что такое ожидаемый запас
Вероятные запасы
Вероя́тные запа́сы — в классификации, принятой в США и ряде других развитых стран экономический показатель, отражающий величину запасов полезных ископаемых, которые могут быть оценены на основе геологических предпосылок и теоретических построений, применительно к конкретному месторождению, компании и т. д. Как правило, этот термин применяется в отношении запасов углеводородов.
Классификация SEC (США) в отличие от классификации SPE-PRMS, не рассматривает категории вероятных и возможных запасов, а также ресурсы.
См. также
Полезное
Смотреть что такое «Вероятные запасы» в других словарях:
вероятные запасы — — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN probable reservespossible resources … Справочник технического переводчика
вероятные запасы руды — — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN probable ore … Справочник технического переводчика
геологические вероятные запасы — — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN probable resources … Справочник технического переводчика
Запасы полезных ископаемых — (минеральные ресурсы) количество минерального сырья и органических полезных ископаемых в недрах Земли, на её поверхности, на дне водоёмов и в объёме поверхностных и подземных вод. Запасы полезных ископаемых в недрах измеряются в м3… … Википедия
вероятные [геологические] запасы нефти — — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN prospective oil … Справочник технического переводчика
Запасы нефти — Графа пика, показывающая, что производство нефти достигло максимума Запасы нефти в мире оцениваются по разному, но принято считать запасы, которые могут быть извлечены при нынешнем уровне развития техники и технологии … Википедия
возможные запасы — вероятные запасы — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность Синонимы вероятные запасы EN possible reserves … Справочник технического переводчика
Доказанные запасы — Доказанные запасы в классификации, принятой в США и ряде других развитых стран экономический показатель, отражающий величину запасов полезных ископаемых, которые могут быть измерены с достаточной точностью (обычно не ниже 20 %),… … Википедия
Лукойл — (Lukoil) Компания Лукойл, история компании, добыча и продажи Компания Лукойл, история компании, добыча и продажи, акционеры и руководство Содержание Содержание Общая о ОАО «» История основание фирмы ОАО «Лукойл» Акционеры и руководство… … Энциклопедия инвестора
Запасы нефти
Запасы нефти в мире оцениваются по-разному, но принято считать запасы, которые могут быть извлечены при нынешнем уровне развития техники и технологии.
Содержание
Классификации
Национальная классификация
В настоящее время в России действует система классификации запасов и ресурсов нефти, газа, конденсата и содержащихся в них компонентов, имеющих промышленное значение, установленная Приказом МПР РФ от 7 февраля 2001 № 126. По степени изученности запасы (ресурсы) подразделяются на следующие категории:
Начиная с 1 января 2012 должна была вступить в силу новая классификация, утверждённая Приказом МПР от 1 ноября 2005 № 298. В соответствии с ней запасы (ресурсы) нефти и газа по геологической изученности степени промышленного освоения должны были иметь следующие категории:
Запланированный государством переход на новую систему классификации запасов нефти и газа, позволяющую оценивать их с учетом экономической целесообразности разработки, срывается. Минприроды уже перенесло введение системы на год «для более детальной доработки». В ближайшие дни Минюст зарегистрирует отмену приказа Минприроды от 01.11.05 №298 «Об утверждении классификации запасов и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов» о переходе с 1 января 2012 года на новую систему классификации запасов нефти и газа, рассказали источники в министерстве. Сейчас в России действует система классификации запасов, утвержденная в 2001 году. Система также разделяет запасы на извлекаемые и геологические, а последние — на учитываемые на государственном балансе и забалансовые, извлечение которых нецелесообразно. Как говорится в докладе «Классификация запасов нефти и горючих газов: вперед в прошлое», подготовленном энергетическим центром Сколково, «самой слабой стороной действующей классификации следует считать недостаточный учет экономики разработки». Запасы ставятся на баланс уже по факту открытия, когда данных о реальных характеристиках месторождения нет. В результате система «существенно завышает объем экономически эффективных извлекаемых запасов». Об этом говорится и в генсхеме развития нефтяной отрасли до 2030 года, подготовленной Минэнерго. В мире действует около сотни различных классификаций запасов. Публичные компании проводят их аудит по PRMS, и полученные данные обычно оказываются примерно на 30% меньше, чем в рамках российской классификации. По требованию американской Комиссии по биржам и ценным бумагам в отрасли применяется еще одна методика — SEC. В результате сложилась ситуация, когда компании вынуждены применять сразу несколько классификаций, говорится в отчете энергетического центра. Работу над новой отечественной системой в Минприроды начали еще в 2005 году. Ее введение предполагалось в 2008 году, но было перенесено на 1 января 2012-го. Система должна была изменить принципы подсчета геологических запасов, в том числе геометризацию и порядок выделения отдельных категорий запасов и ресурсов, пересмотреть критерии отнесения запасов к определенным категориям и разделить их на отдельные группы по экономической эффективности разработки. В Минприроды уверяют, что продолжат работу над новой классификацией, но источники, близкие к министерству, считают, что на ней можно поставить крест. «Если бы действительно стояла задача перейти на новую классификацию, то можно было бы просто перенести срок ее введения. Очевидно, что после президентских выборов, когда руководство министерства с большей долей вероятности поменяется, будет не до того»,— говорит один из собеседников.
Международные классификации
Классификация SPE-PRMS
Наиболее распространённая в мире классификация, она учитывает не только вероятность нахождения нефти и газа в месторождении, но и экономическую эффективность добычи этих запасов. Запасы делятся на 3 класса
Классификация ООН
В целях гармонизации национальных классификаций, обобщения лучших практик Организация Объединенных Наций в 1990-х взялась за разработку единой международной классификации. В результате в 1997 году была создана Рамочная классификация Организации Объединенных Наций запасов/ресурсов месторождений: твердые горючие ископаемые и минеральное сырье (РКООН-1997). В настоящее время действует Рамочная классификация Организации Объединенных Наций ископаемых энергетических и минеральных запасов и ресурсов 2009 года (РКООН-2009). РКООН-2009 является универсальной системой, в которой количества классифицируются на основе трех фундаментальных критериев: экономической и социальной жизнеспособности проекта (Е), статуса и обоснованности проекта освоения месторождения (F) и геологической изученностью (G), с использованием числовой системы кодов. Комбинации этих трех критериев создают трехмерную систему.
Классификации, используемые в США
В США одновременно существует несколько классификаций запасов: классификация Комиссии по рынку ценных бумаг (SEC), классификация Общества инженеров-нефтяников (SPE), классификация Американской ассоциации нефтяных геологов (AAPG) и др.
Доказанные резервы характеризуются вероятностью извлечения порядка 90 или 95%. [3]
Многие страны создают такие запасы по соображениям экономической и стратегической выгоды. Примерно 4 миллиарда кубических метров находится в подобных авуарах, из которых 1,4 миллиарда контролируются государствами.
Рост резервов
Опыт показывает, что ожидаемые запасы открытых месторождений обычно оказываются меньше, чем удаётся извлечь реально. Это связано с разными причинами, например, с ростом технологий зачастую можно извлечь нефть из месторождений, закрытых при использовании устаревших.
Как осуществляется управление запасами на предприятии
Правильное управление запасами позволяет поддерживать производственный процесс и своевременно обеспечивать нужды потребителей. В итоге при верной политике компания сможет извлекать максимальную прибыль.
Цели и задачи политики управления запасами
Основная цель управления запасами – обеспечение производственных процессов и снижение сопутствующих затрат. Конечной целью является извлечение прибыли, обеспечение стабильности работы. Рассмотрим задачи политики:
Под управлением понимается расчет норм запаса, контроль над фактическими объемами, своевременное пополнение запасов. Налаженная политика необходима для достижения следующих конкурентных преимуществ:
С 2021 г. на бухгалтерскую (финансовую) отчетность в обязательном порядке станет распространяться Федеральный стандарт бухгалтерского учета (ФСБУ) 5/2019 «Запасы». Для правильного понимания новых нормативных требований, которые необходимо адаптировать к учетным системам уже сейчас, нужно проанализировать те изменения, которые носят концептуальный, системообразующий характер.
Посмотреть анализ
Рассмотрим пример. Пищевое предприятие занимается производством колбасы. Ингредиенты для ее производства хранятся на складе. Если запасов будет недостаточно, процесс производства будет приостановлен. Из-за этого потребители колбасы не получат тот продукт, который они желают приобрести. Следовательно, предприятие не сможет извлечь прибыль от реализации. Однако избыток запасов не менее опасен, чем недостаток. Если ингредиентов будет слишком много, их не удастся пустить в производство в полном объеме. Часть запасов будет испорчена в связи с истечением срока годности. Следовательно, фирма понесет убыток.
Порядок управления запасами
Управление запасами – это особая процедура, предполагающая следующий алгоритм:
К сведению! В рамках процедуры нужно пройти каждый из этапов. Оптимизация объема невозможна без предварительного анализа производства.
Управление оптимальным размеров запасов
Неверно выполненная оптимизация может привести к этим негативным моментам:
В каждом предприятии имеется страховой резерв. К примеру, для нормального производства нужно 1000 единиц. Однако на складе хранится 1050 единиц. Дополнительные 50 штук нужны для использования в критической ситуации. К примеру, произошло резкое повышение спроса на продукцию. В этом случае для удовлетворения спроса потребителей будет задействован страховой резерв.
При определении оптимального объема нужно руководствоваться этими критериями:
Нельзя допускать переизбытка запасов. Это может привести к следующим негативным последствиям:
Дефицит продукции, в свою очередь, влечет за собой эти последствия:
Главное последствие неправильной политики – это появление упущенной прибыли у предприятия.
Анализ данных
Оптимизация включает в себя анализ данных. Процедура эта объединяет следующие шаги:
Именно на основании собранной информации осуществляется управление запасами.
Стратегии управления формированием запасов
Существуют эти стратегии управления:
Не существует оптимальной стратегии. Подбирается она на основании конкретной специфики деятельности предприятия.
Модели управления
Выделяют множество моделей управления. Рассмотрим самые распространенные:
Модель определяется в зависимости от конкретной ситуации.
Методы оценки стоимости
Выделяют эти методы оценки:
Подбирать следует тот метод, который позволяет извлечь максимум прибыли при минимуме налоговых расходов.
Расчёт оптимального запаса при создании заказа. Часть 1
В данной статье мы рассмотрим основные принципы расчетов, которые возможны к применению для получения рекомендаций при составлении заказов. Все мы знаем, что наличие максимально полной статистики и ее визуализация – это хорошо для визуального определения тенденций поведения продаж и остатков. Но этого не достаточно для создания заказов. Менеджеру по закупкам важно видеть определенные рекомендации по каждой товарной позиции, которые должны учитывать срок поставки товара, текущее наличие на складах, историю продаж, уровень страхового запаса…
Когда появляется рекомендация к закупке?
Рекомендация к закупке товара происходит тогда, когда расчетный остаток на момент оприходования товарной позиции меньше оптимального уровня запаса.
Что такое оптимальный уровень запаса?
Оптимальный уровень запаса – это такой уровень запаса, который: (1) должен обеспечить наличие товара под существующий спрос до следующей поставки продукции; (2) должен ограничить переизбыток товара на складе.
Как рассчитывается оптимальный уровень запаса?
Оптимальный уровень запаса обычно состоит из двух составляющих: (1) запас на обеспечение продаж на период до следующей поставки с момента прихода текущей поставки; (2) страховой запас, необходимый на случай сбоев в поставках или непредвиденных всплесков продаж.
Запас на обеспечение продаж на период до следующей поставки
Думаю, что основные сложности связанны именно с прогнозированием спроса, от которого зависит, сколько товара мы должны положить на склад, чтоб обеспечить продажи компании. Для прогнозирования продаж по каждой позиции применяются разные методики – от элементарных, как расчет средних продаж за период, до более сложных, как учет тенденций и сезонности.
Даже при расчете прогноза продаж на основании средних продаж существуют подводные камни. Например, мы хотим рассчитать средние недельные продажи за период 2 месяца. Часто происходит такой расчет: берется сумма продаж за 2 месяца (8 недель) и делится на количество недель (то есть 8 недель). В чем здесь подвох? В том, что происходит деление именно на 8 недель, когда, допустим, доступность товара на складе была всего 6 недель. Таким образом, мы занижаем реальный уровень средних недельных продаж. В этом случае, конечно, стоит учитывать только те недели, когда товар был на складе компании. Как это можно учесть? К примеру, на рисунке 1 представлена статистика по еженедельным продажам за 8 недель, а также остаток на начало каждой недели.
На рисунке 1 в столбиках с синим шрифтом отображены остатки товара на начало каждой недели, с красным шрифтом – продажи за неделю. Общая сумма продаж за 8 недель – 24 штуки. Если мы разделим 24 штуки на 8 недель, то получим средние недельные продажи – 3 штуки. Но на рисунке четко видно, что в течении двух недель не было продаж из-за отсутствия товара. Поэтому эти недели необходимо исключить из расчета среднего значения. Таким образом, нам необходимо разделить 24 штуки не на 8 недель, а на 6 недель, когда товар был доступен к продаже (был на складе компании). Получаем средние недельные продажи – 4 штуки.
Что касается прогноза продаж на основании тенденций и сезонности, то расчеты в данном случае еще больше могут быть искажены: за счет отсутствия товара; за счет перетекания спроса между аналогичными товарами разных брендов; за счет отсутствия достаточной истории продаж; за счет изменений в экономике, которые влияют на падение или рост продаж, которые не отображены в определённым момент времени в статистике продаж… Прогнозирование тенденций и сезонности в разрезе каждой товарной позиции хорошо себя покажут в стабильной рыночной ситуации при стабильной экономической среде, при стабильной конъюнктуре рынка (конкуренции), при постоянном наличии товара на складе (что бывает довольно редко)… Как вы понимаете, здесь много существует «если», которые учесть очень сложно с помощью формул. Поэтому изначально при построении системы закупок торговой комапании стараются использовать именно элементарные способы прогнозирования, основанные на средних недельных продажах, а возникающие всплески спроса компенсируются именно уровнем страхового запаса.
Страховой запас должен состоять из двух частей: (1) уровень запаса на случай сбоев в поставках; (2) уровень запаса на случай непредвиденных всплесков продаж.
Как можно определить уровень страхового запаса на случай сбоев в поставках? Здесь имеется довольно простая методика. Вам необходимо с определенной регулярностью проводить анализ отклонений поставок. Например, плановый период поставки продукции от определённого поставщика – 4 недели. Вы анализируете 10 последних поставок продукции и определяете, что по 4 из 10 поставок было превышение периода поставки на 1 неделю. Тогда, само собой разумеется, что уровень страхового запаса на случай сбоев в поставках должен составить запас на обеспечение средних недельных продаж на 1 неделю.
Как можно определить уровень страхового запаса на случай непредвиденных всплесков продаж? Думаю, что здесь тоже может быть ряд методик. Но в любом случае нужно отталкиваться от расчета определённого отклонения продаж от средних недельных продаж, которое показывает существующую волатильность (изменчивость) продаж за анализируемый период времени. Изменчивость продаж обычно описывает коэффициент вариации, который показывает уровень отклонения от средних продаж. Вот именно страховой запас на случай всплесков продаж и должен рассчитываться на основании рассчитанного коэффициента вариации для каждой позиции.
Итак, коэффициент вариации – это отклонение в продажах деленное на средние продажи за период. Как считать средние недельные продажи мы уже с вами выяснили выше. Остается вопрос, как считать отклонение в продажах.
Отклонение в продажах можно считать по-разному. Наиболее популярный способ – это расчет стандартного отклонения. Wikipedia вам расскажет научным языком, что это такое и как происходит расчет стандартного отклонения по формулам 🙂 В свою очередь я вам покажу более простой расчет в MS Excel. В MS Excel есть формула СТАНДОТКЛОН, которая рассчитывает стандартное отклонение продаж. Напротив позиции просто вводите формулу такого формата:
Ячейка1 – это адрес ячейки, в которой находится статистика продаж за неделю, например. Количество ячеек в формуле попросту показывает диапазон, в котором находится ваша статистика еженедельных продаж. Вот, к примеру, реальная формула из расчетов:
В перечисленных ячейках находится статистика еженедельных продаж, то есть в нашем примере статистика за 8 недель.
Как вы будете считать отклонение от средних продаж – ваша задача. Главное понять принцип, который я показал на примере стандартного отклонения. Вы ведь можете захотеть, например, из 8 недель определить наиболее максимальные продажи по трем неделям и посчитать, что именно это отклонение вам наиболее важно для формирования страхового запаса на случай всплесков.
Давайте вернемся к примеру на рисунке 1 и рассчитаем на основании представленной статистики коэффициент вариации, как стандартное отклонение деленное на средние недельные продажи.
Итак, мы уже сказали, что средние недельные продажи мы рассчитываем только по тем неделям, когда остаток был. И в этом случае средние недельные продажи составили – 4 шт. В свою очередь стандартное отклонение также есть смысл считать только на основании недель, когда товар был на складе компании. Используя формулу в MS Excel СТАНДАРТОКЛОН получаем, что стандартное отклонение равно 3,35 штук. Соответственно коэффициент вариации равен:
3,35 штуки / 4 штуки = 0,84 (или 84%)
Таким образом, для анализируемой позиции оптимальный запас равен:
Опт.запас = СП * Нед + СтЗпост + СтЗвспл,
В конечном итоге для анализируемой позиции (рисунок 1) имеем такой уровень оптимального запаса:
Опт.запас = 4 шт. * 2 нед. + 4 шт. + 3,35 шт. = 15,35 шт.
Итак, в данной статье мы рассмотрели принципы расчета оптимального запаса. В следующем посте мы разместим вторую часть статьи, в которой будет показан принцип расчета рекомендуемого к заказу количества с учетом остатка на момент оприходования следующей партии товара и рассчитанного уровня оптимального запаса. И еще озвучим некоторые нюансы, которые стоит учесть по отношению различного рода статистики продаж (регулярные и нерегулярные продажи).
Чтоб своевременно получить рассылку со второй частью данной статьи, подпишитесь на наши новости с помощью формы ниже.
По какой формуле рассчитывается средний товарный запас?
Для чего необходим расчет товарного запаса?
Товарный запас (далее — ТЗ) — это готовые к продаже товары, продукция, размещаемые на складе организации в ожидании отгрузки или находящиеся там на хранении. В некоторых случаях в структуру ТЗ включаются товары, находящиеся в пути (например, из производственного подразделения на склад), а также зарезервированные (пока их не оплатил покупатель и права собственности на товар не перешли к нему).
Можно отметить, что экономический анализ различных показателей, характеризующих ТЗ, осуществляется главным образом только по тому ТЗ, который размещен на складе: если он в пути, то неизвестно достоверно, прибудет ли он в расчетном количестве на склад и не будет ли отозван, а если товар законтрактован, он в любой момент может быть выкуплен заказчиком и списан с баланса фирмы.
ТЗ — один из ключевых ресурсов организации, обеспечивающих устойчивость ее бизнес-модели. Спрос на товары, выпускаемые предприятием, может достаточно часто меняться:
Кроме того, запасы пригодятся, если возникнут какие-либо сложности на производстве, и оно временно остановится или замедлится.
Таким образом, назначение ТЗ заключается в обеспечении бесперебойной работы механизма взаимодействия предприятия с рынком:
В экономической науке разработано достаточно много подходов к анализу показателей ТЗ на предприятии. В числе самых востребованных — исчисление среднего ТЗ за конкретный временной период, например за определенное количество дней. Рассмотрим, каким образом он может рассчитываться.
Исчисление среднего товарного запаса в днях (формула и нюансы)
Если речь идет о том, чтобы вычислить за определенное количество дней средний товарный запас — формула должна задействоваться следующая:
СТЗ = [(ТОВ1 / 2) + ТОВ2 + ТОВ3 + (ТОВ (ДЕНЬ) / 2)] / (ДНИ – 1), где:
СТЗ — средний товарный запас;
ТОВ1, ТОВ2, ТОВ3 — товарный запас, соответственно, в 1-й, 2-й и 3-й день анализируемого периода;
ТОВ (ДЕНЬ) — товарный запас в последний день анализируемого периода;
ДНИ — общее количество дней в анализируемом периоде.
Допустим, в фирме есть ТЗ (телевизоры):
Если задействовать указанную формулу расчета товарного запаса в среднем выражении, то соответствующий показатель за 5 дней составит:
СТЗ = [(100 / 2) + 120 + 170 + 70 + (120 / 2)] / (5 – 1) = 117,5 телевизоров.
В случае если в анализируемом периоде только 2 даты, может быть применена упрощенная формула:
СТЗ = (ТОВ1 + ТОВ2) / 2.
Так, если в 1-й день анализируемого периода на складе фирмы — 100 телевизоров, а во второй — 70, то средний ТЗ в этом случае составит:
СТЗ = (100 + 70) / 2 = 85 телевизоров.
Аналогичным образом могут рассчитываться средние ТЗ по месяцам, кварталам и другим периодам, если это необходимо для решения тех или иных задач в бизнесе.
Итоги
ТЗ — важнейший ресурс фирмы с точки зрения поддержания функционирования ее бизнес-модели. Его величина важна при применении управленческих решений, направленных на поддержание удовлетворения спроса на рынке, а также решений, связанных с оптимизацией производства. Величина ТЗ может быть представлена в среднем выражении за тот или иной период.
Ознакомиться с особенностями применения иных финансовых показателей хозяйственной деятельности предприятия вы можете в статьях: