CC BY
3
Таким образом, для максимальной прибыли требуется выпускать -117,5 млн. шт. керамического кирпича и -73 млн. шт.силикатного. При этом максимальная прибыль предприятия -808,45 млн. рублей.
Данному предприятию предлагается провести модернизацию оборудования, что приведет к ежемесячному увеличению объема производства до возможного 6000 тыс. шт. силикатного кирпича. Значит, общая мощность выпуска силикатного кирпича в год будет 72908864 + 6000000-12 = 80108863. Объем прибыли, при этом составляет f = 3,29-117505975 + 5,763-80108863 = 848,26 млн. руб. и увеличилась на 39,81 млн. руб.
Использованные источники:
1. Сакаева Э.З., Иремадзе Э.О., Григорьева ТВ.// Прогнозирование и анализ показателей финансовой устойчивости предприятия на основе математического моделирования. // Вестник МГОУ. Серия: Экономика. 2010. №_3. С. 78-88.
2. Григорьева Т.В., Даминева P.M., Иремадзе Э.О.//_Экономические
исследования: анализ состояния и перспективы развития// Воронеж, 2009. Том 18
3. Иремадзе Э.О.// Имитационное моделирование финансовых показателей предприятия.// Монография. М-во образования и науки Российской Федерации, БашГУ, Уфа, 2011.
4. Иремадзе Э.О. //Эконометрические методы и задачи // учебное пособие, М-во образования и науки Российской Федерации, БашГУ, Уфа, 2010.
5. Иремадзе Э.О. //Методы многомерного анализа статистических данных // учебное пособие, М-во образования и науки Российской Федерации, БашГУ, Уфа, 2012.
Ахаладзе Ж.Т. студент 5 курса экономический факультет СФ БашГУ Иремадзе Э.О., научный руководитель, доцент кафедра математического моделирования СФ Башкирский государственный университет Российская Федерация, г. Стерлитамак ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПРИ ИЗУЧЕНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НА ПРИМЕРЕ ПЛАТЕЖНОГО БАЛАНСА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. В настоящее время все больше внимания уделяется моделированию экономических процессов. Особенно это касается рыночной экономики, где возникает необходимость в принятии моментальных решений при малейших изменениях поведения рынка. Для того чтобы не ошибиться в решении и
сделать единственно правильный выбор прибегают к помощи математических моделей, которые с большой точностью отображают характер поведения того или иного процесса. Платежный баланс страны может считаться нормальным, если обеспечивается нулевое сальдо базисного баланса или баланса официальных расчетов в зависимости от того, с каких позиций осуществляется анализ и отсутствуют существенные ограничения для международных операций в виде тарифов, импортных квот, ограничений на операции финансовыми инструментами.
Актуальность данной темы обусловлена тем, что в условиях глобализации национальной экономики сильно возрастает роль платежного баланса и его регулирование в поддержании макроэкономической стабильности в стране. Платежный баланс является очень сложным макроэкономическим показателем, требующим высокого уровня теоретической подготовки в области макроэкономического анализа и всю статистическую информацию экономики страны за определенный период.
Объектом данной работы является платежный баланс Российской Федерации за 2010-2014 года.
Целью работы проведенной на основе математико-статистического анализа финансового состояния платежного баланса в стране, является: проанализировать структуру платежного баланса; определить проблемы и структуру регулирования платежного баланса; рассмотреть проблемы и методы анализа платежного баланса; выявить проблемы и перспективы регулирования платежного баланса России; провести анализ факторов влияющих на платежный баланс страны и методов регулирования платежного баланса.
Важнейшая составная часть платежного баланса по текущим операциям -торговый баланс, отражающий соотношение стоимости экспорта и импорта товаров за соответствующий период. В платежный баланс по текущим операциям включаются также платежи и поступления по страхованию, комиссионным операциям, туризму, проценты и дивиденды по капиталовложениям, платежи по лицензиям за использование изобретений. В платежном балансе отражаются также военные расходы страны за рубежом. Баланс движения капиталов и кредитов отражает платежи и поступления по экспорту-импорту государственного и частного долгосрочного и краткосрочного капиталов. Сюда входят прямые и портфельные инвестиции, вклады в банках, коммерческие кредиты, специальные финансовые операции.
Практическая значимость работы состоит в том, что содержащийся в ней эконометрический анализ финансового состояния может быть использован для прогнозирования основных экономических показателей. Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого исследования в области экономики. Методы исследования экономических процессов базируются на использовании математических моделей,
представляющих изучаемый процесс, систему или вид деятельности. Такие модели дают количественную характеристику проблемы и служат основой для принятия управленческого решения при поисках оптимального варианта.
При анализе экономических явлений особое место занимают модели, выявляющие количественные связи между изучаемыми показателями и влияющими на них факторами. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного и регрессионного анализа, которые предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин. Корреляционно-регрессионный анализ считается одним из главных методов в эконометрике. Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, измеряют тесноту связей показателей с помощью коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе и различные по направлению. Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую значимость модели.
Применение корреляционно-регрессионного анализа позволяет решить следующие задачи: Определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов, т.е. определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу; установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.
В ходе данной работы была проанализировано финансовое состояние платежного баланса России за 4 года и ходе корреляционно-регрессионного анализа [1] исследована, что существенно значимыми показателями являются торговый баланс и баланс услуг, баланс оплаты труда, баланс инвестиционных доходов, баланс текущих трансфертов, счет операций с капиталом и финансовыми инструментами. Эти факторы были включены в регрессионную модель. В ходе проведения анализа получены следующие результаты [2] : при увеличении торгового баланса на 1 единицу от своего среднего уровня, сальдо платежного баланса уменьшается на 0,19 единиц от своего среднего уровня; при увеличении баланса услуг на 1 единицу от своего среднего уровня, сальдо платежного баланса уменьшается на 0,01 единиц от своего среднего уровня; при увеличении баланса оплаты труда на 1 единицу от своего среднего уровня, сальдо платежного баланса увеличивается на 2,58 единиц от своего среднего уровня; при увеличении баланса инвестиционных доходов на 1 единицу от своего среднего уровня, сальдо платежного баланса уменьшается на 0,66 единиц от своего среднего уровня; при увеличении баланса текущих трансфертов на 1 единицу от своего среднего уровня, сальдо платежного баланса уменьшается на 2,41 единиц от своего среднего уровня; при увеличении счета операций с капиталом и финансовыми инструментами на 1 единицу от своего среднего уровня, сальдо платежного баланса увеличивается на 1,97 единиц от своего среднего уровня [3] .
В современной экономике без прогноза не обойтись. Любое серьезное решение, в особенности связанное с финансовыми показателями, требует прогноза, предвидения развития экономической ситуации. В настоящее время разработано много методов прогнозирования, которые с той или иной степенью надежности предсказывают будущие события. Прогнозирование предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Планирование основано на принятии решений о проблемах, выявленных на стадии прогнозирования, на учете всех критических аспектов будущего.
Найдены значения коэффициентов эластичности. Для линейной зависимости: Э ух4=-0,04; Э ух6=1,07.
По полученным показателям можно сделать вывод о том, что увеличение инвестиционных доходов на 1% от своего среднего значения при неизменности значений других факторов приведет к уменьшению сальдо платежного баланса в среднем на 0,08% [4]. Увеличение счет операций с капиталом и финансовыми инструментами на 1% от своего среднего значения при неизменности значений других факторов приведет к увеличению сальдо платежного баланса в среднем на 1,07%.
Проведя прогнозные исследования [5], получили, что сальдо платежного баланса Российской Федерации в декабре 2014 г будет составлять 21,1042 млрд. долл. США; в январе 2015 г 21,10895 млрд. долл. США; в феврале 2015 21,11343 млрд. долл. США.
Использованные источники:
1. Сакаева Э.З., Иремадзе Э.О., Григорьева ТВ.// Прогнозирование и анализ показателей финансовой устойчивости предприятия на основе математического моделирования. // Вестник МГОУ. Серия: Экономика.
2010. №_3. С. 78-88.
2. Григорьева Т.В., Даминева P.M., Иремадзе Э.О.//_Экономические
исследования: анализ состояния и перспективы развития// Воронеж, 2009. Том 18
3. Иремадзе Э.О.// Имитационное моделирование финансовых показателей предприятия.// Монография. М-во образования и науки РФ, БашГУ, Уфа,
2011.
4. Иремадзе Э.О. //Эконометрические методы и задачи // учебное пособие, М-во образования и науки РФ, БашГУ, Уфа, 2010.
5. Иремадзе Э.О. //Методы многомерного анализа статистических данных // учебное пособие, М-во образования и науки РФ, БашГУ, Уфа, 2012.
