Системно-когнитивный анализ структуры затрат и объемов производства продукции в АПК (по материалам Краснодарского края) - Статья

Системно-когнитивный анализ структуры затрат и объемов производства продукции в АПК (по материалам Краснодарского края)Суть перспективного метода "Директ-костинг" состоит в использовании прямых переменных затрат, которые напрямую относятся на себестоимость продукции (так называемые релевантные затраты), не только для учета, но в первую очередь в качестве факторов управления объемами производства различных видов продукции. Однако этот метод имеет ряд недостатков: во-первых, то, что этот анализ проводится в рамках системы контроллинга предприятия, а не отраслей и многоотраслевого АПК региона; во-вторых, в расчетах этого метода принимается, что объемы производства продукции линейно зависят от затрат на ее производство, что верно только при экстенсивной эволюции производства, в определенных довольно узких пределах, при которых объемы производства могут увеличиваться экстенсивно без изменения технологии и организации; в-третьих, в расчетах по методу директ-костинг не определяется сила и направление влияния факторов, а также сам вид функции этого влияния.Оба варианта связаны с затратами, поэтому возникает вопрос об эффективности этих затрат, т.е. о том, как они влияют на достижение цели, т.е. увеличение объемов производства и прибыли. При этом различные виды и размеры потребляемых ресурсов (затрат) вообще говоря по-разному влияют на объемы производства различных видов продукции. Анализ отношения "затраты - объем - прибыль" (Cost - Volume - Profit Analysis) исследуется в известной и положительно зарекомендовавшей себя в зарубежной практике системе учета и управления затратами "Директ-костинг" (Direct-costing). К недостаткам этого метода, можно отнести: во-первых, то, что этот анализ проводится в рамках системы контроллинга предприятия, а не отраслей и многоотраслевого АПК региона; во-вторых, в расчетах этого метода принимается, что объемы производства продукции линейно зависят от затрат на ее производство, что верно только при экстенсивной эволюции производства, в определенных довольно узких пределах, при которых объемы производства могут увеличиваться экстенсивно без изменения технологии и организации; в-третьих, в расчетах по методу директ-костинг не определяется сила и направление влияния факторов, а также сам вид функции этого влияния. При этом основное внимание уделяется исследованию первой части отношения "затраты - объем - прибыль", а именно влияние затрат на объемы производства.Обосновывается необходимость рационализации структуры затрат продукции путем построения семантической информационной модели предметной области и обеспечения автоматизированного анализа текущей ситуации, прогнозирования ее состояния при заданных значениях управляющих факторов и выработки научно обоснованных рекомендаций по рационализации структуры затрат с целью увеличения объемов производства продукции и прибыли. Данная модель является модификацией математической модели СК-анализа, т.е. отличается от нее способом обоснования и расчета количественной меры знаний о влиянии структуры затрат на объемы производства продукции в АПК. Перед началом синтеза модели все значения в этой матрице равны нулю, а затем в ней поочередно учитывается двухвекторные описания каждого года (объекты обучающей выборки) и рассчитываются величины: Nij - суммарное количество наблюдений экономических фактов, т.е. j-го результата производства продукции при условии действия i-го значение фактора затрат; Nj - суммарное количество примеров исследуемой выборки, относящихся к j-му классу (в отличие от математической модели СК-анализа, в которой Nj равно суммарному количеству признаков в j-м классе); Ni - суммарное количество встреч i-го значения факторов затрат за все годы исследуемой выборки; N - суммарное количество примеров за все годы исследуемой выборки: в нашем случае их около миллиона, т.е. за 1991-2008 годы (в отличие от математической модели СК-анализа, в которой N равно суммарному количеству признаков у объектов обучающей выборки). Из теоремы умножения вероятностей в статистике известно, что два события: 1-е - на объект управления действует i-е значение фактора; 2-е - объект управления перешел в j-е состояние; являются независимыми, если условная вероятность Pij наблюдения i-го значения фактора у объектов j-го класса равна безусловной вероятности Pi его наблюдения по всей выборке (2): Pij = Pi (2) Таким образом, выражение (4) является количественной мерой объема знаний о влиянии i-го значения фактора затрат на j-е объемы производства продукции в АПК, т.е.

Основное содержание работы