- •Введение
- •Понятие об экономико-математических методах и моделях
- •1.1.Определение модели и цели моделирования
- •1.2. Последовательность построения экономико-математической модели
- •1.3. Классификация экономико-математических методов
- •1.4. Классификация экономико-математических моделей
- •1.5. Объекты моделирования
- •1.6. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
- •2. Математические модели рынка
- •2.1. Понятие рыночного равновесия
- •2.2. Паутинообразная модель рынка
- •2.3. Существование и единственность рыночного равновесия
- •2.4. Государственное регулирование рынка. Налоги
- •. Дотации
- •2.6. Фиксированные цены
- •2.7. Оценка прибыли и убытков при государственном регулировании рынка
- •2.8. Поддержание стабильных цен и производственные квоты
- •2.9. Принципы ценообразования в рыночной экономике. Диверсификация цен
- •2.9.1. Диверсификация цен в зависимости от дохода покупателя
- •2.9.2. Диверсификация цен в зависимости от объема потребления
- •2.9.3. Диверсификация цен по категориям товаров
- •Совокупная прибыль
- •2.9.4. Диверсификация цен по времени
- •3. Производственные функции
- •3.1. Виды производственных функций
- •3.2. Функция Кобба-Дугласа
- •3.3. Модель Солоу
- •3.4. Модель Стоуна
- •3.5. Двойственная задача потребительского выбора
- •3.6. Функция спроса Маршалла
- •3.7. Модель общего равновесия Вальраса
- •3.8. Рыночное равновесие в модели Леонтьева
- •3.9. Пример построения производственной функции
- •Значения коэффициентов парной корреляции
- •3.10. Производственные функции и прогнозирование
- •4. Модели оптимального планирования
- •4.1. Оптимизация прибыли предприятия
- •Исходные данные для предельного анализа
- •4.2. Оптимизация прибыли методами математического программирования
- •Исходные данные для решения задачи оптимизации
- •4.3. Оптимизация прибыли при ограничениях на используемые ресурсы
- •Исходные данные по изделиям
- •Результаты расчета Таблица 4.8
- •4.4. Планирование оптимальной мощности строительного предприятия
- •Для решения задачи на пк коэффициенты целевой функции, матрицы ограничений и правые части ограничений необходимо записать в виде симплекс-матрицы (табл.4.10).
- •Оптимальное значение целевой функции – 240,000.
- •4.5. Модели стохастического программирования
- •4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
- •4.7. Решение задач по планированию перевозок
- •4.8. Производственно-транспортные модели
- •4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
- •4.10. Модели параметрического программирования
- •4.11. Модель распределения инвестиционных ресурсов между строительными организациями, прошедшими конкурсный отбор
- •4.12. Производственно-транспортная задача прикрепления источников теплоснабжения к потребителям продукции
- •5. Матричные игры
- •5.1. Классификация матричных игр
- •5.2. Игры с нулевой суммой
- •5.3. Решение игры в чистых стратегиях
- •5.4. Решение игры в смешанных стратегиях
- •Очевидным следствием из теоремы о минимаксе является соотношение
- •5.5. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
- •5.6. Введение в теорию игр п лиц
- •5.7. Позиционные игры
- •5.8. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
- •5.8.1. Специфика ситуации полной неопределенности
- •5.8.2. Критерии выбора оптимальной стратегии
- •5.9. Применение теории матричных игр в управлении
- •5.10. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования Рассмотрим игру, платежная матрица которой имеет размерность
- •5.11. Решение игры с применением процессора электронных таблиц
- •5.12. Определение победителя подрядных торгов с применением теории игр
- •6. Имитационное моделирование
- •6.1. Метод Монте-Карло
- •7. Моделирование систем массового обслуживания
- •7.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- •7.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- •8. Модели оценки эффективности инвестиционных проектов
- •8.1. Расчет абсолютных и относительных показателей эффективности проекта
- •8.2. Применение процессоров электронных таблиц для оценки эффективности инвестиций
- •8.3. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
- •8.4. Учет факторов риска при оценке инвестиций
- •8.5. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
- •Исходные данные для расчета
- •9. Модели оценки финансового состояния предприятия
- •9.1. Виды моделей
- •9.2. Статическая и динамическая модели оценки финансового
- •Коэффициенты рентабельности
- •Оценка деловой активности
- •Оценка финансовой устойчивости
- •Оценка платежеспособности и ликвидности
- •Рекомендуемые значения оцениваемых показателей
- •Вопросы и задания
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Экономико-математические методы и модели
- •394006 Г.Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84
Рекомендуемые значения оцениваемых показателей
|
№ пп
|
Наименование показателей |
Рекомендуемые значения |
Тенденция | |
|
min |
max | |||
|
I. |
Анализ рентабельности |
|
|
|
|
1. |
Рентабельность продаж |
0,05 |
0,5 |
max |
|
2. |
Рентабельность основного капитала |
0,05 |
0,5 |
max |
|
3.
|
Рентабельность основных средств и прочих внеоборотных активов |
0,05 |
0,5 |
max |
|
4. |
Рентабельность собственного капитала |
0,05 |
0,5 |
max |
|
5. |
Рентабельность основной деятельности |
0,05 |
0,5 |
max |
|
II. |
Анализ деловой активности |
|
|
|
|
1. |
Коэффициент общей оборачиваемости капитала |
0,5 |
10 |
max |
|
2. |
Коэффициент оборачиваемости оборотных активов |
0,5 |
5 |
max |
|
3. |
Коэффициент оборачиваемости материальных запасов |
0,5 |
5 |
max |
|
4. |
Коэффициент оборачиваемости готовой продукции |
0,5 |
5 |
max |
|
5.
|
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности |
1 |
4 |
max |
|
6. |
Средний срок оборота дебиторской задолженности |
0 |
90 |
min |
|
7.
|
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности |
1 |
4 |
max |
|
8. |
Средний срок оборота кредиторской задолженности |
0 |
90 |
min |
|
9.
|
Фондоотдача основных средств и прочих внеоборотных активов |
0,5 |
1 |
max |
|
III. |
Анализ финансовой устойчивости |
|
|
|
|
1. |
Коэффициент автономии |
0,5 |
0,8 |
max |
|
2.
|
Коэффициент соотношения заемных и собственных средств |
0,1 |
1 |
min |
|
3. |
Коэффициент маневренности |
0,3 |
0,5 |
max |
|
4.
|
Коэффициент автономии источников формирования запасов |
0,4 |
0,8 |
max |
|
5.
|
Коэффициент обеспеченности запасов собственными источниками |
0,6 |
0,8 |
max |
|
6.
|
Коэффициент обеспеченности собственными средствами |
0,1 |
1 |
max |
|
IV. |
Анализ платежеспособности и ликвидности |
|
|
|
|
1. |
Коэффициент абсолютной ликвидности |
0,2 |
0,5 |
max |
|
2. |
Коэффициент уточненной (текущей) ликвидности |
0,5 |
2 |
max |
|
3. |
Коэффициент покрытия |
1 |
3 |
max |
|
4. |
Коэффициент общей платежеспособности |
2 |
3 |
max |
Значения показателей для разных отраслей и видов производств могут отличаться от приведенных в таблице в значительной степени. Табличные значения предназначены для «грубой» оценки и в меньшей степени влияют на оценку, если предприятия относятся к одной отрасли.
Для предприятий разных отраслей следует учитывать отраслевую специфику, связанную с продолжительностью производственного цикла, потребностью в оборотных средствах и другие особенности.
Для определения оценки по каждому из показателей определяется среднее значение по каждому из показателей, а для оценки финансового состояния в целом определяется средневзвешенная оценка с учетом доли влияния каждого из показателей на интегральную оценку.
Для анализа тенденции изменения финансового состояния предприятия за несколько отчетных периодов (кварталов) используется динамическая модель. Исходные данные по одному предприятию за ряд периодов хранятся в базе данных. При расчете в динамическом режиме по каждому из расчетных показателей вычисляется набор коэффициентов за ряд временных интервалов и на их основе строится линейное или нелинейное уравнение регрессии. На основе полученного уравнения можно дать прогноз изменения финансового состояния предприятия в ближайшей перспективе.