EnglishНа русском

Переглянути у форматі pdf

ЗАСТОСУВАННЯ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДІЯЛЬНОСТІ ПРОМИСЛОВОГО ПІДПРИЄМСТВА
С. А. Щербініна, О. Г. Климко, Т. Р. Марочко

DOI: 10.32702/2307-2105-2019.6.59

УДК: 519.86

С. А. Щербініна, О. Г. Климко, Т. Р. Марочко

ЗАСТОСУВАННЯ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ДІЯЛЬНОСТІ ПРОМИСЛОВОГО ПІДПРИЄМСТВА

Анотація

В статті досліджується актуальна для сучасної економіки проблема – можливість застосування економіко-математичного моделювання для обґрунтування перспектив розвитку підприємства, підвищення рівня ефективності його управління та оцінки здатності підприємства до сталого функціонування.
На прикладі статистичних даних промислового підприємства з 2012 р. по 2017 р., розроблено дві моделі лінійної множинної регресії:
– залежності чистого прибутку від собівартості реалізованої продукції, основних засобів та оборотних активів,
– залежності собівартості реалізованої продукції від матеріальних затрат, інших операційних витрат та витрат на оплату праці.
Для побудови та реалізації економіко-математичної моделі використано пакет прикладної програми STATISTICA 10.0 – це універсальна інтегрована система, призначена для статистичного аналізу та обробки даних.

Ключові слова: економіко-математична модель; кореляційний аналіз; множинна лінійна регресія; коефіцієнт кореляції; довірчий інтервал; критерії адекватності моделі.

Література

1. Сухоруков, А.І. Моделювання та прогнозування соціально-економічного розвитку регіонів України: монографія / А.І. Сухоруков, Ю.М. Харазішвілі.– К.: НІСД, 2012. – 368 с.
2. Грабовецький, Б.Є. Планування та економічне прогнозування: навчальний посібник / Б.Є. Грабовецький. – Вінниця: ВНТУ, 2013. – 66 с.
3. Лисогор В.М. Застосування методів прогнозування в процесі моделювання економічної діяльності підприємства / В. М. Лисогор, С. А. Яремко, О. В. Ольшевська // Вісник Хмельницького національного університету 2011. № 2, T. 1–25 с.
4. Вітлінський, В.В. Моделювання та управління розвитком малого підприємництва /В.В. Вітлінський, О.В. Піскунова // Вчені записки: зб. наук. праць / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. В.Гетьмана»; відп. ред. А. Ф. Павленко. – 2012. – Вип. 14. Ч. 1.– С. 261 – 268.
5. Квик, М.Я. Моделювання та прогнозування динаміки розвитку малих підприємств у регіонах України / М. Я. Квик, Г. Г. Цегелик // Науковий вісник НЛТУ України: зб. наук.-техн. пр. – Львів: НЛТУ України. – 2009. – Вип. 19.1. – 308 с.
6. Васюта, В Б. Розвиток малого підприємництва в Україні у 2004 р. / В.Б Васюта// Економіка і регіон . – 2005. – № 4(7). – С. 93 – 96.
7. Черевик, Н.В. Оптимізація випуску продукції малого підприємства з використанням економіко-математичного моделювання / Н.В Черевик, В. С. Дубина // Електронне наукове фахове видання ДДАУ України «Ефективна економіка». – Дніпропетровськ: ДДАУ України – 2011. – № 5. [Ел. р.] – Режим доступу: http://www.economy.nayka.com.ua.
8. Халафян А. А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных / А.А. Халафян. – Бином-Пресс ISBN 978-5-9518-0215-6. 2007. 512 с.
9. Щербініна С.А. Економіко-математичне моделювання основних економічних показників діяльності ПАТ «Укртелеком» / С.А. Щербініна, І.В. Геращенко // Радіоелектроніка та інформатика. 2013. №03. С. 51-54.
10. Щербініна С.А. Застосування методів екстраполяції для аналізу діяльності підприємства / С.А. Щербініна, К.М. Дорошина // Економіка і регіон. №6 – Полтава: ПНТУ, 2013. – C.101-107.
11. Щербініна С.А. Застосування методів прогнозування для аналізу діяльності підприємства / С.А. Щербініна, О.Г. Климко // Економічний простір: зб. наук. пр. − Дніпропетровськ: ПДАБА, 2017. − №120. – C. 206-215.

S. Shcherbinina, O. Klymko, T. Marochko

APPLICATION OF ECONOMIC-MATHEMATICAL MODELING FOR ANALYSIS OF INDUSTRIAL ENTERPRISE ACTIVITIES

Summary

In the article an actual problem for the modern economy is considered - the possibility of applying economic and mathematical modeling to substantiate the prospects of enterprise development, increase the level of its management efficiency and assess the company's ability to operate in a sustainable manner.
Economic-mathematical modeling is a mathematical description of the regularities inherent in any object, system, process, expressed using an economic indicator.
Considering economic-mathematical modeling as a process, one can distinguish the following moments in its organization:
- collection and study of information about the properties of the phenomenon, process;
- establishment of rules of construction and the construction of the economic-mathematical model;
- analysis and economic interpretation of the qualities of the model;
- the transition from the abstract information contained in the model to real conditions or phenomena.
Regression analysis is closely related to other statistical methods - the methods of correlation and dispersion analysis. Correlation analysis examines the direction and strength of the statistical link of features. Dispersion analysis investigates the dependence of a quantitative characteristic on one or several qualitative characteristics. Regression analysis is the parameters of the function of the dependence of one feature on one or more other characteristics.
Regression analysis involves to solve two problems. The first is to select independent variables that significantly affect the dependent variable, and to determine the form of the regression equation. This problem is solved by analyzing the relationship that is being studied. The second task - the estimation of parameters - is solved by one or another statistical method of processing data observation.
On the example of statistical data of the industrial enterprise from 2012 till 2017, two models of linear multiple regression are developed:
- the dependence of net profit on the cost of sold products, fixed assets and current assets,
- the dependence of the cost of goods sold on material costs, other operating costs and labor costs.
The package of the application STATISTICA 10.0 is used to construct and implement the economic-mathematical model. It is a universal integrated system designed for statistical analysis and data processing.

Keywords: economic-mathematical model; correlation analysis; multiple linear regression; correlation coefficient; confidence interval; criteria for adequacy of the model.

References

1. Sukhorukov, А.І. and Kharazishvili, Yu.M. (2012), Modeliuvannia та prognozuvannia sotsialno-ekonomichnogo pozvytku regionovв Ukrainy [Modeling and forecasting of socio-economic development of regions of Ukraine ], NISD, Кyiv, Ukraine.
2. Grabovetskyi, B.Ye. (2013), Planuvannia ta ekonomichne prognozuvannia [Planning and Economic Forecasting], VNTU, Vinnitsa, Ukraine.
3. Lisogor, V.M. (2011), “Application of forecasting methods in the process of modeling the economic activity of the enterprise”, Visnyk Khmelnitskogo natsionalnogo universitetu - Bulletin of the Khmelnytsky National University, Vol. 2,1, pp.25.
4. Vitlinskyi, V.V. (2012), “Modeling and managing the development of small business”, Vcheni zapyski: zbirnyk naukovykh prat, Vol. 14, pp.261-268.
5. Kvyk, M.Ya. and Chegelik. G.G. (2009), “Modeling and forecasting of dynamics of development of small enterprises in the regions of Ukraine”, Naukovyi visnyk NLTU Ukrainy: zbirnyk naukovykh prats, Vol. 19.1, pp.308.
6. Vasiuta, V.B. (2005), “Development of Small Entrepreneurship in Ukraine in 2004”, Ekonomika i region, vol. 4, pp.93-96.
7. Cherevyk, N.V. (2011), “Optimization of production of small enterprise using economic-mathematical modeling”, Effektivna ekonomika, available at: http://www.economy.nayka.com.ua (Accessed 10 June 2019).
8. Khalafian, A.A. (2007), Statistika 6. Statisticheskii analiz dannykh. [STATISTICA 6. Statistical analysis of data], Binom-Press, Moscow, Russia.
9. Shcherbinina, S.A. & Gerashchenko, I.V. (2013), “Economic-mathematical modeling of the main economic indicators’s activity PJC “Ukrtelekom”, Radioelektronika ta informatika, vol.3, pp.51-54.
10. Shcherbinina, S.A. and Doroshina, K.M. (2013), “Application of extrapolation methods for enterprise activity analysis”, Ekonomika i region, vol. 6, pp. 101-107.
11. Shcherbinina, S.A. and Klymko, O.G. (2017), “Application of forecasting methods for the analysis of enterprise activity”, Ekonomichnyi prostir, vol. 120, pp. 206-215.

№ 6 2019

Дата публікації: 2019-06-27

Кількість переглядів: 120

Відомості про авторів

С. А. Щербініна

старший викладач кафедри економічної теорії та економічної кібернетики, Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка, м. Полтава

S. Shcherbinina

Senior Lecturer, Department of Economic Theory and Economic Cybernetics, Poltava National Technical Yuri Kondratyuk University, Poltava, Ukraine

ORCID:

0000-0002-1034-3619


О. Г. Климко

старший викладач кафедри комп’ютерної інженерії, Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка, м. Полтава

O. Klymko

Senior Lecturer, Department of Computer Engineering, Poltava National Technical Yuri Kondratyuk University, Poltava, Ukraine

ORCID:

0000-0003-2212-068X


Т. Р. Марочко

студентка, Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка, м. Полтава

T. Marochko

student, Poltava National Technical Yuri Kondratyuk University, Poltava, Ukraine

ORCID:

0000-0002-1431-812X

Як цитувати статтю

Щербініна С. А., Климко О. Г., Марочко Т. Р. Застосування економіко-математичного моделювання для аналізу діяльності промислового підприємства. Ефективна економіка. 2019. № 6. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=7130 (дата звернення: 22.07.2019). DOI: 10.32702/2307-2105-2019.6.59

Shcherbinina, S., Klymko, O. and Marochko, T. (2019), “Application of economic-mathematical modeling for analysis of industrial enterprise activities”, Efektyvna ekonomika, [Online], vol. 6, available at: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=7130 (Accessed 22 Jul 2019). DOI: 10.32702/2307-2105-2019.6.59

Creative Commons License

Стаття розповсюджується за ліцензією
Creative Commons Attribution 4.0 Міжнародна.