Utilizarea Seriilor Cronologice Pentru Previzionarea Indicatorilor DE Rezultate LA Sc Vel Pitar Sa

UTILIZAREA SERIILOR CRONOLOGICE PENTRU PREVIZIONAREA INDICATORILOR DE REZULTATE LA SC VEL PITAR SA

INTRODUCERE

CAPITOLUL I. SERIILE DE TIMP ȘI UTILIZAREA LOR ÎN STUDIILE PREVIZIONALE

1.1.Definirea și conținutul seriilor de timp

1.2. Elementele componente ale unei serii de timp

1.3. Seriile de timp cu două componente:trend și variabilă reziduală

1.4. Estimarea tendinței seriilor de timp prin funcții elementare

1.5. Estimarea tendinței seriilor de timp utilizând mediile

.6. Componenta sezonieră și estimarea acesteia

1.7. Descompunerea seriei pe componente

CAPITOLUL II UTILIZAREA SERIILOR CRONOLOGICE PENTRU PREVIZIUNEA INDICATORILOR DE REZULTATE LA SC VEL PITAR SA

2.1. Prezentarea societății

2.2. Situația principalilor indicatori economico-financiari

2.3.Folosirea seriilor dinamice pentru previzionarea cifrei de afaceri la SC VEL PITAR SA

CONCLUZII

BIBLIOGRAFIE

INTRODUCERE

Societatea contemporană se confruntă,în evoluția sa, cu o problematică complexă care generează continuu necesitatea unor noi modalități de abordare și analiză a fenomenelor, capabile a asigura o permanentă și dinamică corelare între interesele și preocupările macro și cele micro, precum și de a oferi noi modalități operaționale de acțiune, bazate pe un nou tip de management – fundamentat pe modele durabile și capabile să facă față noilor exigențe impuse de competiția economiilor superioare inovatoare – capabil a combina funcțional concurența cu cooperarea.

În domeniul economic, o asemenea abordare înseamnă și o orientare spre o nouă eră a afacerilor, afacerile urmând să rămână, în continuare, cea mai puternică instituție a societății și forța generatoare de schimbări care, în același timp, își vor pune amprenta asupra noilor orientări managerial – corporatiste.

În noile condiții,firmele – indiferent de natura și mărimea lor – vor încerca abordarea mediului de afaceri și vor putea supraviețui, în viitor, numai în condițiile în care se vor supune unor mutații fundamentale, menite a le asigura cunoașterea și capacitatea de satisfacere a nevoilor de nivel individual și social, putând deveni astfel mai democratice – atât sub aspect socio-cultural,cât și sub aspectul obiectivelor urmărite.

Respectivul context, considerat de specialiști „un adevărat potențial al dezvoltării”, prezintă o importanță deosebită, oferind atât coordonatele integrării de ansamblu a întreprinderilor mici și mijlocii în cadrul circuitului economic, cât și o nouă viziune asupra rolului și locului respectivelor entități în societate, putându-se astfel trece de la gândirea lor ca un mijloc de acțiune împotriva sărăciei, la o conceptul de importante entități orientate spre satisfacerea cerințelor clienților și ale pieței, caracterizate printr-un înalt grad de flexibilitate și o mare capacitate de răspundere operativă la schimbările și oscilațiile pieței.

În contextul preocupări bazate pe înlocuirea empirismului managerial ce domină sectorul respectiv, cu un sistem de abordări științifice a problematicii specifice, s-a apreciat că dubla tranziție –spre societatea bazată pe cunoaștere și dezvoltare durabilă – necesită, la rândul său, noi paradigme ale producției, consumului și distribuției, impunând a se trece de la abordarea bazată pe resurse materiale, la abordarea bazată pe cunoaștere, de la cantitate spre calitate, de la produsele de masă spre noi concepte ale valorii adăugate – superioară prin natura sa.

O asemenea viziune va genera, într-o societate bazată pe economia de piață, noi coordonate ale derulării afacerilor,ajungându-se la conturarea unor exigențe privind valorificarea restricționată a unor bunuri,valorizarea produselor, reglementări speciale cu privire la comercializarea și distribuția unor produse, conturarea unei anumite specificități a relațiilor dintre agenții economici, precum și dintre aceștia și instituțiile de specialitate ale statului.

Se are în vedere și necesitatea circumscrierii întregii problematici, în coordonatele cadrului de abordare conturate de obiectivele Uniunii Europene, care și acestea, la rândul lor, conturează idei menite a transforma economia comunității europene, într-una dintre cele mai dinamice economii din lume, bazată pe cunoaștere și o dezvoltare durabilă globalizată.

Aceasta nu poate să însemne sau să se rezume doar la o armonizare a legislației, alinierea la anumite practici comerciale europene și înscrierea sau autoincluderea firmelor respective în diferitele tipuri de circuite ce domină piața comunitară.

Respectiva integrare trebuie să însemne, concomitent, creație și inovație, în ceea ce privește accesarea diferitelor tipuri de circuite comerciale, crearea și dezvoltarea unor noi activități lucrative și atractive, proiectarea unor noi tipuri de mici întreprinderi, propunerea de noi tipuri de colaborare cu marile sisteme de distribuție și chiar crearea de noi tipuri de sisteme sau structuri de sisteme prin promovarea inovațiilor oferite de revoluția informațională și puternica dezvoltare și modernizare a tehnologiilor de comunicare comercială.

Totodată se are în vedere că integrarea respectivă presupune, prin natura sa, noi și complexe tipuri de abordare ,prin luarea în considerare concomitent a unor parametri formativi precum: obiective antreprenoriale, capabilități, resurse materiale, financiare și umane etc.

Obiectivele generatoare de mici afaceri,sub impactul marilor transformări cunoscute de societatea modernă, au devenit foarte eterogene, obiectivelor comerciale adăugându-li-se o serie de obiective ecologice, sociale, culturale,educaționale, științifice, consultanță etc

Consemnăm, de asemeni, ca demne de luat în considerație,posibilele modificări în cadrul procesului educațional și de profesionalizare a antreprenorilor și a resurselor umane utilizate de către aceștia, prin promovarea intensivă a unui training modern și a unui sistem de salarizare corelat cu pregătirea și randamentul fiecărui specialist folosit.

Abordarea problematicii integrării , se referă și la faptul că Uniunea Europeană atât prin politica sa comercială, prin politicile de coeziune și de dezvoltare a regiunilor și, în special, prin politicile de sprijinire a dezvoltării întreprinderilor mici și mijlocii, dă o mare atenție activităților desfășurate de asemenea firme,considerându-le ca promotoare ale dezvoltării societății și generatoare de bunăstare.

Mai mult,marea majoritate a fondurilor structurale, constituie pe anumite domenii, aduc în prim plan necesitatea sprijinirii întreprinderilor mici și mijlocii, prin asigurarea surselor de finanțare a proiectelor eligibile prezentate de acestea, făcând astfel vizibil faptul că sunt asigurate premisele necesare dezvoltării acelor tipuri de afaceri ce contribuie la dezvoltarea și prosperitatea economico – socială atât a populației, cât și a societății în general.

Modificarea structurii afacerilor și a domeniilor de abordare, precum și promovarea unor tehnologii comerciale moderne – în special a celor oferite de revoluția informațională și de exigențele economiei cunoașterii vor determina firmele mici și mijlocii să promoveze noi strategii manageriale .

Amploarea și diversificarea lucrărilor anticipative, ca și a terminologiei ce le însoțește, s-au dovedit a fi un rezultat firesc al dezvoltării științei și al continuei sale ramificări. Iar o știință, în orice domeniu, are, ca funcție imanentă, și pe aceea de a anticipa destinul propriilor descoperiri și inovări, ca și efectele lor asupra condiției umane.

Fără această capacitate anticipativă, o investigare, oricât de sofisticată ar fi ea, nu poate avea statut de știință, de sistem de cunoștințe pus în slujba progresului societății.

În practică, prevederea nu se referă în principal la aspectul anticipativ, ci mai ales la acțiunea de a menționa o clauză (într-o lege sau într-un tratat) și de a preveni anumite neplăceri prin măsuri prudente, preventive, de preîntâmpinare și protejare (de exemplu, asigurarea este o măsură de prevedere față de riscuri).

Pornind de la faptul că previziunea este expresia cea mai cuprinzătoare a anticipării, ea poate fi realizată uneori doar prin metode și tehnici explorative (descriptive), de descifrare a viitorului pe baza tendințelor conturate, iar alteori prin metode și tehnici normative (prescriptive), care cuprind și o anumită intenționalitate. În primul caz se observă evoluția probabilă, în timp ce în al doilea caz se direcționează sensul evenimentelor, pe baza unor scopuri premeditate, care ajustează tendințele constatate, iar ulterior le înlocuiește cu alte tendințe.

Toate acestea presupun operațiuni de cuantificare, reglementare sau influențare a diferitelor procese, prin intermediul operatorilor economici, pe cât posibil de optim.

Având în vedere toate aceste considerente în prezenta lucrare ne propunem ca utilizând metodele și tehnicile specifice să realizăm previziunea indicatorilor de rezultate la nivelul unui agent economic folosind informațiile furnizate de seriile de timp(cronologice).

CAPITOLUL I. SERIILE DE TIMP ȘI UTILIZAREA LOR ÎN STUDIILE PREVIZIONALE

1.1.Definirea și conținutul seriilor de timp

Realitatea socială și economică se localizează în timp și spațiu căci nimeni și nimic nu există în afara spațiului și timpului. Timpul și spațiul în care trăim și pe care le parcurgem formează cele patru dimensiuni ale lumii reale deoarece spațiul observat este tridimensional iar timpul real unidimensional. Existența în timp presupune o succesiune uniformă și liniară,de o regularitate implacabilă,de la trecut spre prezent și de la prezent spre viitor.

Un cunoscut proverb arab spune că există trei epoci în viața unui om:,,trecutul care nu mai revine, prezentul care nu durează și viitorul pe care nu-l cunoaștem”.

Dacă spațiul este reversibil(se poate reveni la o poziție ocupată anterior și părăsită la un moment dat) timpul este ireversibil.

,,Fugit irreparabile tempus” ( timpul fuge și nu se mai întoarce) și deci este imposibilă întoarcerea la momentele depășite, așa cum remarca Vergiliu acum peste două milenii.

Timpul este o coordonată fundamentală a existenței omului și exprimă durata de existență a tuturor lucrurilor,obiectelor și fenomenelor,simultaneitatea lor.

Cum suportul obiectiv al existenței noastre,activitatea economică,este localizat în timp și spațiu,volens nolens,ne mișcăm pe axa timpului.

Timpul servește drept axă de coordonate și variabilă independentă pentru explicarea traiectoriilor în investigațiile sociale și economice datorită faptului că fiecare proces economic se desfășoară în timp.

Deoarece, dezvoltarea și creșterea economică sunt interpretabile în timp rezultă că proiecția variabilelor economice pe axa timpului creează un mijloc de investigare a dinamicii –seriile de timp.

Termenul de serie de timp are mai multe sinonime ca:serie cronologică sau serie dinamică deși dinamice nu sunt seriile ci fenomenele pe care acestea le descriu.

Seria cronologică este o formă de prezentare ordonată a datelor statistice în care se reflectă nivelul de manifestare a fenomenelor într-un anumit moment sau perioadă de timp. Altfel spus, seria cronologică reprezintă un șir de valori ale unui indicator economic sau de altă natură, observate în timp, valori care oglindesc procesul de schimbare și dezvoltare a unei colectivități statistice în perioade succesive de timp.

Forma generală a unei serii cronologice se poate prezenta astfel:

1 2 3 ………………… T

Y1 Y2 Y3…… Yt ……… YT

unde:

t = momentul sau intervalul de timp (t = 1,T );

Yt = nivelul (exprimat prin date absolute sau relative) atins de fenomenul Y la momentul t.

Seriile dinamice se împart în:

– serii de stoc sau serii de momente (integrale), care caracterizează nivelul de dezvoltare a fenomenelor la anumite momente de timp.

Caracteristica acestor serii este faptul că indicatorii prezentați nu pot fi însumați întrucât nivelul de la un moment dat cumulează nivelurile tuturor momentelor anterioare. Prin însumare, aceeași mărime ar fi luată în calcul de mai mu timp, valori care oglindesc procesul de schimbare și dezvoltare a unei colectivități statistice în perioade succesive de timp.

Forma generală a unei serii cronologice se poate prezenta astfel:

1 2 3 ………………… T

Y1 Y2 Y3…… Yt ……… YT

unde:

t = momentul sau intervalul de timp (t = 1,T );

Yt = nivelul (exprimat prin date absolute sau relative) atins de fenomenul Y la momentul t.

Seriile dinamice se împart în:

– serii de stoc sau serii de momente (integrale), care caracterizează nivelul de dezvoltare a fenomenelor la anumite momente de timp.

Caracteristica acestor serii este faptul că indicatorii prezentați nu pot fi însumați întrucât nivelul de la un moment dat cumulează nivelurile tuturor momentelor anterioare. Prin însumare, aceeași mărime ar fi luată în calcul de mai multe ori, ceea ce este lipsit de sens. Din această cauză, termenii acestor serii se mai numesc și mărimi de stoc.

– serii de intervale (diferențiale), care reflectă evoluția unui proces sau fenomen pe anumite perioade de timp. Nivelurile indicatorilor se pot evidenția pe ani, luni sau alte fracțiuni de timp.

Caracteristica seriilor de intervale o reprezintă posibilitatea de însumare a mărimilor succesive ale indicatorilor. Această caracteristică are o deosebită importanță atât în formarea seriilor, în iterațiile de optimizare a mărimii intervalelor de grupare, cât și în analiza economică în vederea stabilirii rezultatelor pe intervale mari de timp. În literatura de specialitate aceste serii sunt numite de unii autori cumulative.

Modelarea statistică a seriilor de timp se fundamentează pe acceptarea unor ipoteze privind evoluția acestor serii, și anume:

– mișcarea în timp a unui fenomen social-economic este rezultatul acțiunii unui număr mare de factori care, chiar dacă în viitor unii dintre aceștia își vor modifica acțiunea pe o anumită perioadă de timp, influența lor nu va provoca perturbații bruște și semnificative asupra legității de evoluție a fenomenului, acesta continuându-și mișcarea sub impulsul efectului inerțial;

– legea de mișcare a fenomenului în timp, tendința, nu poate fi cunoscută decât prin cercetarea trecutului și prezentului fenomenelor socioeconomice,evoluția lor fiind privită ca efect al unui sistem caracterizat printr-un ansamblu de relații care au o relativă stabilitate în timp.

Ca atare, descrierea statistică a seriilor de timp pornește de la analiza factorilor ce provoacă mișcarea acestora.

În general, evoluția unui fenomen este generată de acțiunea unor grupe de factori ce pot fi categorisi și drept:

– factori esențiali, cu acțiune de lungă durată, ce imprimă fenomenelor tendința de evoluție a acestora; acțiunea acestor factori studiindu-se în funcție de unitățile de timp pentru care a fost măsurat fenomenul analizat;

– factori sezonieri, cu acțiune pe perioade mai mici de un an, care determină abateri de la tendința fenomenului imprimată de factorii esențiali;

– factori ciclici, cu acțiune pe perioade mai mari de un an, ce imprimă o evoluție oscilantă a fenomenului în cazul unor serii construite pe perioade lungi de timp;

– factori întâmplători, (cu acțiune aleatoare), a căror acțiune se compensează dacă datele înregistrate se referă la un număr mare de perioade de timp.

Pornind de la structura factorilor ce determină evoluția unui fenomen, descrierea statistică a seriilor de timp se poate realiza cu ajutorul următoarelor modele:

1. Modelul aditiv de forma :

Y(t) = f(t) + s(t) + c(t) + u(t)

2. Modelul multiplicativ

Y(t) = f(t)s(t).c(t).u(t) unde:

f(t) = componenta trend, efect al acțiunii factorilor esențiali;

s(t) = componenta sezonieră, efect al acțiunii factorilor sezonieri;

c(t) = componenta ciclică, generată de acțiunea factorilor ciclici;

u(t) = componenta reziduală, care exprimă influența factorilor întâmplători

asupra evoluției fenomenului.

Folosirea unui anumit tip de model, aditiv sau multiplicativ, se face pe baza reprezentării grafice a fenomenului.

Modelele aditive se utilizează în cazul în care cronograma seriei este de forma graficului din figura 1.1, adică seria prezintă oscilații de amplitudine constantă și regulată față de tendință.

Figura nr.1.1. Serie de timp cu oscilații constante

Modelul multiplicativ, se transformă într-un model aditiv dacă se logaritmează ecuația.

În timp ce într-un model aditiv componentele se exprimă în aceeași unitate de măsură cu ale fenomenului respectiv, în cazul modelului multiplicativ, componentele se exprimă procentual față de funcția tendință f(t).

Aceste modele se recomandă să fie utilizate dacă oscilațiile fenomenului față de tendință se amplifică sau se diminuează odată cu creșterea numărului perioadelor de timp.

Figura nr.1.2. Serie de timp cu oscilații care se amplifică sau diminuează

În particular, în funcție de natura fenomenului studiat, modelele de mai sus pot fi :

– modele cu o singură componentă sau modele staționare:

y t = y +u (t )

– modele cu două componente, trend și variabilă reziduală:

y t = f (t) + u (t)

– modele cu trei componente: trend, sezonalitate și variabilă

reziduală:

y t = f (t) + s (t) + u (t)

y t = f (t) . s (t) . u (t)

– modelele cu patru componente:

yt = f(t) + s(t) + c(t) + u(t) sau

yt = f(t).s(t).c(t).u(t) se utilizează mai rar, în cazuri speciale, deoarece necesită serii lungi de date, condiție care pune probleme deosebite privind comparabilitatea termenilor din punct de vedere al metodologiei de calcul și unităților de evaluare ale fenomenelor.

O serie de timp yt este staționară dacă:

– M(yt) = y , t = 1,T adică media seriei nu depinde de timp;

– D ( y t ) =σ2y = ct t = 1, n adică dispersia seriei este independentă de timp;

– Cov( yt, yt+ k )=ct ∀t = n k <n , + 1, adică covarianța seriei nu depinde de timp.

Definiția de mai sus este de fapt definiția staționarității slabe.

O serie de timp este deci staționară dacă media, dispersia și covarianța sa rămân constante de-a lungul timpului. În cazul în care oricare din condițiile de mai sus nu este satisfăcută, atunci seria de timp este nestaționară.

Dacă primele două condiții de mai sus nu pot fi acceptate, dar cov(yt ,yt k)= f(k ) ∀t = n, k < n unde f (k) reprezintă funcția de autocorelație de ordinul k, atunci poate fi acceptată ipoteza unei staționarități slabe.

În domeniul social-economic nu se prea întâlnesc serii staționare, dar o serie de timp oarecare poate fi transformată într-o serie staționară în urma calculării diferențelor de un anumit ordin k.

Dacă diferențele de ordinul 1 sunt aproximativ constante, o serie de timp oarecare poate fi ajustată (estimată) cu ajutorul unui model liniar,staționar( vezi tabelul nr 1.1)

Tabel 1.1.

În cazul unui model neliniar se continuă calculul diferențelor până când se obține o serie staționară. Dacă diferențele de ordinul 2 sunt constante, atunci legea de evoluție a fenomenului poate fi aproximată cu o parabolă(tabelul nr.1.2.)

Ordinul diferenței indică gradul polinomului: dacă diferențele de ordinul 2 sunt constante, atunci polinomul este de gradul doi, dacă diferențele de ordinul 3 sunt constante, atunci polinomul este de gradul 3etc.

Alegerea unui anumit tip de model se face în funcție de analiza statistică a structurii factorilor ce determină fenomenul respectiv și de cronograma seriei de timp respective.

Tabel 1.2.

1.2. Elementele componente ale unei serii de timp

În abordarea tradițională, fluctuațiile din seriile de timp sunt privite ca o rezultantă a suprapunerii următoarelor componente: tendința T, componenta ciclică C, sezonieră S respectiv componenta reziduu sau eroare :

Primele trei componente sunt considerate deterministe, sistematice, determinate de factori cu acțiune continuă asupra fenomenului, în timp ce componenta reziduală are caracter aleator fiind efectul acțiunii unor factori imprevizibili, accidentali.

Modelul clasic de descompunere a seriilor de timp este de regulă:

aditiv: sau

multiplicativ: respectiv

combinație mixtă a componentelor seriei.

Deseori cele doua componente tendința-ciclu sunt tratate ca si o singură componentă, ce surprinde evoluția pe termen lung, si se notează prin T, astfel .

În acest context, tehnicile de analiză a seriilor de timp au ca obiective:

separarea fiecărei componente și modelarea comportamentului său, respectiv

previziunea evoluției fiecărei componente, iar apoi compunerea acestora în scopul obținerii de previziuni privind evoluția fenomenului Y. Principiul de la baza acestei tehnici este “descompune pentru a modela iar apoi recompune”.

Previziunile utilizând modelul de descompunere se obțin prin compunerea previziunilor realizate pentru fiecare componentă deterministă prezentă în serie, ținând seama de forma modelului, aditiv respectiv multiplicativ:

respectiv .

Extrapolarea tendinței respectiv a celorlalte componente deterministe, conduce la previziuni adecvate în condițiile în care:

– modelele estimate reușesc să surprindă ceea ce este esențial, repetabil, în comportamentul trecut al fenomenului respectiv

– comportamentul factorilor ce determină schimbările în timp în nivelul înregistrat de variabila Y rămâne și pe viitor aproximativ același.

Extrapolarea este adecvată în principal pentru obținerea de previziuni pe termen scurt, elaborându-se de regulă două sau mai multe scenarii de evoluție.

Menționăm de asemenea că uneori, în principal în econometrie unde variabilele incluse într-un model sunt în prealabil desezonalizate, este necesară eliminarea componentei sezoniere din seria de timp, obținându-se seria ajustată sezonier d:

.

Componentele deterministe sunt dificil de definit.

Tendința sau tendința generală redă evoluția fenomenului pe termen lung, având alura unor funcții neperiodice, lent variabile în timp. Factori cu acțiune permanentă asupra fenomenului (ex. creșterea populației, progresul tehnic, inflația) imprimă, pe o perioadă lungă de timp, o tendință de regulă crescătoare sau descrescătoare majorității indicatorilor economici.

Un caz particular il constituie aici seriile de timp ce fluctuează in jurul unei medii constante (tendința este orizontală, paralela cu axa OX); spunem ca aceste serii sunt staționare, in medie)

Componenta ciclică este observabilă analizând evoluția fenomenului pe termen lung, și se manifestă sub forma unor oscilații cu perioadă și amplitudine ce variază de regulă în timp, un ciclu acoperind câțiva ani de zile. Evoluțiile ciclice apar în principal urmare a ciclurilor economice sau a pulsațiilor din cererea unui produs, componenta fiind prezentă în evoluția unor indicatori macroeconomici de rezultate sau din domeniul financiar dar și în alte domenii.

Componenta sezonieră se evidențiază sub forma unor cicluri de durată mai mică sau egală cu un an, și apare în principal datorită ritmului impus de schimbarea anotimpurilor dar și de activități economice respectiv sociale (regularități în plata salariilor, sărbători, vacanțe, obiceiuri, tradiții, etc.).

Componenta aleatoare sau reziduală se manifestă prin fluctuații aparent aleatoare în jurul componentelor deterministe, fiind efectul acțiunii unor factori cu acțiune punctuală în timp, de tipul evenimentelor politice sau meteorologice.

Componenta aleatoare este prezentă în toate seriile cronologice, în timp ce o serie poate prezenta sau nu tendința, variație ciclică sau sezonieră. Evidențierea componentelor deterministe este dependentă și de perioada supusă observării respectiv de frecvența observațiilor. Deseori cronograma seriei si natura indicatorului sugerează componentele prezente.

Vor face obiectul acestui capitol doar componentele deterministe. Componenta aleatoare nu trebuie ignorată deoarece conține informații utile în previziune, modelarea acesteia fiind abordată în principal în capitolul trei. Dacă nu se precizează altfel, în prezentul capitol pentru previziunea variabilei componenta aleatoare se ignoră (se presupune a fi nepredictibilă, adică de tip zgomot alb). In practică, identificarea și separarea celor patru componente din seria cronologică nu sunt de regulă realizabile cu exactitate, reziduul rămas după extragerea estimațiilor componentelor deterministe regăsindu-se în componenta aleatoare.

1.3. Seriile de timp cu două componente:trend și variabilă reziduală

Descrierea statistică a legității de evoluție a unui fenomen social-economic permite utilizarea modelului în scopuri explicative, de simulare sau de prognoză. Printre metodele de prognoză a fenomenelor social economice, metoda extrapolării – fundamentată pe modelele econometrice de timp – ocupă un loc important datorită ușurinței calculelor și a

prognozelor relativ exacte pe termen scurt și mediu.

Aplicarea unui model econometric de timp presupune parcurgerea următoarelor etape de lucru:

identificarea funcției de ajustare;

estimarea parametrilor modelului de ajustare;

verificarea semnificației modelului;

estimarea valorilor viitoare ale fenomenului utilizând metoda extrapolării.

1) Exprimarea matematică a modelului de ajustare se deduce din reprezentarea grafică a seriei dinamice. În funcție de forma cronogramei se alege o anumită funcție sau grup de funcții, dacă graficul punctelor empirice nu poate fi asimilat cu graficul unei anumite funcții matematice.

Mulțimea funcțiilor care pot fi folosite în ajustarea seriilor cronologice este foarte largă. În general, aceste funcții se împart în două

categorii:

– funcții liniare: f(t) = a + bt

– funcții neliniare:

– f (t) = atb funcția putere

– f ( t ) = abt funcție exponențială

– f (t) = a + a t1 + a t2 + … + atn polinom de grad n

– f(t)= funcția logistică

Funcțiile de ajustare neliniare pot fi liniarizate prin logaritmare și, din acest motiv, se va trata numai cazul liniar.

2) Estimarea parametrilor modelului de ajustare.

Odată identificată ecuația componentei trend, f(t), urmează operația de determinare a parametrilor acesteia. Pot fi utilizate mai multe procedee,dar cele mai frecvent folosite sunt:

– metoda punctelor empirice;

– metoda celor mai mici pătrate.

Estimarea parametrilor prin intermediul primului procedeu presupune alegerea arbitrară a unui număr de puncte de pe cronogramă, egal cu numărul parametrilor modelului. Prin introducerea valorilor coordonatelor acestor puncte în funcția de ajustare se obține un sistem de k ecuații cu k necunoscute (k = numărul parametrilor respectivi).

Fie y fenomenul cercetat a cărui tendință este o parabolă de forma:

Y(t)=a+b.t+ct2

Fie M1(t1,y1), M2(t5,y5) și M3(t7,y7) punctele empirice alese ca reprezentative pentru evoluția fenomenului și prin care va trebui să treacă parabola:

y 1 = a + bt1 + ct21

y 5 = a + bt5 + ct25

y 7 = a + bt7 + c2t 7

În urma rezolvării acestui sistem de ecuații se vor obține valorile parametrilor a, b și c după care, cu ajutorul funcției de ajustare, se vor calcula valorile teoretice ale fenomenului Y.

Procedeul recomandat a fi utilizat atunci când funcția de ajustare este folosită nu numai pentru descrierea evoluției fenomenului ci și pentru efectuarea de previziuni este metoda celor mai mici pătrate.

Funcțiile de ajustare pot fi liniare sau neliniare.

Deoarece foarte multe funcții neliniare pot fi transformate în funcții liniare,metoda celor mai mici pătrate va fi prezentată numai pentru cazul liniar.

Se admite că legea de evoluție a fenomenului y în perioada t =1,T este , reprezintă valorile teoretice ale funcției trend, iar a și b sunt estimatorii parametrilor modelului de ajustare.

Funcția de tendință liniară, așa cum îi spune și denumirea, se utilizează în cazul tendințelor de tip liniar, la fel ca și metoda sporului mediu.

Funcția de tendință liniară are următoarea formă:

Se presupune că procesul , , care urmează a fi previzionat este de forma:

unde:

t – este variabila timp

b – este panta dreptei de tendință (aproximează sporul mediu de creștere)

– este o variabilă aleatoare normal distribuită de medie 0.

Dacă ultima perioadă pentru care există date este n (t = n) previziunea pentru perioada n + p va fi:

Intervalul de previziune:

Limita inferioară:

Limita superioară:

Unde:

t – variabila timp

mijlocul perioadei de timp istorice

n – numărul de observații istorice

p – perioadă aferentă orizontului de previziune

– nivel de semnificație (de obicei 0,05)

P – coeficientul de încredere (probabilitatea cu care garantam ca valoarea reală să se afle în intervalul prognozat)

– valoarea statisticii t cu distribuție Student aferentă unui nivel de semnificație /2

Pentru ușurarea calculelor se poate ține cont de relația:

Funcția de tendință exponențială

t = abt

b – parametru care aproximează indicele mediu de creștere

Funcția logistică se folosește atunci când fenomenul studiat crește cu un spor din ce în ce mai mic și se apropie de o limită superioară (prag de saturație)

1.

2. t = c – ae- b t

c – limita superioară a funcției și aproximează pragul de saturație al vânzărilor

Logaritmică se folosește atunci când fenomenul studiat crește cu un spor aflat în scădere fără să existe însă o limită superioară (prag de saturație)

t = a + b.ln(t)

1.4. Estimarea tendinței seriilor de timp prin funcții elementare

Pentru modelarea și previziunea tendinței se au în vedere funcțiile elementare lent variabile în timp. Vom considera în acest paragraf că seria prezintă doar tendință și componentă aleatoare, modelul de descompunere fiind aditiv respectiv multiplicativ:

respectiv .

De asemenea, în acest context presupunem ca tendința poate fi modelată suficient de bine prin funcții elementare. Cele mai uzuale funcții utilizate pentru modelarea tendinței indicatorilor din economie sunt redate în tabelul 1.3.

Tabelul 1.3.

Funcții elementare utilizate în modelarea tendinței

Curba logistică este o legitate specifică evoluției vânzărilor dintr-un nou produs, dar nu exclusiv acesteia, fiind adecvată pentru modelarea evoluției pe termen lung și a altor indicatori.

Figura nr. 1.3. Curba logistică

Graficul său din figura 1.3. indică, pentru exemplul vânzărilor dintr-un nou produs, o creștere accelerată a acestora după lansarea produsului, urmată de o încetinire a ritmului de creștere spre un prag de saturație egal cu a. Punctul de inflexiune al curbei este de coordonate (b/c, a/2).

Pentru estimarea parametrilor tendinței liniare

se utilizează metoda celor mai mici pătrate (utilizată în estimarea ecuației de regresie liniara). Rolul variabilei exogene (independente) este jucat aici de variabila timp t:

.

Expresiile de calcul a parametrilor a, b sunt deci următoarele:

,

,

sau echivalent

Seria prezintă o tendință de creștere atunci când b > 0 respectiv de descreștere dacă b < 0.

Precizăm că variabila timp se măsoară cu ajutorul scalei de interval, astfel că originea scalei respectiv unitatea de măsură se pot stabili în mod arbitrar. Uneori, pentru ușurarea calculelor sunt stabilite astfel încât , variantele variabilei t rezultând în consecință. Astfel, daca n este impar respectiv pentru n par sau

Cu excepția curbei logistice, celelalte funcții neliniare din tabelul 6.1. pot fi aduse la o formă liniarizată prin anumite substituții, respectiv prin aplicarea operației de logaritmare în cazul funcției exponențiale și a funcției putere.

Spre exemplu în cazul tendinței exponențiale:

,

considerând un model de descompunere multiplicativ, operația de logaritmare a ambilor membri conduce la:

.

Prin substituțiile se obține forma liniarizată:

.

Aplicând metoda celor mai mici pătrate, se determină A, B:

unde s-a notat . Coeficienții A respectiv B se pot determina parametrii tendinței exponențiale .

În cazul tendinței parabolice:

unde , pentru estimarea parametrilor a, b, c se utilizează relatiile de calcul deduse în cadrul regresiei liniare multiple, lucrând eventual cu variante pentru variabila t astfel încât (scopul fiind ușurarea calculelor).

Estimarea parametrilor curbei logistice necesită utilizarea unor metode specifice de tipul procedurilor numerice iterative pentru modele neliniare sau a metodei celor trei puncte), metode integrate în softurile pentru statistică.

1.5. Estimarea tendinței seriilor de timp utilizând mediile

Atunci când cronograma seriei nu oferă indicii foarte clare privind prezența respectiv forma tendinței, este indicat a se utiliza în prealabil o tehnică de netezire ce atenuează amplitudinea fluctuațiilor aleatoare din serie, scopul fiind evidențierea (estimarea) tendinței.

Metoda mediilor mobile, netezirea exponențială dar și alte filtre de netezire sunt utilizate frecvent în practică. Consideram în acest paragraf că seria prezintă doar tendință și componentă aleatoare, iar modelul de descompunere este unul aditiv:

.

1.5.1. Metoda mediilor mobile

Media mobilă se definește ca o combinație liniară de puteri pozitive și negative ale operatorului de întârziere L:

cu

unde iar operatorul de întârziere L este definit prin:

O medie mobilă este centrată dacă m1=m2=m. Media mobilă este simetrică dacă este centrată și coeficienții simetrici sunt egali.

O medie mobilă simetrică se notează prin , indicându-se ordinul acesteia respectiv coeficienții. Transformările utilizate frecvent în practică sunt mediile mobile simetrice:

fiecare valoare observată fiind înlocuită cu o medie ponderată a termenilor adiacenți.

Metoda mediilor mobile, utilizată în acest context, are ca și obiective conservarea tendinței T și reducerea amplitudinii componentei eroare:

eliminarea componentei aleatoare respectiv

conservarea tendinței .

Pornind de la cele două cerințe se pune problema determinării adecvate a ordinului mediei mobile respectiv a coeficienților .

Se va aborda în continuare problema determinării unor condiții suficiente pentru ca media mobilă să conserve o tendința liniară.

Proprietate . O medie mobilă centrată și simetrică conservă polinoame de grad mai mic sau egal cu p dacă λ = 1 este rădăcină de ordin a ecuației caracteristice:

În ceea ce privește transformarea componentei eroare printr-o medie mobilă:

se observă că atunci când constituie o secvența de variabile aleatoare necorelate și de aceeași varianță , noile variabile au media respectiv varianța:

.

Prin aplicarea unei medii mobile, varianța componentei eroare este diminuată atunci când . Raportul de reducere a varianței erorii se definește prin:

și măsoară capacitatea mediei mobile de a reduce această componentă.

1.5.2.Mediile aritmetice

Cele mai simple medii mobile simetrice sunt mediile aritmetice:

;

Mediile aritmetice constituie un caz particular de medie mobilă centrată și simetrică, coeficienții fiind toți egali cu . Coeficienții acesteia s-au dedus din următoarele cerințe:

media mobilă lasă invariantă o constantă, condiție echivalentă cu respectiv

minimizează raportul de reducere a varianței componentei eroare .

Se arată că mediile aritmetice lasă invariantă tendința liniară, dar nu și tendințe polinomiale de grad mai mare sau egal cu doi.

Observații.

a) Pentru o medie aritmetică, raportul de reducere a varianței erorii este egal cu, astfel că secvența rezultată în urma aplicării mediilor mobile este cu atât mai netedă cu cât ordinul mediei mobile este mai mare;

b) Tendința seriei se estimează prin seria mediilor mobile .

Dezavantajul major al metodei mediilor mobile constă în imposibilitatea determinării unor valori netezite pentru primii respectiv ultimii termeni din seria de timp.

În practică, alegerea ordinului mediei mobile pentru eliminarea componentei aleatoare rămâne în sarcina statisticianului, fiind indicat un ordin mai mare dacă amplitudinea fluctuațiilor aleatoare este mai mare. Oricum, oscilațiile din componenta aleatoare fiind neregulate, eliminarea acesteia se realizează doar parțial. Prin aplicarea unei medii mobile, indiferent de ordinul acesteia, amplitudinea fluctuațiilor se reduce.

1.5.3.Mediile mobile centrate

Mediile aritmetice necesită un număr impar de observații, în calculul fiecărei medii. Dacă ordinul mediei mobile MM(p)este un număr par atunci de regula se utilizează mediile mobile centrate și simetrice, definite astfel:

,

În cazul particular p = 4 mediile mobile centrate sunt date de relațiile:

sau

Rezultă:

Astfel, se realizează o corespondență între valorile observate și mediile mobile .

1.5.4.Alte medii mobile utilizate în practică

De asemenea, în scopul netezirii seriei sunt utilizate și alte cazuri particulare de medii mobile, precum mediile lui Henderson (sau filtrul Henderson) de ordin 5, 7, 9, 13, 23

Acestea sunt medii centrate, simetrice, spre exemplu mediile lui Henderson de ordin 9 au coeficienții

Mediile mobile ponderate acordă o importanță diferită observațiilor, de regulă ponderea mai mare corespunde observației corespunzător căreia i se atașează valoarea netezită; un exemplu de medie mobilă ponderată este și următoarea:

.

Mediile mobile sunt de asemenea cele mai populare tehnici de netezire utilizate în analiza tehnică. Analiza tehnică este utilizată de către investitorii pe piața de capital, în scopul identificării tendinței

Există mai multe tipuri de medii mobile utilizate în acest context. Singura diferență semnificativă între diversele tipuri de medie mobile este ponderea acordată datelor recente; acestea sunt de regulă medii asimetrice. Media mobilă simplă spre exemplu asociază ponderi egale tuturor prețurilor și se calculează însumând prețurile de închidere ale unei acțiuni pentru ultimele p perioade și împărțind totalul la numărul de perioade ales:

.

Ordinul mediei mobile p trebuie să se potrivească cu ciclul pieței pe care dorim să îl urmărim. De exemplu, dacă o acțiune are un ciclu de creștere-scădere de 40 de zile, media mobilă ideală se va baza pe 21 de zile de tranzacționare; practica sugerează următoarea regulă: ordinul mediei mobile = lungimea ciclului bursier/2 +1. Un ordin des utilizat este cel de 200 de zile, reușind să indice tendința pieței pe termen lung (tendința generală a pieței). Un semnal de cumpărare este generat când prețul acțiunii crește peste media sa mobilă, iar semnalul de vânzare este generat de scăderea prețului sub media mobilă.

1.6. Componenta sezonieră și estimarea acesteia

Dacă presupunem în acest paragraf că seria cronologică prezintă tendință, sezonalitate și o componentă aleatoare.

1.6.1. Modelul de descompunere a seriei cronologice funcție de perioada componentei sezoniere

Pentru alegerea modelului de descompunere este indicat a se analiza cronograma seriei.

Tabelul 1.4. ilustrează modul de obținere a două serii, din date fictive, prin compunerea dintre o tendință liniară și o componentă sezonieră. Pentru claritate, s-a considerat ca seriile nu prezintă componentă ciclică respectiv aleatoare, adică și în cazul modelului aditiv respectiv și în caz multiplicativ.

Tabelul 1.4.

Modele de descompunere a seriilor cronologice

Cronograma celor două serii este redată în figura nr.1.4. respectiv 1.5.

În general, este adecvat un model aditiv atunci când amplitudinea oscilațiilor este aproximativ constantă (vezi figura 1.4.) respectiv multiplicativ dacă amplitudinea crește (figura 1.5.) sau scade în timp. Frecvent în practică este mai adecvat modelul multiplicativ.

Perioada componentei sezoniere, notată cu p, reprezintă numărul unităților de timp din cadrul unui ciclu sezonier.

Majoritatea seriilor sezoniere din domeniul economic au durata unui ciclu de un an, p fiind egal cu 4 în cazul datelor trimestriale respectiv 12 în cazul datelor lunare. Prin extensie pot fi studiate și fenomene cu durata unui ciclu mai mică de un an. Exemple în acest sens sunt prezentate în tabelul 1.5.

Figura1. 4. Modelul aditiv T + S

Figura 1.5. Modelul multiplicativ TS

Tabelul 1.5.

Exemple de serii cu componentă sezonieră

Cronograma seriei respectiv natura variabilei sugerează de regulă perioada p.

Pentru descoperirea unor oscilații ascunse se apelează la metode specifice analizei spectrale.

1.6.2. Eliminarea componentei sezoniere utilizând mediile mobile

Pentru eliminarea componentei sezoniere (desezonalizarea seriei), în scopul separării ei, se aplică datelor o medie mobilă de ordin p egal cu perioada componentei sezoniere. În acest context mediile mobile sunt transformări liniare f utilizate în scopul desezonalizării seriei respectiv al atenuării amplitudinii fluctuațiilor aleatoare:

eliminarea componentei sezoniere ,

eliminarea componentei aleatoare respectiv

conservarea tendinței și a componentei ciclice .

Proprietăți ale mediilor mobile

Dacă seria este periodică:

atunci prin aplicarea unei medii mobile de ordin p egal cu perioada, oscilațiile se elimină din date, valorile netezite fiind constante . Astfel, pentru eliminarea unei componente sezoniere de ordin p se va aplica seriei o medie mobilă de ordin p.

Mediile mobile de tipul mediilor aritmetice pentru p impar respectiv a mediilor mobile centrate pentru p par, prezentate în paragraful anterior, lasă nedeviată tendința de gradul întâi. Astfel, tendința liniară se conservă prin aplicarea acestor medii mobile.Teoria permite construirea unor medii mobile ponderate ce conservă și polinoame de grad superior.

Valorii observate îi corespunde o valoare netezită calculată ca o medie aritmetică a valorilor adiacente.

Seria valorilor netezite are mai puțin cu respectiv cu termeni decât seria inițială, după cum p este impar sau par. Acest aspect constituie un dezavantaj al metodei.

1.6.3. Estimarea componentei sezoniere

În cele ce urmează estimarea componentei sezoniere se realizează prin intermediul coeficienților sezonalității.

Alte alternative de estimare a componentei sezoniere sunt:

introducerea ei într-un model de regresie multiplă prin intermediul unor variabile alternative;

modelarea componentei sezoniere prin intermediul funcțiilor trigonometrice

În vederea determinării coeficienților sezonalității vom utiliza următoarele notații:

i indice pentru ciclu sezonier, variind de la 1 la n;

j indice pentru sezon, variind de la 1 la p.

Modelul de descompunere aditiv respectiv multiplicativ are forma:

respectiv

Sezonalitatea se manifestă sub forma unor abateri de la componentele evoluției pe termen lung (tendință și componenta ciclică). Indicii respectiv coeficienții sezonalității cuantifică aceste abateri de la tendință – ciclu, urmare a acțiunii factorilor sezonieri. În funcție de ipoteza considerată privind componenta tendință – ciclu în practică întâlnim în principal două metode de calcul a acestora: metoda comparării cu mediile mobile respectiv metoda comparării cu tendința.

1. Metoda comparării cu mediile mobile

Se consideră, în acest context, că seria prezintă componentă pe termen lung tendință-ciclu, dar nu se emite o ipoteză privind forma acestora. Componenta evoluției pe termen lung tendință – ciclu este privită ca o medie curentă a seriei , estimată prin mediile mobile .

În cazul modelului multiplicativ

,

metoda se întâlnește în literatură și sub denumire de metoda raportării la mediile mobile și constă în următoarele:

calculul mediilor mobile de ordin p egal cu perioada componentei sezoniere;

calculul rapoartelor ce cuantifică abaterea datelor observate de la tendință. Dacă fixăm indicele j, aceste rapoarte constituie estimații pentru indicele sezonalitații aferent sezonului;

determinarea unui indice mediu pentru fiecare sezon ca o medie a estimațiilor precedente:

,aceasta justificându-se prin necesitatea eliminării efectului aleator din . Pentru a nu fi afectați de valorile extreme, uneori înainte de calculul mediei, aceste valori se elimină, sau în loc de medie se consideră valoarea mediană a estimațiilor ;

determinarea componentei sezoniere , etapă ce constă într-o corecție adusă indicilor medii astfel încât media lor să fie 1:

.

Această cerință impusă indicilor sezonalității este naturală, variațiile sezoniere se compensează în medie pe parcursul unui an.

Observație: uneori nu se efectuează această corecție, componenta sezonieră fiind estimată prin indicii indicilor medii .

Valorile rezultate se numesc indici ai sezonalității și constituie componenta sezonieră. În sezoanele pentru care Sj *100 < 100 factorii sezonieri au condus la o abatere în minus a valorii observate față de valoarea corespunzătoare de pe tendință în medie cu 100(Sj –1) procente, respectiv dacă Sj > 1 valorile observate sunt mai mari decât cele de pe tendință în medie de Sj ori.

În cazul modelului aditiv

determinarea componentei sezoniere decurge analog, dar având în vedere forma aditivă de descompunere, coeficienții ce intervin se determină astfel:

iar ajustarea coeficienților medii , pentru a obține componenta sezonieră sau coeficienții sezonalității se face astfel încât media lor să fie zero:

.

2. Metoda comparării cu tendința

Această metodă pornește de la premisa modelării tendinței printr-o funcție elementară. Calculele privind estimarea componentei sezoniere decurg după aceleași principii expuse la metoda comparării cu mediile mobile. Astfel, spre exemplu în cazul modelului multiplicativ se determină:

valorile tendinței ;

raportul între valorile observate și tendință ;

componenta sezonieră, aceasta constând în indicii sezonalității:

.

1.7. Descompunerea seriei pe componente

Estimarea tendinței seriilor sezoniere

În cazul seriilor sezoniere se întâlnesc preponderent în literatură mai multe modalități de estimare a tendinței:

desezonalizarea seriei iar apoi estimarea tendinței pornind de la valorile desezonalizate ;

modelarea tendinței pornind de la mediile anuale

estimarea tendinței prin utilizarea unei metode de netezire.

Estimarea tendinței pornind de la valorile desezonalizate

Conform proprietății mediilor mobile de anulare a componentelor periodice, pentru eliminarea componentei sezoniere se va aplica datelor o medie mobilă de ordin p, unde p este perioada componentei sezoniere. Seria mediilor mobile rezultată, numită și seria valorilor desezonalizate, nu conține componenta sezonieră.

Estimarea tendinței în baza mediilor aferente fiecărui ciclu sezonier

Această modalitate de estimare presupune calculul valorii medii a variabilei Y pentru fiecare din cele n cicluri sezoniere supuse observării:

.

Seria cronologica a mediilor corespunzătoare fiecărui an:

,

nu conține componentă sezonieră

Estimarea tendinței prin utilizarea unei metode de netezire

Pentru estimarea tendinței se poate aplica o metoda de netezire.

De regulă acesta se aplică seriei ajustate sezonier (sau desezonalizate):

Odată estimate componentele deterministe, componenta aleatoare se obține prin eliminarea acestora din datele observate:

în cazul modelului multiplicativ, respectiv

în caz aditiv.

Seria cronologică cu datele inițiale poate fi descompusă astfel pe componente.

Previziuni utilizând modelul de descompunere

Previziunile privind evoluția variabilei analizate se obțin prin compunerea previziunilor realizate pentru fiecare componentă prezentă în serie, ținând seama de forma modelului:

respectiv .

Notăm cu previziunea realizată la momentul T, utilizând datele , pentru un orizont de timp h. În cele ce urmează previziunea componentelor deterministe se realizează astfel:

tendința: se extrapolează tendința estimată printr-o funcție elementară. Spre exemplu în cazul tendinței liniare:

dacă variantele variabilei timp t sunt: 1, 2, …T. Se are în vedere aici modul de definire a variantelor variabilei timp;

componenta sezonieră: se utilizează coeficientul sezonalității aferent sezonului corespunzător momentului T+h.

CAPITOLUL II UTILIZAREA SERIILOR CRONOLOGICE PENTRU PREVIZIUNEA INDICATORILOR DE REZULTATE LA SC VEL PITAR SA

2.1. Prezentarea societății

Grupul Vel Pitar este liderul pieței românești a produselor de panificație și morărit și un jucător important în domeniul producției și distribuției de biscuiți, napolitane, specialități de cofetărie și produse de patiserie.

 Povestea grupului începe în momentul în care fondul de investiții Broadhurst Investments Limited, administrat în România de către New Century Holdings (NCH), achiziționează două mari companii de morărit și panificație, Mopariv Râmnicu Vâlcea și Berceni București. În decembrie 2001 se formează S.C. Vel Pitar S.A., prin fuziunea a patru fabrici din industria de morărit și panificație: Mopariv Râmnicu Vâlcea, Berceni București, Mopariv Cluj Napoca și Granpan Tecuci. Sediul noii companii este stabilit la Râmnicu Vâlcea.

 Anul reprezentat trecerea la un nou tip de organizare. Compania Vel Pitar S.A. s-a divizat în trei societăți autonome care au ca obiect de activitate panificația – S.C. Vel Pitar S.A., morăritul – S.C. Șapte Spice S.A. și retailul – S.C. VP Magassin S.A.. Aceste activități s-au dezvoltat continuu în ultimii ani, astfel încât acum beneficiază de condițiile necesare pentru a funcționa autonom. Prin procesul de divizare noile companii fructifică mai bine oportunitățile oferite de piață în domeniile lor, gestionează mai bine resursele și utilizează în mod direct veniturile obținute.

Fondul de investiții Broadhurst Investments Ltd., administrat în România de compania New Century Holdings (NCH), deține aproximativ 80% din toate cele trei firme rezultate în urma divizării.

  În prezent Grupul Vel Pitar deține centre de producție în București (două) și în 10 județe din România (Vâlcea, Argeș, Brașov, Cluj, Galați, Iași, Giurgiu, Gorj, Olt și Dâmbovița), unități de morărit și o rețea de magazine în marile orașe din România.

 Grupul Vel Pitar a schimbat modul în care, în România, se fac afacerile în industria de morărit și panificație. Suntem primii care au investit masiv în tehnologii moderne, inovatoare, pentru a oferi clienților noștri produse de cea mai bună calitate. De aceea Grupul Vel Pitar este lider absolut din toate punctele de vedere: dimensiune, acoperire geografică, cifră de afaceri, nivel de profit, număr de clienți, nivelul de implementare a tehnologiilor moderne și respectarea normelor legislației europene.

 Vel Pitar recunoaște importanța specificului local ca o valoare suplimentară în acțiunea sa de a oferi consumatorului produsele dorite, iar fiecare dintre punctele de lucru ale grupului este lider de piață și excelează în unul sau mai multe produse, beneficiind de conceptul dezvoltat la nivel național.

 Grupul Vel Pitar în cifre: 12 fabrici de panificație, specialități de panificație, patiserie, biscuiți și napolitane; unități de morărit; o rețea proprie de 157 de spații comerciale în marile orașe din România; acoperire națională; peste 2.600 de angajați; peste 2 milioane de clienți zilnic. Lunar, în medie, sunt produse aproximativ 10.000 tone panificație, 300 tone biscuiți și napolitane și 14.000 tone produse de morărit.

Scurt istoric

1999 – 2000  Fondul de investiții Broadhurst Investments Limited, administrat în România de către New Century Holdings (NCH), achiziționează trei companii de morărit și panificație: Mopariv Vâlcea, Berceni București, Granpan Tecuci. În 2000 Mopariv Vâlcea cumpără Panegrano Cluj.

 2001  În decembrie 2001 se formează S.C. Vel Pitar S.A., prin fuziunea celor patru fabrici din industria de morărit și panificație cumpărate de Broadhurst. Sediul noii companii este stabilit la Râmnicu Vâlcea.

 2002 – 2006  Vel Pitar S.A. se mărește prin achiziția unor noi companii: Spicul Argeș Pitești (2002), Pangran Iași și Gorjpan Târgu Jiu (2003), iar în 2004 Vel Pitar cumpără o unitate de producție în orașul Balș, arondată punctului de lucru din Râmnicu Vâlcea. Anul marcat mărirea grupului, prin fuziunea cu societățile Postăvarul Brașov și Panem Giurgiu.

 2007  Compania Vel Pitar se divide în trei societăți autonome care au ca obiect de activitate panificația – S.C. Vel Pitar S.A., morăritul – S.C. Șapte Spice S.A. și retailul – S.C. VP Magassin S.A. La începutul anului 2007, grupul Vel Pitar își extinde rețeaua de centre de producție și în județul Dâmbovița, în orașul Târgoviște.

Vel Pitar punct de lucru Pitești deține două centre de producție, în orașele Pitești și Târgoviște.

 Pitești

În 2002 Spicul Argeș S.A. a fost achiziționat de liderul pieței de morărit și panificație  Vel Pitar, care a investit în modernizarea secțiilor de producție, achiziționând noi linii tehnologice de panificație și patiserie.

  Principala realizare a punctului de lucru Pitești o reprezintă montarea unei linii moderne de patiserie congelată – unică în Vel Pitar –  care asigură necesarul de produse pentru toate punctele de lucru din țară începând cu luna august 2007. Produsele sunt livrate congelate, iar apoi sunt coapte în cuptoarele specializate din magazinele Vel Pitar  și vândute proaspete clienților.

  Patiseria congelată de la Pitești mulțumește toate gusturile prin diversitatea gamei și calitatea produselor –  rulouri, ștrudele și croissante cu variate umpluturi (vanilie, brânză, mere, nucă, vișine), pernițe cu cașcaval, susan, chimen; palmieri, minipateuri și multe alte specialități de patiserie.

  În aprilie 2008 au fost finalizate investițiile în linie automatizată de panificație, care permite controlarea strictă a procesului de fabricație, de la dozarea ingredientelor până la ambalare. Pâinile obținute pe această linie modernă sunt bine crescute,  aspectuoase (rumene, culoare aurie), au gust deosebit și aromă plăcută.

  Târgoviște

  Fabrica de la Târgoviște (fosta Spicul de Aur) este cel mai mare producător de panificație din județul Dâmbovița,  iar produsele obținute aici sunt comercializate și în București și județele Prahova și Argeș.   

  Locuitorii orașului Târgoviște beneficiază din 2007 de portofoliul de produse Vel Pitar de calitate superioară, adaptat specificului local și realizat cu tehnologia performantă pe care compania o folosește în toate punctele sale de lucru. În același timp, logistica pe care o asigură Vel Pitar în noua locație  a dus la reducerea timpului de lucru și  de livrare, astfel încât marfa care ajunge la consumatorul final este mai proaspătă și își păstrează proprietățile nutritive. Printre primele investiții s-au numărat modernizarea clădirii și a parcului auto, urmată de montarea unei linii suplimentare de producție.

  Produsele locale cele mai apreciate de cumpărătorii din zonele deservite sunt: Pâine albă 280 g, Franzelă extra feliata 350 g, pâinile rotunde de 500 g ( Bulgărească, Țărănească, Ardelenească cu cartofi) și pâinile speciale de 500 g (pâine graham, pâine fără sare).

Misiunea grupului S.C. VEL PITAR S.A.

 Cu angajați de elită pregătiți la nivel european și printr-un sistem eficient și profesional de producție și distribuție oferim clienților noștri din toată țara produse de panificație și morărit  de calitate superioară, în acord cu cerințele legale și de reglementare naționale și europene.

Politica  S.C. VEL PITAR S.A.

Managementul de la cel mai înalt nivel se asigură că  POLITICA  referitoare la Calitate, Mediu, Siguranța Alimentului, Sănătate și Securitate Ocupațională, Declarația președintelui și obiectivele SMI  sunt cunoscute, înțelese și implementate de întreg personalul, la toate nivelurile SC. VEL PITAR S.A.

Managementul de la cel mai înalt nivel din SC. VEL PITAR S.A. se angajează  să mențină și să îmbunătățească  sistemul  integrat implementat și principalele obiective ale organizației prin:

Recertificarea, menținerea și îmbunătățirea SMI implementat conform standardelor de referință SR EN ISO 9001:2008, SR EN ISO 14001:2005, SR EN ISO 22000:2005, ISO OHSAS 18001:2008.

Orientarea proceselor și produselor către clienți, menținerea încrederii celor tradiționali și câștigarea de noi clienți

Îmbunătățirea continuă a performanțelor de calitate, mediu, siguranța alimentului, sănătate și securitate ocupaționale prin analize de management anuale și prin actualizarea planificată a documentației SMI

Funcționarea în condiții optime a organizației – asigurarea tuturor facilităților necesare în vederea obținerii de produse sigure și de calitate, conform specificațiilor tehnice stabilite în concordanța cu cerințele clienților;

Evaluarea periodică a satisfacției clienților în vederea îmbunătățirii continue a calității și siguranței produselor și serviciilor ;

Conformarea cu cerințele legale si de reglementare aplicabile a aspectelor legate de calitate, siguranța alimentului, mediu și a factorilor legați de sănătatea și securitatea angajaților, respectarea cerințelor generale de funcționare a organizației, precum și a regulilor și regulamentelor;

Monitorizarea eficienței proceselor identificate, a punctelor critice și a aspectelor de mediu în vederea reducerii impactului asupra mediului și a riscului de contaminare al produselor;

Perfecționarea angajaților în domeniul profesional, al calității, mediului, siguranței alimentare, sănătății și securității ocupaționale prin instruiri, participări la seminarii și simpozioane;

Asigurarea unui număr optim de resurse umane și financiare în vederea realizării obiectivelor;

Comunicarea către clienți și autorități a informațiilor relevante privind produsele obținute și performanța de mediu;

Analizarea periodică a politicii și obiectivelor pentru a se asigura de conformitatea și eficacitatea acestora.

Investiții

Vel Pitar a investit încă de la începutul activității zeci de milioane de dolari în fabricile, morile și magazinele achiziționate. Au fost cumpărate linii tehnologice moderne, unice în România. Clădirile au fost renovate și adaptate normelor europene. A fost creat un sistem național de distribuție ce acoperă toată țara, iar producția a fost diversificată pentru a răspunde cerințelor consumatorilor.

 Grupul Vel Pitar a investit în linii tehnologice de ultimă generație, complet automatizate, începând cu operația de frământare și până la procesul de ambalare. Produsele realizate pe aceste linii sunt de calitate superioară (prospețime îndelungată, culoare și forma constante), iar productivitatea este crescută.

 Investițiile în tehnologii noi au permis ca ambalarea, cât și întreg procesul de producție să utilizeze tehnologia Keine Touch – fără atingere (consumatorul este prima persoana care atinge produsul).

 De asemenea, unitățile de morărit din cadrul Grupului Vel Pitar au beneficiat de investiții majore, iar în acest moment dispun de utilaje și silozuri de produse finite performante. Gama de făinuri este obținută din procesarea materiilor prime de cea mai bună calitate, în condițiile stabilite de normele în vigoare.

 Bugetele anuale ale celor trei companii (Șapte Spice, Vel Pitar și VP Magassin) prevăd investiții orientate către achiziția de utilaje de ultimă generație, logistică, retail, administrativ, cercetare și marketing.

 Accent se pune și pe investiții în campaniile de comunicare ale brandurilor naționale, principalele categorii de produse promovate fiind mini prăjiturile lansate în 2007, Roll4Ever și Almadolce; gama de pâini speciale French Rolls și Panisimo; brandul de pâine ambalată French Toast, gama de biscuiți ambalați și cozonacii Vel Pitar.

Șapte Spice Morărit

Înființat în anul 2007 prin desprinderea diviziei de morărit din cadrul grupului Vel Pitar, 7 Spice este liderul pieței de morărit din România. În ultimii 4 ani compania a cunoscut o evoluție impresionantă, astfel că în prezent deține 15% din totalul pieței de morărit din România.

 7 Spice operează 5 mori în: Râmnicu Vâlcea, Brașov, Iași, Târgu Jiu și București, cea de la Râmnicu Vâlcea fiind cea mai modernă moară din țară, dotată cu tehnologie de ultimă generație.

 Angajații de elită, pregătiți la nivel european și sistemul eficient de producție și distribuție fac ca 7 Spice să ofere clienților săi un raport excelent calitate – preț, produsele marcându-se prin calitatea superioară și proprietățile nutritive deosebite.

 7 Spice investește constant în tehnologie, inovație și servicii, astfel că în prezent este singurul producător român care garantează calitatea făinii integrale, obținute prin macinarea în proporție de 100% a bobului de grâu. De asemenea, 7 Spice a fost primul producător care a introdus în România corecția enzimatică totala a făinurilor și eliminarea aditivilor chimici.

 Pentru clienții industriali, 7 Spice a dezvoltat o ofertă de produse cât mai adaptată specificului activității lor: de exemplu, mixurile industriale 7 Spice, singurele disponibile pe piața de morărit din România în formula făină plus elemente de mix. Mixurile (pentru gogoși, blat pizza, chec, cozonac, etc) sunt o soluție eficientă pentru producători, ajutându-i să eficientizeze timpul de lucru și să reducă resursele și costurile implicate în procesele de producție. Însă, pe lângă aceste mixuri, 7 Spice mai oferă și făinuri standard (făină 000, 550, 650, 700, 800, 900, 1350), făinuri dedicate pe produs și proces (pentru cozonac, pentru foietaj, pentru gogoși, pentru napolitane) și făinuri integrale.

 Mai mult decât un simplu furnizor, 7 Spice este un partener pentru clienții săi, punându-le la dispoziție servicii unice pe piața de morărit locală. Un exemplu in acest sens îl reprezintă soluțiile personalizate și asistența post vânzare prin intermediul echipei tehnice formata din specialiști foarte bine pregătiți. Aceștia realizează demonstrații cu produsele companiei la locația clientului, asigurând și reglarea procesului și a tehnologiei clientului.

 Pentru segmentul dedicat consumatorilor finali 7 Spice a lansat încă de anul trecut o serie de produse. Acestea sunt disponibile, deja, în câteva rețele de magazine din țară.

Vel Pitar Panificație

Cu grijă deosebită pentru detalii, păstrând savoarea rețetelor tradiționale, Vel Pitar folosește materii prime de cea mai bună calitate, ambalaje adaptate cerințelor de igienă și păstrării prospețimii produselor o perioadă cât mai îndelungată, specialiști calificați la standarde europene, controlul strict al calității producției – toate pentru a oferi delicatese potrivite gusturilor oricărui consumator. Dovadă o fac repetatele premii câștigate la diverse concursuri de panificație și patiserie de către echipele de specialiști Vel Pitar.

 Calitatea superioară a produselor, respectarea măsurilor de siguranță alimentară, ingredientele atent selecționate fac ca peste 1,5 milioane de clienți din toată țara să cumpere zilnic pâinea proaspătă Vel Pitar. Fiind un partener important al marilor rețele de retail din România, Vel Pitar, prin echipele de vânzări și distribuție, asigură prezența produselor sale în peste 10.000 puncte de livrare din întreaga țara.

 Produsele Vel Pitar ajung la locațiile de desfacere (supermarketuri, hypermarketuri, magazine de dimensiuni mici și mijlocii, rețeaua VP Magassin) fie prin sistemul propriu de distribuție (Vel Pitar beneficiază de un parc auto format din aprox. 340 de mașini), fie prin intermediul partenerilor. Lunar, în medie, sunt produse aproximativ 10.000 tone panificație și 300 tone biscuiți și napolitane.

 Investițiile au permis ca flota auto să poată livra zilnic peste 300 de tone de pâine proaspătă în zone urbane ca București, Râmnicu Vâlcea, Giurgiu, Cluj Napoca, Tecuci, Iași, Târgu Jiu, Brașov, Focsani, Drăgășani, Călimănești, Panciu, cât și în zone întinse din județele Argeș, Vâlcea, Ilfov, Giurgiu, Vrancea, Galați, Cluj, Iași, Gorj și Brașov.

 Produsele ambalate (pâine ambalată, biscuiți, napolitane, rulade, miniprăjituri) sunt distribuite la nivel național, iar cele 12 centre de producție Vel Pitar furnizează comercianților din oricare colt al țării toata gama de produse, de la oricare dintre fabrici, livrarea făcându-se în maximum 24 h de la primirea comenzii.

Studiul practic a fost realizată la sediul Vel Pitar Pitești care face parte din Vel Pitar Panificație.

2.2. Situația principalilor indicatori economico-financiari

Evoluțiile principalilor indicatori care reflectă performanțele economico-financiare ale întreprinderii au fost centralizate în tabelul 2.1și Graficul nr. 2.1:

Tabelul nr.2.1.

Evoluția principalilor indicatori la S.C. VEL PITAR

Sursa :Date din Contul de profit și pierdere și calcule proprii

Graficul nr.2.1.Evoluția principalilor indicatori la SC VEL PITAR

Datele din tabel scot în evidență următoarele:

În perioada 2003-2011 cifra de afaceri a crescut cu 78,5%(ritm mediu anual 6,65%) pe fondul reducerii numărului de salariați cu 510 persoane(ritm mediu anual de reducere -1,93%) Drept urmare productivitatea muncii a sporit cu112,8%(ritm mediu anual de creștere 10,81%).

Eficiența globală a fondurilor fixe a crescut cu numai 25,9% ca urmare a sporirii volumului capitalului fix cu 41,9%.

Reducerea numărului de salariați și creșterea volumului capitalului fix au condus la creșterea gradului de înzestrare tehnică a muncii cu 69.07%( ritm mediu anual de creștere 6%)

2.3.Folosirea seriilor dinamice pentru previzionarea cifrei de afaceri la SC VEL PITAR SA

Pentru previzionarea cifrei de afaceri vom utiliza datele trimestriale pentru cifra de afaceri din tabelul nr. 2.2. și ilustrate în graficul nr.2.2.

Tabelul nr.2.2

Evoluția cifrei de afaceri la SC VEL PITAR SA

Sursa:Date din evidențele VEL PITAR

Graficul nr.2.2. Evoluția cifrei de afaceri-valori trimestriale mii lei-la SC VEL PITAR SA

Graficul indică existența unei sezonalități, în sensul că vânzările în primul trimestru prezintă mereu un vârf, după care scad accentuat în trimestrul 2, în fiecare an și o scădere mai mică în trimestrul 3, ca apoi să crească ușor în trimestrul 4.

Primul pas în aflarea componentei sezoniere constă în ajustarea seriei trimestriale a vânzărilor prin metoda mediilor mobile. Obținerea mediilor mobile de patru termeni (numărul de perioade între două oscilații similare) se realizează în două faze:

calculul mediilor mobile provizorii, mmp(4), care sunt medii alunecătoare de câte 4 termeni, care nu se pot centra în dreptul unei unități de timp, datorită faptului că ordinul mediilor mobile mm(k) este un număr par k=4;

calculul mediilor mobile definitive, centrate, mm(4), ca medii aritmetice simple a câte două medii mobile provizorii succesive; se obține o nouă serie care ajustează seria inițială, netezindu-i asperitățile, al cărei prim termen se poziționează în dreptul trimestrului 3 al primului an, astfel încât noua serie a mm(4) are 4 termeni mai puțini: 2 la începutul seriei și 2 la sfârșitul ei.

Calculele și rezultatele obținute sunt prezentate în Tabelul 2.3 iar pe graficul

2.3. sunt reprezentate mediile mobile definitive, mm(4).

Tabelul nr2.3.

Calculul mediilor mobile provizorii și definitive

Graficul nr.2.3.Ajustarea seriei cronologice cu mediile mobile provizorii și definitive

Următoarea etapă în identificarea sezonalității constă în calculul unor coeficienți de abatere ai cifrei de afaceri trimestriale față de cifra de afaceri trimestrială ajustată prin medii mobile, notați ri.

Acești coeficienți se calculează prin raportare: , pentru trimestrele pentru care există mmi corespunzătoare valorilor observate yi.

Pentru fiecare sezon se calculează o medie a acestor coeficienți de abatere obținându-se coeficienți medii de abatere pentru fiecare sezon, , j=1,k, unde k este numărul de sezoane (în cazul nostru k=4).

Media acestor coeficienți medii pe sezoane (în cazul nostru pe trimestre), , reprezintă coeficientul mediu de abatere al unui sezon (indiferent care) din întreaga perioadă. Pentru respectarea principiului conservării ariilor, conform căruia coeficientul mediu al fiecărui sezon se împarte la , obținându-se astfel indicii de sezonalitate:

, a căror medie va fi exact 1.

Suma indicilor de sezonalitate este egală cu numărul sezoanelor, k:

.

În tabelul 2.4., se află coeficienții de abatere, precum și coeficienții medii pe sezoane, calculați și dispuși pe coloană, pentru a facilita calculele următoare. Cele patru valori pentru indicii de sezonalitate trimestriali se repetă de șase ori, pentru fiecare an, câte un set de 4 indici de sezonalitate.

Calculul indicilor de sezonalitate se poate face și prin plasarea lor corespunzătoare într-un tabel, pe ani și pe trimestre, și calculul coeficienților , și a Isezj, ca în tabelul 2.5.

Este evident că se obțin aceleași rezultate ca în tabelul 2.3. Indicii de sezonalitate se pot exprima și în procente și atunci suma lor este k·100. Se observă în trimestrul 1 o creștere de aproximativ 10% peste nivelul mediu al seriei vânzărilor, în trimestrul 2, o scădere de aproximativ 6%, în fiecare trimestru 3, o scădere de aproximativ tot 6% și în fiecare trimestru 4, o creștere ușoară de 1.5%.

Tabelul nr 2.4.

Calculul coeficienților de sezonalitate

Tabelul nr.2.5.

Calculul indicilor de sezonalitate

Este evident că se obțin aceleași rezultate ca în tabelul 2.4.

Indicii de sezonalitate se pot exprima și în procente și atunci suma lor este k·100.

Se observă în trimestrul 1 o creștere de aproximativ 10,03% peste nivelul mediu al seriei cifrei de afaceri, în trimestrul 2, o scădere de aproximativ 6,63 %, în fiecare trimestru 3, o scădere de aproximativ tot 6,24 % și în fiecare trimestru 4, o creștere ușoară de 2,84%.

Identificarea componentei sezoniere, conduce la posibilitatea desezonalizării seriei vânzărilor. Operația de înlăturare a influenței sezoniere se numește desezonalizare. La modelul multiplicativ, desezonalizarea se face prin împărțirea valorilor observate la indicii de sezonalitate: , unde DD reprezintă datele desezonalizate, care conțin trendul și erorile. DD sunt calculate în Tabelul 2.6. și reprezentate în Graficul nr.2.4.

Calculul valorilor desezonalizate (DD) pentru cifra de afaceri Tabelul nr.2.6

Graficul nr2.4. Cifra de afaceri serie desezonalizată

Pe baza datelor desezonalizate se identifică în continuare componenta trend, T, cu ajutorul unei variabile t, care identifică perioadele de timp, trimestrele.

Pentru identificarea componentei trend folosim o funcție liniară:

Aplicând metoda celor mai mici pătrate și rezolvând sistemul de ecuații normale găsim:

a = 54681,25

b= 610,15 vom obține dreapta de regresie

, și valorile teoretice se află în tabelul nr.2.7 și sunt reprezentate grafic în graficul nr.2.5.

Tabelul nr 2.7.

Determinarea trendului cu funcția liniară

Graficul nr.2.5.Evoluția cifrei de afaceri la SC.VEL PITAR SA

Calculând abaterea medie pătratică procentual vom găsi :

=14,321% >3% valoare inacceptabilă

De aceea vom incerca utilizarea funcției parabolice de ordinul II de forma:

unde:

Y –cifra de afaceri

a, b – parametrii ce se estimează prin metoda celor mai mici pătrate pe baza seriei cronologice a cifreide afaceri trimestriale

t – timpul

y = a + bt + ct2 și aplicând metoda celor mai mici pătrate avem:

de unde anulând derivatele parțiale în raport cu a,b și c obținem:

Determinarea trendului cu funcția parabolică de ordinul II

Tabelul nr.2.8.

După efectuarea calculelor se obține sistemul:

Pentru ușurința calculelor vom face și astfel sistemul devine:

Rezolvând acest sistem cu ajutorul relațiilor:

, unde:

M( ) = media aritmetică simplă pe baza datelor din tabelul nr 2.8. găsim

a = 54124,14

b = 610,15

c = 1,2906 și ecuația dreptei de regresie va fi: Y = 54124,14 + 610,15 t + 1,2906 t2

Pe baza acestei funcții se obține seria de valori ajustate prezentată în tabelul nr.2.8.(ultima coloană) și graficul nr.2.6

.

Graficul nr.2.6. Evoluția cifrei de afaceri la SC.VEL PITAR SA-valori reale și ajustate cu funcția liniară și parabolică

În continuare se procedează la efectuarea calculului de previziune a cifrei de afaceri trimestriale prin corectarea valorilor previzionate pe baza funcției parabolice de ordinul II cu indicii de sezonalitate.

Vom obține:

Y2012/1= 77762,15×1,1003= 85561,7

Y2012/2= 78466,52×0,9337= 73264,2

Y2012/3= 79173,47x 0,9376 =74233,0

Y2012/4 = 79883,0x 1,0285 = 82159,7

……………………………………………………..

Y2016/1 = 89341,72×1,1003 = 98302,7

CONCLUZII

Eficiența economică este determinată de faptul că ea reprezintă calea principală de creștere a producției, reducere a costurilor de producție, de economisire a timpului de muncă și alocarea unei părți crescânde de timp pentru satisfacerea unor cerințe legate de perfecționarea pregătirii profesionale.

Din analiza efectuată se pot extrage următoarele concluzii:

se constată un grad de utilizare a capacității de producție mai mare ca urmare a investițiilor și modernizărilor;

evoluția indicatorilor de eficiență scoate în evidență că profitul brut la 1000 lei cifră de afaceri și la 1000 lei capital productiv s-a diminuat cu 27.2% și respectiv cu 19.7% chiar dacă s-au înregistrat profituri însemnate;

această diminuare s-a datorat creșterii mai rapide a prețurilor la resursele consumate decât la produsele oferite, cât și a investițiilor masive în retehnologizare;

privind utilizarea capitalului fix se observă o îmbunătățire a acestuia concretizată prin sporirea producției de marfă și a cifrei de afaceri;

indicatorii ce caracterizează eficiența utilizării forței de muncă au înregistrat creșteri mult mai mari de la an la an;

capitalul fix a contribuit cu 35% la dezvoltarea producției iar forța de muncă cu 65%.

Din analiza efectuată, rezultă că unitatea a acționat pentru sporirea producției și prin intensificarea aplicării în producție a rezultatelor cercetării științifice.

Deci, prima condiție pentru realizarea unei eficiențe economice este achiziționarea de noi comenzi pentru vânzarea produselor, diversificarea gamei de producere a acesteia, creșterea producției.

Realizarea unui cost de producție cât mai redus și a unui preț cât mai mare constituie o cale importantă de creștere a eficienței economice. De aceea, realizarea unor produse noi și de calitate superioară reprezintă o cerință de prim ordin.

Pentru creșterea producției în perioada următoare, propunem următoarele direcții:

creșterea producției medii pe unitatea de măsură:

a) folosirea unor echipamente și utilaje cu producții mari pe unitatea de măsură;

b) respectarea tehnologiilor de producție, a timpului de execuție, a lucrărilor și a calității;

c) aplicarea în producție de noi tehnologii, la nivelul celor existente pe plan mondial;

d) realizarea producției la costuri cât mai scăzute prin reducerea cheltuielilor materiale, a cheltuielilor neproductive și a pierderilor pe timpul aprovizionării, producției și desfacerii.

obținerea la desfacere a unor prețuri cât mai avantajoase prin care se pot recupera cheltuielile efectuate și se obține un beneficiu stimulativ;

aplicarea unor forme de salarizare cât mai stimulative;

stimularea materială a personalului în vederea ridicării calității lucrărilor executate.

Toate aceste măsuri trebuie să conducă la creșterea producției și să contribuie la creșterea continuă a producției și a eficienței economice a activității desfășurate.

BIBLIOGRAFIE

BIBLIOGRAFIE