6. Бухгалтерский учет.

Бухучет, являясь хорошим источником данных, одновременно является хорошей моделью, отражающей всю деятельность предприятия (причем очень просто!).

Имеются как стоимостные, так и натуральные показатели, позволяющие оценить результативность плановых решений, принятых в предшествующих периодах.

Прекрасно имитирует операции предприятия (финансовое положение на данный момент (форма 2), прогнозирует источники и направления расходования денежных средств (форма 1,3,4)).

7. Анализ чувствительности.

Позволяет оценить насколько! изменяться результирующие показатели проекта (например, NPV, IRR, T_ok) при изменении условий его реализации (например, уменьшится выручка, увеличиться ставка сравнения, увеличатся текущие издержки, и т.д.).

8.Анализ рискованности проектов (проверка устойчивости).

Данный метод позволяет ответить на вопрос в процессе планирования: "Как повлияет изменение трудно прогнозируемых факторов на эффективность плана?"

Суть заключается в разработке сценариев развития событий и в планировании вероятности наступления каждого сценария.

9.Прием корректировки параметров проекта (плана).

На основании выводов, сделанных при использовании вышеперечисленных методов планирования, в совокупности или в частности, вносятся коррективы в план, повышают его достоверность. Этот прием является в отличие от отмеченных методов обязательным элементом планирования.

2.4.2. Новые методы обоснования рациональных решений.

К числу данных методов относятся методы, основанные на использовании экономико-математических моделей.

Для планирования, таким образом, необходимо предварительно составит математическую модель (матмодель). Матмодель – это система выражений, описывающих характеристики объекта моделирования и взаимосвязи между ними (уравнения, неравенства, формулы, системы уравнения).

Моделирование – процесс создания аналога изучаемого объекта, в котором отражены все важнейшие с точки зрения цели исследования свойства и опущены второстепенные.

Во внутрипроизводственном планировании наиболее широкое применение нашли следующие методы экономико-математические методы:

1.Метод теории вероятности;

2.Метод математического программирования;

3.Метод имитации (с развитием ЭВМ);

4.Методы теории Графов.

Рассмотрим кратко отмеченные методы.

1.Методы теории вероятности позволяют строить стохастические модели

(вероятностные).

К ним относятся модели:

• регрессионного анализа;

• корреляционного анализа;

• дисперсионного анализа;

• на использовании теории игр;

• теории массового обслуживания;

• теории статистических решений;

• и т.д.

Первые три модели применяются при прогнозировании (планировании) по имеющейся выборке статистических данных (рост курса рубля или $; объемов продаж).

Методы теории массового обслуживанияприменяются при планировании оптимальных соотношений между размерами основного и вспомогательного производства, если процессы в них носят нерегулярный характер (процессы массового обслуживания).

Методы теории игр и теории статистических решений применяются при принятии решений применяются по управлению (планированию) процессов взаимоотношения хозяйствующего субъекта с рынком; страхованию от стихийных бедствий.

В целом методы теории вероятности сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных направлений действий самого предпочтительного (по максимуму математического ожидания – Результат * Вероятность)

2.Методы математического программирования позволяют выбрать совокупность чисел, являются переменными в управлениях и обеспечивают экстремум (min, max) функции при ограничениях, определяемых условиями работы планируемого объекта.

Модели математического программирования в зависимости от свойств функций подразделяются на:

• модели линейного программирования (линейная зависимость между Х и Y);

• модели нелинейного программирования (некоторые функции нелинейны);

• модели численного программирования (переменные – дискретные значения);

• модели параметрического программирования (параметры при переменных изменяются в некоторых пределах);

• модели динамического программирования (поиск оптимальных решений по конечным результатам предыдущих решений).