Финансовое планирование и прогнозирование в ОАО "КамаЗ"

Темой данного дипломного проекта является «Финансовое планирование и прогнозирование в ОАО «КамАЗ».

В первой части этого проекта рассматривается состояние автомобильной промышленности России и перспективы ее развития. В этой части представлены данные об объеме производства грузовых и легковых автомобилей в РФ на таких заводах, как «КамАЗ», «ЗИЛ», «ГАЗ», «УАЗ», «Москвич», «АвтоВАЗ». Также проводится анализ имеющихся данных.

Во второй части проекта представлены данные о предприятии «КамАЗ»: основные показатели деятельности, информация об основных поставщиках материалов и комплектующих, информация о производстве и продаже продукции.

Третья часть посвящена финансовому планированию. Здесь рассматривается значение финансового планирования, методы и этапы планирования, финансовые показатели и методы их анализа. Также в этой части представлены данные о финансовом планировании на предприятии «КамАЗ». Кроме этого, В этой части проекта представлена схема движение денежных средств на предприятии.

Четвертая часть посвящена прогнозированию. Здесь рассматриваются Статистические методы на основе Метода наименьших квадратов, Метода авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA) и Адаптивной модели.

В пятой части (практической) осуществляется прогнозирование, анализ и планирование финансовых показателей ОАО «КамАЗ». Проводится прогнозирование дебиторской задолженности, кредиторской задолженности, выручки от реализации и денежных средств предприятия с помощью статистических методов на основе метода наименьших квадратов, метода авторегрессии и скользящего среднего и адаптивной модели. Проводится анализ показателей ликвидности, финансовой устойчивости и деловой активности. Также проводится планирование с помощью метода балансовых расчетов выручки от реализации продукции, себестоимости продукции и прибыли от реализации продукции на основе прогноза дебиторской задолженности и кредиторской задолженности предприятия ОАО «КамАЗ» полученных с помощью статистических методов на основе метода наименьших квадратов, метода авторегрессии и скользящего среднего и с помощью адаптивной модели.

Глава 5:

Этап 3. Расчетное значение экономического показателя сравнивают с фактическим и вычисляется величина их расхождения (ошибки). При имеем:

.

Этап 4. В соответствии с этой величиной корректируются параметры модели. В модели Брауна модификация осуществляется следующим образом:

;

,

где - коэффициент дисконтирования данных, изменяющийся в пределах от 0 до 1 , характеризующий обесценение данных за единицу времени и отражающий степень доверия более поздним наблюдениям. Оптимальное значение находится итеративным путем, т.е. многократным построением модели при разных и выбором наилучшей, или по формуле: , где - длина временного ряда, - параметр сглаживания ;

- ошибка прогнозирования уровня , вычисленная в момент времени на один шаг вперед.

Этап 5. По модели со скорректированными параметрами и находят прогноз на следующий момент времени. Возврат к этапу 3, если .

Если , то построенную модель можно использовать для прогнозирования на будущее.

Этап 6. Интервальный прогноз строится как для линейной модели кривой роста.

Адаптивные модели выгодны тем, что в процессе выработки решения используется информация, поступающая как от ЭВМ, так и от самого человека. Важным преимуществом является и то, что перед специалистом последовательно проходит развитие модели многокритериальной ситуации от начального состояния к некоторому промежуточному (или окончательному) решению, что способствует более объективной оценке возможности улучшения значений обобщенных критериев.

Заключение:

Сравнивая прогнозные и планируемые значения выручки от реализации, можно сделать вывод, что прогноз по статистическому методу на основе МНК и планирование данных полученных в результате прогноза по статистическому методу на основе МНК очень схожи. Но это не значит, что статистический метод на основе МНК является наилучшей моделью и следует отбросить модель авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA) и адаптивную модель. Ведь статистический метод на основе МНК можно использовать, только если выполняются предпосылки Маркова-Гаусса, а в реальной ситуации это не всегда так. Поэтому, вполне возможно, что именно модель авторегрессии и скользящего среднего и адаптивная модель лучше подходят для прогнозирования и могут дать более реалистичные значения финансовых показателей предприятия ОАО «КамАЗ». Каждая из рассмотренных моделей прогнозирования в отдельности имеет свои достоинства и недостатки, но их совместное применение позволяет провести достаточно полный анализ, прогнозирование и планирование финансовых показателей ОАО «КамАЗ».

Таким образом, можно сделать вывод, что финансовое состояние предприятия ОАО «КамАЗ» по основным показателям будет улучшаться.