Analiza danych i modelowanie relacji w analizie R. R, czyli akceptowalność podejść kryterialnych Analiza danych w zadaniach języka r

Random Forest to jeden z moich ulubionych algorytmów eksploracji danych. Po pierwsze, jest niezwykle wszechstronny; można go zastosować do rozwiązywania problemów zarówno regresyjnych, jak i klasyfikacyjnych. Wyszukaj anomalie i wybierz predyktory. Po drugie, jest to algorytm, który naprawdę trudno jest zastosować niepoprawnie. Po prostu dlatego, że w przeciwieństwie do innych algorytmów ma niewiele parametrów, które można dostosować. Jest to również zaskakująco proste w swojej naturze. A jednocześnie jest niesamowicie dokładny.

Jaka jest idea tak wspaniałego algorytmu? Pomysł jest prosty: powiedzmy, że mamy bardzo słaby algorytm, powiedzmy . Jeśli zrobimy dużo różne modele stosując ten słaby algorytm i uśredniając wynik swoich przewidywań, wynik końcowy będzie znacznie lepszy. Nazywa się to uczeniem zespołowym w działaniu. Algorytm Losowego Lasu nazywany jest zatem „Lasem Losowym”; dla otrzymanych danych tworzy wiele drzew decyzyjnych, a następnie uśrednia wynik ich przewidywań. Ważny punkt W stworzeniu każdego drzewa jest element przypadku. Przecież jasne jest, że jeśli utworzymy wiele identycznych drzew, to wynik ich uśrednienia będzie miał dokładność jednego drzewa.

Jak to działa? Załóżmy, że mamy pewne dane wejściowe. Każda kolumna odpowiada pewnemu parametrowi, każdy wiersz odpowiada pewnemu elementowi danych.

Możemy wybierać losowo, z całości danych ustaw określoną liczbę kolumn i wierszy i na ich podstawie zbuduj drzewo decyzyjne.

Czwartek, 10 maja 2012 r

Czwartek, 12 stycznia 2012

Wszystko zaczęło się w kwietniu 2011 roku, kiedy odbyłem rozmowę telefoniczną z Zyngą. Wtedy to wszystko wydawało mi się jakąś grą nie mającą nic wspólnego z rzeczywistością i nawet nie potrafiłam sobie wyobrazić, do czego to doprowadzi. W czerwcu 2011 Zynga przyjechała do Moskwy i przeprowadziła serię rozmów kwalifikacyjnych, rozpatrzono około 60 kandydatów, którzy przeszli rozmowę telefoniczną i wybrano spośród nich około 15 osób (nie znam dokładnej liczby, niektórzy później zmienili zdanie, inni natychmiast odmówił). Rozmowa okazała się zaskakująco prosta. Żadnych problemów z programowaniem, żadnych trudnych pytań o kształt włazów, głównie testujących twoją zdolność do czatowania. A wiedzę, moim zdaniem, oceniano tylko powierzchownie.

A potem zaczęła się bzdura. Najpierw czekaliśmy na wyniki, potem na ofertę, potem na akceptację LCA, potem na akceptację wniosku wizowego, potem na dokumenty z USA, potem kolejka w ambasadzie, potem dodatkowa kontrola, potem wiza. Momentami wydawało mi się, że jestem gotowy oddać wszystko i zdobyć bramkę. Czasem wątpiłem, czy potrzebujemy tej Ameryki, przecież Rosja też nie jest zła. Cały proces trwał około sześciu miesięcy, ostatecznie w połowie grudnia otrzymaliśmy wizy i rozpoczęliśmy przygotowania do wyjazdu.

Poniedziałek był moim pierwszym dniem pracy w nowym miejscu. W biurze znajdują się wszelkie warunki nie tylko do pracy, ale i życia. Śniadania, obiady i kolacje przygotowywane przez naszych kucharzy, mnóstwo różnorodnego jedzenia na każdym kroku, siłownia, masaż, a nawet fryzjer. Wszystko to jest całkowicie bezpłatne dla pracowników. Wiele osób dojeżdża do pracy rowerem, a kilka pomieszczeń jest przystosowanych do przechowywania pojazdów. Ogólnie rzecz biorąc, nigdy nie widziałem czegoś takiego w Rosji. Jednak wszystko ma swoją cenę; od razu ostrzegano nas, że będziemy musieli dużo pracować. Co to jest „dużo” według ich standardów, nie jest dla mnie zbyt jasne.

Mam jednak nadzieję, że pomimo ogromu pracy, w najbliższej przyszłości uda mi się wznowić blogowanie i być może opowiedzieć coś o amerykańskim życiu i pracy jako programista w Ameryce. Poczekaj i zobacz. Tymczasem życzę wszystkim szczęśliwego Nowego Roku i Świąt Bożego Narodzenia i do zobaczenia ponownie!

Wynik<- NULL for(i in (1:length(divs[,1]))){ d <- divs if (d$Divs>0)( spróbuj((cytaty<- getSymbols(d$Symbol, src="Finam", from="2010-01-01", auto.assign=FALSE) if (!is.nan(quotes)){ price <- Cl(quotes) if (length(price)>0)(dd<- d$Divs result <- rbind(result, data.frame(d$Symbol, d$Name, d$RegistryDate, as.numeric(dd)/as.numeric(price), stringsAsFactors=FALSE)) } } }, silent=TRUE) } } colnames(result) <- c("Symbol", "Name", "RegistryDate", "Divs") result

Wstęp

Przede wszystkim omówmy terminologię. Mówimy o obszarze, który w literaturze zachodniej nazywa się Data Mining, a na język rosyjski często tłumaczony jest jako „analiza danych”. Termin ten nie jest do końca odpowiedni, ponieważ słowo „analiza” w matematyce jest dość znane, ma ustalone znaczenie i jest zawarte w nazwach wielu klasycznych działów: analiza matematyczna, analiza funkcjonalna, analiza wypukła, analiza niestandardowa, złożona wielowymiarowa analiza, analiza dyskretna, analiza stochastyczna, analiza kwantowa itp. We wszystkich tych dziedzinach nauki bada się aparat matematyczny, który opiera się na pewnych fundamentalnych wynikach i pozwala rozwiązywać problemy w tych obszarach. W analizie danych sytuacja jest znacznie bardziej skomplikowana. Jest to przede wszystkim nauka stosowana, w której nie ma aparatu matematycznego w tym sensie, że nie ma skończonego zbioru podstawowych faktów, z których wynika, jak rozwiązywać problemy. Wiele problemów ma charakter „indywidualny”, a obecnie pojawia się coraz więcej nowych klas problemów, dla których konieczne jest opracowanie aparatu matematycznego. Jeszcze większą rolę odgrywa tu fakt, że analiza danych jest stosunkowo nowym kierunkiem nauki.

Następnie musimy wyjaśnić, czym jest „analiza danych”. Nazwałem to „obszarem”, ale obszarem czego? Tutaj robi się ciekawie, bo to nie jest tylko dziedzina nauki. Prawdziwy analityk rozwiązuje przede wszystkim problemy aplikacyjne i skupia się na praktyce. Ponadto dane muszą być analizowane w ekonomii, biologii, socjologii, psychologii itp. Rozwiązanie

nowe zadania, jak już mówiłem, wymagają wynalezienia nowych technik (nie zawsze są to teorie, ale także techniki, metody itp.), dlatego niektórzy twierdzą, że analiza danych to także sztuka i rzemiosło.

W W obszarach stosowanych najważniejsza jest praktyka! Nie sposób wyobrazić sobie chirurga, który nie wykonał ani jednej operacji. Właściwie to wcale nie jest chirurg. Ponadto analityk danych nie może obejść się bez rozwiązania rzeczywistych problemów stosowanych. Im więcej takich problemów rozwiążesz samodzielnie, tym bardziej wykwalifikowanymi się staniesz specjalistami.

Po pierwsze, analiza danych to praktyka, praktyka i jeszcze raz praktyka. Musimy rozwiązać wiele realnych problemów z różnych dziedzin. Bo np. klasyfikacja sygnałów i tekstów to dwa zupełnie różne obszary. Specjaliści, którzy z łatwością potrafią zbudować algorytm diagnostyki silnika w oparciu o sygnały z czujników, mogą nie być w stanie stworzyć prostego filtra spamu dla wiadomości e-mail. Jednak bardzo pożądane jest nabycie podstawowych umiejętności podczas pracy z różnymi obiektami: sygnałami, tekstami, obrazami, wykresami, opisami obiektów itp. Ponadto pozwoli Ci to wybrać zadania według własnych upodobań.

Po drugie, ważny jest mądry wybór szkoleń i mentorów.

W W zasadzie wszystkiego możesz się nauczyć sam. Przecież nie mamy do czynienia z obszarem, w którym jest niektóre tajemnice przekazywane były z ust do ust. Wręcz przeciwnie, istnieje wiele kompetentnych kursów szkoleniowych, kodów źródłowych programów i danych. Ponadto jest to bardzo przydatne, gdy kilka osób równolegle rozwiązuje jeden problem. Faktem jest, że przy rozwiązywaniu takich problemów trzeba mieć do czynienia z bardzo specyficznym programowaniem. Powiedzmy, że Twój algorytm

udzielił 89% poprawnych odpowiedzi. Pytanie: czy to dużo czy mało? Jeśli to nie wystarczy, to o co chodzi: źle zaprogramowałeś algorytm, wybrałeś złe parametry algorytmu, czy może sam algorytm jest zły i nie nadaje się do rozwiązania tego problemu? Jeśli praca się powiela, szybko można znaleźć błędy w programie i nieprawidłowe parametry. A jeśli zostanie zduplikowany przez specjalistę, szybko rozwiązywane są również kwestie oceny wyniku i akceptowalności modelu.

Po trzecie, warto pamiętać, że analiza danych zajmuje dużo czasu.

Statystyka

Analiza danych w R

1. Zmienne

W R, podobnie jak wszystkie inne języki programowania, ma zmienne. Co to jest zmienna? Zasadniczo jest to adres, pod którym możemy znaleźć niektóre dane, które przechowujemy w pamięci.

Zmienne składają się z lewej i prawej strony, oddzielonych operatorem przypisania. W R operatorem przypisania jest konstrukcja „<-”, если название переменной находится слева, а значение, которое сохраняется в памяти - справа, и она аналогична “=” в других языках программирования. В отличии от других языков программирования, хранимое значение может находиться слева от оператора присваивания, а имя переменной - справа. В таком случае, как можно догадаться, оператор присваивания примет конструкцию следующего вида: “->”.

W W zależności od przechowywanych danych zmienne mogą być różnego typu: integer, real, string. Na przykład:

moja.zmienna1<- 42 my.var2 <- 35.25

W tym przypadku zmienna my.var1 będzie typu całkowitego, a my.var2 będzie typu rzeczywistego.

Podobnie jak w innych językach programowania, na zmiennych można wykonywać różne operacje arytmetyczne.

moja.zmienna1 + moja.zmienna2 - 12

mój.var3<- my.var1^2 + my.var2^2

Oprócz operacji arytmetycznych można wykonywać operacje logiczne, czyli operacje porównywania.

moja.zmienna3 > 200 moja.zmienna3 > 3009 moja.zmienna1 == moja.zmienna2 moja.zmienna1 != moja.zmienna2 moja.zmienna3 >= 200 moja.zmienna3<= 200

Wynikiem operacji logicznej będzie stwierdzenie prawdziwe (TRUE) lub fałszywe (FALSE). Można także wykonywać operacje logiczne nie tylko pomiędzy zmienną o określonej wartości, ale także z inną zmienną.

moja.nowa.var<- my.var1 == my.var2

Zazimko Walentyna Lentevna Doktorat, art. Wykładowca na Wydziale Analiz Ekonomicznych Federalnej Państwowej Budżetowej Instytucji Edukacyjnej Wyższego Szkolnictwa Zawodowego „Kuban State Agrarian University”

Tradycyjne podejście do analizy sytuacji finansowej opiera się na ogólnej koncepcji „równowagi systemów”, zapożyczonej z krajów o gospodarce rynkowej (rysunek 1).

Rysunek 1 — Metodologia analizy kondycji finansowej odpowiadająca zachodniej koncepcji „równowagi” systemu

Tymczasem pojawiają się takie problemy, jak: 1) niezgodność niektórych podejść metodologicznych z warunkami rosyjskiej specyfiki prowadzenia działalności gospodarczej; 2) nieuwzględnienie społecznego charakteru rolniczego sektora gospodarki w Rosji (przy różnicowaniu podejść do oceny w zależności od przynależności sektorowej organizacji); 3) analiza głównych czynników wpływających na wyniki biznesowe za pomocą analizy statystycznej; 4) ustrukturyzowanie metodologii analizy kondycji finansowej (przynajmniej w celu przywrócenia sprawiedliwości językowej); 5) Zgodność analizy finansowej ze współczesnymi potrzebami podmiotów gospodarczych oraz niejednoznaczną interpretację zapożyczonych kategorii ekonomicznych badano w sposób niewystarczający kompletny.

Głównym kierunkiem doskonalenia metodologii analizy kondycji finansowej organizacji powinno być uwzględnienie:

Istniejący klimat polityczny i podejście rządu do oceny zjawisk, procesów i wyników biznesowych gospodarczych;

Cechy regulacji prawnych dotyczących sporządzania sprawozdań finansowych (dotyczy to w szczególności rewizji podejść do oceny wypłacalności organizacji);

Struktura sektorowa majątku podmiotu gospodarczego;

Nowoczesne parametry oceny efektywności biznesowej.

Celem analizy kondycji finansowej organizacji jest obiektywna ocena sytuacji finansowej i perspektyw jej rozwoju, z uwzględnieniem aktualnej sytuacji w branży w określonym przedziale czasowym odpowiadającym ogólnej strategii polityczno-gospodarczej w odniesieniu do przedmiot studiów.

Przemiany agrarne epoki nowożytnej w historii Rosji są głębokie i znaczące: od drugiej połowy 2005 roku Rząd Federacji Rosyjskiej znacząco zintensyfikował swoje zainteresowanie rolnictwem, inicjując m.in. narodowy projekt „Rozwój Kompleks Rolno-Przemysłowy”; Pod koniec 2006 roku przyjęto ustawę federalną „O rozwoju rolnictwa”. Polityka państwa w zakresie wspierania rolnictwa przewiduje zachęty do pozyskiwania kredytów na warunkach dopłat do odsetek. Negatywnie oceniane jest osłabienie niezależności finansowej Spółek w konsekwencji podjętych działań, zgodnie z ogólnie przyjętymi podejściami do ustalania kondycji finansowej. Według szacunków krajowych ekonomistów, dostrzegających mankamenty dotychczasowej metodyki obliczania wskaźników kondycji finansowej producentów rolnych, stosowanej m.in. przez sądy arbitrażowe (tabela 1), nie byłoby w kraju tylu upadłych gospodarstw rolnych.

Tabela 1. Fragment obliczeń współczynników kwalifikacji producentów rolnych do grup stabilności finansowej dłużnika

Badanie kondycji finansowej organizacji musi być zgodne z koncepcją spójności. Metodologia analizy kondycji finansowej organizacji pojawia się jednocześnie w formie uzgodnionej sekwencji, która pozwala stwierdzić fakt przywrócenia aktualności językowej terminu „metodologia”. Składa się z sześciu głównych etapów, ogólny schemat blokowy pokazano na rysunku 2.

Rysunek 2 — Schemat realizacji etapów analizy kondycji finansowej organizacji rolniczych

Zbieranie informacji polega na stworzeniu listy pytań i uzyskaniu odpowiednich danych od badanej organizacji oraz z innych źródeł. Badanie warunków pracy systemów powinno stać się wstępnym etapem analizy, co wynika z zadania niezbędnej syntezy czynników wewnętrznych i zewnętrznych, które powstaje z uwzględnieniem opisanych powyżej specyfiki ewolucji analizy ekonomicznej w Rosji . Zatem dla organizacji rolniczych specyficzne jest badanie warunków geograficznych, pogodowych i klimatycznych działalności analizowanego podmiotu. Ustrukturyzowanie informacji wstępnych powinno polegać na zestawieniu wycinków danych, które powinny znaleźć się w bazie informacyjnej w celu analizy kondycji finansowej organizacji z jej głównymi cechami: branżą, skalą biznesową i innymi.

W kolejnym etapie w wygenerowanym zestawie informacji należy wyróżnić wskaźniki będące najważniejszymi kryteriami efektywności. Wielu analityków akademickich, zarówno zagranicznych, jak i rosyjskich, przedkłada wskaźniki rentowności nad inne wskaźniki. I tak E. Altman w swoim znanym pięcioczynnikowym „modelu Z” służącym do określenia prawdopodobieństwa potencjalnego bankructwa przedstawił dwa z pięciu czynników jako wskaźniki rentowności. Znaczenie wskaźników rentowności znajduje także odzwierciedlenie w „Złotej Zasadzie Ekonomii”, która stanowi, że dynamika wzrostu zysku bilansowego musi przewyższać dynamikę przychodów ze sprzedaży produktów, a dynamika sprzedaży musi przewyższać dynamikę wzrostu aktywa.

Kryterium identyfikacji faz tradycyjnego harmonogramu cyklu życia jest jednocześnie wskaźnikiem rentowności (oś Y na rysunku 3).

Rysunek 3 – Cykl życia organizacji

W połączeniu z bezwzględnymi wskaźnikami wyników finansowych kluczowymi wskaźnikami działalności organizacji rolniczej są: produkcja globalna brutto według bieżących cen sprzedaży, przychody i zysk (strata) ze sprzedaży produktów (robót, usług), zysk (strata) rok sprawozdawczy, zysk (strata) netto, wskaźnik rotacji kapitału obrotowego, zwrot z kapitału własnego, zwrot z kapitału obrotowego.

System wskaźników zaproponowany do analizy kondycji finansowej podmiotów gospodarczych sektora rolnego gospodarki został przetestowany na przykładzie rzeczywistych danych JSC Agrofirm Kavkaz na Terytorium Krasnodarskim. Organizacja zajmuje dalekie od ostatniego miejsca w rankingu trzystu największych i najbardziej efektywnych przedsiębiorstw rolniczych na podstawie wyników lat 2003-2007, zaliczanych do klubu Agro-300.

Rysunek 4 - Dynamika wskaźników wyników finansowych CJSC Agrofirm Kavkaz

Analiza bezwzględnych wskaźników wyników finansowych wskazuje na rozwój i wzrost przedsiębiorstwa (rysunek 4). Tym samym stała dynamika we wskazanym kierunku jest charakterystyczna dla wskaźników produkcji brutto (+39%), przychodów ze sprzedaży produktów (+43,9%), a także końcowego wyniku finansowego działalności (+16,8%). Do czynników pozytywnie wpływających na dynamikę wskaźników można zaliczyć wzrost wolumenu wyprodukowanych i zbywalnych produktów roślinnych – przede wszystkim zbóż (o 3,4%), buraków cukrowych (13,9%), słonecznika (47,9%) i mleka (9%). ,9%). Rentowność kapitału obrotowego za okres sprawozdawczy wzrosła w stosunku do okresu bazowego, co świadczy o wysokiej efektywności Spółki Akcyjnej.

W celu identyfikacji istotnych czynników wpływających na poziom efektywności biznesowej przeprowadzono analizę korelacji i regresji efektywności biznesowej 46 organizacji rolniczych w centralnej strefie Terytorium Krasnodarskiego. Za efektywny wskaźnik (y) przyjmuje się poziom zwrotu z kapitału własnego (w procentach), obliczany jako stosunek zysku (straty) netto roku sprawozdawczego do średniorocznego stanu kapitałów własnych. Wybór tego konkretnego wskaźnika uzasadniany jest jego nadmiernym zapotrzebowaniem przez zewnętrznych użytkowników sprawozdań finansowych jako wskaźnika charakteryzującego nie tylko efektywność przedsiębiorstwa, ale także jego ryzykowność, strategiczne perspektywy wypłacalności i jakość zarządzania przedsiębiorstwem. Do analizy wybrano kluczowe wskaźniki-czynniki, które potencjalnie wpływają na stopień zwrotu z kapitału własnego; poszukiwanie i obliczanie tych współczynników można przeprowadzić na podstawie publicznych sprawozdań finansowych. Są to: x 1 – udział kapitałów własnych w walucie bilansowej, %; x 2 – stosunek zadłużenia do kapitałów własnych (wskaźnik dźwigni finansowej); x 3 – udział środków płynnych w aktywach, %; x 4 – wskaźnik rotacji majątku (produktywność zasobów).

Analiza sparowanych współczynników korelacji wykazała, że ​​istnieje bezpośredni i dość ścisły związek pomiędzy zwrotem z kapitału własnego a relacją zadłużenia do kapitału własnego, zgodnie ze skalą Chaddocka, co potwierdza stwierdzenie, że poszukiwanie racjonalnej relacji pomiędzy źródłami zadłużenia i kapitału własnego finansowania jest wyraźną drogą do zwiększenia efektywności tego ostatniego. Odwrotna średnia zależność między wskaźnikiem efektywności a udziałem kapitału własnego w walucie bilansowej (tabele 2 i 3) wskazuje, że rentowność kapitału własnego we współczesnych warunkach wzrasta, jeśli zmniejsza się jego udział w kapitale ogółem. Jednocześnie istnieje bezpośredni średni związek pomiędzy zwrotem z kapitału własnego a udziałem środków płynnych w aktywach oraz bezpośredni słaby związek pomiędzy nim (rentowność) a zwrotem z aktywów.

Tabela 2. Macierz sparowanych współczynników korelacji czteroczynnikowego równania regresji wielokrotnej

Analiza współczynników β wskazuje, że najsłabszy wpływ na zmianę rentowności kapitału własnego ma udział kapitału własnego w walucie bilansowej, a najsilniejszy stosunek zadłużenia do kapitałów własnych. Co więcej, właśnie według drugiej cechy badana populacja organizacji rolniczych jest niezwykle niejednorodna. Ponadto zbiór ten jest niejednorodny pod względem stopy zwrotu z kapitału własnego, udziału kapitału własnego w walucie bilansowej oraz udziału środków płynnych w aktywach, co wskazuje na różny poziom organizacji działalności produkcyjnej i finansowej oraz jej efektywności w gospodarstwach rolnych.

Tabela 3. Ogólna charakterystyka rentowności kapitału własnego i wybrane czynniki, 2006 rok

Otrzymane w wyniku rozwiązania równanie regresji wielokrotnej ma postać:

y = -12,454-0,164x 1 +0,688x 2 +0,905x 3 +39,335x 4. (1)

Dodatnia wartość współczynnika x 2 świadczy o tym, że przy racjonalnych metodach gospodarowania i normalnej relacji zwrotu z majątku do odsetek od odsetek od pożyczonych źródeł finansowania powinna wzrosnąć dochodowość zasobów własnych.

Tabela 4. Ogólne wyniki oceny modelu regresji czteroczynnikowej

Zależność zwrotu z kapitału własnego od wszystkich czynników uwzględnionych w modelu jest bliska (współczynnik korelacji wielokrotnej R = 0,901) i istotna statystycznie (tab. 4). Co więcej, równanie liniowe wyjaśnia 81,2% zmienności zwrotu z kapitału własnego. Reszta wynika z przypadkowych, nieuwzględnionych czynników.

W praktyce, aby obliczyć poziom efektywności biznesowej producentów rolnych i sposoby jej poprawy, identyfikuje się główne czynniki i stopień ich wpływu na wskaźnik efektywności. Stwierdzono, że rentowność kapitału własnego badanej populacji organizacji rolniczych: maleje wraz ze wzrostem udziału kapitału własnego w strukturze źródeł finansowania (rentowność kapitału własnego wzrasta tylko do pewnego poziomu kapitału własnego i zaczyna spadać) przy dalszym wzroście jego udziału w strukturze bilansu); wzrasta wraz ze wzrostem wskaźnika dźwigni finansowej, który odzwierciedla relację zadłużenia do kapitałów własnych i charakteryzuje zależność zysku od struktury źródeł finansowania, co jest możliwe przy preferencyjnych obciążeniach podatkowych i wsparciu gospodarstw rolnych ze strony Rządu RP Federacja Rosyjska; wykazuje dynamikę rosnącą wraz ze wzrostem udziału środków płynnych w strukturze majątku organizacji, co jest logiczne w świetle wprowadzenia dyscypliny rozliczeniowej i płatniczej oraz jest konsekwencją wzrostu aktywności biznesowej organizacji, objawiającej się m.in. wzrost dochodów (przychodów) ze sprzedaży produktów rolnych i innych rodzajów działalności (priorytet działań strategii marketingowej organizacji); wzrasta wraz ze stopniem wykorzystania majątku własnego organizacji (priorytetowe zadanie zarządzania finansami organizacji).

Stąd możliwe staje się utworzenie odpowiedniego wektora zwiększania efektywności biznesowej organizacji rolniczych poprzez zastosowanie jasnych mechanizmów, które przyczyniają się do jego wzrostu. W najbardziej ogólnej formie mechanizmami takimi są: 1) rozsądne określenie źródeł finansowania działalności organizacji; 2) zwiększenie efektywności wykorzystania zasobów organizacji w oparciu o stabilizację wzajemnych rozliczeń oraz system dyscypliny rozliczeniowej i płatniczej; 3) doskonalenie systemu zarządzania produkcją.

Badanie dynamiki zwrotu z kapitału własnego organizacji rolniczych w zależności od rzeczywistego poziomu udziału kapitału własnego w strukturze źródeł finansowania wykazało, że najwyższą wartość wskaźnika efektywności wykorzystania kapitału własnego odnotowano na poziomie: poziom kapitałów własnych w przedziale od 44 do 58%. Wraz z dalszym wzrostem kapitału własnego w strukturze źródeł obserwuje się spadek rentowności (rysunek 5).

Rysunek 5 – Dynamika zwrotu z kapitału własnego w zależności od udziału kapitału własnego w strukturze kapitału

Badanie wpływu strategii finansowej organizacji na wykorzystanie pożyczonych środków stanowi kontynuację opisanej sekwencji.

Dopuszczalne miejsce zajmuje tu opracowana metodologia wyznaczania racjonalnej relacji środków pożyczonych i kapitałowych w powiązaniu ze zwrotem z kapitału własnego i preferencyjnym kredytowaniem organizacji rolniczych.

Z całego zestawu względnych wskaźników stabilności finansowej proponujemy wyliczyć współczynnik niezależności finansowej (Equity to Total Assets), który charakteryzuje prowadzoną politykę w zakresie finansowania i odzwierciedla udział kapitału własnego w strukturze źródeł finansowania. majątek oraz stosunek zadłużenia do kapitału własnego (wskaźnik dźwigni finansowej, czyli „dźwignia finansowa”), charakteryzujący stopień ryzyka organizacji.

Wskaźniki struktury kapitałowej charakteryzują stopień ochrony wierzycieli i inwestorów przed ewentualnym niespłacaniem długów i nie dostarczają praktycznie żadnej informacji o potencjale ekonomicznym organizacji. Opisany problem „rozwiązuje” wskaźnik charakteryzujący zależność zysku od wydatków związanych ze strukturą źródeł finansowania działalności organizacji – „efekt dźwigni finansowej”.

EGF = (1-Neskh) (CRa -PK) x (ZK/SK), (2)

gdzie EFR to efekt dźwigni finansowej, polegający na wzroście wskaźnika zwrotu z kapitału własnego, %; Neskh – stawka jednolitego podatku rolnego wyrażona w postaci ułamka dziesiętnego; CR – wskaźnik rentowności aktywów brutto, %; PC - średnia kwota odsetek od pożyczki płaconej przez organizację za wykorzystanie pożyczonego kapitału,%; ZK – średnia wysokość pożyczonego kapitału wykorzystywanego przez organizację; SK to średnia wysokość kapitału własnego organizacji.

Wzór (2) uzyskano, biorąc pod uwagę specyfikę tworzenia danych w sprawozdaniach finansowych organizacji rosyjskich, a także opodatkowanie producentów rolnych: 1) zamiast całej kwoty wykorzystanego kapitału, naszym zdaniem, kwotę zobowiązań organizacji należy odjąć od jej wartości; 2) „kwotę zysku brutto bez kosztów spłaty odsetek od pożyczki” zastąpiono wskaźnikiem „zysk ze sprzedaży produktów (robot, usług)”; 3) podatek dochodowy, którego zapłata odbywa się w powszechnym systemie podatkowym, nie jest przez autora uznawany za czynnik wpływający na wielkość efektu: zgodnie z obowiązującymi przepisami producenci rolni płacą jednolity podatek rolny, który był wprowadzone do formuły.

Tabela 5. Dynamika wskaźników stabilności finansowej CJSC Agrofirm Kavkaz

Zatem udział kapitału obcego w stosunku do kapitału własnego CJSC Agrofirma Kavkaz na koniec 2006 roku, zgodnie z tabelą 5, wyniósł 52,8%, co stanowi 42,1 punktów procentowych. wyższy od poziomu z roku bazowego. Wzrost udziału kapitału obcego w strukturze pasywów bilansu wskazuje na przejście od konserwatywnej do umiarkowanej polityki finansowej; i choć wiąże się to z osłabieniem samodzielności podmiotu gospodarczego, to pod pewnymi warunkami może prowadzić do wzrostu rentowności kapitału własnego. Należy zaznaczyć, że stopień aktywności gospodarczej producentów rolnych nie jest na tyle wysoki, aby móc w przyszłości realizować taką politykę finansowania, co oznacza, że ​​należy dokładnie przestudiować konsekwencje zmian i podjąć racjonalną decyzję.

Wyniki obliczeń mających na celu określenie efektu dźwigni finansowej dla CJSC Agrofirma Kavkaz (tabela 6) wskazują na jej dodatnią dynamikę: wartość w 2006 roku wyniosła 2,5%, co stanowi 3,3 punktu procentowego. wyższy od poziomu z roku bazowego. W rezultacie CJSC Agrofirma Kavkaz, tworząc swoje aktywa w 65% ze środków własnych i 35% z kapitału pożyczonego, zwiększyła zwrot z kapitału własnego o 2,5%, przy wszystkich innych czynnikach niezmiennych, ze względu na fakt, że środki kredytowe, które płaci biorąc pod uwagę politykę preferencyjnego kredytowania producentów rolnych prowadzoną przez Rząd Federacji Rosyjskiej, a zwrot z całkowitego kapitału wynosi 16,2%. Analiza czynnikowa modelu efektu dźwigni finansowej wykazała, że ​​w obecnych warunkach opłacalne jest wykorzystanie pożyczonych środków w obrotach organizacji, gdyż konsekwencją tego jest wzrost efektywności wykorzystania kapitału własnego. Oznacza to, że pozyskując pożyczone zasoby, analizowana organizacja może zwiększyć swój kapitał własny, pod warunkiem, że zwrot z zainwestowanego kapitału przewyższa cenę przyciągniętych zasobów.

Tabela 6. Mechanizm powstawania efektu dźwigni finansowej

Do określenia granic wzrostu dźwigni finansowej należy posłużyć się modelem opracowanym przez francuskich naukowców J. Conana i M. Goldera. Wyjaśnieniem tego jest kompozycja kryteriów, która jest najbardziej dostosowana do wymogów konstruowania krajowych sprawozdań finansowych. Im niższa wartość szacowanego wskaźnika, tym mniejsze prawdopodobieństwo opóźnień w płatnościach przez firmę. Rzeczywiste wartości kryteriów, obliczone na podstawie danych CJSC Agrofirm Kavkaz, przedstawiono w tabeli 7.

Tabela 7. Ocena prawdopodobieństwa opóźnień w płatnościach Agrofirm Kavkaz CJSC

Z obliczeń wynika, że ​​prawdopodobieństwo opóźnienia płatności przez spółkę jest bardzo małe, jednakże dynamika wskaźnika całkowego zmierza do zera, co oznacza, że ​​poziom wypłacalności w przyszłości jest zagrożony. Fala ta jest uzasadniona wzrostem kwoty pożyczanych środków i kosztów obsługi długu. Aby zapobiec ewentualnym trudnościom, niezbędny jest operacyjny monitoring dyscypliny rozliczeniowej i płatniczej.

Aby zsynchronizować dodatnie i ujemne przepływy pieniężne, konieczne jest zarządzanie wypłacalnością operacyjną. Autorzy badania kategorycznie sprzeciwiają się stosowaniu wskaźników płynności jako wskaźników wypłacalności ze względu na ich sprzeczność z wymogiem rachunkowości dotyczącym kontynuacji działalności. Naszym zdaniem stopień wypłacalności zależy od wypełnienia wskaźników wyników finansowych prawdziwymi pieniędzmi. Stosowanie w rozliczeniach transakcji offsetowych i zastępowanie środków pieniężnych należnościami stwarza zagrożenie dla zdolności organizacji do regulowania bieżących zobowiązań.

Obecnie zbyt mało uwagi poświęca się analizie przepływów pieniężnych. Tymczasem jest to najbardziej bezsprzeczna metoda, która pozwala monitorować stopień wystarczalności środków na pokrycie zobowiązań krótkoterminowych. Endovitsky D.A.

sugeruje porównanie przepływów pieniężnych netto z bieżącej działalności z zyskiem ze sprzedaży. Ujemny przepływ środków pieniężnych netto, przy zysku ze sprzedaży, będzie wskazywał, że tworzenie kapitału obrotowego wymaga dużych inwestycji finansowych. Taka sytuacja może doprowadzić do niewypłacalności. Powody: niska rentowność sprzedaży, wysokie koszty tworzenia kapitału obrotowego.

Tabela 8. Stosunek przepływów pieniężnych netto i zysku ze sprzedaży, w tysiącach rubli.

, (3)

gdzie Dptd to wpływy pieniężne z bieżącej działalności, w tysiącach rubli, OK to kapitał obrotowy, w tysiącach rubli; Kropka - wypływ środków z bieżącej działalności, tysiące rubli. Wskaźnik wydajności ( Kdost1) w danej relacji charakteryzuje zdolność organizacji do finansowania kapitału obrotowego, pokazuje wystarczalność wpływów pieniężnych na pokrycie kosztów związanych z finansowaniem kapitału obrotowego. Zalecana wartość wskaźnika powinna wynosić co najmniej 1.

1. Wpływ zmian wskaźnika przepływów pieniężnych netto na działalność bieżącą: . (4)

2. Wpływ zmian w odpływie środków na jeden rubel kapitału obrotowego: . (5)

Tabela 9. Dane do analizy czynnikowej współczynnika adekwatności wpływów pieniężnych na finansowanie kapitału obrotowego, w tysiącach rubli.

Tym samym dodatnia zmiana współczynnika wypłacalności w analizowanym okresie (+0,148) wynika ze wzrostu odpływu środków z działalności bieżącej na pokrycie kapitału obrotowego. Negatywny wpływ na wskaźnik miała szybsza dynamika wypływów środków pieniężnych niż dynamika ich wpływów.

Według CJSC Agrofirma Kavkaz wskaźnik wpływów i wypływów środków pieniężnych na działalność bieżącą w okresie sprawozdawczym wyniósł 1,018, natomiast dynamika współczynnika była ujemna – spadek o 0,076. Nie oznacza to jednak braku środków na pokrycie krótkoterminowych zobowiązań. Wskaźnik wypłacalności środków pieniężnych na pokrycie zobowiązań krótkoterminowych jest bardzo akceptowalny zarówno w okresach poprzednich, jak iw okresach sprawozdawczych (odpowiednio 0,966, 4,216 i 2,780).

Regularne monitorowanie bieżącego stanu środków

Rysunek 6 – Etapy analizy wypłacalności organizacji rolniczej

Kolejnym krokiem jest ocena jakości zysku (wzór 4):

, (4)

Gdzie NPV- przepływ środków pieniężnych netto dla wszystkich rodzajów działalności, tysiące rubli, PE - zysk netto, tysiące rubli.

Jeśli na podstawie wyników swojej działalności organizacja utrzymuje się, utrzymuje się ujemny przepływ środków pieniężnych netto, może to prowadzić do niewypłacalności finansowej spowodowanej rzeczywistym zmniejszeniem zasobów i zmniejszeniem potencjału ekonomicznego organizacji. W analizowanej sytuacji, jak widać z tabeli 9, organizacja uzyskała zysk netto, przy czym na każdy rubel zysku przypada 3 ruble zbilansowanego wyniku porównania napływu i wypływu środków. Badanie możliwości oceny wypłacalności organizacji rolniczej pozwoliło na sformułowanie planu analiz przedstawionego na rysunku 7.

Wyniki badania w pełni opierają się na realiach pracy organizacji rolniczych. Rozwiązuje to problem braku specyfiki branżowej w istniejących metodach analizy finansowej. Praktyczne znaczenie opracowania polega na tym, że w oparciu o opracowaną metodologię dla organizacji rolniczych zaproponowano podstawy kształtowania racjonalnej polityki finansowej w zmieniającej się sytuacji ekonomicznej przemysłu wiejskiego. Stosowanie rekomendowanej metodologii pozwoli na dokładniejszy pomiar poziomu ryzyka finansowego i opracowanie skuteczniejszego mechanizmu zarządzania nim w celu poprawy efektywności prowadzonej działalności gospodarczej.

R-analiza, czyli dopuszczalność podejść kryterialnych w ocenie kondycji finansowej organizacji rolniczych

W obecnych warunkach gospodarczych główny nacisk w działalności usług finansowych przedsiębiorstw komercyjnych koncentruje się na operacyjnym monitorowaniu wskaźników kondycji finansowej organizacji. W tym przypadku pierwszeństwo mają względne wskaźniki charakteryzujące związek między danymi sprawozdawczymi, które niosą tę lub inną informację. W ujęciu terminologicznym metoda analizy działalności przedsiębiorstwa oparta na opisanym podejściu nazywa się R-analizą, czyli analizą wskaźników finansowych.

Zestaw współczynników w obrębie pojedynczego podmiotu gospodarczego zależy od strategii i celów, jakie chce on osiągnąć. W takim przypadku identyfikuje się współczynniki, które należy obliczyć i ustala ich standardowe wartości. Prace te są zwykle wykonywane w ramach projektu z zakresu rachunkowości zarządczej, budżetowania lub zrównoważonej karty wyników. „Jeśli zestaw wskaźników zostanie zaczerpnięty z podręcznika finansów” – zauważają praktykujący analitycy – „taka analiza finansowa nie przyniesie przedsiębiorstwu żadnej korzyści” /10/.

Tymczasem pewne wskaźniki odnoszące się do aspektów finansowania swojej działalności przez organizację wykształciły się tradycyjnie i są uwzględniane we wszystkich algorytmach metodologicznych, także tych regulowanych przez prawo.

Mówimy o następujących wskaźnikach:

I. Wskaźniki płynności

Wskaźniki płynności charakteryzują zdolność spółki do zaspokajania roszczeń posiadaczy krótkoterminowych zobowiązań dłużnych.

1. Wskaźnik płynności bezwzględnej

Pokazuje, jaka część krótkoterminowych zobowiązań dłużnych może zostać pokryta środkami pieniężnymi i ich ekwiwalentami w postaci zbywalnych papierów wartościowych oraz depozytów, czyli aktywami niemal całkowicie płynnymi.

2. Szybki stosunek (stosunek testu kwasowego, szybki stosunek)

Stosunek najbardziej płynnej części aktywów obrotowych (środki pieniężne, należności, krótkoterminowe inwestycje finansowe) do zobowiązań krótkoterminowych. Zwykle zaleca się, aby wartość tego wskaźnika była większa niż 1. Jednak rzeczywiste wartości dla rosyjskich przedsiębiorstw rzadko przekraczają 0,7 - 0,8, co uważa się za akceptowalne.

3. Współczynnik prądu (stosunek prądu)

Obliczany jest jako iloraz aktywów obrotowych przez zobowiązania krótkoterminowe i pokazuje, czy przedsiębiorstwo posiada wystarczające środki, które mogą przeznaczyć na spłatę zobowiązań krótkoterminowych. Zgodnie z praktyką międzynarodową wartości wskaźników płynności powinny mieścić się w przedziale od jednego do dwóch (czasami nawet do trzech). Dolna granica wynika z faktu, że kapitał obrotowy musi wystarczyć przynajmniej na spłatę krótkoterminowych zobowiązań, w przeciwnym razie spółce grozi upadłość. Ponad trzykrotna nadwyżka aktywów obrotowych nad zobowiązaniami krótkoterminowymi jest również niepożądana, gdyż może świadczyć o nieracjonalnej strukturze aktywów.

Obliczane według wzoru:

II. Wskaźniki dźwigni - Wskaźniki struktury kapitału (wskaźniki stabilności finansowej)

Wskaźniki struktury kapitałowej odzwierciedlają udział środków własnych i obcych w źródłach finansowania spółki, czyli charakteryzują stopień niezależności finansowej spółki od wierzycieli. Jest to ważna cecha zrównoważonego rozwoju przedsiębiorstwa. Do oceny struktury kapitału najczęściej wykorzystuje się współczynnik niezależności finansowej (Equity to Total Assets), który charakteryzuje uzależnienie firmy od kredytów zewnętrznych. Im niższy wskaźnik, tym więcej kredytów posiada firma, tym większe jest ryzyko niewypłacalności. Niska wartość wskaźnika odzwierciedla także potencjalne zagrożenie niedoborem środków pieniężnych w przedsiębiorstwie. Interpretacja tego wskaźnika zależy od wielu czynników: średniego poziomu tego wskaźnika w pozostałych branżach, dostępu firmy do dodatkowych dłużnych źródeł finansowania oraz charakterystyki bieżącej działalności produkcyjnej.

Obliczane według wzoru:

Pozostałe wskaźniki, takie jak: Wskaźniki rentowności – Wskaźniki rentowności, Wskaźniki aktywności – Wskaźniki aktywności gospodarczej, Wskaźniki inwestycji – Kryteria inwestowania, nie zostaną podane w ramach niniejszego artykułu ze względu na ujęcie zagadnienia poruszanego w trakcie kondensacji materiału.

Najważniejszą rzeczą przy przeprowadzaniu analizy finansowej nie jest obliczanie wskaźników, ale umiejętność interpretacji uzyskanych wyników. Wnioski nie różnią się jednak zakresem: główne podejście koncepcyjne opiera się na porównaniu uzyskanych danych ze standardami ustalonymi w ramach podejścia tradycyjnego. Podejście tradycyjne rozumiane jest jako zbiór metod, narzędzi i technologii służących do gromadzenia, przetwarzania i interpretacji (interpretacji) danych dotyczących działalności gospodarczej przedsiębiorstwa.

Choć główny wkład w teorię i praktykę analizy finansowej wnieśli ekonomiści z krajów o rozwiniętej gospodarce rynkowej, warto przypomnieć prace radzieckiego ekonomisty z lat 20. N. Błatowa, który nakreślił zaawansowane koncepcje i metody analizy dla ich czas: porównawcza równowaga analityczna, współczynniki podziału, współczynniki koordynacji itp.

Ciekawostką jest zapożyczenie i w pewnym stopniu interpretacja „wartości ekstremalnych” współczynników analitycznych charakteryzujących wypłacalność i stabilność finansową wraz z ich kompleksowym rozkładem.

I tak w jednej z części pracy Y.V. Sokolova, napisanej wspólnie z V.V. Kovalevem, znajdujemy opis interpretacji zachodniej praktyki księgowej i analitycznej na specyfikę rosyjską. Jednocześnie podaje się informacje o kondycji finansowej dziesięciu dużych spółek akcyjnych w Rosji na podstawie wyników prac w latach 1907 i 1908:

„JSC „Kaukaz i Merkury” (firma spedycyjna), fabryka Bogorodsko-Glukhovskaya, Firma „Provodnik” (produkcja gumy i telegrafu), Spółka Partnerska M.S. Kuznetsova (produkcja wyrobów porcelanowych), Rosyjskie Towarzystwo Elektryczne „Westinghouse”, JSC Rosyjskie Zakłady Elektryczne „Siemens i Gallskoye”, Singer Company, JSC Maltsov Plants, Briansk Rail-Rolling, Huta żelaza i Zakłady Mechaniczne (JSC), Towarzystwo Zakładów Putiłowa ” /2 , Z. 280/.

Obliczana jest ograniczona lista współczynników (ich lista znajduje się powyżej). Średnie wartości współczynników obliczone na podstawie danej próby (nie określono kryterium grupowania przedsiębiorstw) porównywane są ze „światowymi” standardami. Po wykryciu ich bliskości dochodzi do wniosku, że wartości te są akceptowalne w odniesieniu do aktualnej sytuacji w kraju w strukturze majątku i źródłach ich pokrycia /11/.

Do dziś istnieje wiele sprzeczności, których należy unikać, co naszym zdaniem oznacza milczenie o najważniejszej sprawie.

Przejdźmy do instrukcji (zaleceń) ministerstw i innych federalnych organów wykonawczych w sprawie aspektu metodologicznych podejść do analizy kondycji finansowej w kontekście podanych w nich współczynników. Wśród nich najważniejsze są metody zaprezentowane w poniższych dokumentach:

1. Przepisy metodologiczne dotyczące oceny kondycji finansowej przedsiębiorstw i ustalenia niezadowalającej struktury bilansu, zatwierdzone zarządzeniem Federalnej Administracji ds. Niewypłacalności (Upadłości) Przedsiębiorstw Własności Państwowej Rosji z dnia 12 sierpnia 1994 r. nr 31-r.

3. Procedura raportowania szefów federalnych przedsiębiorstw unitarnych i przedstawicieli Federacji Rosyjskiej w organach zarządzających otwartych spółek akcyjnych, zatwierdzona dekretem Rządu Federacji Rosyjskiej z dnia 4 października 1999 r. nr 1116.

4. Wytyczne dotyczące przeprowadzania analizy sytuacji finansowej organizacji, zatwierdzone zarządzeniem Federalnej Służby Rosji ds. Naprawy Finansowej i Upadłości (zwanej dalej FSFR) z dnia 23 stycznia 2001 r. nr 16.

5. Zasady przeprowadzania analizy finansowej przez kierownika arbitrażu. Zatwierdzony dekretem Rządu Federacji Rosyjskiej z dnia 25 czerwca 2003 r. Nr 367. Zasady te, zgodnie z ustawą federalną z dnia 26 października 2002 r. Nr 127 FZ „W sprawie niewypłacalności (upadłości)”, określają zasady i warunki kierownikowi arbitrażu do przeprowadzenia analizy finansowej, a także składu informacji wykorzystywanych w tej sprawie.

6. Instrukcje dotyczące sposobu sporządzania i prezentacji sprawozdań finansowych, zatwierdzone rozporządzeniem Ministerstwa Finansów Rosji z dnia 22 lipca 2003 r. Nr 67n.

7. Dekret Rządu Federacji Rosyjskiej z dnia 30 stycznia 2003 r. nr 52 „W sprawie wykonania ustawy federalnej „W sprawie naprawy finansowej producentów rolnych”.

Przegląd tych dokumentów wykazał całkowity brak jakichkolwiek różnic branżowych pomiędzy analizowanymi przedsiębiorstwami. Tymczasem należy pamiętać, że dopuszczalne wartości wskaźników mogą znacznie różnić się nie tylko dla różnych branż, ale także dla różnych przedsiębiorstw tej samej branży, a pełny obraz kondycji finansowej przedsiębiorstwa można uzyskać jedynie poprzez analizę cały zestaw wskaźników finansowych, biorąc pod uwagę specyfikę swojej działalności. Zatwierdzone wartości wskaźników mają charakter wyłącznie informacyjny i nie mogą być wykorzystywane jako wskazówka do działania. W związku z tym konieczne jest opracowanie ram regulacyjnych na poziomie rozporządzeń rządowych lub ministerstw i departamentów na poziomie branżowym.

Charakterystycznymi cechami nowoczesnych przedsiębiorstw rolniczych są brak kapitału obrotowego, niska dyscyplina wypłacalności, wzrost wolumenu transakcji barterowych i wysoki koszt zasobów kredytowych. Na skutek tych i innych czynników przedsiębiorstwa nie mają środków na realizację swoich zobowiązań płatniczych, w tym wypłat wynagrodzeń, zapłat za towary (pracę, usługi), a zadłużenie budżetu rośnie.

Jednocześnie nawet w tak trudnych warunkach wiele przedsiębiorstw utrzymuje się na rynku. Dlatego „ekstremalne” wartości wskaźników charakteryzujących strukturę aktywów i pasywów bilansu, wypłacalność i stabilność finansową organizacji muszą uwzględniać specyfikę obecnej sytuacji oraz granice, w których kierownictwo przedsiębiorstwa jest nadal w stanie opracować strategiczne kroki mające na celu przezwyciężenie kryzysu bez prowadzenia postępowania upadłościowego.

Kryteria obowiązujące przedsiębiorstwa rolne w Stanach Zjednoczonych (ponieważ wybraliśmy drogę zapożyczania angloamerykańskiego modelu finansowego) również są dalekie od rosyjskiej specyfiki. Dzieje się tak przede wszystkim z dwóch powodów: po pierwsze, warunki ekonomiczne rosyjskiej produkcji rolnej bardzo różnią się od warunków ekonomicznych Stanów Zjednoczonych czy Kanady; po drugie, cechą charakterystyczną polityki wewnętrznej i rolnictwa jest to, że – zwłaszcza wśród małych przedsiębiorstw rolnych – trudności gospodarcze zaczynają nabierać charakteru społecznego. Łamane są w ten sposób zasady gospodarki rynkowej.

Naszym zdaniem główna uwaga przy adaptacji tradycyjnego podejścia powinna być skupiona na zamykaniu istniejących luk w przeprowadzaniu procedur analizy finansowej.

Główne propozycje dalszego rozwoju procedur końcowej analizy finansowej są następujące:

Obliczanie własnych standardów lub optymalnych poziomów wskaźników finansowych dla analizowanej spółki z wykorzystaniem znanych technik metodologicznych;

Wybór wąskiego (<индикаторной>) próbkę wskaźników finansowych, których skład może być różny dla różnych organizacji;

Ocena jakościowa i wyznaczanie wag wskaźników wskaźnikowych na podstawie porównania z obliczonymi poziomami optymalnymi, trendami, wzajemnym porównaniem i przyjętymi regułami logicznymi;

Opracowanie standardowego formatu wniosku z działalności finansowej przedsiębiorstwa, który nie tylko określa problemy analizowanej firmy, ale także wskazuje czynniki obecnych i przyszłych zmian, a także formułuje rekomendacje dotyczące ich przezwyciężenia, złagodzenia lub wzmocnienia .

Referencje

1. Bocharov, V.V. Analiza finansowa/V.V. Bocharow. - Petersburg: Peter, 2007. -204 s.

2. Wasilijewa, L.S. Analiza finansowa / L.S. Wasilijewa, M.V. Pietrowska - wyd. 3 - M.: KNORUS, 2008. - 816 s.

3. Efimova, O.V. Analiza finansowa/O.V. Efimova.-5 wydanie, poprawione. i dodatkowe - M.: Rachunkowość, 2006.-528 s.

4. Endovitsky D.A. Analiza diagnostyczna niewypłacalności finansowej organizacji: podręcznik. zasiłek / D.A. Endowicki, M.V. Szczerbakow. - M.: Ekonomista, 2007. -287 s.

5. Metodologia obliczania wskaźników kondycji finansowej producentów rolnych: zatwierdzona. dekretem Rządu Federacji Rosyjskiej z dnia 30 stycznia 2003 r. nr 52-M.: Finanse i statystyka, 2004.- 2 s.

6. Morozova V.L. Doświadczenie historyczne, czyli ewolucyjny rozwój analizy ekonomicznej działalności gospodarczej w Rosji z punktu widzenia eksternalizmu / V.L. Morozova // Analiza ekonomiczna: teoria i praktyka - 2007. - nr 16 (97). — s. 60-68.

7. Ordynacja podatkowa Federacji Rosyjskiej (część 2): Rozdział 26 1. System opodatkowania producentów rolnych (jednolity podatek rolny) . – System odniesienia prawnego „Garant”

8. O rozwoju rolnictwa: ustawa federalna Federacji Rosyjskiej z dnia 29 grudnia 2007 r. nr 264-FZ

9. Savitskaya, G.V. Analiza działalności gospodarczej przedsiębiorstw rolniczych: podręcznik. zasiłek/G.V. Sawicka. — wyd. 5, wyd. i dodatkowe – Mn.: Nowa wiedza, 2005.

10. Kubyshkin I. Wykorzystanie analizy finansowej w zarządzaniu firmą/ Kubyshkin I.//Dyrektor Finansowy. — 2005. -Nr 4

11. Sokolov Ya.V. Rachunkowość od początków do współczesności / Sokolov Y.V. — M.: Audyt. JEDNOŚĆ. 1996.

12. Zimin N.E. Analiza i diagnostyka działalności finansowo-ekonomicznej przedsiębiorstwa/N.E. Zimin, V.N. Sopołowa. M.: KolosS, 2005 -384 s.

13. Voitolovsky N.V. Analiza ekonomiczna: Podstawy teorii. Kompleksowa analiza działalności gospodarczej organizacji: Podręcznik / Voitolovsky N.V., Kalinina A.P., Mazurova I.I. - M.: Szkolnictwo wyższe, 2005. - lata 509

Cel prowadzenie szkoleń „Analiza danych i modelowanie relacji w pakiecie R” – poznać podstawowe możliwości programu R – bezpłatnego języka programowania służącego do wykonywania obliczeń statystycznych, a także nauczyć się organizować i zarządzać wprowadzaniem danych, przeprowadzać pierwotną analizę statystyczną danych, prezentować je graficznie oraz umieć znajdować zależności w danych . Szkolenie przeznaczone jest dla studentów bez doświadczenia w R lub z podstawową znajomością pakietu.

Wskazane jest, aby studenci posiadali umiejętności programowania i znajomość podstaw analizy statystycznej.

Po ukończeniu szkolenia będziesz mógł korzystać z programu R:

• Poprawnie utwórz próbkę danych do analizy
• Organizuj wprowadzanie danych i zarządzaj danymi
• Wykonaj opisową analizę statystyczną
• Przeanalizuj zależności w tabelach kontyngencji
• Testuj hipotezy statystyczne dotyczące równości środków
• Wykorzystaj możliwości graficzne
• Przeprowadź analizę korelacji
• Przeprowadź analizę regresji
• Przeprowadź ANOVA

Czas trwania szkolenia: 32 godziny akademickie. lub 4 dni.

Program szkolenia:

Temat 1. Podstawowe pojęcia statystycznej analizy danych – 2 godziny akademickie.

• Badania statystyczne
• Metody pozyskiwania danych
• Różnica między obserwacją a eksperymentem
• Populacja i próba
• Wymagania dotyczące danych podczas tworzenia próbki
• Pojęcie estymacji statystycznej punktowej i przedziałowej
• Znaki i zmienne
• Zmienne skale pomiarowe
• Obszary statystycznej analizy danych
• Statystyka opisowa i analityczna
• Dobór metod analizy statystycznej w zależności od skali pomiaru zmiennych
• Hipoteza statystyczna
• Rodzaje błędów statystycznych
• Zasady testowania hipotez statystycznych
• Wybór poziomu istotności podczas testowania hipotez

Temat 2. Wprowadzenie do pracy w środowisku R – 2 godziny akademickie.

• Cechy pracy z R
• Instalowanie programu
• Uruchomienie programu
• Środowisko R
• Wiersz poleceń i interfejs dialogowy
• Zasady określania poleceń
• Tworzenie katalogu roboczego
• Pakiety
• Interfejsy graficzne
• R jako kalkulator
• System pomocy

Temat 3. Podstawy programowania w R – 2 godziny akademickie.

• Rodzaje obiektów w R
• Wektor
• Listy
• Matryce
• Czynniki
• Tabele danych
• Wyrażenia
• Operatorzy dostępu do danych
• Funkcje i argumenty
• Pętle i instrukcje warunkowe
• Zarządzanie bazami danych w R
• Wektoryzacja operacji
• Debugowanie
• Programowanie obiektowe

Temat 4. Wprowadzanie i organizacja danych w R – 2 godziny akademickie.

• Metody pobierania danych
• Bezpośrednie wprowadzanie danych
• Wprowadzanie danych do tabeli
• Import danych z MS Excel
• Import danych z innych pakietów statystycznych i baz danych
• Zapisywanie wyników analizy
• Określanie danych ilościowych
• Określanie danych porządkowych i nominalnych
• Ustawianie brakujących wartości w danych
• Identyfikacja wartości odstających i błędów
• Zasady transformacji danych

Temat 5. Możliwości graficzne R – 2 godziny akademickie.

• Funkcje graficzne
• Urządzenia graficzne
• Opcje graficzne
• Interaktywna grafika
• Obrazy złożone
• Urządzenia wyjściowe

Temat 6. Opisowa analiza statystyczna w R – 4 godziny akademickie.

• Statystyka tendencji centralnej
• Średnia arytmetyczna
• Znaczenie modalne
• Wartość średnia
• Statystyki rozproszenia
• Wariancja i odchylenie standardowe
• Współczynnik zmienności
• Percentyle
• Histogramy
• Działki pudełkowe
• Transformacja Z
• Normalne prawo dystrybucji
• Skośność i kurtoza
• Sprawdzanie rozkładu pod kątem normalności
• Niektóre prawa dystrybucji
• Rozkład dwumianowy
• Rozkład Poissona
• Równomierna dystrybucja
• Rozkład wykładniczy
• Rozkład lognormalny
• Błąd standardowy i przedział średniej

Temat 7. Tworzenie danych do analizy metodą próbkowania – 2 godziny akademickie.

• Populacja ogólna i próbna
• Przykładowe cechy
• Cechy metody pobierania próbek w badaniach
• Klasyfikacja próbek
• Rodzaje i metody doboru probabilistycznego
• Metody pobierania próbek
• Prosty wybór losowy
• Systematyczny wybór losowy
• Wybór klastra
• Jednostopniowy dobór klastrów
• Wieloetapowy dobór klastrów
• Algorytm przeprowadzania badań reprezentacyjnych
• Określenie wymaganej wielkości próbki

Temat 8. Testy statystyczne do identyfikacji różnic w próbach w czasie R – 4 godziny akademickie.

• Hipotezy dotyczące porównywania średnich
• Test Z do porównania średnich
• Test Z do porównania udziałów
• Test t dla jednej próby
• Test T dla próbek niezależnych
• Test T dla próbek zależnych
• Warunki stosowania testów nieparametrycznych
• Test rang ze znakiem Wilcoxona dla jednej próby
• Test Manna-Whitneya
• Test znaku dla powiązanych próbek
• Test rang ze znakiem Wilcoxona dla powiązanych próbek
• Nieparametryczna analiza wariancji Kruskala-Wallisa
• Test Friedmana dla próbek zależnych

Temat 9. Ocena zależności między zmiennymi w R – 4 godziny akademickie.

• Analiza zależności pomiędzy zmiennymi kategorycznymi
• Tabele awaryjne
• Oczekiwane częstotliwości i reszty w tabelach awaryjnych
• Test chi-kwadrat
• Kryterium porozumienia
• Klasyfikacja typów zależności pomiędzy zmiennymi ilościowymi
• Wykresy rozrzutu
• Przesłanki i warunki prowadzenia analizy korelacji
• Współczynnik korelacji Pearsona
• Współczynniki korelacji rang
• Współczynnik korelacji Spearmana
• Sprawdzanie znaczenia związku
• Przedziałowe oszacowania współczynników korelacji
• Częściowe współczynniki korelacji

Temat 10. Modelowanie formy komunikacji za pomocą analizy regresji w R – 4 godziny akademickie.

• Podstawowe pojęcia analizy regresji
• Model regresji liniowej sparowanej i wielokrotnej
• Warunki wstępne analizy regresji liniowej
• Estymacja współczynników regresji
• Sprawdzenie ważności modelu regresji
• Znaczenie równania regresji
• Znaczenie współczynników regresji
• Dobór zmiennych w analizie regresji
• Ocena dokładności równania regresji
• Ocena stabilności statystycznej równania regresji
• Oszacowania punktowe i przedziałowe zmiennej zależnej
• Modele regresji nieliniowej
• Kategoryczne zmienne niezależne w modelu regresji

Temat 11. Modelowanie zależności z wykorzystaniem analizy wariancji w R – 4 godziny akademickie.

• modele ANOVA
• Warunki wstępne stosowania analizy wariancji
• Testowanie hipotezy równości wariancji
• Jednokierunkowy model ANOVA
• Jednokierunkowa tabela ANOVA
• Ocena stopnia wpływu czynnika
• Testy post hoc dla porównań parami
• Analiza wariancji z dwoma lub większą liczbą czynników
• Dwukierunkowa tabela ANOVA z interakcją
• Graficzna interpretacja interakcji czynników
• Analiza modelu wieloczynnikowego

Dość często procesy produkcyjne wymagają kontroli pozapomiarowej. Powodów jest wiele, np. określenie parametrów, których nie da się zmierzyć lub sprzęt pomiarowy jest zbyt kosztowny, a jednocześnie parametry mogą być łatwo określone przez osobę o pewnym stopniu przeszkolenia.

Wyobraź sobie, że kupujesz zwykłe czarne buty. Zdecydowałeś się na model, przymierzyłeś parę - pasowało Ci. Na co jeszcze zwrócisz uwagę przed zakupem?

• Prawdopodobnie będziesz chciał, aby buty były równomiernie zabarwione;
• Aby kolor prawego buta odpowiadał kolorowi lewego;
• Aby na widocznej części nie było szorstkich zadrapań;
• Aby szwy podeszwy były gładkie;

Nawet jeśli wyobrazimy sobie, że istnieją automatyczne urządzenia do kontroli jakości obuwia, które oceniają wszystkie te punkty, najprawdopodobniej ich koszt doprowadziłby do znacznego wzrostu cen produktów. Z drugiej strony, jeśli kupujący końcowy oceni jakość obuwia „na oko”, logiczne byłoby wprowadzenie w przedsiębiorstwie imitacji takiej kontroli, która mogłaby zastąpić tuzin drogich urządzeń oceniających wymienione kryteria powyżej. W tym przykładzie inspektor oceniający jakość wyprodukowanego obuwia może pełnić rolę systemu pomiarowego.

Nie powinniśmy jednak zapominać o przeszkoleniu takiego pracownika i pewnych wstępnych kryteriach, których musi przestrzegać. Bez tego każdy inspektor będzie oceniał jakość produktu na podstawie osobistych przemyśleń i odczuć. Przyrząd atrybutywny R&R pozwala ocenić, jak dobrze sterownik realizuje pracę układu pomiarowego.

Attribute Gage R&R lub analiza zgodności atrybutów jest specjalnie zaprojektowana do oceny systemów pomiarowych, które wykluczają użycie narzędzia pomiarowego, gdy operatorzy sami określają jakość produktów wizualnie lub na podstawie obecności określonego kryterium (brak dużych zadrapań na widocznej części buty). Jest rzeczą oczywistą, że takim pomiarom nie da się przypisać charakterystyki numerycznej. Zamiast tego testowanym produktom przypisuje się atrybut: „dobry” – „zły”, „pozytywny” – „nieudany” itp. Analizę tego typu można także zastosować do oceny wzorcowania: „doskonała” – „dobra” – „zadowalająca” – „niezadowalająca” lub do oceny na podstawie obecności i liczby defektów.

Celem analizy jest ocena zbieżności ocen operatorów ze standardem oraz zbieżności ocen operatorów (zgodność z wcześniejszym wyrokiem). Wynik analizy wskaże zatem, na ile wyniki systemu pomiarowego są zbliżone do kryteriów standardowych i na ile operatorzy zgadzają się z własnymi ocenami, tj. czy można ufać osądom administratorów?

Przykłady zastosowań analizy atrybutów Gage R&R:

• Dobrym przykładem jest proces produkcji soczewek kontaktowych. Każde ciało optyczne, w taki czy inny sposób, zawiera pewną liczbę aberracji, ale nie wszystkie z nich są widoczne dla ludzkiego oka. Każda soczewka przechodzi zewnętrzną kontrolę jakości: operator-kontroler wizualnie ocenia obecność wad/zanieczyszczeń za pomocą mocnej lupy i specjalnego oświetlenia. Atrybut Gage R&R można wykorzystać do określenia, jak dobrze badający może odróżnić defekty soczewki od zanieczyszczeń roztworem testowym.
• Innym przykładem może być testowanie integralności tabletek w zakładzie farmaceutycznym. Kontrolę integralności przeprowadza również osoba podczas kontroli blistra zawierającego do 2000 tabletek. Pomiarem w tym przypadku jest obecność w próbce wad lub wadliwych produktów.

W przykładzie z tabletami operator może przedstawić oceny w formie binarnej: „pozytywny” – „nieudany”, ale ze względu na specyfikę próby odpowiedzi można udzielić w innej formie. Przykładowo do 2 uszkodzonych tabletek – „doskonały”, do 5 – „dostateczny”, do 20 – „niezadowalający”, powyżej 20 – „krytyczny” lub ocena w skali od 1 do 5.

Rozważmy analizę atrybutu Gage R&R w pakiecie statystycznym Minitab na przykładzie kontroli jakości tabletów.

W analizie wzięło udział trzech operatorów dwukrotnie testujących 20 tabletek. Atrybuty tabletu określono przy użyciu standardowych kryteriów pęknięć i innych uszkodzeń.

Do przeprowadzenia Analiza zgodności atrybutów(przypisany Gage R&R), wybierz Statystyki > Narzędzia jakości > Analiza zgodności atrybutów:

Ryż. 1: Okno konfiguracji analizy zgodności atrybutów

W oknie programu zdefiniuj kolumny wskazujące operatory, próbki i wyniki pomiarów - atrybuty, jak pokazano w zakresie 1. W zależności od problemu znane były prawidłowe atrybuty próbek - w tym przypadku należy wejść w kolumnę „Standard” w polu „Znany atrybut standardowy”, jak pokazano w zakresie 2.

Analizę można przeprowadzić bez znajomości cech próbki lub bez konieczności dwukrotnego powtarzania eksperymentu. W pierwszym przypadku nie zostanie ustalone, na ile oceny operatorów są zbliżone do normy, a w drugim, na ile pewni swoich osądów są operatorzy.

Kliknij „OK”, aby uzyskać wyniki analizy:

Rysunek 2: Wyniki analizy w formie graficznej

Wykres „Wewnątrz rzeczoznawcy” przedstawia procent zgodności operatorów z wcześniejszymi ocenami. Wykres zostanie wyświetlony tylko wtedy, gdy każdy operator ocenił próbkę dwa lub więcej razy, to znaczy, jeśli dostępne są dane do porównania. W tym przypadku operator A ma 85% pewności co do swojego wyroku, chociaż przedział ufności waha się od 60 do 97%. Im większa zbieżność ocen operatora, tym mniejsze zróżnicowanie wprowadza on do wyników obserwacji.

Wykres Rzeczoznawca a standard pokazuje, jak bardzo odpowiedzi operatora są zbliżone do prawidłowych atrybutów próbki. Chociaż operator A jest pewny swojej oceny w 85%, jego odpowiedzi są prawidłowe tylko w 70% przypadków.

W rozważanym przykładzie jedynie operator C posiada wystarczające kwalifikacje do kontroli jakości produktu: zbieżność ocen i zbliżenie się do normy wynosi 95%, tj. jego udział w zmienności obserwacji wynosi 5%.

Wyniki analizy w oknie Sesja dają nieco jaśniejszy obraz tego, jak agenci wykonali swoją pracę:

Ryż. 3: Wyniki analizy zgodności atrybutów

Within Appraisers przedstawia surowe dane z wykresu Within Appraisers oraz tabelę współczynników kappa. Współczynniki Kappa wskazują, jak statystycznie pewni operatorzy są w swoich decyzjach. Przy kappa równym 0 można stwierdzić, że operator nie jest pewny swojego osądu, jego wybór przypomina loterię lub rzut monetą w powietrze. Kappa 1 oznacza, że ​​operator ma 100% pewność swoich ocen, zatem przy współczynniku -1 operator jest całkowicie niepewny i za każdym razem przypisuje próbce nowy atrybut. Biorąc pod uwagę zalecenia wytycznych AIAG dotyczące analizy systemów pomiarowych, do uznania systemu pomiarowego za odpowiedni wystarczy współczynnik 0,75. Wartość 0,4 lub niższa wskazuje, że system pomiarowy jest nieodpowiedni.

Wartość prawdopodobieństwa (wartość P) jest szacowana dla hipotez:

H 0: operatorzy nie zgadzają się z ich decyzjami;
H α: Operatorzy zgadzają się ze swoimi ocenami.

Wartości Kappa i prawdopodobieństwa mają fundamentalne znaczenie przy ocenie systemów pomiarowych za pomocą atrybutu Gage R&R. Biorąc pod uwagę uzyskane wyniki, można stwierdzić, że w oparciu o kappa wynoszącą 0,48 i wartość prawdopodobieństwa wynoszącą 0,0158 operator jest pewny swoich decyzji, jednak taki system pomiarowy jest nie do przyjęcia w krytycznych obszarach sterowania.

Ryż. 4: Wyniki analizy zgodności atrybutów

Patrząc na współczynniki kappa w tabeli analizy Każdy oceniający vs standard, możemy stwierdzić, że operatorzy A i B mają niewielką wiedzę na temat kryteriów oceny, ale operator C dość dobrze zna kryteria jakości produktu. Tabela rozbieżności w ocenie wyświetla punkty, w których opinie operatorów różnią się od standardów. Przykładowo operator A uznał 3 blistry z tabletkami za odpowiednie, podczas gdy standardowe kryteria wskazują na ich nieprzydatność. Również operator A trzykrotnie pokazał różne wyniki przy pierwszej i drugiej próbie, tj. W pierwszej chwili stwierdził, że produkt jest odpowiedni, a przy drugiej próbie zmienił zdanie. Operator B trzykrotnie odrzucił pozycje wysokiej jakości i trzykrotnie zmienił swoją ocenę. Operator C tylko raz zmienił zdanie na temat atrybutu próbki.

Wyniki z tabeli Between Appraiser ilustrują, w jaki sposób operatorzy zazwyczaj odtwarzają swoje oceny, tj. jak bardzo zgadzają się między sobą, nie biorąc pod uwagę prawdziwych atrybutów. Porozumienie pomiędzy operatorami wcale nie oznacza, że ​​orzeczenia są prawidłowe.

Ryż. 5: Tabele wyników pomiędzy oceniającymi i oceniającymi a standardowymi wynikami

Odpowiednio tabela Wszyscy oceniający a standard pokazuje, jak podobne są oceny wszystkich operatorów do właściwych atrybutów, tj. stopień, w jakim operatorzy ogólnie zgadzają się z normą. Podobnie jak w poprzednim przypadku zgodność z normą nie oznacza porozumienia pomiędzy operatorami.

Tabela statystyk Kappa wskazuje, że w obu przypadkach współczynnik kappa wynosi poniżej 0,75. Zeznania operatorów jako pojedynczej grupy są nieistotne statystycznie. Ogólna zgodność operatorów z atrybutami standardu jest nieco wyższa, ale nadal niewystarczająca. Wysoki współczynnik zgodności ze standardem w stosunku do zgodności pomiędzy operatorami wynika z wysokiego współczynnika zgodności ze standardem operatora C.

Wznawiać

• Generalnie użytkowanie analizowanego układu pomiarowego wiąże się z szeregiem trudności. Operator A popełnia zbyt wiele błędów, w wyniku czego nieodpowiednie produkty są uznawane za dobre. Jednocześnie operator B zbyt krytycznie ocenia produkty, co prowadzi do odrzucenia odpowiednich produktów.
• Operator C wykazał zarówno bliskość swoich sądów do standardowych, jak i zaufanie do nich.
• Z powyższego wynika, że ​​operatorzy A i B potrzebują dodatkowego szkolenia lub praktyki.

W rozpatrywanym przykładzie zaobserwowano bardzo szeroki przedział ufności. co wprowadza pewną niepewność do wyników analizy. Aby zmniejszyć zakres, badanie można powtórzyć na większej liczbie próbek.