторисних амортизаційних відрахувань на виконання програми модернізації чи необхідність додаткових капітальних інвестицій з боку ДП „Придніпровська залізниця”.
Такий цикл прогнозування кошторисного бюджетування діяльності ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" повторюється декілька раз для приве-дення у логічну відповідність рівня вимог до діяльності ІОЦ та необхідного рівня його фінансування.
3.2 Одномірні кореляційно-регресійні матмоделі планового прогнозування загального бюджету ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" та розподілу його основних кошторисних статей (кількісні одномірні моделі)
Одновимірна лінійна регресійна модель представляється як [25]:
, (3.1)
де - постійна складова доходу (початок відліку);
- коефіцієнт регресії;
- відхилення фактичних значень від оцінки (математичного сподівання) середньої величини в і-тому вимірі.
Існують різні способи оцінювання параметрів регресії. Найпростішим, найуніверсальнішим є метод найменших квадратів [35]. За цим методом параметри визначаються виходячи з умови, що найкраще наближення, яке мають забезпечувати параметри регресії, досягається, коли сума квадратів різниць між фактичними значеннями доходу та його оцінками є мінімальною, що можна записати як
. (3.2)
Відмітимо, що залишкова варіація (3.3) є функціоналом від параметрів регресійного рівняння:
(3.4)
За методом найменших квадратів параметри регресії і є розв'язком системи двох нормальних рівнянь [25]:
, (3.5)
.
Розв'язок цієї системи має вигляд:
, (3.6)
.
Середньоквадратична помилка регресії, знаходиться за формулою
, (3.7)
Коефіцієнт детермінації для даної моделі
(3.8)
повинен дорівнювати: >0,75 - сильний кореляційний зв'зок, 0,36>>0,75 - кореляційний зв'язок середньої щільності; <0,36 - кореля-ційній зв'язок низької щільності [25].
Для характеристики кореляційного зв'язку між факторною і результативною ознаками побудуємо графік кореляційного поля та теоретичну лінію регресії, визначимо параметри лінійного рівняння регресії.
Для перевірки істотності зв'язку потрібно порівняти фактичне значення статистики Фішера (F-критерій) з його критичним (табличним) значенням, яке потрібно визначити з урахуванням умов аналітичного групування і заданого рівня істотності, скориставшись таблицею.
При виконанні процедури перевірки значущості коефіцієнта детермінації висувається нульова гіпотеза H0 проти альтернативи H1, котрі заключаються в наступному:
H0: істотної різниці між вибірковим коефіцієнтом детермінації та коефіцієнтом детермінації генеральної сукупності не існує. Ця гіпотеза рівносильна гіпотезі H0: b=0, тобто змінні X не впливають суттєво на залежну змінну Y. Для оцінки істотності коефіцієнта детермінації використовується статистика:
(3.9)
що має F-розподіл Фішера з f1=1 та f2=n-2=30-2=28 ступенями вільності.
Значення статистики порівнюється з критичним значенням цієї статистики, знайденим за таблицею при заданому рівні значущості =0,05 та відповідному числі ступенів вільності. Якщо F>F1,n-2,, то обчислений коефіцієнт детермінації істотно відрізняється від нуля. Цей висновок забезпечується з ймовірністю 1-. Рівень істотності =0,05. Кількість ступенів вільності наступна: f1=1, f2=28.
Для лінійного зв'язку використовується лінійний коефіцієнт кореляції (Пірсона):
(3.10)
який набуває значень у межах +-1, тому характеризує не лише щільність, а й напрямок зв'язку. Додатне значення свідчить про прямий зв'язок, а від'ємне - про зворотний.
Щільність зв'язку оцінюється індексом детермінації: R=, проте інтерпретується тільки R2. Якщо коефіцієнт детермінації більше 0,6, то 60% варіації залежної величини пояснюється варіацією незалежного параметра кореляції і зв'язок є щільним.
Таблиця 3.1
Таблиця вихідних даних статистичних спостережень за показниками діяльності ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" за 2006 - 2008 рр.
На рис.3.1 - 3.4 наведені лінійні та нелінійні регресійні одномірні мо-делі кореляційного зв'язку Y=F (Xi), побудовані з використанням вбудова-ного програмного алгоритму "електронних таблиць" EXCEL-2007, які опи-сують наступні моделі:
1. Регресійна залежність обсягу бюджетуємих оплачених послуг ІОЦ, віднесених до загального обсягу витрат ДП "Придніпровська залізниця", по досліджуємих 2005 - 2008 роках та прогнозному наступному році Y1 = F (t) - рис.3.1 - 3.2:
Рис.3.1 Лінійна кореляційно-регресійна модель розрахунку планового обсягу загального бюджету ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця"
Як видно з графіків рис.3.1, коефіцієнт детермінації R2 для лінійної кореляції знаходиться в діапазоні (0,65-0,66) < 0,75, тобто лінійний одно мір-ний кореляційний зв'язок є середньої сили, напрямок регресійної функції в часі - зворотній. При побудові нелінійного одномірного рівняння регресії (рис.3.2) коефіцієнт детермінації R2 для нелінійної кореляції переміщується в діапазоні (0,83-0,84) > 0,75, тобто нелінійний одномірний кореляційний зв'язок є сильним, змінного напрямку. Тобто нелінійна регресійна матмодель є більш адекватною фактичним данним статистичного спостереження.
Рис.3.2 Нелінійна кореляційно-регресійна модель розрахунку планового обсягу загального бюджету ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця"
2. Регресійна залежність відносного розподілу планового обсягу бюд-жетуємих оплачених послуг ІОЦ на основні кошторисні статті операційних витрат по досліджуємих 2005 - 2008 роках та прогнозному наступному році Y2-Y5 = F (t) - рис.3.3 - 3.4
Як видно з графіків рис.3.3-3.4, коефіцієнт детермінації R2 для нелінійної кореляції знаходиться в діапазоні (0,825-1,00) > 0,75, тобто тобто нелінійний одномірний кореляційний зв'язок є сильним, зворотнього та прямого змінного напрямків.
Отримані лінійні моделі дозволяють розрахувати плановий кошторис утримання ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" та основні бюджетні статті витрат ІОЦ, якщо спрогнозований рівень витрат ДП "Придніпровська залізниця".
Рис.3.3 Нелінійна кореляційно-регресійна модель розрахунку планового обсягу витрат на фонд оплати праці та відрахувань до соціально-пенсійних фондів в плановому загальному бюджеті ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця"
Рис.3.4 Нелінійна кореляційно-регресійна модель розрахунку планового обсягу витрат на фонд оплати праці та відрахувань до соцфондів в плановому загальному бюджеті ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця"
3.3 Багатовимірна кореляційно-регресійна модель планового прогнозування продуктивності праці працівників ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (кількісна багатомірна модель)
Лінійна багатовимірна модель (ЛБМ) Y=f (X1,X2,….,Xn) має такий вигляд [41]:
y=в0+ в1x1+ … + вpxp (3.11)
y - залежна змінна - ендогенна змінна
x1, x2…xp - залежні змінні - екзогенні змінні.
У зв'язку з тим, що економетрична модель обов'язково має випадкову помилку, модель (3.11) переписується у вигляді (3.12)
y=в0+ в1x1+ … + вpxp+е (3.12)
де е - випадкова помилка або перешкода.
Якщо після необхідних обчислень визначені чисельні значення коефі-цієнтів в, то кажуть, що ми отримали оцінку коефіцієнтів моделі: , тобто оцінкою коефіцієнта в є його чисельне значення b=.
Якщо замінити у виразі (3.12) коефіцієнти моделі оцінками, то ми отримаємо такий вираз
(3.13)
Основними передумовами використання моделі (3.11-3.13), а такі моделі ще називаються регресійними багатовимірними моделями, є наступне [25]:
M (е) =0 математичне сподівання відхилення равно 0;
відхилення взаємонезалежні із змінними cov (xi,) =0
для 2-х визначень відхилень коефіцієнтів коваріації між ними також дорівнює 0 - cov
відхилення е нормально розподілена величина з параметрами (0;
1)
е=N (е, 0;
від виміру до виміру дисперсія відхилення не змінюється
П'ята властивість. носить спеціальну назву: гомоскедастичність (одно-рідність). Якщо умова 5) не виконана, то кажуть, що дисперсія має властивість гетероскедастичності.
Чисельний аналіз регресійної моделі починають з того, що визначають значення регресійних коефіцієнтів в1... вр та коефіцієнтів в0, який має спеціальну назву - вільний член.
Регресійні коефіцієнти визначають за допомогою методів найменших квадратів.
(3.14)
Візьмемо частичні похідні по кожному з виразів, дорівняти їх і отримаємо систему рівнянь
Ця система рівнянь має спеціальну назву - нормальна система.
(3.15)
Невідомі у системі (3.15) - це коефіцієнти в0, в1...
х1, y1 - ми маємо внаслідок спостережень
в0, в1 - це коефіцієнти, які ми повинні визначити
n - кількість спостережень, вони нам завжди відомі.
В табл.3.2 наведений побудований в дипломній роботі комплекс вихід-них даних помісячно за 2006 - 2008 роки (36 інтервалів статистичного спосте-реження). При побудові факторних та результативних ознак багатомірної економетричної кількісної моделі були вибрані наступні параметри:
а) 4 факторні показники інтенсивності фондоозброєння та зарплатоозб-роєння 1 працівника ІОЦ:
Х1 - Поточний рівень загальної залишкової матеріальної фондо-озброєності (компьютерна та мережева обчислювально-комутаційна техніка), тис. грн. /чол.
Х2 - Поточний рівень загальної залишкової нематеріальної фондо-озброєності (програмне забезпечення ПЕОМ та прикладні АРМ та АІС), тис. грн. /чол.
Х3 - Поточний рівень накопленного додаткового ведення новітніх засобів матеріальної та нематеріальної фондоозброєності (нові комплекси швидкісних ПЕОМ та нові програмні комплекси забезпечення функціонуван-ня корпоративної мережі, обслуговуємої ІОЦ), тис. грн. /чол.
4. Х4 - Поточний рівень зарплатоозброєності (середньомісячна зарплата), тис. грн. /чол.
б) 1 результативний показник інтенсивності праці - продуктивність праці, як показник обсягу обробленої інформації 1 працівником ІОЦ з засто-суванням приданого йому автоматизованого машинного комплексу:
5. Y - Поточний рівень продуктивності праці працівника, як обсягу обробленої інформації за місяць одним працівником, в млн. дес. знаків/чол.
В табл.3.3 - 3.4 наведені підготовлені вихідні дані та результати розрахунку лінійної багатомірної регресії з застосуванням пакету "Аналіз даних" в "електронних таблицях" Excel-2007.
Як видно з графіків рис.3.5-3.6 та даних табл.3.4, коефіцієнт детермі-нації R2 для багатовимірної регресії знаходиться в діапазоні (0,99-1,00) > 0,75, тобто тобто лінійний багатовимірний кореляційний зв'язок є сильним, прямого напрямку.
Таблиця 3.2. Вихідні дані для побудови багатомірної моделі прогнозу продуктивності праці в ІОЦ ДП "Дніпропетровська залізниця" за 2006 - 2008 роки
Продовження табл. .3.2
Таблиця 3.3. Вихідні дані для побудови багатомірної регресійної економетричної моделі прогнозування продуктивності праці в ІОЦ
Таблиця 3.4. Результати побудови багатомірної регресійної економетричної моделі прогнозування продуктивності праці в ІОЦ
Рис.3.5 Аналіз відхилення фактичних даних по продуктивності праці та розрахункових даних побудованої багатомірної економетричної моделі
Рис.3.6. Гістограма та кумулята рядів розподілу відхилень фактичних даних по продуктуиності праці та розрахункових даних побудованої багато-мірної економетричної моделі
Аналіз отриманого регресійного рівняння багатофакторної економет-ричної моделі залежності результативної ознаки - продуктивності праці Y працівника ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця”:
Y = 0,524*X1 + 1,179*X2 - 0,343*X3 + 3,356*X4 (3.16)
від факторних ознак:
Х1 - Поточний рівень загальної залишкової матеріальної фондо-озброєності (компьютерна та мережева обчислювально-комутаційна техніка), тис. грн. /чол.
Х2 - Поточний рівень загальної залишкової нематеріальної фондо-озброєності (програмне забезпечення ПЕОМ та прикладні АРМ та АІС), тис. грн. /чол.
Х3 - Поточний рівень накопленного додаткового ведення новітніх засобів матеріальної та нематеріальної фондоозброєності (нові комплекси швидкісних ПЕОМ та нові програмні комплекси забезпечення функціонуван-ня корпоративної мережі, обслуговуємої ІОЦ), тис. грн. /чол.
Х4 - Поточний рівень зарплатоозброєності (середньомісячна зарплата), тис. грн. /чол.
показує, що наряду з позитивними результатами математичного моде-лювання, отримані коефіцієнти чутливості результативної ознаки від ріня факторних ознак не має однозначної економічної трактовки, оскільки грошові потоки не в повній мірі описують технологічний прорив, який дає в діяльності ІОЦ впровадження нової компьютерної техніки, засобів мережевої передачі інформації, включаючи радіомережі, та нових програмних комплек-сів, включаючи сучасні реляційні бази брокерного обслуговування, які пра-цюють по WEB-інтерфейсній технології „Клієнт - Брокер - Сервер баз даних".
Таким чином, необхідно моделювання якісно-кількісної залежності технічного рівня обчислювальних можливостей ІОЦ від структурного складу та потужності компьютерного та мережево - комунікаційного обладнання ІОЦ.
3.4 Багатовимірна кореляційно-регресійна модель планового прогнозування обчислювальних можливостей ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (якісна модель)
В табл.3.5 наведена сформована матриця вихідних даних складу та обчислювальної потужності парку комп'ютерно - мережевої техніки ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" у 2007 - 2009 роках.
При побудові багатовимірної кореляційно-регресійна модель планово-го прогнозування обчислювальних можливостей ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (якісна модель) в якості факторних та результативних ознак використані:
Результативна ознака Y - обсяг обробленої ІОЦ інформації за рік в млн. десятичних знаків.
Факторні ознаки Х1 -Х11 - фізична кількість ПЕОМ в ІОЦ, розпо-ділена на 11 класів потужності та якості процесорів в застосовуємих комп'ю-терах 4-х поколінь:
Х1 - ПЕОМ з процесорами (2 покоління) - Pentium 75-233; Pentium-II; Pentium-III; Celeron 1700 і нижче класом
Х2 - ПЕОМ з процесорами (2 покоління) - AMD K6; K6-2; K6-3; Duron
Х3 - ПЕОМ (1 покоління) з процесорами - 8080 і нижче класом; PC/XT; PC/AT; 586; CYRIX
Х4 - ПЕОМ (1 покоління) з іншими процесорами початкового рівня
Х5 - ПЕОМ з процесорами (3 покоління) - Pentium-IV; Pentium-M/4M; PentiumPro; Xeon MP/1M; PII-/PIII-/PVI-Xeon; Celeron (вище класом за Celeron 1700)
Х6 - ПЕОМ з процесорами (3 покоління) - AMD K7; Athlon MP/XP; Athlon 64; Opteron; Sempron (всі процесори випуску до кінця 2004 року)
Х7 - ПЕОМ з процесорами (3 покоління) - Інші сучасні процесори
Х8 - ПЕОМ з процесорами (4 покоління) - Intel Core (Yonah), Dual-Core Xeon LV (Sossaman); Pentium 4EE/4E/4F; IA-64 (Itanium, Itanium 2); EM64T
Х9 - ПЕОМ з процесорами (4 покоління) - AMD K8: Turion-64; AMD-FX (з початку 2005р); AMD-FX2
Х10 - ПЕОМ з процесорами (4 покоління) - Інші надпотужні процесори
Х11 - ПЕОМ з процесорами (4 покоління) - PowerPC (процесори G5)
Як показує аналіз сформованої матриці вихідних даних в табл.3.5 обчислювальні потужності ІОЦ ДП "Дніпропетровська залізниця" характер-ризуються у 2006 - 2008 роках наступними показниками:
Поступово зменшується кількість ПЕОМ з процесорами 1 та 2 поколінь, але ці ПЕОМ все ще масово застосовуються на віддалених робочих місцях корпоративної мережі по інфраструктурі обслуговуємих залізничних станцій Придніпровської залізниці, так:
Кількість ПЕОМ з процесорами 1 покоління (Pentium 75-233; Pentium-II; Pentium-III; Celeron 1700 і нижче класом) зменшилась з рівня 359 (станом на 01.01.2007) до рівня 310 (станом на 01.01.2009);
Кількість ПЕОМ з процесорами 1 покоління (AMD K6; K6-2; K6-3; Duron) зменшилась з рівня 137 (станом на 01.01.2007) до рівня 107 (станом на 01.01.2009);
В центральному обчислювальному центрі різко нарощується кількість ПЕОМ з надпотужними процесорами 3-4 поколінь, так:
Кількість ПЕОМ з процесорами 4 покоління (Intel Core (Yonah), Dual-Core Xeon LV (Sossaman); Pentium 4EE/4E/4F; IA-64 (Itanium, Itanium 2); EM64T Net Burst: Pentium 4F (D0 і вище за класом), Pentium-D, Pentium Extreme Edition); EM64T Intel Core: (Xeon-Woodcrest, Intel Core 2 Duo)) зросла з рівня 0 (станом на 01.01.2007) до рівня 198 компьютерів (станом на 01.01.2009), що становить 17,4% від загального парку комп'ютерів ІОЦ;
Кількість ПЕОМ з процесорами 3 покоління (Pentium-IV; Pentium-M/4M; PentiumPro; Xeon MP/1M; PII-/PIII-/PVI-Xeon; Celeron (вище класом за Celeron 1700)) зросла з рівня 379 (станом на 01.01.2007) до 464 (станом на 01.01.2009), що становить 38,5% загального парку комп'ютерів ІОЦ.
Таблиця 3.5. Таблиця вихідних даних складу та обчислювальної потужності парку комп'ютерно-мережевої техніки ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" Структура парку ПЕОМ ІОЦ у 2007 - 2009 роках
|
Загальний парк ПЕОМ по типам процесорів |
01.01.2009 |
01.01.2008 |
01.01.2007 |
||
|
Pentium 75-233; Pentium-II; Pentium-III; Celeron 1700 і нижче класом |
X1 |
310 |
328 |
359 |
|
|
AMD K6; K6-2; K6-3; Duron |
X2 |
107 |
127 |
137 |
|
|
8080 і нижче класом; PC/XT; PC/AT; 586; CYRIX |
X3 |
54 |
61 |
68 |
|
|
Інші процесори початкового рівня |
X4 |
1 |
6 |
19 |
|
|
Pentium-IV; Pentium-M/4M; PentiumPro; Xeon MP/1M; PII-/PIII-/PVI-Xeon; Celeron (вище класом за Celeron 1700) |
X5 |
464 |
448 |
379 |
|
|
AMD K7; Athlon MP/XP; Athlon 64; Opteron; Sempron (всі процесори випуску до кінця 2004 року) |
X6 |
6 |
1 |
0 |
|
|
Інші сучасні процесори |
X7 |
9 |
6 |
4 |
|
|
Intel Core (Yonah), Dual-Core Xeon LV (Sossaman); Pentium 4EE/4E/4F; IA-64 (Itanium, Itanium 2); EM64T Net Burst: Pentium 4F (D0 і вище за класом), Pentium-D, Pentium Extreme Edition); EM64T Intel Core: (Xeon-Woodcrest, Intel Core 2 Duo) |
X8 |
198 |
90 |
0 |
|
|
AMD K8: Turion-64; AMD-FX (з початку 2005р); AMD-FX2 |
X9 |
2 |
4 |
6 |
|
|
Інші надпотужні процесори |
X10 |
2 |
2 |
0 |
|
|
PowerPC (процесори G5) |
X11 |
3 |
0 |
0 |
|
|
Всього |
1174 |
1073 |
1008 |
||
|
Середні ЕОМ типу „СМ” |
2 |
2 |
2 |
||
|
Великі ЕОМ: |
8 |
8 |
8 |
||
|
COMPAREX 7/75 |
1994 |
2 |
2 |
2 |
|
|
COMPAREX 8/83 |
1995 |
1 |
1 |
1 |
|
|
COMPAREX 8/89 |
1997 |
1 |
1 |
1 |
|
|
COMPAREX 8/89 |
1998 |
1 |
1 |
1 |
|
|
IBM 9121 |
1999 |
3 |
3 |
3 |
Використовуючи таблицю вихідних даних (табл.3.5), розраховуємо багатовимірну лінійну регресійну модель за допомогою “електронних таблиць" EXCEL-2007. Результати розрахунків наведені в табл.3.6.
Таблиця 3.6. Результати розрахунку багатомірної лінійної моделі розрахунку обчислювальної потужності ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" як функції структури обчислювальних потужностей та якості компьютерно-мережевої техніки
Як видно з даних розрахунків табл.3.6, лінійне багатовимірне рівняння регресії описує наступні статистичні процеси:
1. Рівняння 11 -параметричної багатовимірної лінійної регресії з значущим вільним членом (n-3=30) -як кореляційна залежність обчислювальної річної потужності ІОЦ в млн. десятичних знаків від якісної та кількісної структури обчислювального парку ІОЦ.
Y (млн. дес. знаків) = 26563,036 - 581,32*X1+ 625,998*X2 - 2420,53*X3 +17028,336*X4+ 17,33*X5 +3407,06*X6+30 040,424*X7 + 1290,62*X8+7366,298*X9+35858,258*X10 - 35161,66*X11
2. Коефіцієнт детермінації для даних моделей:
а) Коефіцієнт детермінації R2 (11-параметрична модель з значущим вільним членом = 1,0 (n=3), сила регресійного зв'язка - високої щільності (>0,75).
Таким чином, отримана багатовимірна якісна економетрична модель прогнозу обчислювальної потужності ІОЦ дозволяє доповнити кількісну багатовимірну економетричну модель прогнозу продуктивності праці працівника ІОЦ ДП "Дніпропетровська залізниця", підтверджуючи суттєвий вплив структури парка ПЕОМ на обчислювальну потужність ІОЦ при заміні частини комп'ютерів центрального вузла обчислювальних транзакцій на новітні моделі, що приводить до вивільнення частини персоналу при одночасному нарощуванні обчислювальної потужності ІОЦ.
Висновки
Дослідженний в дипломному проекті Інформаційно-обчислювальний центр (ІОЦ) держпідприємства "Придніпровська залізниця" є відокремле-ним бюджетуємим господарським підрозділом ДП "Придніпровська залізниця", який проводить експлуатацію 80 мережевих програмних комплексів з віддаленими робочими місцями, які з'єднуються з головним транзакційним центром за допомогою локальної мережі чи модемної корпоративної мережі з використанням як власних оптоволоконних ліній зв'язку, так і з використанням проводних ліній “Укртелекому", а також ліній мобільного радіодоступу за схемою 3G.
Експлуатуємий комплекс задач обслуговує:
організацію та проходження вантажних перевезень (обслуговування до 4000 віддалених абонентів відділів формування вантажопотоків та вантажних потягів на 175 станціях ДП "Придніпровська залізниця");
інофрмаційно -управлінське обслуговування 12 локомотивних депо ДП "Придніпровська залізния"
продаж квитків та обслуговування пасажиропотоків (обслуговування 400 терміналів кас продажу білетів), включаючи нові мобільні касові апарати касирів в приміських електропотягах;
внутрішні інформаційні, кадрові та бухгалтерсько-облікові задачі ДП "Придніпровська залізниця" (по Дніпропетровському, Криворізькому, Запорізькому та Кримському регіонах).
Діяльність ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" за 2005 - 2008 роки характеризується наступними показниками динаміки:
1. Обсяг річної опрацьованої інформації зріс з рівня 188 927,6 млн. дес. знаків у 2005 році до 301 832,2 млн. дес. знаків у 2008 році, тобто у 1,59 раза.
2. Кількість працівників ІОЦ з рівня 1141 чол. у 2005 році зменшилась до рівня 852 чол. у 2008 році. Відповідно, обсяги річної обробки інформації на 1 робітника в млн. дес. знаків / чол. зросли з рівня 166,897 млн. дес. знаків у 2005 році до рівня 358,471 млн. дес. знаків у 2008 році (тобто зросли у 2,148 раза), рівень середньої заробітної плати 1 працівника зріс з 1014,18 грн. /міс. У 2005 році до рівня 2667,6 грн. /міс. У 2008 році (тобто зріс у 2,63 рази).
3. Рівень бюджетуємих з боку ДП "Придніпровська залізниця" валових доходів ІОЦ з рівня 34, 629 млн. грн. за 2005 рік зріс до рівня 62, 413 млн. грн. за 2008 рік, тобто зріс у 1,8 раза.
4. Розрахунковий рівень чистого прибутку ІОЦ (без сплати податку на прибуток) з рівня прибутку 815,3 тис. грн. у 2005 році зменшився до рівня збитку (-212,0) тис. грн. у 2007 році та зріс до рівня 1 387,0 тис. грн. за 2008 рік.
5. Як показує порівняльний аналіз фінансових звітів ДП "Придніпровська залізниця" та ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" - річний валовий дохід від діяльності відокремленого підрозділу - ІОЦ, який входить в бюджетуємі сумарні валові витрати ДП „Придніпровська залізниця”, становить 1,0 - 1,5% від загальних обсягів витрат залізниці, тому бюджетування витрат підрозділу не є критичним для бюджету ДП „Придніпровська залізниця”, але центр є невід'ємним та надважливим елементом управління залізницею, який повинен виконувати в повному обсязі технологічні розрахункові операції операції обслуговування вантажних та пасажирських потоків залізниці.
Проведена в дипломному проекті економічна діагностика діяльності ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця", який є бюджетуємим підрозділом і має умовно відокремлений баланс, за 2005 - 2008 роки показує, що як окремий господарюючий суб'єкт:
підприємство має практично 100% частку необоротних активів, тому:
а) є неліквідним з точки зору наявності джерел для покриття поточної та кредиторської заборгованості;
б) має високий ризик банкрутства за вимогами кредиторів;
в) має низкий рівень фінансової стійкості та високий рівень неплатоспроможності;
рентабельність діяльності підприємства по чистому прибутку до оподаткування (податок сплачує ДП "Придніпровська залізниця") становить не вище 5,9 - 6,3%, тобто при самостійній сплаті податку на прибуток (25%) - підприємство має низький рівень реальної рентабельності на рівні 4%.
Таким чином, отримані результати доводять про неефективність засто-сування відокремленого балансу ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця" та необхідності реального переходу на схему внутрішньобюджетного управ-ління з виділенням факторних та результативних ознак схеми бюджетування.
В якості таких факторних та результативних ознак в дипломному дослідженні виділені наступні группування:
1. Однофакторна математична модель прогнозування обсягів загально-го бюджетного фінансування ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (результа-тивна кількісна ознака) в залежності від обсягів прогнозу загальних витрат ДП „Придніпровська залізниця" (факторна кількісна ознака);
2. Однофакторна математична модель прогнозування обсягів кошто-рисного фінансування фонду оплати праці ІОЦ ДП „Придніпровська залізни-ця” (результативна кількісна ознака) в залежності від обсягів загального бюд-жетного фінансування ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (факторна кіль-кісна ознака);
3. Багатофакторна математична модель прогнозування рівня продук-тивності праці працівника ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (результатив-на кількісна ознака) в залежності від загального рівня матеріальної фондоозб-роєності (парк ПЕОМ та корпоративна мережа), спеціалізованого рівня но-вітньої фондоозброєності (сучасні ПЕОМ та швидкісні пристрої корпоратив-ної мережі) та ріня зарплатоозброєності (кількісні факторні ознаки).
4. Багатофакторна математична модель прогнозування обсягів обчис-лювальної потужності ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (результативна кількісна ознака) в залежності від структури та обчислювальних потужності парка великих та персональних компьютерів, а також структури компьютер-ної мережі ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" і чисельності обслуговую-чого персоналу (кількісні та якісні факторні ознаки).
Наявність вищевказаних математичних моделей дозволяє прогно-зувати наступні кошторисні показники бюджетування діяльності ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" в складі ДП „Придніпровська залізниця”:
плануємий обсяг загального фінансування ІОЦ в залежності від планових показників витрат ДП „Придніпровська залізниця”, які в свою чергу визначають планові тарифи вантажних та пасажирських перевезень, що забезпечують прибуткову діяльність залізниці в цілому;
плановий обсяг фонду оплати праці ІОЦ в залежності від обсягу загального планового фінансування, що в залежності від існуючого та планового рівня заробітної плати працівників ІОЦ дозволяє провести прогнозування їх чисельності та структури;
отримані кошторисні обмеження чисельності працівників ІОЦ та планові вимоги ДП „Придніпровська залізниця" до обчислювальної потуж-ності ІОЦ є вихідними даними для прогнозування необхідної структури обчислювальної мережі ІОЦ та потужності комп'ютерного парку;
отримані результати прогнозування необхідної структури обчислю-вальної мережі ІОЦ та потужності комп'ютерного парку визначають рівень кошторису на оновлення та модернізацію основних засобів та нематеріаль-них активів (програмного забезпечення), дозволяють оцінити достатність планових кошторисних амортизаційних відрахувань на виконання програми модернізації чи необхідність додаткових капітальних інвестицій з боку ДП „Придніпровська залізниця”.
Такий цикл прогнозування кошторисного бюджетування діяльності ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" повторюється декілька раз для приве-дення у логічну відповідність рівня вимог до діяльності ІОЦ та необхідного рівня його фінансування.
При побудові факторних та результативних ознак багатомірної економетричної кількісної моделі були вибрані наступні параметри:
а) 4 факторні показники інтенсивності фондоозброєння та зарплатоозб-роєння 1 працівника ІОЦ:
1. Х1 - Поточний рівень загальної залишкової матеріальної фондо-озброєності (компьютерна та мережева обчислювально-комутаційна техніка), тис. грн. /чол.
2. Х2 - Поточний рівень загальної залишкової нематеріальної фондо-озброєності (програмне забезпечення ПЕОМ та прикладні АРМ та АІС), тис. грн. /чол.
3. Х3 - Поточний рівень накопленного додаткового ведення новітніх засобів матеріальної та нематеріальної фондоозброєності (нові комплекси швидкісних ПЕОМ та нові програмні комплекси забезпечення функціонуван-ня корпоративної мережі, обслуговуємої ІОЦ), тис. грн. /чол.
4. Х4 - Поточний рівень зарплатоозброєності (середньомісячна зарплата), тис. грн. /чол.
б) 1 результативний показник інтенсивності праці - продуктивність праці, як показник обсягу обробленої інформації 1 працівником ІОЦ з засто-суванням приданого йому автоматизованого машинного комплексу:
5. Y - Поточний рівень продуктивності праці працівника, як обсягу обробленої інформації за місяць одним працівником, в млн. дес. знаків/чол.
Аналіз отриманого регресійного рівняння багатофакторної економет-ричної моделі залежності результативної ознаки - продуктивності праці Y працівника ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" показує, що наряду з позитивними результатами математичного моделювання, отримані коефіцієнти чутливості результативної ознаки від ріня факторних ознак не має однозначної економічної трактовки, оскільки грошові потоки не в повній мірі описують технологічний прорив, який дає в діяльності ІОЦ впровадження нової компьютерної техніки, засобів мережевої передачі інформації, включаючи радіомережі, та нових програмних комплексів, включаючи сучасні реляційні бази брокерного обслуговування, які пра-цюють по WEB-інтерфейсній технології „Клієнт - Брокер - Сервер баз даних".
Таким чином, виявлена необхідність моделювання якісно-кількісної залежності технічного рівня обчислювальних можливостей ІОЦ від структур-ного складу та потужності компьютерного та мережево - комунікаційного обладнання ІОЦ.
При побудові багатовимірної кореляційно-регресійна модель планово-го прогнозування обчислювальних можливостей ІОЦ ДП „Придніпровська залізниця" (якісна модель) в якості факторних та результативних ознак використані:
1. Результативна ознака Y - обсяг обробленої ІОЦ інформації за рік в млн. десятичних знаків.
2. Факторні ознаки Х1 -Х11 - фізична кількість ПЕОМ в ІОЦ, розпо-ділена на 11 класів потужності та якості процесорів в застосовуємих комп'ю-терах 4-х поколінь:
Х1 - ПЕОМ з процесорами (2 покоління) - Pentium 75-233; Pentium-II; Pentium-III; Celeron 1700 і нижче класом
Х2 - ПЕОМ з процесорами (2 покоління) - AMD K6; K6-2; K6-3; Duron
Х3 - ПЕОМ (1 покоління) з процесорами - 8080 і нижче класом; PC/XT; PC/AT; 586; CYRIX
Х4 - ПЕОМ (1 покоління) з іншими процесорами початкового рівня
Х5 - ПЕОМ з процесорами (3 покоління) - Pentium-IV; Pentium-M/4M; PentiumPro; Xeon MP/1M; PII-/PIII-/PVI-Xeon; Celeron (вище класом за Celeron 1700)
Х6 - ПЕОМ з процесорами (3 покоління) - AMD K7; Athlon MP/XP; Athlon 64; Opteron; Sempron (всі процесори випуску до кінця 2004 року)
Х7 - ПЕОМ з процесорами (3 покоління) - Інші сучасні процесори
Х8 - ПЕОМ з процесорами (4 покоління) - Intel Core (Yonah), Dual-Core Xeon LV (Sossaman); Pentium 4EE/4E/4F; IA-64 (Itanium, Itanium 2); EM64T
Х9 - ПЕОМ з процесорами (4 покоління) - AMD K8: Turion-64; AMD-FX (з початку 2005р); AMD-FX2
Х10 - ПЕОМ з процесорами (4 покоління) - Інші надпотужні процесори
Х11 - ПЕОМ з процесорами (4 покоління) - PowerPC (процесори G5)
Як показує аналіз сформованої матриці вихідних даних в табл.3.5 обчислювальні потужності ІОЦ ДП "Дніпропетровська залізниця" характер-ризуються у 2006 - 2008 роках наступними показниками:
1. Поступово зменшується кількість ПЕОМ з процесорами 1 та 2 поколінь, але ці ПЕОМ все ще масово застосовуються на віддалених робочих місцях корпоративної мережі по інфраструктурі обслуговуємих залізничних станцій Придніпровської залізниці, так:
Кількість ПЕОМ з процесорами 1 покоління (Pentium 75-233; Pentium-II; Pentium-III; Celeron 1700 і нижче класом) зменшилась з рівня 359 (станом на 01.01.2007) до рівня 310 (станом на 01.01.2009);
Кількість ПЕОМ з процесорами 1 покоління (AMD K6; K6-2; K6-3; Duron) зменшилась з рівня 137 (станом на 01.01.2007) до рівня 107 (станом на 01.01.2009);
2. В центральному обчислювальному центрі різко нарощується кількість ПЕОМ з надпотужними процесорами 3-4 поколінь, так:
Кількість ПЕОМ з процесорами 4 покоління (Intel Core (Yonah), Dual-Core Xeon LV (Sossaman); Pentium 4EE/4E/4F; IA-64 (Itanium, Itanium 2); EM64T Net Burst: Pentium 4F (D0 і вище за класом), Pentium-D, Pentium Extreme Edition); EM64T Intel Core: (Xeon-Woodcrest, Intel Core 2 Duo)) зросла з рівня 0 (станом на 01.01.2007) до рівня 198 компьютерів (станом на 01.01.2009), що становить 17,4% від загального парку комп'ютерів ІОЦ;
Кількість ПЕОМ з процесорами 3 покоління (Pentium-IV; Pentium-M/4M; PentiumPro; Xeon MP/1M; PII-/PIII-/PVI-Xeon; Celeron (вище класом за Celeron 1700)) зросла з рівня 379 (станом на 01.01.2007) до 464 (станом на 01.01.2009), що становить 38,5% загального парку комп'ютерів ІОЦ.
Таким чином, отримана багатовимірна якісна економетрична модель прогнозу обчислювальної потужності ІОЦ дозволяє доповнити кількісну багатовимірну економетричну модель прогнозу продуктивності праці працівника ІОЦ ДП "Дніпропетровська залізниця", підтверджуючи суттєвий вплив структури парка ПЕОМ на обчислювальну потужність ІОЦ при заміні частини комп'ютерів центрального вузла обчислювальних транзакцій на новітні моделі, що приводить до вивільнення частини персоналу при одночасному нарощуванні обчислювальної потужності ІОЦ.
Практична цінність отриманих результатів дипломного дослідження полягає в побудові однофакторних та багатофакторних економетричних моделей оцінки ефективності діяльності ІОЦ ДП "Придніпровська залізниця", які можна використовувати для прогнозування обчислювальної потужності ІОЦ при зміні кількісного та якісного складу обчислювального парку ІОЦ та прогнозуванні кошторисів для бюджетного забезпечення функціонування ІОЦ в умовах нарощування обсягів обробляємої інформації.
Список використаних джерел
1. Господарський кодекс України від 16 січня 2003 року N 436-IV (діє з 01.01.2004) // Із змінами і доповненнями, внесеними Законами України від 9 січня 2007 року N 549-V, ОВУ, 2007 р., N 8, ст.276
2. Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 2 "Баланс" // наказ Мі-ністерства фінансів України від 31 березня 1999 р. N 87 (Із змінами і доповненнями, внесеними наказами Міністерства фінансів України станом від 5 березня 2008 року N 353) - Інформаційно-довідкова комп'ютерна система “Ліга-Закон", 2008
3. Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 3 "Звіт про фінансові результати" // наказ Міністерства фінансів України від 31 березня 1999 р. N 87 (Із змінами і доповненнями, внесеними наказами Міністерства фінансів України станом від 5 березня 2008 року N 353) - Інформаційно-довідкова комп'ютерна система “Ліга-Закон", 2008
4. Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 4 "Звіт про рух грошо-вих коштів" // наказ Міністерства фінансів України від 31 березня 1999 р. N 87 (Із змінами і доповненнями, внесеними наказами Міністерства фінансів України станом від 22 листопада 2004 року N 731) - Інформаційно-довідкова комп'ютерна система “Ліга-Закон", 2008
5. Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 9 "Запаси" // наказ Міністерства фінансів України від 8 жовтня 1999 року N 237 (Із змінами і доповненнями, внесеними наказами Міністерства фінансів України станом від 19 грудня 2006 року N 1213) - Інформаційно-довідкова комп'ютерна система “Ліга-Закон", 2008
6. Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 10 "Дебіторська заборгованість" // наказ Міністерства фінансів України від 8 жовтня 1999 року N 237 (Із змінами і доповненнями, внесеними наказами Міністерства фінансів України станом від 19 грудня 2006 року N 1213) - Інформаційно-довідкова комп'ютерна система “Ліга-Закон", 2008
7. Положення (стандарт) бухгалтерського обліку 15 "Дохід" // наказ Міністерства фінансів України від 29 листопада 1999 року N 290 (Із змінами і доповненнями, внесеними наказами Міністерства фінансів України станом від 11 грудня 2006 року N 1176) - Інформаційно-довідкова комп'ютерна система “Ліга-Закон", 2008
8. Звіт про виробничі, фінансово-економічні показники та охорону праці ІОЦ Придніпровської залізниці за 2006 рік // ДП “ПРИДНІПРОВСЬКА ЗАЛІЗНИЦЯ”, Інформаційно-обчислювальний центр, 2007
9. Звіт про виробничі, фінансово-економічні показники та охорону праці ІОЦ Придніпровської залізниці за 2007 рік // ДП “ПРИДНІПРОВСЬКА ЗАЛІЗНИЦЯ”, Інформаційно-обчислювальний центр, 2008
10. Звіт про виробничі, фінансово-економічні показники та охорону праці ІОЦ Придніпровської залізниці за 2008 рік // ДП “ПРИДНІПРОВСЬКА ЗАЛІЗНИЦЯ”, Інформаційно-обчислювальний центр, 2009
11. Андронова А.К., Печатнова Е.Д. Оперативный контролинг: Учебное пособие - М., Издательство "Дело", 2006. - 160 с.
12. Апчерч А. Управленческий учёт. - М.: Финансы и статистика, 2002.
13. Аткинсон Э.А., Банкер Р.Д., Каплан Р.С., Янг М.С. Управленческий учет. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2005.
14. Атрилл П., Мак Лейни Э. Управленческий учёт для нефинансовых менеджеров. - Дн.: Баланс-клуб, 2003.
15. Бень Т.Г., Довбня С.Б. Бюджетування як інструмент удосконалення фінансового менеджменту підприємств // Фінанси України. - 2000. - № 7. - С.49-55
16. Білобловський С.А. Складові елементи процесу бюджетування // Економіка, Фінанси, Право. - 2002. - № 8. - С. 20-25
17. Бурмистров Г. Основы бюджетного управления // Журнал "Двойная запись" №11, 2005
18. Вініченко М.М. Моделі системи бюджетування підприємства // Вісник технологічного університету Поділля. - 2003. - Т.2, №2. - С.178-181
19. Гетьман О.О. Економічна діагностика: навч. посіб. / О.О. Гетьман, В.М. Шаповал; М-во освіти і науки України, Український державний хіміко-технологічний ун-т, Дніпропетровський ун-т економіки та права. - К.: Центр навчальної літератури, 2007. - 307 с.
20. Голов С.Ф. Управлінський облік. - К.: Лібра, 2004. - 384 c.
21. Дикки Т. Бюджетирование малого бизнеса. Азбука предприни-мательства. - СПб.: Бизнес-Микро, 1999. - 240 с.
22. Друри К. Учет затрат методом стандарт-кост. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998.
23. Друри К. Управленческий и производственный учёт. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 2002.
24. Економіка підприємства: Підручник/ Ред. С.Ф. Покропивний. - 3-тє вид., без змін. - К.: КНЕУ, 2006. - 528 с.
25. Ефимова М.Р., Ганченко О.И., Петрова Е.В. Практикум по общей теории статистики: Учебное пособие. - Москва: Финансы и статистика, 2000.
26. Жлуктенко В.І., Наконечний С.І., Савіна С.С. Стохастичні процеси та моделі в економіці, соціології, екології: Навч. посібник. - К.: КНЕУ, 2002. - 226с.
27. Загорна Т.О. Економічна діагностика: навч. посібник / Т.О. Загорна; М-во освіти і науки України, Макіївський економіко-гуманітарний ін-т. - К.: Центр учбової літератури, 2007. - 400 с.
28. Івахненко В.М. Курс економічного аналізу: Навч. посібник/ В.М. Івахненко. - 5-те вид., виправл. та доповн. - К.: Знання, 2006. - 261 с.
29. Ізмайлова К.В. Фінансовий аналіз: Навч. посібник. - К.: МАУП, 2000. - 152 c.
Подобные документы
Управлінське рішення як концентроване вираження процесу управління. Економіко-математичне моделювання процесів прийняття управлінських рішень. Окремі випадки економіко-математичного моделювання в менеджменті на прикладі прогнозування та планування.
курсовая работа [41,2 K], добавлен 24.03.2012Аналіз особливостей функціонування кредитних спілок в Україні. Розробка методології аналізу економічних процесів в кредитних спілках та побудова економіко-математичних моделей діяльності кредитних спілок в умовах переходу економіки до ринкових відносин.
автореферат [34,3 K], добавлен 06.07.2009Розвиток методології економіко-математичного моделювання. Економіко-математичні моделі в працях вітчизняних економістів. Математичне моделювання і зовнішньополітичні дослідження. Простір індикаторів в системі міжнародних відносин: задачі метатеорії.
реферат [228,8 K], добавлен 01.07.2008Методи економічного прогнозування, їх відмінні особливості, оцінка переваг та недоліків. Моделі прогнозування соціально-економічних об’єктів. Принципи вибору моделей та комбінування прогнозів. Прогнозування показників розвитку банківської системи.
курсовая работа [813,1 K], добавлен 18.02.2011Економіко-математичне моделювання як спосіб вивчення господарської діяльності. Аналіз коефіцієнтів оборотності капіталу. Оцінка факторів, що впливають на ділову активність. Застосування моделей прогнозування для підприємств гірничообробної промисловості.
курсовая работа [274,5 K], добавлен 06.09.2013Стратегічна діагностика ефективності системи управління збутовою діяльністю. Прогнозування обсягів реалізації продукції ТОВ "Бучацький сирзавод" з використанням методів економіко-математичного моделювання на базі прикладного програмного забезпечення ЕОМ.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 16.09.2014Аналіз діяльності підприємства громадського харчування: формування витрат, товарна політика. Сутність економіко-математичного та інформаційно-логічного моделювання. Моделювання сукупного попиту та пропозиції. Побудова прототипу системи автоматизації.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 14.05.2012Модель оптимального виробництва, збуту і зберігання продукції. Поєднання фінансово-економічного аналізу та економіко-математичних методів. Координація діяльності структурних підрозділів. Підготовка і оформлення наказів. Структура майна підприємства.
курсовая работа [6,0 M], добавлен 20.02.2011Інфляція як економічна категорія, прогнозування її рівня в Україні. Інфляція попиту та пропозиції як головні причини систематичного зростання цін. Особливості методології прогнозування інфляційного процесу. Методи регресійного та факторного аналізу.
презентация [195,7 K], добавлен 11.02.2010Структурна схема ВАТ "Вагоно-ремонтний завод". Аналіз фінансового та економічного стану підприємства. Методики побудови апроксимаційних нелінійних залежностей за допомогою методу Ньютона нелінійного оптимального пошуку. Розробка методики прогнозування.
дипломная работа [986,3 K], добавлен 08.03.2010
