CC BY
11ECONOMIC SCIENCES | ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
ЕКОНОМ1КО - МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В ПРОЦЕС1 РОЗРОБКИ
ОБЛ1КОВО1 ПОЛ1ТИКИ ПЩПРИеМСТВА
Сисоева 1.М.
канд. екон. наук
Тернопшьський нацюнальний eKOHOMiuHuu yHieepcumem
Балазюк О.Ю.
канд. екон. наук
Тернопшьський нацюнальний економiчний yнiверсиmеm
ECONOMIC - MATHEMATICAL MODELING IN THE DEVELOPMENT OF ACCOUNTING POLICIES Sysoyeva I.M., Ph.D., Assistant professor, Ternopil National Economic Universiy Balazyuk O.Y., Ph.D., Assistant professor, Ternopil National Economic University
АНОТАЦ1Я
У статп проаналiзовано, що для вибору положень облшэво! политики пвдприемства доцшьно здшснювати моделювання майбутшх результапв дiяльностi на основi минулих подiй i дозволених альтернативних облшових методик. Доведено, що розробка облшово! полiтики мае здiйснюватися на основi моделювання, центральною ланкою якого е система облшово-а-налiтичного забезпечення.
ABSTRACT
In the article that the provisions for selecting accounting policies appropriate to carry out modeling of future performance based on pa& events and allowed alternative accounting methods. It is proved that the development of accounting policy should be based on modeling, which is central to the sy&em of accounting and analytical support.
Ключовi слова: економшо-математичне моделювання, облшова политика, плапжна матриця.
Keywords: economic modeling, accounting policy, billing matrix.
Моделювання е загальнонауковим методом дослщження, який вщграе важливу роль у розвитку конкретних галузей наукових знань. Облiк, як наука i як практична дiяльнiсть, не е винятком iз загальних тенденцiй розвитку й активно користуеться можливостями методу моделювання у форму-ваннi свое1 теорй' та адаптацп до змiнюваних умов облiковоï практики.
Таким чином, застосування методiв математичного моделювання в облшу, в умовах ринку, стае необхщною умовою його розвитку в науковому та практичному вимiрах.
Питанням моделювання облiку присвячеш працi Е.К. Гiльде, який розробляв проблеми моделювання нормативного обл^ на промислових пiдприемствах. Я.В. Соколов дослщжував як теоретичнi засади моделювання в облшу, так i проблеми автоматизацп iнформацiйного середовища з використанням модельного методу. Важливий внесок у теорш облiкового моделювання також зробили П. Арьков, О.С. Бородин, Л.А. Горшкова, В. 1вашкевич, А.Л. Лузш, 1.С. Мацкевичюс, А. Наринський, Р.С. Рашитов, Н. Ублiев, А.А. Шапошншов [2,10,11].
Сучаснi дослiдження у цш галузi продовжують Л.Ю. Бжилянська, Л.О. Ващенко, Л.С. Воскресенська, Т.О. Герасименко, В.1. Губенко, С.М. Деньга, В.В. Свдокимов, С.В. 1вахненков, 1.Ю. Ковтун, Ю.А. Кузьмiнський, В.А. Куценко, Н.М. Малюга, К.В. Маценко, О.В. Мшакова, I.I. Очиченко, Н.1. Попова, Л.1. Пуздрач, О.Ю. Рейтер, Ю.В. Селиванова, Н.П. Семенченко, О.В. Сидюк, Т.В. Смачило, Г.С. Суков, Л.О. Сухарева, Н.О. Фшоненко, В. Чайка, В.1. Чиж, А.Я. Шаулюк, С. Шпак, В. Юденко [2-7].
Модель - це опис об'екту, який ввдображае певну гру-пу його властивостей. Математична модель е основою для ршення наступних задач аналiзу i синтезу системи [4, 5]. Пд аналiзом розумiють визначення числових значень по-казникiв ефекгивностi об'екту при заданих його параметрах, характеристиках зовшшнього середовища, фiксованiй структур^ алгоригмi взаемодii елеменгiв. Синтез - це вибiр оптимально! структури, алгоршшв взаемодп, парамегрiв об'екту, оптимального управлшня об'ектом.
У свою чергу, економшо-математична модель - це опис, що ввдображае економiчний процес або явище за допомо-гою математичних виразiв (рiвнянь, функцiй, нерiвностей, тотожностей), що iмiтують поводження модельованого об'екта в заданих або можливих умовах його реального ю-нування.
Математичнi моделi, яш використовуються в економiцi, можна роздшити на класи по ряду ознак, яш стосуються особливостей модельованого об'екта, мети моделювання i використовуваного шструментарш, моделi макро- i мшро-економiчнi, теоретичнi й прикладнi, оптимiзацiйнi та рiвно-важнi, статичнi та динашчш, детермiнованi й стохастичнi [4].
Макроекономiчнi моделi описують економiку як едине цше, пов'язуючи мiж собою укрупнеш матерiальнi й фшан-совi показники: ВНП, споживання, iнвестицii, зайнятiсть, процентну ставку, грошову масу та шшг Мiкроеконо-мiчнi моделi характеризують взаемодiю структурних i функцю-нальних елементiв економiки або поводження окремого еле-мента в ринковому середовищi. Внаслiдок велико! шлькоси
рiзних тишв економiчних елементiв i форм 1'х взаемоди на ринку мiкроекономiчне моделювання займае основну ча-стину економшо-математично! теорп. Найбiльш серйозш теоретичнi результати в мiкроекономiчному моделюванш в останнi роки отриманi в дослщженш стратегiчного повод-ження оргашзацш в умовах олиополп з використанням апа-рата теорп iгор.
Теоретичш моделi дозволяють вивчати загальнi власти-востi економiки i И характерних елементiв дедукцiею вис-новк1в з формальних передумов. Прикладнi моделi дають можливiсть оцiнити параметри функцiонування конкретного економiчного об'екта i тдготувати рекомендацп для прийняття практичних ршень. До прикладних вiдносять, насамперед, економетричш модел1, що оперують числови-ми значениями економiчних змiнних i дають можливють статистично значимо оцiнювати 1'х на основi наявних спо-стережень.
У моделюванш ринково! економiки особливе мюце за-ймають рiвноважнi модел1. Вони описують так стани еко-номши, коли результативна всiх сил, що прагнуть вивести И з даного стану, дорiвнюе нулю [1,с.145]. У неринковш економiцi нерiвновага за одними параметрами (наприклад, дефiцит) компенсуеться шшими факторами (чорний ринок, черги i т.п.). Рiвноважнi модел1 дескриптивнi. В Укра1'ш тривалий час переважав нормативний шдхвд у моделюван-нi, заснований на оптимiзацil Оптимiзацiя в теорп ринково1 економiки присутня, в основному, на мiкрорiвнi (максимь зацiя корисносп споживачам або прибутку оргашзацп), на макрорiвнi результатом рацiонального вибору поведшки економiчних суб'ектiв е деякий стан рiвноваги.
Оптимiзацiя - це основа для прийняття рацюнальних рь шень. Кожне рiшення мае бути найкращим у певному зна-ченнi. Однак оптимiзацiя у бiльшостi випадкiв е складовою частиною процесу прийняття ршення, тому оцiнювання складностi задачi ошгашзаци залежно ввд розмiрностi задачi та допустимое' точностi видаеться дуже важливим.
У статичних моделях описуеться стан економiчного об'екта в конкретний момент або перюд часу; динамiчнi модел1 охоплюють взаемодiю змiнних у чаа. У статичних моделях звичайно зафшсоваш значення ряду величин, що е змшними у динамiцi, наприклад каштальних ресурсiв, цiн i т.п. Динамiчна модель не зводиться до просто1 суми статичних моделей, а описуе взаемодп в економiцi, що визначають хвд процесiв у нш.
Детермiнованi моделi припускають твердi функцюнальш зв'язки м1ж змiнними модел1. Стохастичш модел1 дозволяють наявнiсть випадкових впливiв на дослiджуванi показ-ники i використовують для 1хнього опису шструментарш теорп ймовiрностей та математично1 статистики.
Будь-яка економiко-математична модель повинна бути адекватною дшсносп, ввдображати ютотш сторони i зв'язки досл1джуваного об'екта, мати просту форму й структуру.
Моделювання - единий систематизований споаб поба-чити варiанти майбутнього й визначити потенцшш наслвдки альтернативних ршень, що дозволяе 1'х об'ективно зрiвня-ти. I все-таки, економiко-математичне моделювання зали-шаеться допомiжним iнструментом у системi виробництва та у-равлiння. Результати, одержуваш iз застосуванням моделей, використовуються, головним чином, як засоби кон-сультування. Ухвалення остаточного рiшення залишаеться функщею керiвника. Це пояснюеться складнiстю i недостат-ньою вивченiстю комплексу економши, а також недолiками
моделювання, найбшьш типовими з яких, як вважае Глухов ВВ, е:
- внесення в модель несуттевих для розв'язуваного завдання показнишв i нормативiв;
- вилучення з моделi iстотних для даного об'екта характеристик i змiнних величин;
- неточна оцшка параметрiв модельованого об'екта;
- недолiки в структурi моделi, тобто неправильне i неточ-не визначення функционально! залежностi прийнятих кри-терив ввд керованих i зв'язаних змiнних;
- надмiрна спрощешсть модел1, що неповнiстю охоплюе основш параметри й змiннi об'екта в 1'х динамiцi;
- надмiрне ускладнення моделi, що ускладнюе аналiз змшних i пiдвищуе витрати часу й ресурав на моделювання.
Прийняття типових ршень на основi економжо-матема-тичних моделей базуеться на методах iмiтацiйного моделювання, лiнiйного програмування, ймовiрнiсного моделювання, досл1дження операцш та iн.
Число рiзних конкретних моделей майже таке ж велике, як i число проблем, для виршення яких вони були розро-бленi. Розглянемо найпоширенiшi з них.
Вважаемо, що одна з найважливших змiнних, в1д яко! залежить устх органiзацil, - конкурентоспроможнiсть. Очевидно, здатнють прогнозувати дИ конкурентiв означае перевагу для будь-яко! органiзацil. Теор1я ^ор — метод моделювання ощнювання впливу прийнятого рiшення на кон-курентiв.
Сл1д зазначити, що теорш iгор спочатку розробили вiй-ськовi для врахування в стратегil можливих дiй супротивника. В економщ iгровi моделi використовуються для про-гнозування реакцil конкурентiв на змшу цiн, новi кампанil пiдтримки збуту, пропозицil додаткового обслуговування, модифiкацiю та освоення ново! продукцil. Якщо, наприклад, за допомогою теорп ^ор керiвництво встановить, що при пiдвищеннi цш конкуренти не зроблять теж саме, ймовiрно, в1д цього кроку потрiбно вiдмовитися, щоб не потрапити в невипдний стан в конкурентнiй боротьбг
Теорiя iгор використовуеться не так часто, як iншi модел1. На жаль, ситуаци реального свiту найчаспше дуже склад-нi й наспльки швидко змiнюються, що неможливо точно спрогнозувати, як вiдреагують конкуренти на зм^ тактики фiрми. Проте, теорiя iгор корисна, коли потрiбно визначити найбшьш важливi та так1, що потребують врахування, фак-тори в ситуаци прийняття ршень в умовах конкурентно! боротьби. Ця iнформацiя важлива, оск1льки дозволяе керiв-ництву врахувати додатковi змiннi або фактори, яш можуть вплинути на ситуацiю, i тим самим пiдвищуе ефективнiсть ршення.
Модель теорil черг або модель оптимального обслуговування використовуеться для визначення оптимального числа каналiв обслуговування ввдносно потреби в них. До ситуацш, у яких моделi теори черг можуть бути кориснi, можна вiднести дзвiнки людей в аыакомпанш для резерву-вання мiсця й одержання iнформацil, очiкування майстрiв з ремонту обладнання, черга вантажiвок тд розвантажен-ня на склад, оч^вання клiентами банку вiльного касира. Якщо, наприклад, ктентам доводиться занадто довго чека-ти касира, вони можуть виршити перевести сво1' рахунки в шший банк. Аналогiчно, якщо вантажiвкам доводиться занадто довго в черзi чекати розвантаження, вони не зможуть виконати стiльки по1'здок за день, сшльки потрiбно. Таким
чином, принципова проблема полягае у зрiвноважуваннi витрат на додатковi канали обслуговування (бiльше людей для розвантажування вантаж1вок, бiльше касирiв, що за-ймаються попереднiм продажем квитков на л1таки та iн.) i втрат вiд обслуговування на нижчому вщ оптимального рiвнi (вантаж1вки не зможуть зробити зайву зупинку через затримки п!д розвантаженням, клiенти пiдуть у шший банк або звернуться до шшо! авiакомпанii через повiльне обслуговування).
Таким чином, моделi черг дають можливiсть кер!вни-цтву визначити оптимальну кiлькiсть каналiв обслуговування, яку необхвдно мати, щоб збалансувати витрати у випад-ках надмiрно мало! й надмiрно велико! !х кiлькостi.
Модель управлiння запасами використовуеться для визначення часу розмiщення замовлень на ресурси та !х шлькосп, а також маси готово! продукцп на складах. Будь-я-ка оргашзац^я повинна шдтримувати деякий рiвень запаав щоб уникнути затримок на виробнищга й у збутi.
Мета дано! моделi - зведення до мшмуму негативних наслiдкiв накопичення запасiв, що виражаеться в певних ви-тратах. Ц витрати бувають трьох основних видiв: на розмь щення замовлень, на збертання, а також втрати, пов'язанi з недостатнiм рiвнем запаав. У цьому випадку продаж готово! продукцп або надання послуг стають неможливими, також виникають втрати вщ простою виробничих лiнiй, зо-крема, у зв'язку з необхвдшстю оплати працi працiвникiв, хоча вони не працюють у цей момент.
Пiдтримка високого рiвня запасiв рятуе в!д втрат, зу-мовлюваних !х недостачею. Закушвля в бiльших кiлькостях матерiалiв, необхщних для створення запасiв, у багатьох випадках зводить до мiнiмуму витрати на розмщення замовлень, оскшьки фiрма може одержати вiдповiднi знижки й знизити обсяг «паперово! роботи». Однак цi потенцiйнi вигоди перекриваються додатковими витратами типу витрат на збериання, перевантаження, виплату вiдсоткiв, витрат на страхування тощо.
Модел управлiння запасами застосовують для визначення оптимального способу розподшу дефщитних ресурсiв при наявностi потреб, яш конкурують. Лiнiйне програмуван-ня, зазвичай, використовують фахiвцi штабних шдроздшв для розв'язання виробничих проблем.
Типовi варiанти застосування лiнiйного програмування в управлiннi виробництвом:
- укрупнене планування виробництва (складання графiкiв виробництва, що мiнiмiзують загальнi витрати з урахуван-ням витрат у зв'язку зi змiною ставки вiдсотка, заданих об-межень на трудовi ресурси та рiвнi запасiв);
- планування асортименту виробiв (визначення опти-мальних асортименпв продукцп, у якому кожному !! виду властивi сво! витрати й потреби в ресурсах);
- маршрутизация виробництва виробу (визначення оптимального технолопчного маршруту виготовлення виробу, який повинен пройти послiдовно через калька центрiв об-робки, причому кожна операция центру характеризуеться сво!ми витратами та продуктивнiстю);
- управлшня технологiчним процесом (зведення до мшь муму виходу стружки при рiзаннi сталi, вiдходiв шк1ри або тканини в рулонi або полотнищi);
- регулювання запасiв (визначення оптимального сшвввд-ношення продуктiв на складi або в сховищ!);
- календарне планування виробництва (складання кален-дарних плашв, як1 мш!м!зують витрати, !з врахуванням ви-
трат на зберiгання запаав, оплати понаднормово! роботи i замовлень на сторон!);
- планування розпод!лу продукцп (складання оптимального графжа ввдвантаження з урахуванням розпод!лу продукцп м1ж виробничими тдприемствами ! складами, складами ! магазинами роздр!бно! торпвл!);
- визначення оптимального мюця для розташування нового заводу (визначення найкращого пункту мюця розташування шляхом оцшки витрат на транспортування м!ж аль-тернативними мюцями розмщення нового заводу ! мюцями його постачання та збуту готово! продукцп);
- календарне планування транспорту (мгтшзащл витрат подач! вантаж1вок п!д навантаження ! транспортних суден до навантажувальних причал!в);
- розподш робггаишв (мш!м!зац1я витрат при розподш робггаишв на робоч! мюця та за верстати);
- перевантаження матер!ал!в (мшм!защя витрат при маршрутизаци руху засоб!в перевантаження матер!ал!в, наприклад, автонавантажувач!в, м1ж ввддшеннями заводу й доставщ матер!ал1в з вщкритого складу до мюць !хньо! переробки на вантажних автомобшях р!зно! вантажносл з р!зними техшко-економ!чними характеристиками).
Вс описан! вище модел1 мають на уваз! застосування !мггацп в широкому розумшш, осшльки ва е замшниками реальности Проте як метод моделювання !мп'ац1я конкретно означае процес створення модел! та и експериментальне застосування для визначення змш реально! ситуаци. Головна щея !мп'аци полягае у використанш деякого пристрою для !мггацп реально! системи для того, щоб дослщжувати ! зро-зумии и властивосп, поводження й характеристики. Фах!в-щ з виробництва й фшанав можуть розробляти модел!, що дозволяють !мпувати оч!куваний прирют продуктивност! й прибутку в результат! застосування ново! технологи або змь ни складу робочо! сили.
Кр!м того, е ряд метод!в, здатних надати допомогу кер!в-ников! в пошуку об'ективно обгрунтованого ршення на виб!р пе! з дек1лькох альтернатив, яка найбшьшою м!рою сприяе досягненню цшей.
Суть кожного прийнятого кер!вництвом ршення - виб!р найкращо! з дек1лькох альтернатив за конкретними встанов-леними заздалегвдь критериями. Плапжна матриця - це один з метод!в статистично! теорп ршень, метод, що може надати допомогу кер!вников! у вибор! одного з дешлькох вар!анпв. Вш особливо корисний, коли кер!вник мае встановити, яка стратегия в найб!льшою м!рою буде сприяти досягненню цшей.
Плапж являе собою грошову винагороду або корисшсть, що е наслщком конкретно! стратеги в поеднанш з конкретними обставинами. Якщо платеж! подати у форм! таблиц! (або матриц!), ми одержуемо плат1жну матрицю. У найза-гальшшому вигляд! матриця показуе, що плат1ж залежить в!д певних подш, як! фактично вшбуваються. Якщо така под!я (або стан природи) не вшбуваеться насправд!, плапж неминуче буде шшим. В цшому плапжна матриця корисна, коли:
- е доцшьно обмежене число альтернатив або вар!анпв стратег!! для вибору м!ж ними;
- те, що може трапитися, з повною визначешстю невщо-мо;
- результата ухваленого ршення залежать вш того, яка саме обрана альтернатива ! як1 под!! в дшсносп мають м!сце.
KpiM того, керiвник повинен мати у своему розпоряд-женш можливють об'ективного оцiнювання ймовiрностi релевантних подш i розрахунку очiкуваного значения тако! ймовiрностi. Керiвник рiдко мае повну визначенiсть, але та-кож ршко вiн дiе в умовах повно! невизначеностi.
Майже в усiх випадках прийняття рiшень керiвниковi доводиться ощнювати ймовiрнiсть або можливiсть поди. Iмовiрнiсть можна визначити об'ективно. Вибiр ïï значення може опиратися на минулi тенденцiï або суб'ективну оцiнку керiвника, що виходить iз власного досвщу дiй у подiбних ситуацiях.
Дерево ршень - схематичне подання проблеми прийняття рiшень. Як i плапжна матриця, дерево рiшень дае керiвни-ковi можливiсть врахувати рiзнi напрямки дiй, спiввiднести з ними фiнансовi результати, скоригувати хх у вшповшносл з приписаною 1м ймовiрнiстю, а потiм порiвняти альтерна-тиви. Концепщя очiкуваного значення е невш'емною части-ною методу дерева ршень.
Дерево рiшень можна будувати пвд складнi ситуацiï, коли результати попереднього ршення впливають на наступнi. Таким чином, дерево ршень - це корисний шструмент для прийняття послшовних рiшень.
Багато припущень, з яких виходить керiвник, вщносяться до умов у майбутньому, над якими керiвник майже не мае нiякого контролю. Однак такого роду припущення необхщш для багатьох операцiй планування. Зрозумшо, що чим кра-ще керiвник зможе передбачити зовнiшнi й внутршш умови стосовно майбутнього, тим вище шанси на здiйснення скла-дених плашв.
Прогнозування - метод, в якому використовуються як на-копичений досвш, так i поточнi припущення щодо майбут-нього з метою його визначення.
Рiзновиди прогнозiв:
- економiчнi прогнози (використовуються для передба-чення загального стану економiки й обсягу збуту для кон-кретноï компанiï або по конкретного продукту);
- прогнози розвитку технологи (дозволять передбачити розробки яких нових технологш можна чекати, коли це може вщбутися, наск1льки економiчно прийнятними вони можуть бути);
- прогнози розвитку конкуренци (дозволяють передбача-ти стратегiю й тактику конкуренпв);
- прогнози на основi опитувань i дослiджень (дають можливють передбачити, що ввдбудеться в складних ситуацiях, використовуючи даш багатьох галузей знань. Наприклад, майбутнш ринок автомобiлiв можна оцiнити тшьки з ура-хуванням змiни стану економiки, суспiльних цiнностей, пол1тичного становища, технологи й стандарпв iз захисту навколишнього середовища вiд забруднень);
- сощальне прогнозування (яким у цей час займаеться всього калька великих оргашзацш, використовуеться для пе-редбачення змiн у соцiальному станi суспшьства i людей).
Методи прогнозування: неформальнцшлькюнц якiснi.
Аналiз часових рядiв, який називають ще проектуванням тренду, заснований на припущеннi, вiдповiдно до якого те, що трапилось в минулому, дае досить гарне наближення в ощнщ майбутнього. Цей аналiз е методом виявлення зразк1в i тенденцш минулого й продовження 1'х у майбутне. Даний метод аналiзу часто використовуеться для оцшювання по-питу на товари й послуги, потреби в запасах, для прогно-зування структури збуту, що характеризуеться сезонними коливаннями, чи потреби в кадрах.
Каузальне моделювання - найбiльш хитромудрий i ма-тематично складний кiлькiсний метод прогнозування з числа вшомих на сьогодш Вiн використовуеться в ситуац1ях з бiльш н1ж одшею змiнною. Каузальне моделювання - це спроба спрогнозувати те, що вщбудеться в подiбних ситуа-цiях, шляхом дослщження статистично! залежностi мiж роз-глянутими факторами й iншими змшними.
Коли к1льк1сть шформаци недостатня або керiвництво не розумiе складний метод, або коли кшькюна модель виходить надмрно дорогою, керiвництво може вдатися до якюних моделей прогнозування. При цьому прогнозування майбутнього здшснюеться експертами, до яких звертаються по допомогу. Чотири найпоширенiшi якiснi методи прогнозування - це думка жур^ сукупна думка збутовик1в, модель очшування споживача й метод експертних цiн.
Думка журi полягае в поеднанш та усередненнi думок експерпв у релевантних сферах. Неформальним рiзновидом цього методу е «мозковий штурм», пщ час якого учасники спочатку намагаються генерувати якнайбiльше iдей. Тшьки тсля припинення процесу генерування деяш ще! тддають-ся оцiнюванню. Це може забирати багато часу, але найчасть ше дае кориснi результати, особливо коли оргашзац1я мае потребу в безлiчi нових ^дей та альтернатив.
Сукупна думка збутовишв - досввдчеш торговельнi аген-ти часто прекрасно передбачають майбутнiй попит. Вони близько знайомi зi споживачами й можуть взяти до уваги !хш недавш дИ швидше, н1ж удасться побудувати к1льк1с-ну модель. Крiм того, гарний торговельний агент на певно-му часовому вiдрiзку найчастше «вiдчувае» ринок по сутi справи точнiше, н1ж кiлькiснi моделi.
Модель очшування споживача - прогноз, заснований на результатах опитування клiентiв оргашзацп. 1х просять оцi-нити власш потреби в майбутньому, а також новi вимоги. Зiбравши всi отримаш таким шляхом данi й зробивши поправку на переоцiнку або недооцшку та виходячи з власного досввду, керiвник найчастiше виявляеться в сташ точно пророчити сукупний попит. Метод експертних оцiнок. Цей метод являе собою процедуру, що дозволяе груш експерпв приходити до згоди. Експерти заповнюють докладнi анкети з приводу розглянуто! проблеми. Вони також записують сво! думки про не!. Кожний експерт потiм одержуе вiдповiдi iн-ших експертiв його також просять заново розглянути свш прогноз, i якщо вiн не збпаеться з прогнозами iнших екс-пертiв, просять пояснити, чому це так. Процедура повто-рюеться звичайно три або чотири рази, поки експерти не приходять до едино! думки.
Отже, моделювання дозволяе заздалепдь передбачати хш подiй i тенденцil розвитку, властивi керованiй систем^ з'ясувати умови 11 iснування та установити режим д1яль-ностi з урахуванням впливу рiзних факторiв. При цьому, на перший погляд, може здатися, що чим бшьша кшькють фак-торiв врахована в модел^ тим краще сама модель. Насправдi деталiзоваиа модель не завжди дощльна, тому що це зайво ускладнюе модель i викликае труднощi при И аналiзi [7, с. 50].
Процес моделювання передбачае наявнють трьох струк-турних елементiв:
- об'екта дослщження;
- суб'екта (досл1дник);
- модел^ яка опосередковуе в1дносини м1ж суб'ектом i об'ектом.
Процес моделювання можна подати трьома етапами, що знайшло свое воображения на рис. 1.
1. Аналiз теоретичних закономiрностей, властивих до-слщжуваному явищу або процесу, i емшричних даних про його структуру й особливосп. Моделi формуються на ос-новi такого аналiзу.
2. Визначення методiв, за допомогою яких можна розв'я-зати завдання.
3. Аналiз отриманих результапв i уточнення (за необхвд-носп) форми й структури моделi; повернення на перший етап.
Рис. 1. Етапи процесу моделювання
Найважлившим моментом першого етапу моделювання е чиже формулювання к1нцево! мети побудови модел1, а також визначення критерш, за яким будуть пор!внюватися р!зш вар!анти ршення [10].
Не для будь-якого економ!чного завдання потр!бна ори-пнальна модель. Деяш процеси, з математично! точки зору, однотипш й можуть описуватися однаковими моделями. На-приклад, у лшшному програмуванш, теорп масового обслу-говування й шших юнують типов! модел!, до яких зводиться безл!ч конкретних завдань
Другим етапом моделювання економ!чних процеав е виб!р найбшьш рацюнального математичного методу для розвязання завдань. Так, наприклад, для розвязання завдань лшшного програмування вщомо багато метод!в: симплекс-метод, метод потенщал!в й ш. Кращою моделлю е не найбшьш складна ! схожа на реальне явище, а та, яка дозволяе одержати рацюнальне розв'язання ! найбшьш точ-т економ!чш оцшки. Зайва детал!зац!я ускладнюе побудову модел1, в той час як зайве укрупнення модел! приводить до втрати ютотно! економ!чно! шформаци, до неадекватного ввдбиття реальности
Трепм етапом моделювання е всеб!чний анал!з результапв, отриманих при вивченш економ!чного явища. Оста-
точним критер!ем в!ропдносп та якосп модел! е практика, вшповшшсть отриманих результапв ! висновшв реальним умовам, економ!чна змютовшсть отриманих оцшок. Якщо результати не вшповшають реальним умовам, проводиться анал!з причин невшповшносп, в якими можуть бути нев!ро-пдшсть шформаци, невшповшшсть модел! економ!чним умовам ! ш. За результатами анал!зу причин невшповшносп економжо-математична модель коригуеться ! розв'язання завдання повторюеться завдання повторюеться.
На першому еташ потр!бно сформулювати сутшсть про-блеми, визначити передумови ! висловити припущення. Необхшно вшокремити найважливш! властивосп об'ек-та моделювання, вивчити його структуру, дослщити взае-мозв'язки м1ж його елементами та зв'язки з зовшшшм середовищем, а також хоча б попередньо сформулювати гшотези, що пояснюють поводження й розвиток об'екта (динамшу руху), дослщити його зв'язки !з зовшшшм сере-довищем тощо.
При цьому складш об'екти розбиваються на частини (елементи) окремого дослщження: визначаються зв'язки та лопчш сшввшношення м!ж ними, !хш кшьшсш та яшсш властивосп. Зазначеш ди е етапом системного анал!зу задач!, у результат! якого об'ект подаеться у вигляд! системи.
Другий етап полягае у формалiзацi1' економiчно1' моделi, тобто поданнi 11 у виглядi конкретних математичних за-лежностей (функцiй, рiвнянь, нерiвностей тощо). Процес побудови моделi складаеться з шлькох стадiй. Спочатку визначають тип економшо-математично! моделi, вивчають можливостi 11 застосування в розглядуваному конкретному випадку, уточнюють перелiк змiнних та параметрiв, форми зв'язку мiж ними. Для складних об'ектiв доцiльно будувати к1лька рiзноаспектних моделей.
На третьому етапi суто математичними прийомами до-сл1джують загальш властивостi моделей та розв'язк1в. Може статися, що рашше виконаний системний аналiз привiв до такого набору елеменлв, властивостей i спiввiдношень, для якого немае прийнятного методу розв'язання задачi. Тодi доводиться повертатися до етапу системного аналiзу. Важ-ливим моментом е доведення юнування розв'язшв сформу-льовано! задачi. У процеа aнaлiтичного аналiзу з'ясовують к1льк1сть розв'язшв (единий чи неединий), визначають змш-ш та параметри, якi можуть входити до розв'язку, а також меж1 та тенденци !х змши.
Складно не погодитись, що моделi складних економГч-них об'ектiв дуже погано пiддaються aнaлiтичному дослгд-женню. У таких випадках переходять до чисельних методiв досл1дження. Як правило, задачГ, що виникають в економГч-нiй прaктицi, намагаються звести до вгдомих моделей, для яких розроблено методи й алгоритми розв'язання.
Четвертий етап. Подготовка вихщно! шформаци. В еко-номiчних задачах це, як правило, найбшьш трудомiсткий етап моделювання, осшльки тут замало самого лише пасив-ного збирання даних. Математичне моделювання висувае жорстк вимоги до якостi шформаци. У процесi пiдготовки шформаци використовуються методи теори ймовiрностей, математично! статистики, а також економГчно! статистики для агрегування, групування даних, оцiнювaння вГропд-ностi даних тощо.
У процеа системного економшо-математичного моделювання результата функцюнування одних моделей виступа-ють вихщною iнформaцiею для iнших.
П'ятий етап. Чисельне моделювання. Цей етап передба-чае розробку aлгоритмiв чисельного розв'язання задачГ, подготовку комп'ютерних програм та безпосередне виконання розрахуншв. При цьому постають знaчнi труднощГ, зумов-ленi великою розмiрнiстю економiчних задач. Для великих складних об'екпв може знадобитися складання бази даних та вщшукування зaсобiв роботи з нею, а також методiв от-римання даних, потрiбних для розрахуншв. У рaзi стандарт-них задач здшснюеться вибiр придатного пакета програм та системи управлшня базами даних (СУБД). Чисельне моделювання ютотно доповнюе результати аналогичного дослгд-ження.
Шостий етап. Анaлiз чисельних результапв та !х застосування. На цьому етап передусiм з'ясовуеться найважливше питання щодо прaвильностi й повноти результапв моделювання та можливосл !х практичного використання, а також дослвджуються можливГ напрямки подальшого вдоскона-лення моделi.
Тому спершу перевiряють aдеквaтнiсть модел1 за тими властивостями, що було взято за нашстотшшг Тобто по-трГбно провести верифшацш та вaлiдaцiю моделi, оск1льки головна мета моделювання полягае в розв'язуванш прак-тичних задач (aнaлiз економiчних об'ектiв, економiчне про-
гнозування, вироблення упрaвлiнських рiшень Г тощо) [4, с. 345].
Висновок
Для вибору положень облшово! полггаки пгдприемства доцшьним е моделювання майбутшх результатов дГяльносп на основГ минулих подш та дозволених альтернативних об-лшових методик. ВибГр облшово! полггаки повинен здшс-нюватися на основГ моделювання, центральною ланкою якого е система облшово-аналпичного забезпечення.
Моделювання процесу вибору облжово! полггаки вклю-чае даш бухгалтерського обл1ку, статистичного дослгд-ження, маркетингову шформацш. У цьому проявляеться нерозривний зв'язок бухгалтерського облГку з прийняттям управлшських ршень. При цьому шформащя, яка дослгд-жуеться, шдлягае перетворенню шляхом 1! аналггачно! об-робки. Под моделюванням вибору облшово! политики слгд розумии сукупшсть ресурав Г методГв !х використання.
Лпература
1. Бойшвська Г.М. Моделювання параметрГв розвитку виробничих потужностей переробних шдприемств на базГ нечгтко! лопки / Г.М. Бойшвська//ЗбГрник наукових праць Луцького нацюнального техшчного ушверситетету. - 2010.
- Випуск 7(26). - С. 145-148.
2. Бородшн О.С. Про формування та облш собГвартосп продукци в ринкових умовах / О. С. Бородшн // Бухгалтерский облш Г аудит. - 2002. - № 3. - С. 32 -41
3. Ващенко Л.О. Моделювання управлшських ршень на пгдставГ результапв анал1зу шформаци, вгдображено! у фшансовш звггаосп / Л.О. Ващенко // Торпвля Г ринок Укра!ни. - Донецьк : ДонДУЕТ, 2003. - С. 8-14.
4. Власов М.П. Моделирование экономических процессов / М.П. Власов, П.Д. Шимко. - Ростов н/Д : Феникс, 2005.
- 409 с.
5.Вовк В.М. Математичш методи дослвдження операцш в економшо-виробничих системах / В.М. Вовк. — Л. : ВЦ ЛНУ Гм. 1вана Франка, 2007. - 584 с.
6.Деньга С.М. ТрансформацГя облшових систем пгд-приемств в умовах поспндустрГального (шформацш-ного) сустльства / С.М. Деньга // ЕкономГка Г репони : Науковий вюник Полтавського нац. техн. ун. Гм. Юр1я Кондратюка. - 2008. - N3. - С. 116-119.
7. Деньга С.М. Оргашзащя облшово! полггаки в комп'ютерних шформацшних системах [Текст] / С.М. Деньга, Н.В. Костяник // Становлення облжово! полггаки в Укра!ш : тези доп. Всеукр. наук. конф. 18-19 трав. 2007 р. - Тернопшь : ЕкономГчна думка, 2007. - С. 88-90.
8. Кузьмшський Ю.А. Автоматизащя оперативного об-лГку та контролю м1жнародних економГчних операцш : мо-нограф1я / Ю. А. Кузьмшський. - К. : КНЕУ 2001. - 268 с.
9.Сисоева 1.М. Особливосп облшово! полггаки для про-мислових шдприемств рГзних масштабГв/ 1.М. Сисоева, О.Ю. Балазюк // Ефективна економша. - 2014. - № 11. - Режим доступу до журнaлу:http://www.economy.nayka.com.ua (0,4 др. арк.).
10. Сисоева 1.М. Особливосп моделювання облшових процеав / 1.М. Сисоева // Ефективна економша.- К., 2010.
- Випуск №10. - С.45-51.
11.Сисоева 1.М. Прогнозування прибутку в залежносп вгд методГв облшово! полггаки / 1.М. Сисоева // ЕкономГка та держава. -К., 2010. - Випуск №10. - С.67-74.
