Финансовая политика

    К_нер2 = 4,92 / 128,86 * 100% = 3,82%;

    К_нер3 = 1,52 / 136,74 * 100% = 1,11%;

    К_нер4 = 1,31 / 140,07 * 100% = 0,94%;

    К_нер5 = 1,21 / 142,68 * 100% = 0,85%;

    К_нер6 = 3,26 / 148,40 * 100% = 2,20%;

    К_нер7 = 2,17 / 152,84 * 100% = 1,42%;

    К_нер8 = 1,71/ 156,68 * 100% = 1,09%;

    К_нер9 = 3,40 / 163,60 * 100% = 2,08%;

    К_нер10 = 2,17 / 171,16 * 100% = 1,27%;

    К_нер11 = 4,93 / 179,43 * 100% = 2,75%;

    К_нер12 = 5,89 / 191,94 * 100% = 3,07%.

    Далее рассчитываем коэффициент равномерности (гр.5 табл. 4.3):

    К_р1 = 100% - 0,85% = 99,15%;

    К_р2 = 100% - 3,82% = 96,18%;

    К_р3 = 100% - 1,11% = 98,89%;

    К_р4 = 100% - 0,94% = 99,06%;

    К_р5 = 100% - 0,85% = 99,15%;

    К_р6 = 100% - 2,20% = 97,80%;

    К_р7 = 100% - 1,42% = 98,58%;

    К_р8 = 100% - 1,09% = 98,91%;

    К_р9 = 100% - 2,08% = 97,92%;

    К_р10 = 100% - 1,27% = 98,73%;

    К_р11 = 100% - 2,75% = 97,25%;

    К_р12 = 100% - 3,07% = 96,93%. 

    Таблица 4.3 Степень равномерности ценовых колебаний в течение каждого месяца года

 

    Следующим этапом данного раздела будет  расчет ежемесячных, ежеквартальных и  годовых индексов изменения цен. Для этого нам необходимо ввести данные по продаже трикотажных платьев за декабрь 2009 года.

    Допустим  в декабре 2009 года было продано 190 пальто по средней цене 116 тыс. руб.

    Теперь  необходимо найти индекс цен за отчётный месяц к декабрю предыдущего  года (гр.4 табл.4.4): 

                                              I_j =

= = ,                                  (4.6)     

Где: - объем производства продукции за отчетный месяц, тыс. руб.;

      - объем производства продукции за отчетный месяц в ценах декабря предыдущего года, тыс. руб.;

     - средняя цена товара в отчетном месяце, тыс. руб.;

      - средняя цена товара в декабре предыдущего года, тыс. руб.;

     - объем производства продукции за отчетный месяц, шт.

    Далее находятся ежемесячные индексы  изменения цен по формуле (гр.5  табл.4.4): 

                                                         I_месj = I_j / I_j-1     .                                        (4.7) 

    Ежеквартальные  и годовой индексы изменения  цен находятся по следующим формулам (гр.6,7 табл.4.4): 

                                                     I_квj = I_мес1 * I_мес2 * I_мес3;                               (4.8) 

                                                    I_г = I_кв1 * I_кв2 * I_кв3 * I_кв4.                             (4.9) 

    После этого необходимо спрогнозировать цену платья на январь следующего года. Для этого необходимо осуществить предварительный подбор функции динамического ряда (в данной курсовой работе используется линейная функция).

    Линейная  функция имеет вид: 

                                                  P_{ср.м.расчj} = A *t_j + B   ,                                  (4.10)  

Где: P_{ср.м.расчj} – расчётная среднемесячная цена товара в j-том месяце;

    t_j – порядковый номер месяца;

    А, В – коэффициенты, которые следует  вычислить.

    С помощью метода наименьших квадратов  определим окончательный вид данной функции, т.е. вычислим коэффициенты А, В.

    Для линейной функции вида P_{ср.м.расчj} = A *t_j + B коэффициенты определяются с помощью решения следующей системы уравнения:

     A*∑(t_j)² + B*∑(t_j) = ∑(P_ср.мj * t_j);

    A*∑(t_j) + B*n = ∑P_ср.мj     ,   где:

n – количество месяцев в исследуемом периоде ( в данном случае n = 12). 

    Таблица 4.4 Ежемесячные, ежеквартальные и годовой индексы изменения цен

 
 

    Все необходимые расчеты сделаем  с помощью таблицы 4.5

    Система линейных уравнений примет вид:

     650*А + 78*В = 12737,12;

    78*А  + 12*В = 1833,17.

    Решим эту систему.

     650*А + 78*((1833,17 – 78*А)/12) = 12737,12;

    В = (1833,17 – 78*А) / 12;

     А = 5,74;

    В = 115,45.

    Таким образом, линейная функция примет вид:

    P_{ср.м.расчj} = 5,74*t_j + 115,45.

    Далее спрогнозируем цену платья на январь следующего года. Значение t_j для января следующего года составит 13. Следовательно, подставив данное значение в уравнение цены P_{ср.м.расчj} = 5,74*t_j + 115,45, получим прогнозную цену товара на январь следующего года:

    P_{ср.м.расч13} = 5,74*13 + 115,45 = 190,07 (тыс.руб.). 

    Таблица 4.5 Рассчёт линейной функции

 

    Определим доверительный интервал прогноза.

    Величина доверительного интервала (ДИ) определяется в абсолютных показателях (в данном случае в денежных показателях) по следующей формуле:

                                                                        

                                                       ДИ =

    ,                                 (4.11) 

Где: S_p – среднее квадратическое отклонение фактических значений цены от тренда;

    t_α – табличное значение t-критерия Стьюдента при уровне значимости α;

    n – число исследуемых периодов (месяцев). В данном случае n = 12.

    Величина  S_p определяется по формуле: 

                                             S_p =

      ,                               (4.12) 

Где: P_ср.мj и Р_{ср.м.расчj} – соответственно фактическое и расчётное значение j-того уровня динамического ряда;

    n – число исследуемых периодов (месяцев). В данном случае n = 12;

    m – количество параметров в уравнении тренда (для линейной зависимости m = 2).

    Таким образом, среднее квадратическое отклонение равно:

    S_p = = 3,62.

    Значение t_α при уровне значимости 5% и числе степеней свободы 10 (степень свободы определяется как n – m = 12 -2 = 10) составляет 2,228.

    Следовательно, доверительный интервал:

    ДИ = = ± 2,55.

    Т.е. значение цены платья в январе следующего года будет равняться значению, находящемуся в интервале:

    187,52 тыс.руб. 192,62 тыс.руб.

    5-процентный  уровень значимости означает, что  результат прогноза можно означать  с вероятностью 95%.