Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві
У статті досліджена система планування обсягів реалізації продукції на машинобудівному підприємстві. Запропоновано економіко-математичні моделі прогнозування, які постійно враховують фактичні дані попереднього періоду. Обґрунтовано, що удосконалена система планування обсягів реалізації продукції ств...
Saved in:
| Published in: | Економічний вісник Донбасу |
|---|---|
| Date: | 2013 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/123352 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві / Ю.А. Харченко // Економічний вісник Донбасу. — 2013. — № 3 (33). — С. 221–225. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-123352 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Харченко, Ю.А. 2017-09-01T17:00:04Z 2017-09-01T17:00:04Z 2013 Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві / Ю.А. Харченко // Економічний вісник Донбасу. — 2013. — № 3 (33). — С. 221–225. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. 1817-3772 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/123352 519.87 У статті досліджена система планування обсягів реалізації продукції на машинобудівному підприємстві. Запропоновано економіко-математичні моделі прогнозування, які постійно враховують фактичні дані попереднього періоду. Обґрунтовано, що удосконалена система планування обсягів реалізації продукції створить умови для поліпшення якості управління, підвищення конкурентоспроможності та забезпечить стабільність фінансового стану промислових підприємств. В статье исследована система планирования объемов реализации продукции на машиностроительном предприятии. Предложены экономико-математические модели прогнозирования, которые постоянно учитывают фактические данные предыдущего периода. Обосновано, что усовершенствованная система планирования объемов реализации продукции создаст условия для улучшения качества управления, повышения конкурентоспособности и обеспечит стабильность финансового положения промышленных предприятий. Planning system of volumes implementation of products at the manufacture of machinery was investigated in this article. Economic-mathematical models of prediction that constantly take into account the actual data of the previous period were proposed. Proved that the improved planning system of volumes of implementation of products create conditions for improving the quality of management, competitiveness and ensure the stability of the financial condition of industrial enterprises. uk Інститут економіки промисловості НАН України Економічний вісник Донбасу Менеджмент Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві Усовершенствование системы планирования объемов реализации продукции на промышленном предприятии Improvement of the Planning of Volumes of Sales by Industrial Enterprises Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві |
| spellingShingle |
Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві Харченко, Ю.А. Менеджмент |
| title_short |
Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві |
| title_full |
Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві |
| title_fullStr |
Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві |
| title_full_unstemmed |
Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві |
| title_sort |
удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві |
| author |
Харченко, Ю.А. |
| author_facet |
Харченко, Ю.А. |
| topic |
Менеджмент |
| topic_facet |
Менеджмент |
| publishDate |
2013 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Економічний вісник Донбасу |
| publisher |
Інститут економіки промисловості НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Усовершенствование системы планирования объемов реализации продукции на промышленном предприятии Improvement of the Planning of Volumes of Sales by Industrial Enterprises |
| description |
У статті досліджена система планування обсягів реалізації продукції на машинобудівному підприємстві. Запропоновано економіко-математичні моделі прогнозування, які постійно враховують фактичні дані попереднього періоду. Обґрунтовано, що удосконалена система планування обсягів реалізації продукції створить умови для поліпшення якості управління, підвищення конкурентоспроможності та забезпечить стабільність фінансового стану промислових підприємств.
В статье исследована система планирования объемов реализации продукции на машиностроительном предприятии. Предложены экономико-математические модели прогнозирования, которые постоянно учитывают фактические данные предыдущего периода. Обосновано, что усовершенствованная система планирования объемов реализации продукции создаст условия для улучшения качества управления, повышения конкурентоспособности и обеспечит стабильность финансового положения промышленных предприятий.
Planning system of volumes implementation of products at the manufacture of machinery was investigated in this article. Economic-mathematical models of prediction that constantly take into account the actual data of the previous period were proposed. Proved that the improved planning system of volumes of implementation of products create conditions for improving the quality of management, competitiveness and ensure the stability of the financial condition of industrial enterprises.
|
| issn |
1817-3772 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/123352 |
| citation_txt |
Удосконалення системи планування обсягів реалізації продукції на промисловому підприємстві / Ю.А. Харченко // Економічний вісник Донбасу. — 2013. — № 3 (33). — С. 221–225. — Бібліогр.: 8 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT harčenkoûa udoskonalennâsistemiplanuvannâobsâgívrealízacííprodukcíínapromislovomupídpriêmství AT harčenkoûa usoveršenstvovaniesistemyplanirovaniâobʺemovrealizaciiprodukciinapromyšlennompredpriâtii AT harčenkoûa improvementoftheplanningofvolumesofsalesbyindustrialenterprises |
| first_indexed |
2025-11-25T06:47:25Z |
| last_indexed |
2025-11-25T06:47:25Z |
| _version_ |
1850509694612799488 |
| fulltext |
221
Економічний вісник Донбасу № 3 (33), 2013
Постановка проблеми. Динамічність змін в
світовій економіці та економіці України зокрема, по-
требує використання різноманітних прогнозів для пла-
нування фінансово-господарської діяльності суб'єктів
господарювання на майбутні періоди. Прогнози мо-
жуть бути короткотерміновими і довготерміновими,
мікро та макроекономічними, кількісними та якісни-
ми тощо. Процес прогнозування складається з чоти-
рьох етапів: збирання даних, побудова та оцінка мо-
делі, екстраполяція вибраної моделі (фактичний про-
гноз), оцінка отриманого прогнозу.
Всі формальні процедури прогнозування перед-
бачають перенесення відомого минулого досвіду в
невизначене майбутнє. Тому метою створення прогно-
зу є зменшення рівня невизначеності в межах якого
приймається управлінське рішення. Це дуже важли-
во, тому що в момент прийняття рішення наявні кілька
альтернатив та відсутні достовірні дані про майбутній
стан зовнішнього середовища та ступінь впливу
внутрішніх та зовнішніх факторів при реалізації стра-
тегії підприємства.
В сучасних економічних умовах важливим є
підвищення конкурентоспроможності підприємства на
ринку, що насамперед залежить від якості управління
збутом продукції. Тому виникає потреба в посиленні
обґрунтування управлінських рішень.
Існуючі на підприємствах методики планування
обсягів продажу продукції та формування відповід-
них виробничих планів на короткотерміновий період
часто не відповідають сучасним умовам. Таким чи-
ном щоб підвищити точність і надійність прогнозів
обсягів реалізації продукції і відповідно збалансувати
виробничі місячні плани потрібно використовувати
методи економіко-математичного моделювання.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Про-
блемі підвищення точності й надійності прогнозів
фінансово-економічних показників підприємств при-
свячена велика кількість наукових праць. В роботі
А. Таха Хемди [1] представлені методи прогнозуван-
ня та наведені приклади практичного застосування для
розв'язання економічних задач за допомогою матема-
тичних моделей. Основні принципи моделювання та
моделі прогнозування, які можна застосувати для роз-
в'язання управлінських задач, наведені в праці Д. Му-
ра [2]. Огляд основних статистичних понять, моделей
дослідження масивів статистичних даних, а також
практичних принципів застосування методів прогно-
зування при ухваленні управлінських рішень викона-
ний в праці Д. Е. Ханка [3].
В. В. Дружиніна та І. А. Горчакова [4; 5] розро-
били моделі для короткострокового прогнозування
обсягів продажу продукції та надані рекомендації щодо
підвищення конкурентоспроможності підприємств в
ринкових умовах. Методи економіко-математичного
моделювання використані в роботах Косарева В. М.
та Янкового О. Г. [6; 7] для дослідження окремих про-
блем фінансово-господарської діяльності машино-
будівних підприємств. У праці А. Т. Опря [8] розгля-
нуті методологічні підходи при прогнозуванні еконо-
мічних показників з урахуванням тенденцій їх руху у
часовому просторі минулого, виходячи з гіпотетичної
концепції стійкості закономірності розвитку економіч-
них явищ у майбутньому.
Актуальність подальших досліджень визначаєть-
ся необхідністю використання методів економіко-ма-
тематичного моделювання для підвищення рівня об-
ґрунтування управлінських рішень при плануванні
обсягів збуту продукції промислового підприємства.
Постановка завдання. Удосконалити систему
планування обсягів реалізації продукції промислово-
го підприємства шляхом побудови економіко-матема-
тичних моделей прогнозування, які постійно врахову-
ють фактичні дані попереднього періоду.
Основний матеріал і результати досліджен-
ня. Прогнозування – це науково обґрунтоване твер-
дження про найбільш імовірний стан, тенденції та особ-
ливості розвитку об'єкта управління в майбутньому
періоді на основі оцінки виявлених регресійних взає-
мозв'язків і залежностей. Отримані результати прогно-
зування повинні забезпечити додатковий прибуток,
який покриє видатки на їх виконання, тому важливим
є вибір методу прогнозування. Крім цього, метод про-
гнозування повинен надати точний, своєчасний та зро-
зумілий прогноз, який допоможе в виборі найкращо-
го рішення. Тобто потрібно вибрати такий метод, що
буде відповідати реальній ситуації та буде базуватися
на відповідних статистичних даних, які суттєво впли-
вають на прогноз. Тому потрібно спочатку ретельно
дослідити статистичні дані, які накопичені за попередні
періоди.
УДК 519.87
Ю. А. Харченко,
кандидат технічних наук,
Полтавський національний технічний університет імені Юрія Кондратюка
УДОСКОНАЛЕННЯ СИСТЕМИ ПЛАНУВАННЯ ОБСЯГІВ РЕАЛІЗАЦІЇ ПРОДУКЦІЇ
НА ПРОМИСЛОВОМУ ПІДПРИЄМСТВІ
Ю. А. Харченко
222
Економічний вісник Донбасу № 3 (33), 2013
Ю. А. Харченко
Безпосередній вплив на вибір методу прогнозу-
вання має часовий горизонт. Разом з тим, можна за-
значити, що статистично складні або комплексні ме-
тоди прогнозування не дають обов'язково більш точ-
них прогнозів у порівнянні з більш простими методами.
Одним із способів перевірки адекватності моделі
є створення моделі з використанням тільки частини
даних за минулий період, тоді іншу частину можна
використати для оцінки точності прогнозу. Розвиток
комп'ютерних технологій дає можливість широкого
застосування кількісних моделей прогнозування, які
можна записати в математичній формі. Також в цих
моделях є можливість для систематичних змін та удос-
коналення методів прогнозування. Тобто можна зміню-
вати коефіцієнти чи додавати умови, доки модель не
буде давати надійні результати. Отже кількісна модель
може містити велику кількість параметрів, що аде-
кватно відображають реальну економічну ситуацію.
Кількісні моделі на практиці відіграють вирішаль-
ну роль при розробленні короткотермінових та серед-
ньострокових прогнозів середнього рівня важливості
для ситуацій, що часто повторюються і для яких до-
ступні статистичні дані. При прийнятті дуже важливих
рішень підсумковий прогноз повинен враховувати
також думки експертів.
Моделі прогнозування можна поділити на дві
категорії: причинно-наслідкові та моделі часових рядів.
В причинно-наслідкових моделях зміни значень пев-
ної величини відбуваються на основі відомих значень
іншої величини чи набору величин, тобто знаючи зна-
чення однієї змінної (кількох змінних) можна перед-
бачити значення іншої. Моделі часових рядів викорис-
товують для прогнозування екстраполяцію значень
окремої змінної на основі статистичних даних за ми-
нулий часовий період, тобто ця модель продовжує
відомі значення змінної на майбутній період. Одним з
найбільш важливих аспектів при виборі відповідного
методу прогнозування є аналіз поведінки часового
ряду даних.
В моделях часових рядів передбачається, що сис-
тема є стабільною і в майбутньому її поведінка не дуже
зміниться. Тобто існує чотири основних типи моделей
даних: тренд, сезонна, циклічна і горизонтальна. Тренд,
це довготерміновий компонент, який відображає зрос-
тання чи спадання часового ряду протягом тривалого
періоду часу. Сезонна компонента – це модель змін, які
повторюються щорічно. Циклічна компонента характер-
на для даних, які не мають фіксованого періоду зрос-
тання чи спадання. Горизонтальна модель відображає
поведінку даних, якщо вони коливаються відносно по-
стійного рівня або середнього значення. Якщо допус-
тити при підборі кривої, що всі дані однаково значимі
(мають однакову вагу) то можна отримати стабільний
прогноз, який малочутливий до змін даних.
Методи усереднення дають можливість будувати
прогнози на основі середніх значень минулих спосте-
режень. Якщо припустити, що більш точний прогноз
на майбутній період можна отримати при використанні
останніх n спостережень, тоді їх вага для прогнозу
повинна бути більшою. Це припущення використо-
вується в методі ковзного середнього. Цей метод пе-
редбачає, що імовірнісний процес визначається мо-
деллю
tt by ε+= , (1)
де ty – реалізація випадкового процесу в час t;
b – невідомий постійний параметр, який ви-
значається за відомими статистичними даними;
tε – випадкова помилка в t (має нульове спо-
дівання і постійну дисперсію).
Значення n є базою методу, що використовує
ковзне середнє. Воно вибирається великим, коли існує
впевненість, що спостереження протягом тривалого
часу задовольнять модель (1), а якщо спостереження
задовольняють наведену модель протягом короткого
періоду часу то може бути прийнятним і невелике зна-
чення n, в діапазоні від 3 до 12.
В методі простого експоненціального згладжу-
вання, на відміну від попередніх методів, використо-
вується зважене (експоненціально) ковзне середнє всіх
даних попередніх спостережень. Цей метод може бути
застосований для даних, де заздалегідь невідомо чи
мають вони якийсь тренд, що коливаються на певно-
му рівні, який майже не змінюється. Тобто усередню-
ються (згладжуються) часові ряди минулих спостере-
жень в спадному (експоненціально) напрямку. Таким
чином більш пізнім подіям надається більша вага:
остання подія – вагою буде константа згладжування
(постійна величина) α (0< α <1), для попередньої –
(1-α ), далі (1-α )2 і т. д.
Нехай відомі значення часового ряду для мину-
лих t моментів часу y1, y2, … , yt. Тоді оцінка Y*t+1
для майбутнього періоду t+1 обчислюється так
...)1()1( 2
2
1
*
1 +−+−+= −−+ tttt YYYY ααααα ,(2)
де *
1+tY – значення прогнозу на майбутній період;
α – константа згладжування;
tY – спостереження величини за поточний пе-
ріод t;
*
tY – попередній згладжений прогноз вели-
чини Yt на період t.
В формулі (2) коефіцієнти Yt, Yt-1, Yt-2 поступово
223
Економічний вісник Донбасу № 3 (33), 2013
Ю. А. Харченко
зменшуються, таким чином надається більша вага
останнім (за часом) даним. Цю формулу можна запи-
сати в більш простому вигляді
=+−+−+= −−+ ...))1()(1( 21
*
1 tttt YYYY ααααα
*)1( tt YY αα −+= . (3)
Таким чином значення *
1+tY можна розраховува-
ти рекурентно за відомими значеннями останніх спос-
тережень Yt та останнього прогнозу *
tY .
Щоб проілюструвати зміст константи α в
рівнянні (3) його потрібно переписати наступним чи-
ном:
**
1 )1( ttt YYY αα −+=+ ; (4)
***
1 tttt YYYY αα −+=+ ; (5)
)( ***
1 tttt YYYY −+=+ α . (6)
Отже аналіз формули (6) показує, що експонен-
ціальне згладжування є попереднім прогнозом ( *
tY ) з
уточненням у вигляді добутку α на помилку остан-
нього прогнозу ( *
tt YY − ). Метою такого підходу є
оцінка поточного стану, результати якої і визначають
всі наступні прогнози. Ця процедура передбачає мож-
ливість постійного перегляду результатів прогнозування
з врахуванням останніх подій.
Постійна згладжування α є фактором зважуван-
ня. Її реальне значення визначається тим, якою мірою
поточне спостереження повинне впливати на прогно-
зовану величину. При невеликих значеннях α про-
гнозована величина найбільше наближається до по-
переднього прогнозу, а якщо α близька до 1, зна-
чить, в прогнозі суттєво враховується величина по-
хибки останнього прогнозу. Тобто можна представи-
ти *
tY , як зважене середнє значення всіх минулих спо-
стережень з ваговими коефіцієнтами, що спадають
(експоненціально) з певною швидкістю при зростанні
„віку” даних.
Якщо потрібно, щоб прогнозовані величини були
стабільними і випадкові відхилення згладжувалися,
необхідно вибирати малі значення α , і навпаки: ве-
ликі значення α доцільні у випадках, коли потрібна
швидка реакція на зміни в спектрі спостережень. Отже
постійна величина α є ключем до аналізу даних, вибір
її значення є вирішальним моментом при обчисленні
значень прогнозованої величини. На практиці значен-
ня α приймається в межах від 0,01 до 0,30.
Одним із методів оцінки оптимального значення
α є мінімізація середньоквадратичної похибки прогно-
зування. За цим методом послідовно обчислюються
прогнози для кількох значень α і розраховується ве-
личина середньоквадратичної похибки прогнозування
для кожної з них. Отримане мінімальне значення виби-
рається для подальшого використання в прогнозах.
При використанні формули (4) також важливо
правильно визначити початкове згладжене значення.
Це може бути значення першого спостереження, або
середнє значення перших трьох, шести або дванадця-
ти спостережень. У випадку, якщо в даних існує знач-
ний тренд, тоді просте експоненціальне згладжування
буде постійно відставати від реальних спостережень,
тому потрібно використовувати метод Хольта для
лінійного експоненціального згладжування.
Отже при побудові короткотермінових прогнозів
(1 – 2 місяці) на базі стаціонарних даних можна вико-
ристати методи середнього ковзного та експоненці-
ального згладжування. На основі цих методів були
розроблені економіко-математичні моделі прогнозу-
вання для удосконалення системи планування обсягів
реалізації продукції одного з машинобудівних під-
приємств м. Полтави.
Аналіз статистичних даних реалізації основних
видів продукції за 2011 – 12 роки показав відсутність
тренду, а також сезонного чи циклічного попиту. Ко-
ливання фактичної реалізації продукції пов'язані з не-
ритмічністю замовлень від підприємств з сусідніх країн
СНД, на які припадає більша частина обсягів реалі-
зації.
Після проведеного дослідження найбільш опти-
мальним значенням для середнього ковзного буде
n=12, а для експоненціального згладжування почат-
ковим приймається середнє значення за 12 періодів на
початку часового ряду.
Для обґрунтування адекватності моделі застосо-
ваний прийом, коли модель будується за даними
одного року (12 періодів), а потім виконується іміта-
ція минулого за даними іншого року (12 періодів),
тобто оцінюється точність отриманих прогнозів. Якщо
на останніх статистичних даних модель дає задовільні
результати, то при прогнозуванні майбутніх значень
ймовірно результат теж буде достатньо точним.
Побудовані моделі прогнозування обсягів реалізації
основних видів продукції представлені на рис. 1 і 2.
В методі експоненціального згладжування зна-
чення α були визначені з використанням надбудови
„Поиск решения” Microsoft Excel. Для продукції П1
α =0,103, а для продукції П2 α =0,275. Невеликі зна-
чення α згладжують випадкові відхилення і прогно-
зовані величини будуть стабільними. Це дає можливість
збалансувати місячні виробничі плани на певному
рівні.
224
Економічний вісник Донбасу № 3 (33), 2013
Ю. А. Харченко
Потім виконане порівняння результатів, що отри-
мані різними методами. Отримані прогнозні дані для
П1 і П2 перевищують фактичну реалізацію за 2012 рік
на 7 – 9% в залежності від виду продукції. В якості
прогнозу на майбутній період можна брати мінімальне
значення з розрахованих прогнозів за двома метода-
ми. Щоб зменшити невизначеність прогнозів потрібно
більш ретельно планувати обсяги реалізації продукції
і не залежати від окремих випадкових замовлень.
Це дасть можливість підприємству ритмічно пра-
цювати й підтримувати на складі запаси всієї номен-
клатури продукції на певному рівні, що забезпечує ре-
алізацію продукції в заданих обсягах у разі значного
підвищення попиту на окремі види продукції в певні
періоди.
Порівняння фактичних результатів реалізації про-
дукції П1 і П2 за січень і лютий 2013 року з розрахун-
ковими даними показало достатню точність прогноз-
них значень.
Подібні моделі побудовані й для інших видів про-
дукції. Перевагою цих моделей є те, що вони будуть
постійно враховувати фактичні дані попереднього
періоду при розробленні прогнозу на перспективний
період.
Висновки. Використання розроблених економі-
ко-математичних моделей прогнозування дозволить
зменшити обсяги понаднормових складських запасів,
покращити розподіл ресурсів на виробництво, вико-
нати аналіз отриманих результатів, виявити позитивні
й негативні тенденції та врахувати їх в поточній діяль-
ності. А також оптимізувати чисельність працівників
неосновних виробництв, скоротити невиробничі ви-
трати, здійснити за необхідності тимчасовий перехід
на неповний робочий тиждень.
Це надасть можливість поліпшити оперативне
планування випуску окремих видів продукції, а та-
кож дозволить (при отриманні нових статистичних
даних) оперативно змінювати виробничі місячні пла-
Модель прогнозування обсягів реалізації П1
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
6000
6500
7000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
місяць
ш
ту
к
Фактичний обсяг реалізації
Ковзне середнє
Екcпоненціальне згладжування
Модель прогнозування обсягів реалізації П2
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
6000
6500
7000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
місяць
ш
ту
к
Фактичний обсяг реалізації
Ковзне середнє
Екcпоненціальне згладжування
Рис. 1. Фактичні та розрахункові обсяги реалізації продукції П1
Рис. 2. Фактичні та розрахункові обсяги реалізації продукції П2
225
Економічний вісник Донбасу № 3 (33), 2013
ни. Удосконалення системи планування обсягів реа-
лізації продукції машинобудівного підприємства
збільшить прогнозованість доходів і витрат на май-
бутній період.
Таким чином, удосконалення системи плануван-
ня обсягів реалізації продукції створить умови для
поліпшення якості управління, підвищення конкурен-
тоспроможності та забезпечить стабільність фінансо-
вого стану промислових підприємств.
Література
1. Таха Хемди А. Введение в исследование опе-
раций, 7-е издание. / А. Таха Хемди; перевод с англ.
– М. : Издательский дом „Вильямс”, 2005. – 912 с.
2. Мур Д. Экономическое моделирование в Microsoft
Excel, 6-е издание. / Д. Мур, Д. Р. Уэдерфорд, Г. Эл-
лен, Ф. Гулд, Ч. Шмидт; перевод с англ. – М. : Изда-
тельский дом „Вильямс”, 2004. – 1024 с. 3. Ханк Д. Э.
Бизнес-прогнозирование, 7-е издание. / Д. Э. Ханк,
Д. У. Уичерн, А. Дж. Райтс; перевод с англ. – М. : Из-
дательский дом „Вильямс”, 2003. – 656 с. 4. Дружи-
ніна В. В. Прогнозування експортного потенціалу
машинобудівних підприємствах з метою підвищення
їхньої конкурентоспроможності / В. В. Дружиніна,
Л. В. Різніченко // Актуальні проблеми економіки. –
2010. – №7. – С. 246 – 252. 5. Горчакова И. А. Ме-
тод экспоненциального сглаживания как средство по-
вышения точности прогноза объема продаж металло-
проката / И. А. Горчакова, А. М. Хаснутдинова // Еко-
номічний простір: збірник наукових праць. – Дніпро-
петровськ: ПДАБА, 2010. – № 38. – С. 185 – 191.
6. Косарев В. М. Система поддержки принятия реше-
ний для управления конкурентоспособностью продук-
ции крупного машиностроительного предприятия /
В. М. Косарев, Е. А. Паршина, Ю. И. Паршин // Мо-
дели управления в рыночной экономике: сб. науч. тр.
– Спец. вып. – Донецк: ДонНУ, Т. 2, 2005. – С. 268 – 277.
7. Янковий О. Г. Вдосконалення планування на під-
приємстві за допомогою математико-статистичних
методів прогнозування / О. Г. Янковий, О. Л. Гура //
Актуальні проблеми економіки. – 2009. – № 1. – С. 229
– 238. 8. Опря А. Т. Прогнозування економічних
показників з позицій гіпотези стійкості закономірнос-
тей розвитку явищ у часовому вимірі (регіональний
аспект) / А. Т. Опря // Економіка і регіон. – 2012. –
№ 1. – С. 123 – 128.
Ю. А. Харченко
Харченко Ю. А. Удосконалення системи
планування обсягів реалізації продукції на про-
мисловому підприємстві
У статті досліджена система планування обсягів
реалізації продукції на машинобудівному підприємстві.
Запропоновано економіко-математичні моделі прогно-
зування, які постійно враховують фактичні дані попе-
реднього періоду. Обґрунтовано, що удосконалена сис-
тема планування обсягів реалізації продукції створить
умови для поліпшення якості управління, підвищення
конкурентоспроможності та забезпечить стабільність
фінансового стану промислових підприємств.
Ключові слова: система планування, економіко-
математична модель, методи прогнозування, реаліза-
ція продукції.
Харченко Ю. А. Усовершенствование систе-
мы планирования объемов реализации продук-
ции на промышленном предприятии
В статье исследована система планирования объе-
мов реализации продукции на машиностроительном
предприятии. Предложены экономико-математические
модели прогнозирования, которые постоянно учиты-
вают фактические данные предыдущего периода. Об-
основано, что усовершенствованная система плани-
рования объемов реализации продукции создаст усло-
вия для улучшения качества управления, повышения
конкурентоспособности и обеспечит стабильность
финансового положения промышленных предприятий.
Ключевые слова: система планирования, эконо-
мико-математическая модель, методы прогнозирова-
ния, реализация продукции.
Kharchenko Y. A. Improvement of the Planning
of Volumes of Sales by Industrial Enterprises
Planning system of volumes implementation
of products at the manufacture of machinery was
investigated in this article. Economic-mathematical models
of prediction that constantly take into account the actual
data of the previous period were proposed. Proved that the
improved planning system of volumes of implementation
of products create conditions for improving the quality of
management, competitiveness and ensure the stability of
the financial condition of industrial enterprises.
Key words: planning system, economic-mathematical
model, methods of prediction, implementation of products.
Стаття надійшла до редакції 14.06.2013
Прийнято до друку 30.08.2013
|