Классификация методов и приемов анализа
Классификация и типы основных методов и приемов анализа, используемых на современном этапе, их отличительные признаки и назначение. Неформальные (логические) и формализованные (математические) методы и приемы экономического анализа, их роль и функции.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 02.03.2012 |
| Размер файла | 390,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Классификация методов и приемов анализа
Введение
Анализом хозяйственной деятельности называется научно разработанная система методов и приемов, посредством которых изучается экономика предприятия, выявляются резервы производства на основе учетных и отчетных данных, разрабатываются пути их наиболее эффективного использования.
Анализ финансового состояния имеет свои источники, свою цель и свою методику. Источниками информации являются формы квартальных и годовых отчетов, включая приложения к ним, а также сведения, привлекаемые из самого учета, когда такой анализ проводится внутри самого предприятия.
Цель анализа финансового состояния - дать руководству предприятия картину его действительного состояния, а лицам, непосредственно не работающим на данном предприятие, но заинтересованных в его финансовом состоянии, - сведения, необходимые для беспристрастного суждения, например, о рациональности использования вложенных в предприятия дополнительных инвестиций и тому подобное.
Оценка финансового положения предприятия - это совокупность методов, позволяющих определить состояние дел предприятия в результате анализа его деятельности на конечном интервале времени.
В конечном результате анализ финансового положения предприятия должен дать руководству предприятия картину его действительного состояния, а лицам, непосредственно не работающим на данном предприятии, но заинтересованным в его финансовом состоянии - сведения, необходимые для беспристрастного суждения, например, о рациональности использования вложенных в предприятие дополнительных инвестициях и т.п.
1. Классификация методов и приемов анализа
экономический прием метод анализ
Методические приемы и способы анализа являются инструментарием аналитического исследования.
В отличие от метода анализа как общего подхода к исследованию явлений, методика экономического анализа представляет собой совокупность специальных методов и приемов, применяемых для обработки и анализа информации о деятельности организации.
Общая методика экономического анализа включает три структурных компонента:
o методы и приемы обработки экономической информации;
o этапы экономического анализа;
o программа комплексного анализа хозяйственной деятельности или локального тематического анализа.
В анализе хозяйственной деятельности используются различные методы и приемы как неформальные или логические, так и формализованные.
Неформальные (логические):
· разработка системы аналитических показателей;
· метод сравнений;
· построение аналитических таблиц;
· прием детализации;
· метод экспертных оценок: дельфийский метод, морфологический анализ;
· методы ситуационного анализа и прогнозирования: метод сценариев, имитационное моделирование.
Формализованные (математические):
Классические методы экономического анализа:
· балансовый метод,
· детерминированный факторный анализ: приемы цепных подстановок и арифметических разниц, метод выявления изолированного влияния факторов, дифференциальный метод, интегрированный и логарифмический методы;
· прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей
Традиционные методы экономической статистики:
· метод средних величин;
· метод группировки;
· элементарные методы обработки расчетных данных;
· индексный метод;
Математико-статистические методы (статистическое моделирование):
· корреляционный анализ;
· регрессионный анализ;
· дисперсионный анализ;
· кластерный анализ.
Методы теории принятия решений:
· метод построения дерева решений;
· линейное программирование;
· анализ чувствительности.
Методы оптимизации показателей: экономико-математические методы решения экономических задач на основании интуиции, прошлого опыта, экспертных оценок специалистов
2. Неформальные (логические) методы и приемы экономического анализа
Разработка и использование системы аналитических показателей
Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия очень часто по своей форме является анализом показателей, т.е. характеристик хозяйственной деятельности экономической единицы. Термин «система показателей» широко распространен в экономических исследованиях. Аналитик в соответствии с определенными критериями отбирает показатели, формирует из них систему, проводит ее анализ. Комплексность анализа требует использования в работе целых систем, а не отдельных показателей.
Построение развернутой системы показателей, характеризующих какой-либо процесс или явление, основывается на четком понимании двух моментов: что такое система и каким основным требованиям она должна удовлетворять. Под системой показателей, характеризующей определенный экономический субъект или явление, понимается совокупность взаимосвязанных величин, всесторонне отображающих состояние и развитие данного субъекта или явления.
Такое определение носит весьма общий характер. Поэтому для практического использования разработан ряд требований, которым должна удовлетворять система показателей. Важнейшими требованиями, имеющими методологическое значение, являются: необходимая широта охвата показателями системы всех сторон изучаемого субъекта или явления, взаимосвязь этих показателей, логическое развертывание одних показателей из других.
Отметим, что второе требование предусматривает наличие, прежде всего содержательной, т.е. внутренней, взаимосвязи составляющих системы. Это можно понимать следующим образом: для того чтобы признать совокупность показателей системой, она должна иметь некое «организующее начало», т.е. нечто общее, объединяющее показатели. Установление этого «организующего начала» является принципиальным этапом в процессе построения системы показателей.
Сравнение в анализе финансово-хозяйственной деятельности
Сравнение - это действие, посредством которого устанавливается сходство и различие явлений объективной действительности. С помощью этого метода решаются следующие основные задачи:
o выявление причинно-следственных связей между явлениями;
o проведение доказательств или опровержений;
o классификация и систематизация явлений.
Сравнение может быть качественным («вчера было теплее») и количественным (20 всегда больше, чем 10).
Процедура сравнения в АФХД включает несколько этапов: выбор сравниваемых объектов; выбор вида сравнения (динамическое, пространственное, по отношению к плановым значениям); выбор шкал сравнения и степени значимости различий; выбор числа признаков, по которым должно производиться сравнение; выбор вида признаков, а также определение критериев их существенности и несущественности; выбор базы сравнения.
При проведении сравнения необходимо, чтобы были выполнены определенные требования:
- явления должны быть качественно сравнимы между собой, т.е. иметь нечто общее, служащее основанием сравнения (например, вопрос «Что длиннее - дорога или ночь?» абсурден, поскольку эти явления несопоставимы). Возможность сравнения дает однородность изучаемых объектов или явлений;
- необходимо соблюдать тождественность формирования сравниваемых показателей (имеется в виду одинаковость способов организации сбора исходной информации, ее обобщения, методов исчисления показателей и т.д.);
- сравниваемые объекты должны принадлежать совокупностям явлений, находящимся на одной ступени развития (например, вряд ли можно сравнивать весенние и осенние цены на овощном рынке);
- сравниваемые явления должны быть измерены в одинаковых единицах измерения;
- объекты или явления должны сравниваться по сопоставимому набору единиц (например, если торговая организация приобрела или, наоборот, закрыла несколько своих магазинов, сравнение во времени абсолютных показателей ее деятельности до и после такой реорганизации нельзя считать правомочным);
- при пространственно-временных сопоставлениях сведения по сравниваемым объектам должны браться на одну и ту же дату (моментные данные) или за один и тот же временной интервал (интервальные данные).
Если объекты анализа не удовлетворяют некоторым из этих требований, в отдельных случаях данные все-таки можно привести к сравнимому виду.
Проводить сравнение можно по одному или нескольким критериям. В первом случае используются следующие методы и виды сравнения:
§ сравнение факта с планом (на этом методе основан анализ отклонений);
§ сравнение по данному критерию в динамике, расчет среднего темпа роста (снижения) значения данного показателя за единицу времени;
§ сравнение с эталоном, в качестве которого может фигурировать норматив, предприятие-конкурент и т.п.;
§ ранжирование с использованием относительных показателей (например, ранжирование по рентабельности);
§ использование специальных статистических показателей вместе с их характеристическими значениями.
Для проведения комплексной оценки хозяйственной деятельности предприятия сравнения по одному критерию явно недостаточно. В развернутом анализе экономические субъекты сравниваются сразу по нескольким критериям (например, по уровню рентабельности, оборачиваемости, росту продаж и т.д.). При этом не все показатели равнозначны - многие из них несоизмеримы или могут действовать разнонаправленно. В этом случае следует использовать какой-либо способ ранжирования. Наиболее часто применяются метод суммы мест и таксонометрический метод. Составленные с использованием этих методов рейтинги дают комплексную оценку деятельности экономических субъектов, позволяя выявить лучшие по целому ряду показателей.
Построение аналитических таблиц
Построение аналитических таблиц является одним из важнейших приемов проведения анализа финансово-хозяйственной деятельности. Аналитическая таблица - это форма наиболее рационального, наглядного и систематизированного представления исходных данных, простейших алгоритмов их обработки и полученных результатов. Она представляет собой комбинацию горизонтальных строк и вертикальных граф (столбцов, колонок). Остов таблицы, в котором заполнена текстовая часть, но отсутствуют числовые данные, называется макетом таблицы.
Использование таблиц при проведении аналитических процедур и представлении результатов анализа обеспечивает:
· уменьшение объема исходных данных в отчетных документах (лучше привести их в виде таблицы, чем описывать массу чисел в тексте);
· систематизацию данных и выявление закономерностей;
· наглядность;
· уменьшение объема аналитических записок.
Построение макетов таблиц является важным этапом в проведении анализа, поэтому, прежде чем приступить к сбору данных, необходимо по возможности разработать все макеты аналитических и статистических таблиц, в которые будут заноситься исходные данные и результаты анализа.
Прием детализации
Детализация представляет собой один из наиболее распространенных приемов анализа во многих областях науки, в том числе и в анализе финансово-хозяйственной деятельности экономических субъектов. При сочетании с другими приемами детализация позволяет всесторонне оценить исследуемые явления и вскрыть причины создавшегося положения. В зависимости от сложности явления, описывающие его показатели расчленяются по временному признаку, по месту совершения хозяйственных операций, центрам ответственности или составным частям (слагаемым или сомножителям).
Анализ показателей, детализируемых по хронологическим периодам, выявляет динамику и ритмичность протекания хозяйственных явлений. Детализация по времени позволяет установить периоды (месяцы, дни), на которые приходятся лучшие или худшие результаты.
Разложение данных по месту совершения хозяйственных операций позволяет установить наиболее и наименее эффективные подразделения предприятия, а также регионы, лучшие или, наоборот, неудачные для реализации продукции.
Детализация по центрам ответственности позволяет индивидуализировать оценку работы исполнителя, определять право сотрудников на материальное поощрение. Выделение центров ответственности является одним из ключевых элементов организации системы управленческого учета на предприятии.
Факторный анализ финансовых явлений (анализ по составным частям) базируется на теоретических представлениях о причинно-следственных связях в экономике. Все указанные аспекты детализации будут проиллюстрированы различными примерами, представленными в данном пособии.
Методы экспертных оценок
Дельфийский метод
Этот метод разработан американской корпорацией РЭНД и получил свое название от города Дельфы, который был известен в Древней Греции благодаря своим прорицателям-оракулам, жившим там и предсказывавшим будущее.
Метод представляет собой обобщение оценок экспертов, касающихся перспектив развития того или иного экономического субъекта. Особенность метода состоит в последовательном, индивидуальном анонимном опросе экспертов. Такая методика исключает непосредственный контакт экспертов между собой и, следовательно, групповое влияние, возникающее при совместной работе и состоящее в приспособлении к мнению большинства.
Анализ с помощью дельфийского метода проводится в несколько этапов, результаты обрабатываются статистическими методами. Выявляются преобладающие суждения экспертов, сближаются их точки зрения. Всех экспертов знакомят с доводами тех, чьи суждения сильно выбиваются из общего русла. После этого все эксперты могут менять мнение, а процедура повторяется.
Морфологический анализ
Это - экспертный метод систематизированного обзора всех возможных вариантов развития отдельных элементов исследуемой системы, построенный на полных и строгих классификациях объектов и явлений, их свойств и параметров. Применяется в прогнозировании сложных процессов при написании разными группами экспертов сценариев и сопоставлении их друг с другом для получения комплексной картины будущего развития.
Методы ситуационного анализа и прогнозирования
В основе этих методов лежат модели, предназначенные для изучения функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.
Имитационное моделирование
Одним из самых наглядных примеров использования ситуационного анализа и прогнозирования служит форма отчетности «Отчет о прибылях и убытках» (форма №2), представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.). Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом.
Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результатные показатели (например, прибыль). Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия. В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности объекта в динамике. В подлежащем таблицы находятся взаимоувязанные показатели либо в номенклатуре статей формы №2, либо в более детализированном виде. В сказуемом таблицы находятся результаты прогнозных расчетов по схеме «что будет, если…». Иными словами, в режиме имитации в модель вводятся прогнозные значения факторов в различных комбинациях, в результате чего рассчитывается ожидаемое значение прибыли. По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий; при этом значения факторов, использованные в процессе моделирования, будут служить прогнозными ориентирами в последующих действиях.
Метод сценариев
Еще один вариант использования ситуационного анализа для прогнозирования возможных действий имеет более общее применение. Теоретически существует три типа ситуаций, в которых необходимо проводить анализ и принимать управленческие решения, в том числе и на уровне коммерческой организации: в условиях определенности, риска (неопределенности) и конфликта. Однако с позиции прогнозирования вариантов возможных действий наибольший интерес представляет алгоритмизация действий в условиях неопределенности.
Эта ситуация встречается на практике достаточно часто. Здесь применяется вероятностный подход, предполагающий прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей, т.е. разработка определенных сценариев развития событий. При этом используются: а) известные, типовые ситуации (типа: вероятность появления герба при бросании монеты равна 0,5); б) предыдущие распределения вероятностей (например, из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали); в) субъективные оценки, сделанные аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов.
3. Формализованные (математические) методы и приемы экономического анализа
Классические методы экономического анализа
Балансовый метод
Этот метод применяется при изучении соотношения двух групп взаимосвязанных показателей, итоги которых должны быть равны между собой. Своим названием он обязан бухгалтерскому балансу, который был одним из первых исторических примеров увязки большого числа экономических показателей двумя равными итоговыми суммами. Особенно широко распространено использование метода при анализе правильности размещения и использования хозяйственных средств и источников их формирования. Прием балансовой увязки используется также при изучении функциональных аддитивных связей, в частности, при анализе товарного баланса, а также для проверки полноты и правильности произведенных расчетов в факторном анализе: общее изменение результативного показателя должно равняться сумме изменений за счет отдельных факторов.
Факторный анализ на основе жестко детерминированных моделей
Одним из основных понятий в экономическом анализе является понятие фактора (от лат. factor - делающий, производящий). В экономических исследованиях под фактором понимают условия, необходимые для проведения данного хозяйственного процесса, а также причину, движущую силу этого процесса, определяющую его характер или одну из основных черт. На результаты хозяйственной деятельности оказывает влияние множество факторов, находящихся во взаимной связи, зависимости и обусловленности.
Любой хозяйственный процесс складывается под влиянием разнообразных факторов. Знание этих факторов и умение управлять ими позволяет воздействовать на изменение показателей эффективности деятельности предприятия.
Все факторы, воздействующие на результаты хозяйственной деятельности, могут классифицироваться по различным признакам. Прежде всего, следует выделить следующие группы факторов:
· природные (среднемесячные температуры, продолжительность светового дня и т.д.),
· социально-экономические (уровень образования кадров, жилищные условия и т.д.),
· производственно-экономические, характеризующие использование производственных ресурсов предприятия.
· Производственно-экономические факторы являются важнейшими в плане анализа хозяйственной деятельности.
Классификация производственно-экономических факторов
Основная идея экстенсивных и интенсивных способов развития производства дана К. Марксом, который, исследуя процесс расширенного производства, писал, что оно расширяется «экстенсивно, если расширяется только поле производства» и «интенсивно, если применяются более эффективные средства производства». Таким образом, основными факторами экстенсивного роста являются дополнительные затраты живого и овеществленного труда (без их качественного совершенствования): рост численности работающих (без изменения их квалификации и общеобразовательного уровня), рост капитальных вложений (на расширение объема вовлекаемых в хозяйственный оборот основных фондов неизменного технического уровня), рост объемов потребляемого сырья. Этот путь развития является простейшим путем расширения производства.
Приемы цепных подстановок и арифметических разниц
Метод цепных подстановок еще называют приемом последовательного (постепенного) изолирования факторов. Этот метод предназначен для измерения влияния изменения факторных признаков на изменение результативного показателя при изучении функциональных зависимостей. Правомерность применения метода обосновал К. Маркс при изучении влияния на относительную цену рабочей силы трех факторов: продолжительности, производительной силы и интенсивности труда. Он предложил последовательно рассматривать каждый фактор как переменный, фиксируя все остальные, - и так по очереди.
Общую схему приема цепных подстановок рассмотрим на примере трехфакторной мультипликативной модели:
где T - результатный показатель; а, b, с - факторные показатели.
Прием цепных подстановок может быть использован при анализе отклонений фактических значений экономических показателей от плановых, а также при изучении динамики показателей.
Приемы цепных подстановок и арифметических разниц - достаточно простые и универсальные аналитические приемы. Однако они не инвариантны относительно порядка замены факторов. От того, в какой последовательности происходит замена, будет зависеть результат разложения.
Существенным недостатком этих методов является также и то, что они обладают свойством неаддитивности по времени. Это означает, что результаты анализа, выполненного, например, за целый год, не будут совпадать с суммой соответствующих данных, полученных по месяцам или кварталам.
Метод выявления изолированного влияния факторов
Пусть результатный показатель z определяется несколькими факторами: х1, х2, …. хп, т.е.
Базовый период обозначим индексом 0, а отчетный - 1. Изменение результативного показателя, имевшее место за это время,
Изменение z, связанное с изменением лишь одного, хi-го показателя, составит:
Очевидно, что Добщz Дxiz, так как отбрасывается неразложимый остаток, и, следовательно, этот прием используется, когда не нужна высокая точность. Преимуществом метода являются простота использования и отсутствие необходимости упорядочивать факторы.
Дифференциальный метод
Пусть z = f(x1, x2, …, xn), где f - дифференцируемая функция. Тогда
Отметим, что значения производных берутся в начальной точке (x10., xm0).
Таким образом, влияние фактора х1 будет выглядеть как
Для примера рассмотрим мультипликативную модель вида z = ху. В такой модели
Применение этого метода не требует упорядочивания факторов. Однако представить Дz как сумму этих величин нельзя, поскольку разложение будет неполным, так как
Следовательно, Дz Дxz + Дyz. Этот метод может применяться при малых изменениях факторов. Отметим также, что для мультипликативных моделей метод совпадает с методом изолированного влияния факторов.
Интегральный метод
Данный метод является логическим развитием дифференциального метода. Пусть Р = f (x, y, z,…), где f - дифференцируемая функция, а факторы меняются во времени на некоторой траектории L (прямой или параболе).
Из математического анализа известно, что
Если разделить весь интервал изменения факторов (траекторию) на i отрезков, получим:
Будем осуществлять дробление интервала на все большее количество отрезков, всякий раз пересчитывая частные производные и беря каждый раз значение f'x в крайней левой точке интервала Дix. При бесконечном дроблении суммы заменяются интегралами:
В качестве траектории L, по которой берется интеграл, чаще всего берется прямая, т.е. считается, что факторы изменяются линейно. Для двухфакторной модели:
И подынтегральные функции, и результаты расчета этих интегралов для наиболее употребительных моделей приведены ниже:
Использование интегрального метода для различных факторных моделей
Достоинствами интегрального метода следует признать полное разложение факторов и отсутствие необходимости устанавливать очередность действия факторов.
Метод имеет также и существенные недостатки. К ним можно отнести значительную трудоемкость расчетов даже по приведенным формулам, а также наличие принципиального противоречия между математической основой метода и природой экономических явлений. Дело в том, что большинство явлений и величин в экономике имеют дискретную природу, поэтому рассматривать бесконечно малые приращения, как того требует применение интегрального метода, бессмысленно.
Логарифмический метод
Метод используется при факторном анализе мультипликативных моделей. Рассмотрим суть метода на примере двухфакторной модели:
Обозначим индексами 1 и 0 данные, относящиеся к отчетному и базовому периодам соответственно. Требуется выделить в приросте результативного фактора влияние изменений факторов зависимых, т.е. представить Дz как сумму:
В соответствии с рассматриваемой моделью можно записать:
Отметим, что логарифм здесь может быть любым - натуральным, десятичным или по любому другому основанию.
Домножим обе части на Дz и разделим на ln. Получим:
Итак, прирост результативного показателя распределяется между факторами пропорционально логарифмам их изменения. Особенность метода в том, что при его использовании не требуется установления очередности действия факторов. Недостаток же заключается в том, что действует этот метод только для кратных и мультипликативных моделей.
Прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей
Любая социально-экономическая система может быть описана различными способами. В числе основных ее характеристик, имеющих существенное значение для понимания логики планирования финансово-хозяйственной деятельности, - взаимосвязь и инерционность.
Одной из очевидных особенностей действующей коммерческой организации как системы является естественным образом согласованное взаимодействие ее отдельных элементов. Поскольку многие стороны деятельности компании могут быть описаны с помощью количественных оценок, подобная согласованность распространяется и на эти оценки. Это означает, что многие показатели, даже не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее, изменяются в динамике согласованно. Очевидно, что если некая система находится в состоянии равновесия, то отдельные ее элементы не могут действовать хаотично, по крайней мере вариабельность действий имеет определенные ограничения.
Вторая характеристика - инерционность - в приложении к деятельности компании также достаточно очевидна. Смысл ее состоит в том, что в стабильно работающей компании с устоявшимися технологическими процессами и коммерческими связями не может быть резких «всплесков» в отношении ключевых количественных характеристик. Так, если доля себестоимости продукции в общей выручке составила в отчетном периоде около 70%, то, как правило, нет основания полагать, что в следующем периоде значение этого показателя существенно изменится.
Эти достаточно очевидные заключения в отношении хозяйствующих субъектов послужили основой для разработки и широкого использования метода прогнозирования, известного как метод пропорциональных зависимостей показателей. Основу этого метода составляет тезис о том, что можно идентифицировать некий показатель, являющийся наиболее важным с позиции характеристики деятельности компании, который благодаря такому свойству мог бы быть использован как базовый для определения прогнозных значений других показателей в том смысле, что они «привязываются» к базовому показателю с помощью простейших пропорциональных зависимостей. В качестве базового показателя чаще всего используется либо выручка от реализации, либо себестоимость реализованной (произведенной) продукции. Обоснованность этого выбора достаточно легко объясняется с позиции логики и, кроме того, находит подтверждение при изучении динамики и взаимосвязей других показателей, описывающих отдельные стороны деятельности компании. Последовательность процедур данного метода такова:
1. Идентифицируется базовый показатель В (например, выручка от реализации).
2. Определяются производные показатели, прогнозирование которых представляет интерес для руководства предприятия (в частности, к ним могут относиться показатели бухгалтерской отчетности в той или иной номенклатуре статей, поскольку именно отчетность представляет собой формализованную модель, дающую достаточно объективное представление об экономическом потенциале компании). Как правило, необходимость и целесообразность выделения того или иного производного показателя определяется его значимостью в отчетности.
3. Для каждого производного показателя Р устанавливается вид его зависимости от базового показателя: Р = f(B). Чаще всего зависимость может устанавливаться одним из двух способов: а) значение Р устанавливается в процентах к В (например, на основе экспертных оценок); б) путем изучения динамики данных выявляется простейшая регрессионная зависимость (линейная) Р от В. Выявление зависимостей в отдельных случаях может быть достаточно несложной процедурой; например, изменение дебиторской и кредиторской задолженности чаще всего происходит с тем же темпом, что и изменение объема реализации. Для других показателей, например, отдельных статей производственных затрат, выявление зависимостей может быть весьма трудоемкой процедурой. Отметим, что в состав производных показателей, значения которых необходимо спрогнозировать, могут входить и такие, которые не обязательно связаны формализованными зависимостями с базовым показателем, а определяются некоторыми другими условиями. Например, проценты за пользование банковскими ссудами зависят от объема реализации лишь в той степени, в какой эти ссуды связаны с текущей деятельностью. Если банковский кредит был получен ранее, например, в связи с капитальным строительством и проценты по нему определены договором, соответствующая статья (или часть статьи) определяется без применения какого-либо формализованного подхода.
4. При разработке прогнозной отчетности прежде всего составляется прогнозный вариант отчета о прибылях и убытках, поскольку в этом случае рассчитывается прибыль, являющаяся одним из исходных показателей для разрабатываемого баланса.
5. При прогнозировании баланса рассчитывают прежде всего ожидаемые значения его активных статей. Что касается пассивных статей, то работа с ними завершается с помощью метода балансовой увязки показателей; а именно, чаще всего выявляется потребность во внешних источниках финансирования.
6. Собственно прогнозирование осуществляется в ходе имитационного моделирования, когда при расчетах варьируют темпами изменения базового показателя и независимых факторов, а его результатом является построение нескольких вариантов прогнозной отчетности. Выбор наилучшего из них и использование в дальнейшем в качестве ориентира осуществляются уже с помощью неформализованных критериев.
Описанный метод основан на предположении, что а) значения большинства статей баланса и отчета о прибылях и убытках изменяются прямо пропорционально объему реализации и б) сложившиеся в компании уровни пропорционально меняющихся балансовых статей и соотношения между ними оптимальны (имеется в виду, что, например, уровень производственных запасов на момент анализа и прогнозирования оптимален).
Традиционные методы экономической статистики
Метод средних величин
В любой совокупности экономических явлений или субъектов наблюдаются различия между отдельными единицами этой совокупности. Одновременно с этими различиями существует и нечто общее, что объединяет совокупность и позволяет отнести все рассматриваемые субъекты и явления к одному классу. Например, все рабочие одного цеха, выполняющие одну и ту же работу, выполняют ее по-разному, с разной производительностью. Однако, несмотря на некоторые индивидуальные различия, можно определить среднюю выработку или среднюю производительность на одного рабочего по цеху. Можно усреднить рентабельность предприятия за несколько последовательных кварталов, получив величину средней рентабельности, и т.п.
Роль средних величин, таким образом, заключается в обобщении, т.е. замене множества индивидуальных значений признака средней величиной, характеризующей всю совокупность явлений. Средняя величина обобщает качественно однородные значения признака и, следовательно, является типической характеристикой признака в данной совокупности.
Существует несколько видов средних величин. Наиболее простой, и прозрачный смысл имеет средняя арифметическая.
Средняя арифметическая величина - это такое среднее значение признака, при вычислении которого общий объем признака в совокупности не меняется. Иными словами, средняя арифметическая - это среднее слагаемое, при расчете которого общий объем признака в совокупности распределяется поровну между всеми единицами. Формула для расчета средней арифметической:
Помимо средней арифметической используются и другие формы средних величин. В первую очередь это средняя геометрическая, которая позволяет сохранять неизменным не сумму, а произведение индивидуальных значений величины:
Еще один показатель, характеризующий средние величины, - средняя гармоническая. Он используется в случаях, когда необходимо, чтобы при усреднении оставалась неизменной сумма величин, обратных индивидуальным значениям признака. Формула расчета средней гармонической такова:
В анализе финансово-хозяйственной деятельности широко используется также средняя хронологическая. Для характеристики предприятия применяются интервальные и моментные показатели. Примерами первых являются товарооборот, прибыль, объем поступления за некоторый период; примерами вторых - данные о запасах, основных средствах, численности работающих на определенную дату. Для усреднения интервальных показателей чаще всего используется формула средней арифметической, а для усреднения моментных показателей как раз и применяется формула средней хронологической.
Если дан ряд моментных показателей: x1, …, хп, то средняя хронологическая Sch, для этого ряда рассчитывается по формуле:
Метод группировки данных
Группировка - это расчленение совокупности данных на группы с целью изучения ее структуры или взаимосвязей между компонентами. В процессе группировки единицы совокупности распределяются по группам в соответствии со следующим принципом: различие между единицами, отнесенными к одной группе, должно быть меньше, чем различие между единицами, отнесенными к разным группам.
Важнейший вопрос при проведении такого рода исследования - выбор интервала группировки. Существуют два основных подхода (метода) к его решению.
Первый подход предполагает деление совокупности данных на группы с равными интервалами значений. Этот метод используется наиболее часто, так как он лишен субъективизма при выборе границ интервалов. При определении длины интервала i целесообразно пользоваться формулами Стерджеса:
где хmах - максимальное значение признака в изучаемой совокупности;
xmin - минимальное значение признака в изучаемой совокупности;
k - число групп;
N - число наблюдений.
Согласно второму подходу интервалы группировки можно выбрать и неравными (возрастающими или убывающими). Этот подход обычно применяется при большой вариации и неравномерности распределения признака по всему интервалу его изменения. При выборе размера интервала группировки руководствуются здравым смыслом и логикой, опираясь при этом на распределения прошлых периодов и традиционно сложившиеся подходы в группировке. При использовании этого подхода интервалы часто выбирают таким образом, чтобы группы были равнозаполненными.
Структурные группировки предназначены для изучения структуры и состава совокупности, происходящих в ней сдвигов относительно выбранного варьирующего признака. Структурная группировка оформляется, как правило, в виде таблицы, в подлежащем которой находится группировочный признак, а в сказуемом - показатели, характеризующие структуру совокупности либо в динамике, либо в пространстве. Этот вид группировки характеризует структуру совокупности по какому-то одному признаку. Изменение структуры группировки чаще всего описывается одним из двух показателей.
Показатель среднего абсолютного изменения структуры рассчитывается по формуле:
Показатель среднеквадратического изменения структуры рассчитывается по формуле:
Чем более значительны структурные сдвиги, тем больше значения этих показателей. При отсутствии структурных сдвигов оба они равны нулю. Квадратичный коэффициент реагирует на изменение структуры чуть более чутко. При расчете этих показателей следует помнить о том, что количество групп в группировке и в базовом, и в отчетном периодах должно быть одинаковым.
Аналитические группировки предназначены для изучения взаимосвязей между двумя и более показателями, характеризующими исследуемую совокупность. Один из показателей при этом рассматривается как результативный, а остальные - как факторные. По аналитической группировке можно рассчитать силу связи между факторами.
При оформлении результатов группировки в таблице признак-результат размещается в сказуемом, группировочные признаки, рассматриваемые в качестве факторных, размещаются в подлежащем таблицы.
Элементарные методы обработки расчетных данных
При изучении совокупности значений изучаемых величин, помимо средних, используют и другие характеристики. При анализе больших массивов данных обычно интересуются двумя аспектами: во-первых, величинами, которые характеризуют ряд значений как целого, т.е. характеристиками общности, во-вторых, величинами, которые описывают различия между членами совокупности, т.е. характеристиками разброса (вариации) значений.
Разумеется, все средние величины относятся к первой группе показателей, поскольку являются характеристиками изучаемой совокупности как целого. Кроме того, в качестве показателей общности используются следующие величины: середина интервала, мода и медиана.
Середина интервала возможных значений xi рассчитывается по формуле:
Мода - такое значение изучаемого признака, которое среди всех его значений встречается наиболее часто. Если чаще других встречаются два или более различных значений, такую совокупность данных называют бимодальной или мультимодальной. Если же ни одно из значений не встречается чаще других (т.е. если все значения встречаются по одному разу или равное количество раз), такая совокупность является безмодальной.
Медиана - такое значение изучаемой величины, которое делит изучаемую совокупность на две равные части, в которых количество членов со значениями меньше медианы равно количеству членов, которые больше медианы. Медиану можно найти только в совокупностях данных, содержащих нечетное количество значений. Только тогда и слева, и справа от медианного значения будет одинаковое число членов.
В отличие от средней, величина медианы не зависит от крайних значений показателей. Например, если максимальное значение изучаемого показателя увеличится, то все средние возрастут вместе с ним, медиана же останется неизменной. Поэтому она является более удобной характеристикой совокупности в тех случаях, когда совокупность данных неоднородна и имеет резкие «выбросы» в сторону минимума или в сторону максимума.
В качестве показателей размаха и интенсивности вариации показателей чаще всего используются следующие величины: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднеквадратическое отклонение, дисперсия и коэффициент вариации.
Размах вариации рассчитывается по формуле:
Среднее линейное отклонение (средний модуль отклонения) от среднего арифметического исчисляется по формуле:
Если используются весовые коэффициенты, то формула средневзвешенного среднего линейного отклонения имеет вид:
где wi - частота, с которой в изучаемой совокупности встречается значение xi.
Наибольшее распространение при изучении разброса значений числовых данных получили величины среднеквадратического отклонения (СКО) у и дисперсии у2:
Чем больше величина у или у2, тем сильнее разброс значений вокруг среднего. Следует отметить, что у всегда больше модуля среднего линейного отклонения. Для нормально распределенных величин у/а1,2. Если же такое соотношение не выполняется, это свидетельствует о том, что в исследуемом массиве данных есть элементы, неоднородные с основной массой, сильно выбивающиеся по своей величине из общего ряда. В зависимости от природы решаемой задачи следует подумать об исключении этих единиц из рассмотрения вообще либо не использовать их при построении некоторых моделей, поскольку они являются в своем роде исключениями из общего правила.
Величина СКО, как следует из ее определения, зависит от абсолютных значений самого изучаемого признака. Чем больше величины xi, тем больше будет у. Поэтому для сравнения рядов данных, отличающихся по абсолютным величинам, вводят коэффициент вариации:
Этот коэффициент является показателем «количественной» неоднородности совокупности данных. Критическое значение его считается равным 33%. Если Vаr > 33%, то совокупность нельзя признать однородной.
Одной из важнейших аналитических характеристик является степень асимметрии распределения, характеризуемая коэффициентом асимметрии:
п - количество наблюдений.
Некоторое распределение симметрично в том случае, если As = 0. Чем больше величина As, тем более асимметрично распределение величин.
Крутизна распределения данных характеризуется показателем эксцесса:
Для нормального распределения Ех = 0. Большой положительный эксцесс означает, что в совокупности данных есть слабо варьирующее по данному признаку «ядро», окруженное редкими, сильно отстоящими от него значениями. Большое отрицательное значение показателя эксцесса говорит об отсутствии такого «ядра».
Индексный метод
Мощным орудием сравнительного анализа экономики являются индексы. Индекс - это статистический показатель, представляющий собой отношение двух состояний какого-либо признака. С помощью индексов проводятся сравнения с планом, в динамике, в пространстве. Индекс называется простым (синонимы: частный, индивидуальный), если исследуемый признак берется без учета связи его с другими признаками изучаемых явлений. Простой индекс имеет вид:
где p1 и p0 - сравниваемые состояния признака.
Индекс называется аналитическим (синонимы: общий, агрегатный), если исследуемый признак берется не изолированно, а в связи с другими признаками. Аналитический индекс всегда состоит из двух компонент: индексируемый признак р (тот, динамика которого исследуется) и весовой признак q. С помощью признаков-весов измеряется динамика сложного экономического явления, отдельные элементы которого несоизмеримы. Простые и аналитические индексы дополняют друг друга.
где q0 или q1 - весовой признак.
С помощью индексов в анализе финансово-хозяйственной деятельности решаются следующие основные задачи:
оценка изменения уровня явления (или относительного изменения показателя);
выявление роли отдельных факторов в изменении результативного признака;
оценка влияния изменения структуры совокупности на динамику.
Центральной проблемой при построении аналитических индексов является проблема взвешивания. Решая ее, аналитику необходимо сначала выбрать сам весовой признак, а затем - период, на уровне которого берется признак-вес.
Признаки, относящиеся к изучаемому явлению не непосредственно, а через один или несколько других признаков и характеризующие качественную сторону изучаемого явления, называются вторичными или качественными. Отличительными особенностями вторичных признаков является то, что это всегда относительные показатели, их нельзя непосредственно суммировать в пространстве (исключение - суммирование при расчете некоторых статистик, например, коэффициентов регрессии, корреляции и др., когда экономическая природа показателя не принимается во внимание). В качестве примера можно привести показатели средней заработной платы, рентабельности и т.п.
В анализе выделяют вторичные признаки первого, второго и более высоких порядков. Вторичный признак п-го порядка получается дальнейшей детализацией вторичного признака (n-l) - гo порядка. Связь признаков разных порядков можно проиллюстрировать на примере:
Существует следующее правило определения периода для признака-веса: при построении аналитических индексов по вторичным признакам рекомендуется брать веса на уровне отчетного периода, а по первичным - базисного, т.е.
Это обусловлено приоритетностью качественных показателей перед количественными: практический интерес представляет определение экономического эффекта от изменения качественного показателя, полученного в отчетном, а не в базисном периоде. Именно этот подход закладывается при реализации метода цепных подстановок в двухфакторных мультипликативных моделях (в многофакторных моделях привлекается еще и понятие вторичности n-го порядка).
Математико-статистические методы изучения связей
Математико-статистические методы изучения связей, называемые иначе стохастическим моделированием, являются в определенной степени дополнением и углублением детерминированного анализа. В анализе финансово-хозяйственной деятельности стохастические модели используются, когда необходимо:
o оценить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную модель;
o изучить и сравнить влияние факторов, которые невозможно включить в одну и ту же детерминированную модель;
o выделить и оценить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним определенным количественным показателем.
В отличие от детерминистского, стохастический подход для своей реализации требует выполнения ряда предпосылок. В первую очередь речь идет о наличии достаточно большой совокупности объектов (жестко детерминированную модель можно анализировать и строить по одному объекту, для стохастической же модели необходима совокупность). Кроме того, необходим достаточный объем наблюдений: по одному-двум наблюдениям судить о характере стохастической связи нельзя.
Использование стохастических моделей в экономике, в отличие от использования их в технике, имеет определенные трудности, связанные с получением совокупности достаточного объема. В технике эксперимент можно повторить, в экономике этого сделать нельзя. Это приводит к дискуссии о правомерности использования статистических методов при построении факторных моделей в анализе деятельности предприятий, поскольку при этом нередко приходится работать в условиях малых выборок (менее 20 наблюдений), а кроме того, в теории статистики считается, что при построении регрессии количество наблюдений должно в 6-8 раз превышать количество факторов, что крайне редко встречается в анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятий.
Поскольку стохастическая модель - это, как правило, уравнение регрессии, при ее построении должны выполняться следующие условия:
o случайность наблюдений;
o наличие однородности совокупности, как качественной, так и количественной (показателем количественной однородности совокупности данных является показатель вариации, который мы рассмотрели в разделе 2.7.3);
o наличие специального математического аппарата (например, инструменты анализа автокорреляций для анализа рядов динамики).
Основная сфера приложения стохастических моделей - это проблемно-ориентированный и тематический анализ. Стохастическое моделирование предназначено для решения трех основных задач:
o установление самого факта наличия (или отсутствия) статистически значимой связи между изучаемыми признаками;
o прогнозирование неизвестных значений результативных показателей по заданным значениям факторных признаков (задачи экстраполяции и интерполяции);
o выявление причинных связей между изучаемыми показателями, измерение их тесноты и сравнительный анализ степени влияния.
Корреляционный анализ
Корреляционный анализ есть метод установления связи и измерения ее тесноты между наблюдениями, которые можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону.
Корреляционной связью называется такая статистическая связь, при которой различным значениям одной переменной соответствуют разные средние значения другой. Возникать корреляционная связь может несколькими путями. Важнейший из них - причинная зависимость вариации результативного признака от изменения факторного. Кроме того, такой вид связи может наблюдаться между двумя следствиями одной причины. Основной особенностью корреляционного анализа следует признать то, что он устанавливает лишь факт наличия связи и степень ее тесноты, не вскрывая ее причин.
В статистике теснота связи может определяться с помощью различных коэффициентов (Фехнера, Пирсона, коэффициента ассоциации и т.д.), а в анализе хозяйственной деятельности чаще используется линейный коэффициент корреляции.
Коэффициент корреляции между факторами x и у определяется следующим образом:
Таким же образом вычисляется коэффициент корреляции между факторами в двухфакторной регрессионной модели вида у = ах + b, a также при любой другой форме связи между двумя показателями.
Значения коэффициента корреляции изменяются в интервале [-1; + 1]. Значение r = -1 свидетельствует о наличии жестко детерминированной обратно пропорциональной связи между факторами, r = +1 соответствует жестко детерминированной связи с прямо пропорциональной зависимостью факторов. Если линейной связи между факторами не наблюдается, r 0. Другие значения коэффициента корреляции свидетельствуют о наличии стохастической связи, причем, чем ближе |r| к единице, тем связь теснее.
Подобные документы
Взаимосвязь экономического анализа с другими науками. Классификация методов и приемов, используемых в экономическом анализе хозяйственной деятельности предприятия. Сценарные условия социально-экономического развития Ханты-Мансийского автономного округа.
курсовая работа [64,9 K], добавлен 01.12.2014Традиционная классификация приемов и методов экономического анализа. Характеристика традиционных способов обработки информации. Рассмотрение способов детерминированного факторного анализа и способов измерения влияния факторов в стохастическом анализе.
курсовая работа [720,2 K], добавлен 16.05.2012Экономический анализ как необходимый элемент управления экономикой, характеристика его особенностей и основных приемов и методов. Классификация видов экономического анализа. Методика детерминированного факторного анализа. Типы детерминированных моделей.
контрольная работа [115,4 K], добавлен 16.03.2013Понятие экономического анализа. Характеристика основных приемов и методов экономического анализа. Методика факторного анализа. Многофакторные мультипликативные модели. Построение факторной модели - первый этап детерминированного анализа.
контрольная работа [105,1 K], добавлен 12.09.2006Классификация приемов экономического анализа. Методика анализа деятельности предприятия, внутрихозяйственного и внутриотраслевого экономического анализа. Анализ фондоотдачи, материалоемкости, производительности труда, ритмичности сезонности товарооборота.
реферат [33,0 K], добавлен 18.09.2009Классификации методов экономического анализа, их неформальные и формализованные виды. Характеристика метода средних величин. Применение средней геометрической. Метод группировки данных, агрегатный индекс. Определение индекса цен, формы их построения.
эссе [81,7 K], добавлен 25.10.2011Классификация методов экономического анализа. Применение статистических (формализованных) методов для предварительной и общей оценки хозяйственной деятельности. Метод бухгалтерского и финансового анализа. Экономико-математические и эвристические методы.
лекция [40,1 K], добавлен 27.01.2010Развитие анализа на микроуровне как результат формирования рыночной экономики. Предмет и основные направления экономического анализа. Метод экономического анализа и его пять наиболее общих элементов. Приемы обобщения в анализе. Примеры выполнения методов.
курсовая работа [61,5 K], добавлен 15.06.2009Традиционные и математические способы и приемы экономического анализа. Применение метода элимирования в анализе хозяйственной деятельности. Сущность и принципы функционально-стоимостного анализа. Особенности проведения функционально-стоимостного анализа.
контрольная работа [20,3 K], добавлен 17.03.2010Определение понятия метода в экономическом анализе, обозначение его основных характеристик. Выявление отличий метода от методики экономического анализа. Составление классификации методов. Описание неформальных (логистических) приемов, факторного анализа.
курсовая работа [292,2 K], добавлен 12.01.2016
