Метод фракционирования в клиринговых расчетах

1.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
СТЕРЛИТАМАКСКИЙ ФИЛИАЛ
ГОУ ВПО «Башкирский государственный университет»
Кафедра математического моделирования
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
на тему: «Метод
фракционирования в
клиринговых расчетах»
Выполнила: студентка группы ММЭ-51
Курач Елена Владимировна
Научный руководитель: к. ф.- м. н., доцент
Беляева Марина Борисовна
Стерлитамак 2013
1

2.

Актуальность, цели и задачи работы
Исследования вопросов неплатежей в современных условиях
объясняется большими масштабами неплатежеспособных предприятий
во многих отраслях и их тяжелыми негативными последствиями для
всей экономики и населения страны.
Цель работы: разработать программный комплекс для погашения взаимных
неплатежей для системы предприятий в клиринговых расчетах.
Задачи:
1. изучить виды и причины возникновения взаимных неплатежей предприятий;
2. рассмотреть методы погашения взаимных долгов;
3. рассмотреть метод фракционирования погашения долгов;
4. разработать и реализовать интерфейс и программный комплекс средствами
Borland Delphi 7.0 , позволяющий осуществлять погашение взаимных долгов;
5. провести анализ дебиторской и кредиторской задолженности ОАО «Каустик»;
6. рассчитать параметры оптимального взаимозачета для системы предприятий
должников ОАО «Каустик»;
7. провести анализ полученных результатов.
2

3.

Понятие дебиторской и кредиторской задолженности и их
классификация
3

4.

Понятие дебиторской и кредиторской задолженности и их
классификация
Дебиторская задолженность
дискаунтер
«у дома»
«Дикси»,
«Квартал»,
«Семерочка»
«Монетка»
широкий
ассортимент
по оптовым
ценам,
упрощенная
выкладка
основные
товары
потребительского
спроса
супермаркет
гипермаркет
Cash & Carry
«Виктория»,
«Темле»
«Магнит»,
«О’Кей»
«Сибириада»,
«Метро»
Самообслуживание,
полный ассортимент
продуктов питания,
напитков, бытовой
химии
Самообслуживани
е, универсальный
ассортимент,
площадь от 5000
м2
Ориентированы
на
мелкооптовых и
оптовых
покупателей
4

5. Общий вид модели продаж

P(t ) T (t ) S (t ) (t ) (t ) (t )
P(t) –продажи;
Т(t) – трендовая компонента;
S(t) - месячные колебания - сезонная компонента;
φ(t) - недельные колебания в динамике продаж
торговых центров (циклическая компонента);
p(t) – фактор праздника;
ε(t) – случайная ошибка.
5

6. Анализ компонент модели продаж

d2
(t) 0 x 4,0 (t )d1 k x 4,k (t )
k 1
s
(t)
d i xj x1,2i,(jt(),t ),
d (t)
7
1. Выделение
цикличности (φ(t))
d 2 x 5,n (it )1j 1 d 2 d 3 n x 6,m (t ),
3
4
n 1
m 1
d2 - краткосрочный праздничный эффект;
2. Выделение
сезонности s(t)
ПериодПериод
цикла: сезонности (d1)
d3 - среднесрочный
праздничный
эффект;
d= 7 (дни
недели)
определяется
на основе
d4 - долгосрочный
праздничный
эффект;
корреляционной
функции.
3. Выделение
праздничной
компоненты p(t)
1, _ если _ t _ соответствует _ праздничному _ дню _ k ;
x 4,k 1, если _ t _ соответствует _ дню _ недели _ i;
;
_ t _ соответствует _ сезону _ j;
x1,i 1
,0если
4. Выделение тренда
Т(t)
x 2, j 0;
01,;_ если _ t _ соответствует _ дню _ n _ перед _ 8 _ Мартом;
x 5, n
0;
1, _ если _ t _ соответствует _ дню _ m _ перед _ Новым _ годом;
x 6,m
0;
6

7. Модели числа и наполняемости чеков

- Модель числа чеков:
K ijk (t ) t i j k ijk ;
- Модель наполняемости чеков:
Nijk (t ) ' 't 'i ' j ' k 'ijk ;
-
-
i=1..7 (номер дня недели);
j=1..d1 (номер сезона года);
k=0 или k=1 (признак
праздничного дня);
μ+θt – тренд
αi – эффект цикличности
дня недели;
βj - эффект сезонности
года;
γk - эффект праздника.
7

8. Краткая информация о предприятии ОАО «Продтовары»

Вид деятельности: розничная торговля, собственное производство.
Бренды компании: «Темле», «Семерочка».
Состав: 42 магазина, Распределительный центр.
Рынки сбыта: г. Уфа, г. Стерлитамак, г. Салават, г. Ишимбай.
Технико-экономические показатели
Наименование показателя
2009 г.,
9 мес.
2010 г.,
9 мес.
Темп прироста
(Тпр.)
Выручка, руб.
1189375
1365528
15%
Валовая прибыль, руб.
963378
1101545
14%
Чистая прибыль, руб.
4506
4599
2%
Рентабельность собственного капитала, %
6,2
5,9
-5%
Рентабельность активов, %
1,2
0,9
-25%
Коэффициент быстрой ликвидности
0,41
0,54
32%
8

9. Построение модели числа чеков ОАО «Продтовары»

Объем выборки: n=730
Период: 01.01.2009 г. – 31.12.2010 г.
Модель числа чеков.
K ijk (t ) t i j k 0.513e(t 1) 0.159e(t 7) ijk ;
где,
Содержательный
смысл
Период
Циклическая
Сезоннаякомпонента
компонента
обозначение
оценка
обозначение
27,054оценка
α1
Понедельник
Праздничная
K=0
ОтсутствиеЕ
праздника
точность
построенной
модели:
относ.=1%
19,920
ЯнварьВторник
– Апрель
β 1 α2
-22,027
компонента
K=1
Наличие праздника
29,857
Май Среда
– Август
β 2 α3
3,523
(γk=147,075
)
Четверг
Сентябрь
– Декабрь
Пятница
Суббота
Воскресенье
β3
α4
α5
α6
α7
28,302
18,114
49,497
-33,59
-121
9

10. Построение модели наполняемости чеков ОАО «Продтовары»

Объем выборки: n=730
Период: 01.01.2009 г. – 31.12.2010 г.
Модель наполняемости чеков.
K ijk (t ) ' ' t 'i ' j k 0.503e' (t 1) 0.005e' (t 7) 'ijk ;
Содержательный
Период
смысл
где,
Январь
Понедельник
Февраль
Март
Вторник
K=0
Апрель
Среда
Праздничная
K=1
Май
Четверг
компонента
Июнь
Пятница
(γk=147,075)
Июль
Суббота
Август
Сентябрь
Воскресенье
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
Сезонная компонента
Циклическая компонента
обозначение
оценка
обозначение
оценка
β1
9,472
-5,273
α’1
β2
-3,813
βОтсутствие
-3,590
6,809
α’2
3
праздника
относ
β4
-3,396
-3,014
α’3
праздника
βНаличие
-4,533
5
-0,868
α’4
β6
-9,975
6,468
α’5
β7
-3,476
8,925
β8
α’6
-3,864
β9
-5,945
-2,648
α’7
β10
3,278
β11
-0,877
β12
15,301
точность построенной модели: Е
.=1%
10

11. Возможности программы «Прогноз продаж ОАО «Продтовары»

Программное средство имеет следующие возможности:
1. Рассчитывать точечные и интервальные прогнозные значения числа и
наполняемости чеков ОАО «Продтовары» за выбранный пользователем
период;
2. построение графиков фактических и расчетных значения числа и
наполняемости чеков, верхних и нижних границ прогноза; при необходимости
пользователь может вывести на график расчетные значения числа и
наполняемости чеков.
3. возможность ручного и автоматического задания параметров (трендовой
компоненты, генерального среднего, праздничной, циклических и сезонных
компонент, праздничных дней, фактических значений числа и наполняемости
чеков, параметров моделей остатков).
Результат программы: получение точечных и интервальных прогнозных
значений числа и наполняемости чеков по заданным параметрам,
отображение результатов в табличной и графической форме.
11

12. Интерфейс программы «Прогноз продаж ОАО «Продтовары»

1. Вкладка
«Прогнозирование
продаж»
2. Вкладка
«Настройки»
12

13. Результаты прогноза

Дата прогноза
Краткосрочный
период
прогнозирования:
1.01.2011 – 7.01.2011 г.
Среднесрочный
период
прогнозирования:
1.01.2011 – 15.01.2011 г.
Долгосрочный
период
прогнозирования:
1.01.2011 – 31.12.2011 г.
1.01.2011 г.
2.01.2011 г.
3.01.2011 г.
4.01.2011 г.
5.01.2011 г.
Число чеков.
Наполняемость чеков, руб.
Нижняя
Прогноз
Верхняя
Нижн. гр., Прогноз,
Верхн.
гр., шт.
шт.
гр., шт.
руб. Наполняемость
руб.
гр., руб.
чеков,
Число
шт.
1287
1454 чеков,
1621
135
149
163
руб.
1219
1386
112
126
140
Дата 1052
1122 Фактически
1289
1456
104Фактически
118
132
Прогнозные
Прогнозные
1094
1261
1428
103
117
131
Год е значения
значения Товарооборот,
е значения руб.
значения
1081
1248
1415
102
116
130
32146
857 024
134
149
148
127
112
42125
913
263
141
155
126
1318
1438
1261
101
98
115
118 112
2009
г.
6.01.20111.01.2011
г.
1268
1501
1435
1454
1602
120
7.01.20112.01.2011
г.
1347
г.
2010
8.01.2011 г.
1102
1514
1207
1681
1219
1436
9.01.2011 г.
984
10.01.2011
г.
1104
4.01.2011
г.
1295
1151
1271
1252
3.01.20112011
г.
1269
1289
11.01.2011 г.
1079
5.01.2011 г.
12.01.2011 г.
1076
1249
1243
1246
1413
1248
1410
100
101
6.01.2011
г.
13.01.2011
г.
1072
14.01.2011 г.
1106
1406
1242
1273
1435
1409
1440
1192
1359
7.01.2011 г.
15.01.2011 г.
1025
1529
1514
126
54121
344 681
140
118
129
126
117
114
115
116
103
110
135 117
134
131
113
127
112
139
124
128
129
138
141
141
13

14. Выводы

Анализ результатов показал следующее:
• -рассмотрены
и проанализированы
основные
показатели,
характеризующие
при краткосрочном
прогнозировании
(с 1 января
по 7 января
2011 г.) значения числа
динамику
состояния
розничной
торговли
России;
чеков варьируют с 1219 до 1514 шт., их средняя наполняемость изменяется в
диапазоне от 117 до 149 руб.
• -при
рассмотрены
особенности
поведения покупателей;
среднесрочном
прогнозирование
(с 1 января по 15 января 2011 г.) можно отметить
влияние на число и наполняемость чеков коэффициентов цикличности. Динамика
• числа
проведен
аналитическийчеков
обзор
моделей ви диапазоне
методов прогнозирования
продаж;
и наполняемости
варьирует
с 1192 по 1514 шт.
и с 112 по 149
руб. соответственно.
• -при
на основе
данных ОАО
«Продтовары»
ППП STATISTICA
долгосрочном
прогнозировании
(с с1 использованием
января по 31 декабря
2011 г.) на динамику
построены
модели
числа
и
наполняемости
чеков;
числа и наполняемости чеков влияние оказывают циклические и сезонные факторы.
Значения числа чеков по прогнозам будут изменяться в диапазоне от 1081 до 1608 шт.,
• значения
в среде программирования
Delphi
написана
программа
«Прогноз продаж ОАО
наполняемости чеков
– от
97 до 157
руб.
«Продтовары»
-Товарооборот магазина формата дискаунтер ОАО «Продтовары» на 2011 г. по
прогнозам составит 54344681руб. По отношению к товарообороту 2010 г.компания ОАО
• «Продтовары»
получены точечные
интервальные
прогнозные
значения числа и наполняемости
будетииметь
прирост 27
%.
чеков ОАО «Продтовары».
14

15. Спасибо за внимание!

15