МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ ЧИСТОГО ПРИБУТКУ ПІДПРИЄМСТВА
М. В. Півторак, О. М. Музиченко

DOI: 10.32702/2306-6806.2021.1.124

УДК: 336.144.36:330.13:658

М. В. Півторак, О. М. Музиченко

МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ ЧИСТОГО ПРИБУТКУ ПІДПРИЄМСТВА

Анотація

У статті розглянуто ряд методів для прогнозування прибутку, зокрема такі математичні інструменти, як показники динаміки часового ряду, трендові моделі, регресійний аналіз.
Прогнозування на основі часового ряду економічних показників відноситься до одновимірним методів прогнозування, що базуються на екстраполяції, тобто продовження на майбутнє тенденції, що спостерігалася в минулому.
За такого підходу передбачається, що прогнозований показник формується під впливом великої кількості факторів, виділити які або неможливо, або щодо яких відсутня інформація.
Нині налічується велика кількість типів кривих росту для економічних процесів. Найбільш часто в економіці використовуються поліноміальні, експоненціальні і S-подібні криві зростання.
Проведено прогнозування чистого прибутку з використанням поліноміальних, експоненціальних і S-подібних кривих зростання з побудовою лінійних, логарифмічних та степеневих трендів.
За представленими розрахунками можна зроблено висновок, що всі три моделі мають досить високе значення коефіцієнта детермінації. Найкращими в цьому випадку є лінійна та степенева модель.
Метод регресійного аналізу вважається найдосконалішим з усіх використовуваних нині нормативно-параметричних методів. Його доцільно застосовувати для обгрунтування проектних, прогнозних чи очікуваних показників. Для цього необхідно підставити в одержане рівняння регресії проєктні значення факторів.
Використання регресійного аналізу дозволило нам визначити функцію, згідно з якою було встановлено вплив параметрів моделі на залежну змінну.
З метою використання інструментарію регресійного аналізу, підібрано та обгрунтувано рівняння зв'язку, що відповідає характеру аналітичної стохастичної залежності між досліджуваними ознаками. В якості результативної ознаки використано показник чистого доходу, який найкращим чином відбиває ступінь ефективності діяльності підприємств.
Здійснено побудову математичних моделей для визначення величини чистого прибутку за вказаними методиками.
Таким чином, отримані результати моделювання дозволяють не тільки спрогнозувати загальні показники оцінки його діяльності, а й визначити розвиток підприємства у майбутньому.

Ключові слова: прогнозування; чистий прибуток; собівартість реалізованої продукції; рентабельність активів; коефіцієнт автономії; середній темп приросту; середній приріст; трендові моделі; регресійний аналіз; коефіцієнт множинної кореляції; коефіцієнт детермінації.

Література

1. Бабяк Н.Д. CVP-аналіз: традиційний та управлінський підходи. Бізнес Інформ. 2015. № 8. С. 272—276.
2. Власенко Т.В., Власовець В.М. Моделювання динаміки розвитку для удосконалення управління спеціалізацією підприємства. Економіка і управління підприємством. Технологічний аудит і резерви виробництва. 2016. № 5. С. 9—15.
3. Гайдаєнко О.М., Коваленко Л.А. Застосування кореляційно — регресійного аналізу для прогнозування результатів діяльності підприємства. Облік. Економіка. Менеджмент: наукові нотатки. Міжнародний збірник наукових праць. 2017. № 1. С. 16—23.
4. Гайдаєнко О.М., Фурман В.В. Факторний аналіз ефективності використання основних засобів на прикладі ПАТ "Одескабель". Облік. Економіка. Менеджмент: наукові нотатки. Міжнародний збірник наукових праць. 2016. № 1. С. 114—119.
5. Григорук П.М., Хрущ В.О. Прогнозування прибутку хлібопекарського підприємства. Науковий вісник Херсонського державного університету. 2015. № 10. С. 41—45.
6. Економетрика в електронних таблицях: навч. посіб. / Васильєва Н.К., Мироненко О.А., Самарець Н.М., Чорна Н.О.; за заг. ред. Н.К. Васильєвої. Дніпро: Біла К.О., 2017. 149 с.
7. Ільєнко Ю.І. Особливості прогнозування економічних показників на підприємствах туристичного бізнесу. Вісник Донецького національного університету економіки і торгівлі імені Туган-Барановського. — 2013. — № 3 (59). URL: http://journals.uran.ua/visdonnuetec/article/view/20700
8. Козак Ю.Г., Мацкул В.М. Математичні методи та моделі для магістрантів з економіки. Практичні застосування: навч. посібник. К.: "Центр учбової літератури", 2016.— 252 с.
9. Ревак І.О., Власюк Н.І., Мицак О.В. Прогнозування прибутку підприємства на основі методу екстраполяції. Науковий вістник Львівського державного університету внутрішніх справ. 2017. № 2. С. 238—247.
10. Скрильник І.І. Прогнозування прибутку Качанівського ГПЗ ПАТ "Укрнафта" на основі дослідження тренд-сезонних процесів. Економіка і регіон: Науковий вісник Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка. ПолтНТУ, 2013. № 3. С. 117—122.
11. Скрильник І.І. Прогнозування чистого доходу агрофірми "Урожай" на основі адаптивних моделей. Економіка і регіон: Науковий вісник Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка. ПолтНТУ, 2013. № 4. С. 166—173.
12. Скрильник І.І. Побудова прогнозної моделі чистого доходу підприємства сфери обслуговування в Україні. Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. Економіка і менеджмент. № 15. Одеса, 2016. С. 155—160.

M. Pivtorak, O. Muzichenko

METHODS OF FORECASTING THE NET PROFIT OF THE ENTERPRISE

Summary

The article considers a number of methods for profit forecasting, including mathematical tools such as time series dynamics indicators, trend models, regression analysis.
Forecasting based on a time series of economic indicators refers to one-dimensional forecasting methods based on extrapolation, that is the continuation of the observed trend for the future in the past.
This approach assumes that the projected indicator is formed under the influence of a large number of factors, which are either impossible to identify or for which there is no information.
Currently, there are a large number of types of growth curves for economic processes. Polynomial, exponential and S-shaped growth curves are most often used in economics.
The method of extrapolation based on the so-called growth curves of economic dynamics is used. Net profit forecasting was performed using polynomial, exponential and S-shaped growth curves with the construction of linear, logarithmic and power trends.
According to the presented calculations, it can be concluded that all three models have a fairly high value of the coefficient of determination. The best in this case are linear and power model.
The method of regression analysis is considered the most perfect of all currently used normative-parametric methods. It is advisable to use it to justify the design, forecast or expected indicators. For this purpose it is necessary to substitute in the received regression equation design values of factors.
The use of regression analysis allowed us to determine the function according to which the influence of the model parameters on the dependent variable was established.
In order to use the tools of regression analysis, the equation of connection is selected and substantiated, which corresponds to the nature of the analytical stochastic relationship between the studied features. The net income indicator, which best reflects the degree of efficiency of enterprises, was used as a productive feature.
Mathematical models were constructed to determine the amount of net profit according to these methods
Thus, the obtained modeling results allow not only to predict the general indicators of evaluation of its activities, but also to determine the development of the enterprise in the future.

Keywords: forecasting; net profit; cost of sales; profitability of assets; autonomy coefficient; average rate of gain average gain; trend models; regression analysis; coefficient of multiple correlation; determination coefficient.

References

1. Babiak, N. D. and Ivaniuk, K. B. (2015), "CVP analysis: traditional and managerial approaches", Biznes Inform, vol. 8, pp. 272—276.
2. Vlasenko, T. V. and Vlasovets', V. M. (2016), "Modeling the dynamics of development to improve the management of enterprise specialization", Ekonomika i upravlinnia pidpryiemstvom. Tekhnolohichnyj audyt i rezervy vyrobnytstva, vol. 5, pp. 9—15.
3. Hajdaienko, O.M. and Kovalenko, L.A. (2017), "Application of correlation — regression analysis to predict the results of the enterprise", Oblik. Ekonomika. Menedzhment: naukovi notatky. Mizhnarodnyj zbirnyk naukovykh prats', vol. 1, pp. 16—23.
4. Hajdaienko, O. M. and Furman, V. V. (2016), "Factor analysis of the efficiency of use of fixed assets on the example of PJSC "Odeskabel", Oblik. Ekonomika. Menedzhment: naukovi notatky. Mizhnarodnyj zbirnyk naukovykh prats', vol. 1, pp. 114—119.
5. Hryhoruk, P.M. and Khrusch, V.O. (2015), "Profit forecasting of a bakery", Naukovyj visnyk Khersons'koho derzhavnoho universytetu, vol. 10, pp. 41—45.
6. Myronenko, O. A., Samarets', N. M. and Chorna, N. O. (2017), Ekonometryka v elektronnykh tablytsiakh [Econometrics in electronic tables], Dnipro, Kyiv, Ukraine.
7. Il'ienko, Yu.I. (2013), "Features of forecasting economic indicators at the enterprises of tourist business", Visnyk Donets'koho natsional'noho universytetu ekonomiky i torhivli imeni Tuhan-Baranovs'koho, [Online], vol. 3, available at: http://journals.uran.ua/visdonnuetets/artitsle/viev/20700 (Accessed 4 Sep 2020).
8. Kozak, Yu.H. and Matskul, V.M. (2016), Matematychni metody ta modeli dlia mahistrantiv z ekonomiky. Praktychni zastosuvannia [Mathematical methods and models for undergraduates in economics. Practical applications], Tsentr uchbovoi literatury, Kyiv, Ukraine.
9. Revak, I.O. Vlasiuk, N. I. and Mytsak, O. V. (2017), "Enterprise profit forecasting based on extrapolation method", Naukovyj vistnyk L'vivs'koho derzhavnoho universytetu vnutrishnikh sprav, vol. 2, pp. 238—247.
10. Skryl'nyk, I.I. (2013), "Profit forecasting of Kachanivsky GPP of PJSC "Ukrnafta" based on the study of trend-seasonal processes", Naukovyj visnyk Poltavs'koho natsional'noho tekhnichnoho universytetu imeni Yuriia Kondratiuka, vol. 3, pp. 117—122.
11. Skryl'nyk, I.I. (2013), "Forecasting the net income of the agricultural company "Harvest" on the basis of adaptive models", Ekonomika i rehion: Naukovyj visnyk Poltavs'koho natsional'noho tekhnichnoho universytetu imeni Yuriia Kondratiuka, vol. 4, pp. 166—173.
12. Skryl'nyk, I.I. (2016), "Construction of a forecast model of net income of the service sector in Ukraine", Naukovyj visnyk Mizhnarodnoho humanitarnoho universytetu. Ekonomika i menedzhment, vol. 15, pp. 155—160.

№ 1 2021, стор. 124 - 129

Дата публікації: 2021-01-29

Кількість переглядів: 2113