Основы экономического анализа, финансовый и управленческий анализы

• расчет оценок параметров уравнения регресии

4. оценка адекватности модели:

проверка стат., существенности уравнения в целом и его отдельных параметров; проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования.

5. эк., интерпритация и практич., использ., модели.

В ЭА классы задач стох., моделир:

1. изучение наличия и тесноты связей между рез., показ., и факторами;
2. ранжировка и классификация факторов эк явлений;
3. выявления аналит., формы свяи между изуч., показателями;
4. сглаживание динамики изменения уравня показ., (выявление тренда);
5. выявл., параметров закономерных периодических колебаний уровней показателей;
6. изучение размерности, сложности эк., показ;
7. выявление наиболее обобщающих синтетич показ;
8. узуч., внутр., структуры связей в сист эк показ;
9. сравнение структуры связей в разных совокупностях
10. колич., измерение влияние факторов на изменение анализир., показ.

3. Методы компл. деят-ти хоз. фин. деят-ти предпр

комплексная оценка - характеристика хоз., деятельности (ХД), полученная в результате комлексн., исследования. ХД - комплекс взаимосвязаных показателей, которые подлежат одновременному и согласованному изучению в сопоставлении с целью получения выводов в сопоставлении с параметрами.

Сложность ХД не позволяет  выделить один показатель. Оценка осуществляется по системе показ., с применением различных приемов качест., и колич., анализа.

Один из методов - м-д  сравнительной комплексной оценкипо совокупности показателей. Это метод обратного детерм. Факт., анализа; озволяет использовать любой круг показат., по которому дается комплексная оценка, позволяет учесть значимость и различие показ.

При использ., комплексной  оценки выделяют этапы:

1. конкретизация целей и задач комплексной оценки
2. выбор исходной сист., показат
3. организация сбора исходной иформ
4. расчет и оценка значений каждого из частных показат
5. обеспечение сравнимости сравниваемых показ
6. выбор конкретной методики, т.е. разработка алгоритмов и программ расчети комп., сравн., оценок
7. расчет компл., оценок
8. экспериментальная проверка компл., обобщающих оценок
9. анализ и использование компл., оценок в управлении

Для получения копмл., обобщающих оценок применяют методы сведения показателей в единый интегра., показ.

Выделяют методы:

1. метод сумм: сумир., фактрич зачения показ., по каждому хоз., объекту. Можно пользовать когда пказат., имеют одинаковую направленность (увелич, или уменьш) значение любого частного показат расценивается как улучшение рез., фин., деятельности и соответственно уменьш ухудшает результаты.

 НЕДОСТАТОК: высокая  оценка результатов по интегал., показ., при значительном отставании  по частному показ., за счет  высоких значений.

Для смягчения действия недостатка к единому интегральн., показ рассчитывают 2 дополнительных показ., отражающих сумму отриц., отклон частных показ и сумму положительн.

2. М-д геометрич средней: рассчет коэфиц., для оцениваемых показат. Коэф находится между 0 и 1. За 1 принимают значение, соответствующее наиболее высокому уровню каждого частного показ.,
3. М-д  сумм мест: ранжирование всех эк объектов по отдельным частным показ., каждому частному показ., соответствует параметр определяющий место. Интегр показ=сумме мест по отдельным показ., или сумма балов, если за каждое место определенное кол-во балов.
4. М-д расстояний до точки эталона (самый точный) - базируется на линейной алгебре и на сравнении всех показат., характеризующих в совокупности условное предприятие - эталон и характеризующих меру их отклонений от наилучших результатов по каждому из них. За эталон принимают предприятие с макс., элементами по всем показ.

Этот  м-д основывается на ф-ле Евклидового расстояния от точки  эталона конкретных значений.

 

 

P_i - расстояние i-го предприятия до эталона

a_i1…a_in - коорданаты i-го предприятия

целесообразно использовать:

 

 

 

 

 

К - весовые коэффициенты

Этапы решения в матричн., форме:

1. в исходной матрице мах элементы в каждом столбце и значение каждого показат., в каждом столбце  делят на мах значение -- получают матрицу координат
2. все элементы возводят в квадрат и суммируют по строкам
3. рассчитывают матрицу взвешенных величин
4. суммируют все элементы элементы мат 3., по строке и по сумме определяют место каждого эк. Объекта в группе.

При использ этого  метода необходимо учитывать показат имеющие отриц и положит значения

1. определяют наибольший положит элемент в столбце, который вычитается из всех элементов данного столбца и получившиеся модели разностей включ в таблицу исходных данных. Т.е расчет по модулю.

В практике используется модифицированный метод расстояний -

 ТАКСОМЕТРИЧЕСКИЙ м-д: суть та же что и в расстояний на исходная матрица предварительно стандартизируют с помощью ср.квадр.отклонен., Стандартизация дает возможность исключить неявную значимость показат. Возникающих за счет их разных вариаций.

Подтема 3. Эк-мат методы при решении конкретных аналитических задач.

1. Хар-ка м-да корел-регрес., анализа (КРА)

КРА - один из методов  изучения причинно следственной связи. Связи между показателями бывают функциональными, кореляционными - при одном и том же значении факторн., показ., разные значения результативного. Прт этом меду ними такое соотношение, что определенное изменение факт., показ соответствует определ., измен., в рез., показ.

Корел. связь- проявляющаяся  в общем, в среднем по всей совокупности эк показат. Наличие таких связей хара4ктерно для процессов складывающихся под влиянием множества причин, действующих в разных направлениях одновременно или последовательно.

Корел., связь (КС) можно  проявлять только в виде общей  тенденции при массовом сопоставлении  факторов. Каждому знач. факт показ - совокупность рез., показат.

Необходимо найти средн., значение рез., показ для каждого  значение факт показ.

Проблема измерения  связи - 2 стороны.

1. выявление формы связи
2. изменение (глубины) сред., величины  рез показ в зависимости от изменения  факторов.

Выбор показат., тесноты  КС зависит от ее формы - это тип  аналитич., формулы выражающей зависимость  между показателями:

• прямая
• обратная

При выборе формы исходят  из:

• эк., сущности показателя,
• простоты аналит., функции,
• требований об огранич., числе параметров.

КС бывают:

• прямолинейные (при возрастании 1 показат., идет непрерывное увел, уменьш др., в среднем на постоянную величину)
• криволинейные (не постоянное, а меняющееся соотношение рез показат, то увелич то уменьш различной степенью интенсивности)

Корел., м-д - это исследование вариации 2-х (парная) и более (многофакторная) показателей в их взаимной связи

КРА - решает задачи:

1. определяет тесноту связи
2. оценивает форму связи
3. определяет реальность существования связи.

Метод КРА позволяет факторно изучить исследуемые показат,

Этапы:

1. постановка задачи -ЭА объекта исследования и мат., формулировка задачи; гавный этап -- сущность проблемы и пути решения. Входят элементы: качеств, количеств, анализ изучаемых показателей, формулировка цели., об измерителях факторов, об исходной информации, раскрытие характера и формы влияния фактора на рез.,
2. отбор важнейших факторов. Факторы должны быть количественно измеримы, не должны находиться в функциональной зависимости от др.,

Медоды выявления факторов:

• логич.,качеств
• ряды распределения
• стат группировки
• сравнение парных коэф корел(Кк)

3. сбор исходной информ.,; оттщательности сбора зависит качество анализа.

Требования при сборе  информ:

• все показат домжны быть выражены количеств., и лучше в абсол., величинах т.к. в относит величинах связи усложняются
• данные однородные т.е. отражают типичные черты изучаемой совокупности
• взято достаточное число наблюдений (мин. 25-30) годы не менее 6

4. эк- матем моделирование - построение корел., модели, котрая наилечшим образом соответствует характеру связи. Модель или корел., уравнение называют уравнением РЕГРЕССИИ

Корел., анализ начинается с изучени связи 2-х показателей

Общая схема:

1. выбор:

• ф-ции

• агрумента
• их мат., обознач

2. исчисление средн., арифм., средн, квадратич, значений показа и исчисл., коэф., вариации

3. выбор формы связи и расчет эмпирич и теоретич линий регресии
4. расчет Кк

При линейной модели коэф при неизвестных являются коэф., регрессии и показывают на скольно измен., рез при измен., неизвестной на 1 при прочих неизменных условиях.

В степенной и логарифм моделях. Коэф при неивестныхявл  коэф., эластичности и показывают на сколько % измен., рез., показ при измен измен фактора на 1% при фиксированом значении фругих факторов.

В эк расчетах предпочтения - линейн., моделям, потому что оьтносительно просты; массовые эк процессы подченены закону нормальн., распредел, которому свойственны линейные формы связи.

Выбор формы связи  начинается с анализа процесса и  разработки гипотезы о свойствах  подбираемой ф-ции, которая должна отражать эк., закономерности, присущие исследуемому процессу или эк.показ. Путь подбора может быть теоретич., или эмирич.

корел уравнение по форме  похоже на уравнение функциональной зависимости, но по существу отличие в том что кор., - справедливо только для совокупности и зависит от объема совокупности. Чем совок., больше тем параметры типичнее. Корел., завис может быть представлена графиком, тогда она называется корел. полем. Зависимость между показат., определяется теоретич линией регрессии. В практич., использовании теоретич., лин., регресс., - это найлучший вариант анализируемого показателя, к которому нужно стремиться при изменении выбираемого (известного) значения показат. Процесс нахождения теор.,лин.,регр., называется выравниванием эмпир., линии регрес. В основе выравнивания лежит способ наименьш. квадратов

y - ордината эмпир линии регр;y_x - ордината теор линии регр;

Разброс точек вокруг эмпир линии регр показывает характер корел.,связи. Если в результате нанесения  точек на корел поле окажется что ось контура его параллельна одной из осей координат , контур приблизится к форме круга, то такой состояние исслед., данных показывает на почти полное отсутствие орел связи.

Решение корел., уравнения 

В анализе при расчетах множеств., корел., применяется степень точности 5% (вероятность 0,05) корел., рядов динамики имеет особенности. Кроме кратковременных комебаний в ряду имеется еще 1 компонент: общая тенденция в изменениях показателей ряда (тренд). При этом имеется автокорреляция: зависимость между последовательными соседними  значениями уровней динамич ряда.

Для проверки наличия  автокор., в динамических рядах вычисляется  критерий Дарвина-Уотсона. Если значение критерия около 2 то автокр., отсутствует. Т.к. автокор., приводит к искажению  оценки параметров, уравн регрес, коэф.,кор, то  ее рекомендуется исключать. Приемы коррелирование разностей приростных величин для округления выравненого ряда (тренда) с целью последующего его исключения прибегают к мехонизму сглаживания и анал., выравн., м.зам., найм.,квадратов.

5. решение составленой корем модели

заключается в нахождении параметров кор., уравнения, что и  придает уравнению определенность и конкретность.