Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма
Предложена новая методика прогнозирования инновационной стратегии устойчивого развития предприятия в индустрии туризма на основе разработки экономико-математической модели, особенностью которой является использование двух факторов (интегрального коэффициента конкурентоспособности и общей рентабел...
Gespeichert in:
| Datum: | 2005 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Кримський науковий центр НАН України і МОН України
2005
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/10651 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма / А.Н. Загорулькин // Культура народов Причерноморья. — 2005. — № 73. — С. 15-23. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-10651 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-106512010-08-05T12:02:53Z Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма Загорулькин, А.Н. Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Предложена новая методика прогнозирования инновационной стратегии устойчивого развития предприятия в индустрии туризма на основе разработки экономико-математической модели, особенностью которой является использование двух факторов (интегрального коэффициента конкурентоспособности и общей рентабельности предприятия), влияющих на результирующий признак. В отличие от существующих моделей - модели временного ряда и модели экспоненциального сглаживания - данная модель имеет более высокую адекватность в рыночной ситуации. Запропонована нова методика прогнозування інноваційної стратегії стійкого розвитку підприємства у індустрії туризму на основі розробки економіко-математичної моделі, особливосвістю якої є використання двох факторів ( інтегрального коефіцієнту конкурентноздатності та загальної рентабельності підприємства), які впливають на результуючу ознаку. На відміну від існуючих моделей - моделі тимчасового ряду та моделі експоненціального зглаживання - ця модель мае більш високу адекватність у риночні ситуації. 2005 Article Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма / А.Н. Загорулькин // Культура народов Причерноморья. — 2005. — № 73. — С. 15-23. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1562-0808 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/10651 ru Кримський науковий центр НАН України і МОН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ |
| spellingShingle |
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ Загорулькин, А.Н. Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма |
| description |
Предложена новая методика прогнозирования инновационной стратегии
устойчивого развития предприятия в индустрии туризма на основе разработки
экономико-математической модели, особенностью которой является использование двух факторов (интегрального коэффициента конкурентоспособности и
общей рентабельности предприятия), влияющих на результирующий признак. В
отличие от существующих моделей - модели временного ряда и модели экспоненциального сглаживания - данная модель имеет более высокую адекватность
в рыночной ситуации. |
| format |
Article |
| author |
Загорулькин, А.Н. |
| author_facet |
Загорулькин, А.Н. |
| author_sort |
Загорулькин, А.Н. |
| title |
Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма |
| title_short |
Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма |
| title_full |
Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма |
| title_fullStr |
Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма |
| title_full_unstemmed |
Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма |
| title_sort |
особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма |
| publisher |
Кримський науковий центр НАН України і МОН України |
| publishDate |
2005 |
| topic_facet |
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/10651 |
| citation_txt |
Особенности создания прогнозной модели в инновационной стратегии устойчивого развития предприятия индустрии туризма / А.Н. Загорулькин // Культура народов Причерноморья. — 2005. — № 73. — С. 15-23. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT zagorulʹkinan osobennostisozdaniâprognoznojmodelivinnovacionnojstrategiiustojčivogorazvitiâpredpriâtiâindustriiturizma |
| first_indexed |
2025-07-02T12:30:14Z |
| last_indexed |
2025-07-02T12:30:14Z |
| _version_ |
1836538307565060096 |
| fulltext |
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
15
18 9 1 11 9 3 3 9 11 3 9 11
17 15 3 17 15 1 15 15 15 12 15 15
15 12 11 15 12 15 16 5 3 16 5 3
9 5 15 9 5 11 10 12 16 9 12 16
2 13 2 2 13 2 18 13 12 18 13 2
5 17 10 5 17 10 5 17 2 5 17 10
14 2 12 14 2 12 12 8 10 15 8 12
12 8 4 12 8 4 9 2 4 10 2 4
13 10 17 13 10 17 14 10 13 14 10 13
7 4 13 7 4 13 7 4 17 6 4 17
8 7 7 8 7 7 4 7 7 4 7 7
10 14 8 10 14 8 8 14 14 8 14 14
4 1 14 4 1 14 6 1 8 7 1 8
Примітка. Жирним шрифтом виділені номери підприємств що відносяться до групи об'єктів підвище-
ної забрудненості.
Частка збігу приналежності підприємств до однакових груп при порівнянні 1 і 2 способу складає
55,5%, 1 і 3 способу – 52,7%, 2 і 3 способу – 91,6%. Високий відсоток збігу результатів кластеризації і роз-
биття на класи небезпеки речовин можна пояснити обліком в другому і третьому способі на різних рівнях
додаткової інформації про структуру аналізованих даних. Ця інформація нівелюється при підсумовуванні
або усереднюванні об'ємів викидів по різним забруднюючим речовинам в першому способі. Проте другий
спосіб також не позбавлений недоліків, сортування з його допомогою привело до тому, що Придніпровсь-
ка ТЕЦ (№1) відноситься до умовно чистого підприємства. Вказаний недолік усувається при найгнучкі-
шому третьому способі. Цінність результатів кластер – аналізу зростає, якщо врахувати, що розбиття на
групи отримано в автоматичному режимі без якої-небудь апріорної інформації про приналежність об'єктів
до відповідних класів.
ВИСНОВКИ. Виходячи з вищесказаного, представляється доцільним створення управляючої комп'ю-
терної моделі оптимального розподілу грошових коштів між підприємствами, яка враховує наступні вимо-
ги:
1. Найбільшу частину одержують ті підприємства, які більше за всіх знизили річні показники забруд-
нюючих речовин в порівнянні з попереднім роком.
2. Частка зростає, якщо подібна тенденція зберігається, щонайменше, три роки, що є показником стійко-
го розвитку екологічної безпеки підприємства.
3. Переважним є зниження об'ємів викидів більш шкідливих по класу небезпеки речовин.
4. Підприємство у якого спостерігається одночасне зниження об'ємів викидів одних речовин і незмінні
показники інших, має перевагу перед підприємством у якого разом із загальним зниженням викидів
спостерігається зростання об'ємів викидів по окремих речовинах.
5. Одночасне зростання об'ємів викидів забруднюючих речовин володіючих ефектом суммації знижує
частку грошових коштів одержувану підприємством.
6. Оскільки збільшення об'ємів викидів часто пов'язаний із зростанням об'єму виробництва, то більше
заохочуються ті підприємства, які при зростанні об'ємів виробництва знижують показники викидів
або залишають їх на колишньому рівні.
Перераховані правила повинні сприяти стимулюванню підприємств по підвищенню своєї екологічної
безпеки і тим самим частково компенсувати відзначені недоліки системи оподаткування.
Джерела та література
1. Айвазян С. А., Бухштабер В.М. Прикладна статистика. Класифікація зниження розмірності. – М.: Фі-
нанси і статистика, 1998. – 601 с.
2. Экономика природопользования / Под ред.Л. Хенса, Л. Мельника. – К.: Наукова думка, 1998. – 481 с.
Загорулькин А.Н.
ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ В ИННОВАЦИОННОЙ
СТРАТЕГИИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ ИНДУСТРИИ ТУРИЗМА
Актуальность. Экстраполяция тренда является одним из наиболее простых и поэтому распространен-
ных методов прогнозирования. Метод экстраполяции основан на статистическом наблюдении динамики
определенного тренда его развития и продолжения этой тенденции для будущего периода.
В прогнозировании методы экстраполяционных трендов дополняются методами корреляции трендов,
в рамках которых исследуется взаимосвязь между различными тенденциями в целях установления их вза-
имного влияния и, следовательно, повышения качества прогноза. Необходимость применения многомер-
ных статистических методов позволяет среди множества возможных вероятностно-статистических моде-
лей обоснованно выбрать ту, которая наилучшим образом соответствует исходным данным, характери-
зующим реальное поведение исследуемой совокупности объекта, оценивать надежность и точность выво-
дов, сделанных на основании ограниченного материала. Кроме того, в ситуациях, когда решения прини-
маются на основании анализа неполной и стохастической информации, использование методов многомер-
ного статистического анализа является не только оправданным, но и необходимым.
Загорулькин А.Н.
ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ В ИННОВАЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ
УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ ИНДУСТРИИ ТУРИЗМА
16
Метод моделирования социально-экономических процессов используемый в прогнозировании, бази-
руется на разработке экономико-математических моделей.
Основными задачами прогнозирования инновационной стратегии устойчивого развития предприятия
в индустрии туризма являются:
− выявление причинно-следственных связей между составляющими инновационного потенциала пред-
приятия, а также внутренними и внешними факторами на него влияющими;
− предвидение новых тенденций и направлений развития предприятия в индустрии туризма;
− разработка направлений совершенствования инновационной стратегии устойчивого развития пред-
приятия;
− выявление возможных альтернатив стратегий инновационного развития предприятия, обоснование их
выбора;
− расчет оптимальных показателей устойчивого развития предприятия;
− определение направлений активного воздействия на позитивные тенденции устойчивого развития
предприятия.
Прогнозирование инновационной стратегии устойчивого развития предприятия непрерывный про-
цесс, требующий систематических уточнений по мере формирования новых данных.
Актуальность и необходимость поиска и разработки методов прогнозирования динамики устойчивого
развития предприятия, на наш взгляд, не вызывает сомнений не только с научной, но и с практической то-
чек зрения, ибо решение этой задачи позволяет более обоснованно формировать взаимоувязанную и сба-
лансированную инновационную стратегию предприятия на уровне туристического региона. Располагая
такими стратегиями, можно намечать и разрабатывать различные варианты их реализации, с учетом дос-
тижения главных целей и задач эффективного использования ресурсов предприятия и потенциала тури-
стического региона.
Постановка задачи. Создание новой методики прогнозирования инновационной стратегии устойчи-
вого развития предприятия в индустрии туризма на основе разработки экономико- математической моде-
ли, которая будет иметь высокую адекватность в реальной рыночной ситуации.
Результаты. Построение регрессионной модели индекса устойчивого развития предприятия предпо-
лагает выбор формы связи, которая характеризует зависимость исследуемого показателя от факторов,
влияющих на его уровень. Без представления о форме этой связи невозможен никакой прогноз относи-
тельно дальнейшего развития изучаемого явления в его связи с данным фактором.
Форма связи определяется аналитическим уравнением, при помощи которого вычисляются значения
результативного показателя по значениям факторов-аргументов.
На практике в большинстве случаев любую функцию многих переменных путем логарифмирования
или замены переменных можно представить линейным уравнением вида:
nn22110 ха...хахаау ++++= , (1)
Уравнение множественной регрессии вначале будем строить в линейной форме. Если оно будет не-
адекватно, можно повышать порядок уравнения до тех пор, пока не подберем кривую, которая бы соот-
ветствовала нашей информации. После того как найдены параметры уравнения регрессии, происходит
проверка уравнения адекватности изучаемому явлению, которая идет по двум направлениям: проверяется
значимость уравнения в целом и всех коэффициентов регрессии в отдельности. Если модель неадекватна,
она должна корректироваться и снова подвергаться оценке до тех пор, пока полученная модель не станет
приемлемой во всех отношениях.
Важнейший показатель устойчивого развития предприятия индустрии туризма – прибыль. Анализи-
руя уровень прибыли, необходимо особое внимание уделять ее динамике. Поскольку динамика характери-
зует развитие явления во времени, анализ динамики делает возможным прогнозирование будущего уровня
прибыли и позволяет на этой основе определить перспективные направления устойчивого развития пред-
приятия.
Одной из главных задач динамики, является установление закономерностей изменения уровней изу-
чаемого явления.
Произведем расчет прогнозного значения прибыли до 2010 года предприятия индустрии туризма
Крыма ООО «Аквамир».
Для построения модели был взят динамический ряд квартального изменения прибыли за период с
2002 по 2005 годы (табл. 1.).
Наиболее подходящей для прогнозирования инновационной стратегии устойчивого развития пред-
приятия в индустрии туризма на основе анализе динамики прибыли в будущем является трендовая мо-
дель. В рядах динамики исследуемого предприятия можно выделить в течение года два основных перио-
дических составляющих:
- детерминированная компоненты;
- сезонная компоненты.
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
17
Табл. 1. Динамика прибыли за 2002-2005 годы в ООО «Аквамир»
Интервалы времени (кварталы) Прибыль (убыток) за отчетный период
1 -27,3
2 71,4
3 112,0
4 36,5
5 -31,8
6 63,9
7 211,4
8 61,5
9 -24,5
10 91,1
11 278,5
12 57,7
13 -30
14 68,7
На рис. 1 линия тренда представлена графиком линейной функции. Трендовая компонента была
выделена автоматически средствами табличного процессора Excel. Она отражает закономерное изменение
уровня прибыли и оценивается как функция времени, которая в данном случае имеет вид полинома пер-
вой степени (линейная модель):
y = 27,316Ln(x) + 19,355
-50
0
50
100
150
200
250
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Рис. 1. Динамика прибыли ООО «Аквамир» за 2002-2005 гг.
Средствами MS Excel получена трендовая модель, аналитический вид которой имеет вид:
Yt = 27,316 ln(x) + 19,355, (2)
где Yt - расчетные уровни динамического ряда, выровненные под тренд;
x - порядковый номер моментов времени.
Трендовая модель в данном случае описывается логарифмической функцией. Однако на диаграмме
можно наблюдать значительный разброс данных относительной линии тренда. На поведение процесса
оказывает большое влияние сезонная компонента. Для анализа сезонной компоненты и повышения устой-
чивости модели необходимо рассчитать соответствующие коэффициенты сезонности за исследуемый пе-
риод и транслировать их для получения более точных прогнозных данных на период до 2010 года. На ос-
нове построенной трендовой модели, можно получить расчетные значения прибыли путем подстановки в
уравнение Yt=27,316 ln(x) + 19.355, соответствующие величины времени.
Сезонная компонента
В широком понимании к сезонным относятся все явления, которым присуща закономерность более
или менее постоянного колебания уровней в течение года. По данным табл. 2 можно судить о крайней се-
зонности получения прибыли в ООО «Аквамир».
В первом и четвертом кварталах ООО «Аквамир» не получает прибыль вообще или несет убытки,
наиболее прибыльным является третий квартал. Такая же тенденция прослеживается в течении всего пе-
риода анализа в 2002–2005 годы, причем коэффициент сезонности за это же время остается практически
неизменным.
Самым распространенным методом учета сезонности является построение соответствующих индек-
сов сезонности представленных в табл.3.
Прибыль, грн.
Период, кв.
Исходные данные Линия тренда
Загорулькин А.Н.
ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ В ИННОВАЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ
УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ ИНДУСТРИИ ТУРИЗМА
18
Табл. 2. Расчет параметров выравнивания тренда прибыли в ООО «Аквамир» за 2002–2005 годы
Показатели 1 кв. 2 кв. З кв. 4 кв.
2002 г. -27,3 71,4 112,0 36,5
2003 г. -31,8 63,9 211,4 61,5
2004 г. -24,5 91,1 278,5 57,7
2005 г. -30 68,7 361,2 110,4
Ф
ак
ти
че
ск
ие
зн
ач
ен
ия
Среднее значение прибыли -28,4 73,775 200,63 51,9
2002 г. 45,116 48,494 51,872 55,25
2003 г. 58,628 62,006 65,384 68,762
2004 г. 72,14 75,518 78,896 82,274
2005 г. 85,652 89,03 92,408 95,786
Ра
сч
ет
ны
е
зн
ач
ен
ия
Среднее значение выровненных параметров
прибыли 65,384 68,762 72,14 75,518
Табл. 3. Расчет индексов сезонности в ООО «Аквамир»
Период
Среднее значение
прибыли
Среднее значение выровненных па-
раметров прибыли
Индекс сезонности
Iсез, %
1 квартал -28,4 65,384 -43,436
2 квартал 73,775 68,762 107,290
3 квартал 200,63 72,14 278,112
4 квартал 51,9 75,518 68,725
Представим формулу для расчета индексов сезонности:
%100~ ×=
t
t
сез Y
YI , (3)
где Iсез- индекс сезонноси;
tY - среднее значение фактических уровней t-го квартала;
tY~ - средние значения прибыли, выровненные под тренд.
Для обобщающей характеристики силы сезонных колебаний рассчитываются среднеквадратические
отклонения индексов сезонности:
( )
4
100
24
1
∑
=
−
= t
сез
сез
I
I , (4)
В нашем случае, среднеквадратическое отклонение индексов сезонности от 100% составляет
115,46%. Это свидетельствует об очень высокой сезонности, присущей динамике прибыли предприятия.
Другими словами, сезонность обуславливает отклонение реальной прибыли от ее теоретических значений
на 115,46%. Применяя индексы сезонности для корректировки данных трендовой модели, получен ряд по-
квартальных показателей прибыли до 2010 года, представленный в таблице 4.
Таблица 4. Прогнозные показатели прибыли ООО «Аквамир» на 2006-2010 годы, рассчитанные на основе
трендовой модели с применением индексов сезонности
Фактическая прибыль Прогнозная прибыль Кварталы 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Первый -8,328 -26,939 -33,736 -37,988 -41,090 -43,534 -45,550 -47,266 -48,760
Второй 40,371 71,750 86,341 95,951 103,129 108,861 113,633 117,720 121,295
Третий 134,668 197,401 230,865 253,829 271,331 285,476 297,348 307,576 316,562
Четвертый 38,541 51,223 58,641 63,905 67,987 71,323 74,143 76,587 78,741
Для демонстрации качества построенной модели можно проиллюстрировать полученные данные с
помощью диаграммы (рис. 2).
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
19
-100
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Рис. 2. Прогнозная модель определения прибыли ООО «Аквамир»
Как видно из рисунка 2, исходные данные качественно объяснены построенной прогнозной моде-
лью инновационной стратегии устойчивого развития. Можно наблюдать плавный рост среднего показате-
ля прибыли до 2010 года. Об этом свидетельствует вид логарифмической линии.
Отклонения прогнозных значений от исходных данных составляет 11,2%. Это говорит о достаточно
высокой степени приближения построенной модели к отображению реального процесса на исследуемом
предприятии.
Для доказательства обоснованности применения предприятием стратегии развития конкурентоспо-
собности для увеличения объема увеличения реализации инновационной туристической услуги на основе
расширения продолжительности курортного сезона и проверки оценок, полученных нами при выборе ин-
новационной стратегии устойчивого развития, построим модель экспоненциального сглаживания с выде-
лением сезонных составляющих.
Наиболее обоснованно сезонность может быть объяснена с помощью периодических функций. На
графике, построенном с использованием методов экономико-математического моделирования сезонной
компоненты. На рис. 3 явно просматриваются пики сезонности и спады активности.
-50
0
50
100
150
200
250
300
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Рис. 3. Модель временного ряда с выделенной сезонной компонентой
Аналитический вид уравнения модели экспоненциального сглаживания с выделением сезонных со-
ставляющих представим в следующем виде:
Исходные данные Логарифмический тренд Прогнозные данные
Прибыль, грн.
Период, кв.
Исходные данные Прогнозные данные
Прибыль, грн.
Период, кв.
Загорулькин А.Н.
ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ В ИННОВАЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ
УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ ИНДУСТРИИ ТУРИЗМА
20
∑∑
==
+×−+=
T
i
T
i
tttY
11
2sin053,982cos164,92)ln(622,26225,87 πωπω , (5)
где ω - частота (отношение периодов к числу фаз сезонности).
t - период (временной интервал).
Таким образом, нами доказана обоснованность применения руководством предприятия стратегии раз-
вития конкурентоспособности основанной на увеличении реализации инновационной услуги за счет рас-
ширении границ курортного сезона. Экономико-математическая модель позволяет наблюдать наличие се-
зонной компоненты, однако выделение детерминированной компоненты и построение модели экспонен-
циального сглаживания с выделением сезонных составляющих, указывает на постоянный рост общей эф-
фективности деятельности предприятия, что в очередной раз подтверждает оценку надежности выбранной
стратегии.
Тем не менее, построенная модель не позволяет с достаточной степенью точности прогнозировать
тенденции роста прибыли. Прежде всего, следует отметить неприемлемо низкий коэффициент детермина-
ции модели (R2=0,18). С другой стороны, он построен на основе лишь временного фактора, тогда как для
обоснованной прогностической модели требуется использование нескольких влияющих параметров.
Представленная ниже двухфакторная эконометрическая модель, основанная на концепции устойчиво-
го развития предприятия, более точно отражает реальную динамику развития предприятия.
В основу расчетов были приняты показатели, приведенные в табл. 5.
Выбор набора показателей не случаен. Согласно модели, основными факторами устойчивости пред-
приятия являются конкурентоспособность и развитие. В качестве эндогенной перемененной принят трех-
компонентный показатель финансовой устойчивости как наиболее важный параметр его стабильного и ус-
тойчивого развития. Конкурентоспособность выражается через интегральный коэффициент конкуренто-
способности. Развитие предприятие выражается в динамике общей рентабельности.
Табл. 5. Исходные данные для разработки двухфакторной модели устойчивости предприятия
Месяцы
Показатели Годы Янв Фев Март Апр Май Июнь Июль Август Сент Окт Нояб Дек
2002 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 3 3
2003 2 0 0 3 0 2 0 3 3 0 0 2
2004 3 3 3 3 3 3 3 3 0 0 0 0
Трехкомпонентный показатель
финансовой устойчивости пред-
приятия 2005 0 3 0 3 3 3 3 3 2 3 0 2
2002 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4
2003 2,4 2,4 2,4 2,65 2,65 2,65 2,65 2,65 2,65 2,65 2,65 2,65
2004 2,65 2,65 2,65 2,65 2,65 2,9 2,9 2,9 2,9 2,9 2,9 2,9
Интегральный коэффициент
конкурентоспособности
2005 2,9 3,1 3,1 3,1 3,1 3,1 3,1 3,1 3,1 3,1 3,1 3,1
2002 0 0 0 0,007 0,018 0,024 0,015 0,025 0,014 0,008 0,004 0,002
2003 -0,004 -0,004 -0,005 0,004 0,004 0,006 0,013 0,017 0,012 0,006 0,004 0,001
2004 -0,001 -0,002 -0,001 0,003 0,007 0,009 0,016 0,024 0,013 0,003 0,004 0,002 Общая рентабельность
2005 -0,001 -0,001 -0,003 0,004 0,009 0,013 0,039 0,035 0,017 0,006 0,006 0,003
Рассмотрим методику определения интегрального коэффициента конкурентоспособности[4].
Успех товара или услуги на рынке определяется ее конкурентоспособностью. Конкурентоспособность
товара – это способность быть выбранным из других групп аналогичных товаров, которые предлагаются
на рынке. Услуга, равно как и товар, должна нести максимальный потребительский эффект из расчета на
единицу цены.
Условием конкурентоспособности товара является максимизация удельного потребительского эффек-
та:
П
П
с Ц
ЭК = , (6)
где сК – коэффициент конкурентоспособности;
ПЭ – полный потребительский эффект;
ПЦ – цена потребления.
Оценка конкурентоспособности товара может осуществляться экспертным путем, методом опроса
потребителей, а также сравнительной оценкой ее главных параметров.
В последнем случае сначала оцениваются одиночные параметрические индексы по всем избранным
параметрам, затем рассчитываются групповые параметрические индексы, на основе которых и выводится
интегральный коэффициент конкурентоспособности.
Одиночные параметрические индексы i – того параметра рассчитываются по формуле:
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
21
100p
pq i
i = , (7)
где
ip – конкретный параметр товара
100p – аналогичный параметр идеального товара – эталона
Формулой
i
i p
pq 100= пользуются, если рассмотренный параметр ухудшается с ростом его численно-
го значения.
Групповые параметрические индексы рассчитываются обычно для экономических и технических
групп параметров:
∑
=
=
n
i
iiТЭ qI
1
, α , (8)
где n – число параметров;
iα – удельный вес (значимость) индивидуального параметра.
Конкурентоспособность можно вычислить:
ЭАТ
ЭТ
ЭТ I
I
К
,
,
, = , (9)
где ЭТI , и ЭАТI , – групповые параметрические технический и экономический индексы товара ана-
лога.
Интегральный коэффициент конкурентоспособности:
Э
Т
I
IК = , (10)
Группа технических параметров включает показатели функциональных и технологических возможно-
стей товара по удовлетворению спроса. Экономические параметры выражают ценовые аспекты товара, а
также структуру затрат предприятия, предлагающего данный товар на рынке.
Для удобства расчета интегрального коэффициента конкурентоспособности, исходные данные сведе-
ны в таблицу 6. Эталонные параметры получены как наилучшие показатели по всем предприятиям.
Табл. 6. Исходные данные для расчета интегрального коэффициента конкурентоспособности предприятий
туристического регионального рынка за 2005 год
Параметр
Аквапарк
ООО «Аквамир»
Аквапарк «Го-
лубой залив»
Аквапарк «Мин-
дальная роща»
Эталонные
параметры α
Технические параметры
Общая площадь, га 2 2 3 3 0,1
Номинальная пропускная способность,
тыс. чел. 1,5 2 2 2 0,2
Широта ассортимента, единиц услуг 10 14 12 14 0,7
Экономические параметры
Цена единицы услуги, грн. 90 95 92 90 0,6
Удельная загрузка оборудования 0,73 0,85 0,65 0,85 0,4
Расчет по приведенным выше формулам проводился с использованием средств электронных таб-
лиц. Промежуточную расчетную матрицу можно рассмотреть в таблице 7.
Табл. 7. Расчет индивидуальных индексов конкурентоспособности предприятий туристического регио-
нального рынка за 2005 год
Параметр Аквапарк
ООО «Аквамир»
Аквапарк
«Голубой залив»
Аквапарк
«Миндальная роща»
Технические индексы
1q 0,667 0,667 1,000
2q 0,500 0,667 0,667
3q 3,333 4,667 4,000
ТI 2,50 3,47 3,03
Загорулькин А.Н.
ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ В ИННОВАЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ
УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ ИНДУСТРИИ ТУРИЗМА
22
Экономические индексы
1q 1,000 0,947 0,978
2q 0,859 1,000 0,765
ЭI 0,94 0,97 0,89
Рассчитанный интегральный коэффициент конкурентоспособности для рассматриваемых предпри-
ятий рассчитан и приведен в таблице 8
Табл. 8. Коэффициенты конкурентоспособности предприятий туристического регионального рынка за
2005 год
Предприятие Аквапарк
ООО «Аквамир»
Аквапарк
«Голубой залив»
Аквапарк «Миндаль-
ная роща»
Коэффициент конкурентоспособности 2,65 3,58 3,4
Как видно из таблицы 8, наибольший коэффициент конкурентоспособности имеет аквапарк «Голу-
бой залив» (пгт. Симеиз), лидирующий по ряду позиций. Второе место занимает аквапарк г. Алушты
«Миндальная роща». Последнее место, по итогам курортного сезона 2005 года, занимает ООО «Аквамир».
Однако окончательный вывод о конкурентных качествах предприятия можно сделать только на основе
изучения их динамики за несколько последних лет.
Следующий исходный показатель – общий уровень рентабельности рассчитан по типовой методике.
Построенная на основе приведенных данных модель описывается функцией, подобранной на основе мето-
да характеристик, и имеет следующий аналитический вид:
21 96,1171,124,3€ xxY ++−= , (11)
где Ŷ – показатель финансовой устойчивости предприятия;
1x – интегральный коефициент конкурентноспособности предприятия;
2x – общий уровень рентабельности предприятия
Разработанная модель имеет высокий показатель коэффициента детерминации R2 = 0,83. Она обла-
дает достаточно высокой объясняющей способностью и может быть использована для прогноза развития
исследуемого предприятия на ближайшие годы (рис.4).
0
1
1
2
2
3
3
4
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Период, кв.
Рейтинг
устойчивости
Исходные данные
Модельные данные
Рис. 4. Двухфакторная модель устойчивого развития ООО «Аквамир»
Как видно из рисунка, прогнозная линия имеет некоторые отклонения от исходных данных, но в це-
лом объясняет динамику изменений трехкомпонентного показателя устойчивости, как свидетельствует
коэффициент детерминации. Особенностью разработки модели является использование двух факторов
(интегрального коэффициента конкурентоспособности и общей рентабельности предприятия), влияющих
Проблемы материальной культуры – ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
23
на результирующий признак. В отличие от вышеописанных моделей – модели временного ряда и модели
экспоненциального сглаживания – данная модель имеет более высокую адекватность реальной экономи-
ческой ситуации на исследованном предприятии индустрии туризма.
Выводы. Экстрополяция тренда является наиболее эффективным методом среднесрочного прогнози-
рования для оценки будущего уровня развития прибыли предприятия в индустрии туризма, так как позво-
ляет учесть все периодические составляющие, которые характеризуют ее специфику. Исходные данные и
прогнозные показатели, рассчитанные на основе трендовой модели с использованием индексов сезонно-
сти, позволяют построить адекватный график прогнозной модели устойчивого развития предприятия до
2010 года. Однако построенная на основе метода модель имеет низкий коэффициент детерминации. В свя-
зи с этим, модель уточнена введением двух дополнительных факторов (интегральный коэффициент кон-
курентоспособности и общая рентабельность предприятия), обеспечивающих устойчивое развитие пред-
приятия индустрии туризма. Уточненная модель имеет высокий коэффициент детерминации (R2 = 0,83) и
надежную объясняющую силу. Предложенная нами модель, дает возможность прогнозировать устойчи-
вую стратегию инновационного развития предприятия в индустрии туризма. Полученная методика про-
гнозирования устойчивой стратегии инновационного развития предприятия в индустрии туризма имеет
универсальный характер и может быть использована любыми предприятиями индустрии туризма. Особое
значение она имеет для вновь созданных предприятий для определения среднесрочных прогнозов разви-
тия при отсутствии необходимой базы данных для многофакторного анализа.
Источники и литература
1. Грузинов В.П., Грибов В.Д. Экономика предприятия: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика,
2002. – 208 с.
2. Савицкая Г. В. Экономический анализ. – М.: Новое знание, 2004. – 640 с.
3. Орлов А.И. Эконометрика: Учебное пособие. – М.: Издательство, 2002. – 575 с.
4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. – М.: Фитнес, 2000. –
464с.
Ванюшкин А.С.
ВЫБОР СОЧЕТАНИЯ ИСТОЧНИКОВ ФИНАНСИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ
ПРОЕКТОВ
Актуальность темы. Общеизвестно, что вопрос финансирования является самым важным для реализа-
ции любого инвестиционного проекта. В то же время эта проблема является достаточно сложной. С одной
стороны, необходимо убедить потенциальных инвесторов в выгодности для них участия в проекте. С этой
целью, как известно, составляются бизнес – планы, ТЭО и т.п.
С другой стороны, инициаторам проекта необходимо подобрать источники финансирования таким
образом, чтобы будущие расходы, связанные с возвратом вложений, были минимальными, а эффектив-
ность использования капитала – достаточно высокой. Последний вопрос, несмотря на его очевидную зна-
чимость, достаточно слабо освещен в литературе. Остается масса проблем в этой области.
Так, существующий подход средневзвешенной стоимости капитала [1, 2, 4] не позволяет подобрать
сочетание долей источников финансирования с минимумом этой самой стоимости. Кроме того, известно,
что для анализа эффективности структуры капитала используется показатель финансового левереджа [1].
Однако он применяется только для анализа сочетания собственных и заемных средств, что оставляет не-
решенным вопрос его использования для сочетаний, например, собственных и привлеченных средств. На-
конец, нерешенным остается вопрос выбора между заемными и привлеченными средствами, как альтерна-
тивами, используемыми в паре с собственными средствами. Это свидетельствует об актуальности выбран-
ной темы исследования.
Обзор источников литературы. Сначала рассмотрим виды и характеристики источников финансиро-
вания. Их перечень, согласно [1, 3, 5], приведен в табл.1.
Табл. 1. Источники и формы финансирования проектов
Собственные средства. Заемные средства. Привлеченные средства.
Часть прибыли. Банковский кредит Эмиссия акций.
Продажа основных фондов. Эмиссия облигаций.
Амортизационные отчисления. Торгово-промышленные векселя, лизинг.
Привлеченный взнос в уставной фонд,
(доля в создании СП).
Одной из наиболее характерных черт классификации, приведенной в табл.1, является то, что, как пра-
вило, более выгодным является сочетание источников из разных видов (столбцов в табл.1). При этом в
рамках каждого вида (столбца) осуществляется выбор какого-либо одного источника. Ниже даны характе-
ристики каждого из источников, согласно [1, 3, 5].
1. Заемное финансирование.
При заемном финансировании снижается удельный вес собственных средств, что повышает отдачу на
единицу вложенного капитала.
При заемном финансировании выплаты по обслуживанию долга являются обязательными, что снижа-
ет общую сумму прибыли на вложенный капитал.
Что касается выбора какого-либо одного источника финансирования из числа заемных средств, то
|