МЕТОДОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ДЛЯ СРЕДНЕГО И МАЛОГО БИЗНЕСА

Содержание

Введение
1. Социально-экономическая сущность малого и среднего бизнеса
2. Сущность и основные составляющие прогнозирования в предпринимательстве
3. Прогнозирование как инструмент повышения уровня конкурентоспособности предпринимательской организации
Заключение
Список использованной литературы

МЕТОДОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ДЛЯ СРЕДНЕГО И МАЛОГО БИЗНЕСА

Отчетный год оказался неблагоприятным для производства подсолнечника и картофеля, валовые сборы их уменьшились в сравнении с предыдущим годом. Сахарной свеклы произведено меньше из-за сокращения ее посевов[14, с. 117-118].Всеобщий экономический кризис негативным образом повлиял на состояние отрасли, и в первую очередь обострились и без того имевшие место проблемы обеспечения экономической эффективности сельскохозяйственного предпринимательства. В частности, несмотря на довольно существенные объемы производства сельскохозяйственной продукции, в крае были выявлены следующие отрицательные тенденции. Так, индекс физического объема валовой продукции в сопоставимых ценах в 2010 году составил лишь 90,1 %, в том числе по отрасли растениеводства - 84,6 %, тогда как в животноводстве - 102,7 %. Кардинального улучшения финансового состояния хозяйствующих субъектов также не произошло. Объективными причинами сложившейся ситуации являются, прежде всего, отсутствие четкого механизма государственного регулирования цен на рынке сельскохозяйственной продукции, высокий уровень износа производственных фондов, недоступность кредитных ресурсов, низкий уровень инвестиций в отрасль[15, с. 158-159].При исследовании структуры доходов от производства и реализации конкретных видов сельскохозяйственной продукции предпринимательскими структурами региона в сравнении с затратами на их культивирование были также выявлены негативные тенденции. Так, уровень рентабельности зерновых культур (обычно являющийся один из самых высоких) уменьшился за последние годы в несколько раз и составил в 2011 году лишь 13,9 %.Для оценки производственного потенциала субъектов аграрного предпринимательства при производстве зерновых культур были использованы показатели: х1 - доля зерновых в общей посевной площади; х2 - производство зерна во всех категориях хозяйств; х3 -доля производства зерна в сельхозорганизациях; х4 - урожайность зерновых культур; х5 - уровень рентабельности (убыточности) зерновых с учетом дотаций и компенсаций; х6 - фактическое потребление хлебопродуктов. В современных условиях результаты предпринимательской деятельности сельхозтоваропроизводителей обусловлены большим количеством разнообразных факторов (природных, производственных, экономических, социальных). Для количественной оценки их влияния на результаты хозяйствования субъектов региональной системы аграрного предпринимательства была использована методика многофакторного корреляционно-регрессионного анализа с использованием[15, с. 156-157].На первоначальном этапе в разрезе 7 групп факторных показателей, объективно влияющих в сложившихся условиях на уровень производственного потенциала предпринимательской деятельности в регионе (рассмотрено на примере растениеводства как доминантной отрасли сельского хозяйства), была формализована следующая система объясняющих переменных: х1 - среднегодовое значение температуры воздуха; х2 - сумма годовых осадков; х3 - численность работающих в сельскохозяйственном производстве; х4 - уровень безработицы в сельском хозяйстве; ху х6, х7, х8 - доля зерновых, подсолнечника, сахарной свеклы, овощей в общей посевной площади; х9, х11, х13, х15 - производство зерна, подсолнечника, сахарной свеклы и овощей во всех категориях хозяйств; х10, х12, х14 - доля производства зерна, подсолнечника и сахарной свеклы в сельхозорганиза-циях; х16 - доля производства овощей в хозяйствах населения; х17, х18, х19, х20 ~ урожайность зерновых культур, подсолнечника, сахарной свеклы и овощей; х21, х24, х27, х29 - производственная себестоимость одного центнера зерна, подсолнечника, сахарной свеклы и овощей; х22, х25, х28, х30 - средне-сложившиеся цены на зерно, семена подсолнечника, сахарную свеклу и овощи; х23, х26 - уровень рентабельности (убыточности) зерновых и подсолнечника с учетом дотаций и компенсаций; х31 - приходится тракторов на 1000 га пашни; х32 - внесено минеральных удобрений под все сельскохозяйственные культуры[18, р. 42-46].Моделирование индикатора производственного потенциала (Y) было проведено с различной глубиной зондирования во времени, что позволило выявить доминантные компоненты факторов (долго-, средне- и краткосрочные) в разрезе соответствующих модельных уравнений (А)-(С), оказывающие существенное воздействие в регионе на формирование производственного потенциала аграрного предпринимательства[19, р. 14-16]. Приведенные результаты спецификации и идентификации свидетельствуют о высокой статистической значимости синтезированных уравнений:Yx = -45 5,278 - 24,77х6 +1,93 5х9 +1,403х13 - 9,195х14 + +65,011х15 + 0,252х22 +6,46х27 +0,376х29 +11,04х32(R=0,925; R2=0,856; F=79,149)Yx= -1230,1 + 2,897х9+79,375х15+ 54,051х17(R=0,954; R2=0,911; F=75,093)7 = - 5960,85+ 700,355х,+3,373х, -52,782х4 + 2,833х22 + 168,955х31 + 10,205х32(R=0,960; R2=0,922; F=77,284)Анализ результатов многофакторного моделирования в краткосрочном периоде по модели (С) позволил установить, что уровень производственного потенциала аграрных бизнес-структур в регионе, а соответственно эффективность их функционирования и финансовая устойчивость обусловлена в первую очередь состоянием рыночной конъюнктуры. Так, в общей объясненной вариации результативного признака по данной модели (92,2 %) непосредственно на вариацию рыночных цен зерновой продукции приходится 34 %[20, р. 12-13]. Таким образом, отсутствие объективных цен на продукцию растениеводческой отрасли (на примере которой была рассмотрена предложенная методика) существенно сдерживает развитие производственного потенциала региональной системы аграрного предпринимательства.В связи с этим в качестве модельной ситуации адаптивно-сценарного прогнозирования в работе рассмотрено динамическое изменение цен в крае на зерно (как основной растениеводческой культуры аграрных предпринимательских структур) и продукцию его переработки. В качестве исходных для анализа были взяты данные о ценах в Ставропольском крае на пшеницу продовольственную, муку и хлеб. Таким образом, одновременно были проанализированы особенности ценовой политики предпринимательских структур, функционирующих на различных этапах технологического процесса в рамках зернопродуктового подкомплекса региональной системы АПК: производства, переработки и пищевой промышленности. Для выявления сезонных особенностей изменения цен в исследуемой сфере данные приведены с периодичностью в полмесяца (на 1-е и 15-е числа). В общей сложности период исследования составил с 1 июля 2005 года до 1 сентября 2010. Исходные ряды данных по ценам на перечисленные продукты насчитывают по 126 наблюдений[22, р. 141-142]. Для формализации основных тенденций исследуемых показателей, представленных на графиках, были получены:Из полученных моделей видно, что выявленные тенденции изменения рыночных цен на продукцию производства и переработки зерна отличаются некритически. Так, если цены на пшеницу за единичный промежуток времени (в нашем случае полмесяца) в среднем за 2005-2010 гг. увеличивались на 3,02 копейки, то на муку - на 4,27 копейки. Совершенно иного характера по интенсивности прироста является тенденция изменения цен на хлеб и хлебопродукты в крае, их рыночная стоимость росла в среднем за каждые полмесяца в 5,3 и 3,7 раза быстрее цен соответственно на пшеницу и муку[23, р. 114-115]. Таким образом, за исследуемый период на продукцию представленных сфер зернопро-дуктового подкомплекса Ставропольского края имеет место явно выраженный диспаритет в пользу пищевой промышленности, производящей продукцию конечного потребления для населения региона.Процедура построения адаптивной модели экспоненциального сглаживания для прогнозирования цены на продовольственную пшеницу в регионе в краткосрочной перспективе была осуществлена в следующей последовательности: 1) установление величины временного лага, характеризующего сезонность вариации показателя за исследуемый период (установлено - 1 год); 2) спецификация формы модели в соответствии с величиной критерия полезности (в нашем случае -мультипликативная сезонность с экспоненциальным трендом); 3) прогнозирование величины исследуемого экономического показателя на краткосрочную перспективу (инерционный сценарий) с расчетом доверительных интервалов, нижние и верхние границы которых характеризуют своего рода прагматический и оптимистический варианты сценариев[25, р. 21-23].Аналогичным образом в рамках исследуемого периода была осуществлена экстраполяция показателя себестоимости для данного вида сельскохозяйственной продукции.На основании полученных вариантов прогнозных сценариев изменения цен и себестоимости производства продовольственной пшеницы предпринимательскими структурами региона в прогнозируемом периоде стало возможным осуществить оценку экономической эффективности данного вида деятельности при различных вариантах развития событий. Сводные результаты оценки уровня рентабельности продовольственной пшеницы субъектами агробизнеса Ставропольского края в разрезе полученных прогнозных сценариев изменения рыночных цен и себестоимости приведены в таблице 1[26, р. 141-142].Основной целью предложенной методики сценарного прогнозирования является оценка тенденций развития предпринимательской деятельности, обусловленных уровнем производственного потенциала.Таблица 1 - Блочно-матричная оценка рентабельности производства пшеницы для различных вариантов адаптивно-прогнозных сценариев изменения рыночных цен и себестоимости, %В своих исследованиях мы исходили из того, что существует тесная взаимосвязь между уровнем производственного потенциала и экономической эффективностью аграрных предпринимательских структур. Так, сочетание двух составляющих - экономических условий внешней среды предпринимательства (уровень цен, возможности сбыта продукции) и имеющихся у сельскохозяйственных организаций производственных ресурсов (определяющие уровень возможных затрат) - обусловливает уровень экономической целесообразности того или иного вида сельскохозяйственной деятельности, а соответственно и направления наращивания производственного потенциала бизнес-структур[27, р, 111-112].Реализация предложенной методики и получаемые вследствие этого результаты необходимы, прежде всего, для выработки эффективных коррекционно-тактических мероприятий по своевременному совершенствованию общих стратегических планов устойчивого развития региональной системы аграрного предпринимательства, для создания необходимых условий получения оптимальных результатов хозяйствования. Для реализации этой ключевой цели необходимо четкое понимание того, кто должен являться потребителем данной информации и исполнителем разработанных управленческих решений. Для этого, во-первых, отметим, что инициаторами проведения подобного анализа могут являться, как органы государственной региональной власти, так и отдельные субъекты предпринимательства или их объединения. Во-вторых, решение таких проблем, как повышение уровня производственного потенциала и эффективности аграрного предпринимательства, должно быть комплексным.