Стат изучение финансового состояния предприятия

     ВВЕДЕНИЕ

      Изучение  эффективности экономической деятельности в условиях рыночной экономики приобретает  особо важное значение. Растущая конкуренция со стороны отечественных и зарубежных производителей предопределяет необходимость повышения эффективности производства как основного фактора успешного функционирования экономики.

      При статистическом изучении основных закономерностей  финансового состояния предприятий  широко используются методы группировок, структурного анализа, регрессионного и корреляционного анализа, рядов динамики, индексный метод и др.

В современной  рыночной экономике повышается самостоятельность  руководителей и специалистов в  принятии решений по всем вопросам хозяйственной деятельности. Эффективность  принимаемых управленческих решений  зависит от качества проведенного анализа, поскольку анализ финансово-экономической  деятельности предшествует управленческим решениям и действиям, обосновывает и подготавливает их.

Качество  самого анализа финансово-экономической  деятельности предприятия зависит  от применяемой методики, достоверности  используемой информации, а также  от компетентности лица, проводившего анализ.

В рыночных условиях залогом выживаемости и  основой стабильного положения  предприятия служит его финансовая устойчивость. Она отражает такое  состояние финансовых ресурсов, при  котором предприятие, свободно манипулируя  денежными средствами, способно путем  эффективного их использования обеспечить бесперебойный процесс производства и реализации продукции, а также  минимизировать затраты на его расширение и обновление.

Определение границ финансовой устойчивости предприятий  относится к числу наиболее важных экономических проблем в условиях перехода к рынку, поскольку недостаточная финансовая устойчивость может привести к отсутствию у предприятий средств для развития производства, их неплатежеспособности и, в конечном счете, к банкротству, а избыточная устойчивость будет препятствовать развитию, отягощая затраты предприятия излишними запасами и резервами.

Для оценки финансовой устойчивости предприятия  необходим анализ его финансового  состояния. Финансовое состояние представляет собой совокупность показателей, отражающих наличие, размещение и использование  финансовых ресурсов.

Финансовое  положение предприятия характеризует  множество показателей одними из самых важных являются показатели прибыли  и рентабельности. Статистические методы достаточно широко применяются в изучении прибыли и рентабельности.  В рыночной экономике прибыль и рентабельность используются как важнейший инструмент государственного регулирования деятельности субъектов хозяйствования и тема изучения финансовых результатов деятельности предприятия весьма актуальна в данный период развития в России.

Актуальность  статистического изучения финансовых результатов деятельности предприятия  выражается в том, что без правильного  учета и глубокого их анализа  невозможно оставаться стабильно действующим  предприятием в условиях рыночной конкуренции  и неопределенности. Также нельзя завышать значение анализа финансовых результатов, так как он немыслим без одновременного проведения анализа  финансового состояния.

Объект исследования– ИП «Игрушки».

Предметом исследования является статистическое изучение основных экономических показателей деятельности ИП «Игрушки».

    

 

      1 статистические методы ИЗУЧЕНИя взаимосвязей     финансовых показателей ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

               1.1   Роль корреляционно - регрессионного анализа в изучении        взаимосвязи между показателями деятельности организаций

       Корреляционный анализ и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых являются случайными. При статистической зависимости величины не связаны функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей. Исследование взаимосвязи случайных величин биржевых ставок приводит к теории корреляции, как разделу теории вероятностей и корреляционному анализу, как разделу математической статистики. Исследование зависимости случайных величин приводит к моделям регрессии и регрессионному анализу на базе выборочных данных. Теория вероятностей и математическая статистика представляют лишь инструмент для изучения статистической зависимости, но не ставят своей целью установление причинной связи. Представления и гипотезы о причинной связи должны быть привнесены из некоторой другой теории, которая позволяет содержательно объяснить изучаемое явление.¹

 Формально  корреляционная модель взаимосвязи  системы случайных величин  может быть представлена в следующем виде: , где Z – набор случайных величин, оказывающих влияние на изучаемые случайные величины.

Экономические данные почти  всегда представлены в виде таблиц. Числовые данные, содержащиеся в таблицах, обычно имеют между собой явные (известные) или неявные (скрытые) связи.

Явно связаны показатели, которые получены методами прямого  счета, т. е. вычислены по заранее  известным формулам. Например, проценты выполнения плана, уровни, удельные веса, отклонения в сумме, отклонения в процентах, темпы роста, темпы прироста, индексы и т. д.

Связи же второго типа (неявные) заранее неизвестны. Однако необходимо уметь объяснять и  предсказывать (прогнозировать) сложные  явления для того, чтобы управлять  ими. Поэтому специалисты с помощью  наблюдений стремятся выявить скрытые  зависимости и выразить их в виде формул, т. е. математически смоделировать  явления или процессы. Одну из таких  возможностей предоставляет корреляционно-регрессионный  анализ.

Математические модели строятся и используются для трех обобщенных целей:²

1. для объяснения;
2. для предсказания;

3   для управления.

Представление экономических  и других данных в электронных  таблицах в наши дни стало простым  и естественным. Оснащение же электронных  таблиц средствами корреляционно-регрессионного анализа способствует тому, что из группы сложных, глубоко научных  и потому редко используемых, почти  экзотических методов, корреляционно-регрессионный  анализ превращается для специалиста  в повседневный, эффективный и  оперативный аналитический инструмент. Однако, в силу его сложности, освоение его требует значительно больших знаний и усилий, чем освоение простых электронных таблиц.

Пользуясь методами корреляционно-регрессионного анализа, аналитики измеряют тесноту  связей показателей с помощью  коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и  др.) и различные по направлению (прямые, обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти  их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую значимость модели. В экономике значимое уравнение используется, как правило, для прогнозирования изучаемого явления или показателя.

Регрессионный анализ называют основным методом современной математической статистики для выявления неявных  и завуалированных связей между  данными наблюдений. Электронные  таблицы делают такой анализ легко  доступным. Таким образом, регрессионные  вычисления и подбор хороших уравнений - это ценный, универсальный исследовательский  инструмент в самых разнообразных  отраслях деловой и научной деятельности (маркетинг, торговля, медицина и т. д.). Усвоив технологию использования  этого инструмента, можно применять  его по мере необходимости, получая  знание о скрытых связях, улучшая  аналитическую поддержку принятия решений и повышая их обоснованность.

Корреляционно-регрессионный  анализ считается одним из главных  методов в маркетинге, наряду с  оптимизационными расчетами, а также  математическим и графическим моделированием трендов (тенденций). Широко применяются  как однофакторные, так и множественные  регрессионные модели.

1.2  Методы регрессионного анализа в изучении взаимосвязи показателей деятельности организации

          Задача регрессионного анализа – выбор типа модели (формы связи), устанавливающих степени влияния независимых переменных. Так, по исследуемой теме возможно определить форму связи между факторами прибыли банка и величины работающих активов.³

Связь признаков проявляется  в их согласованной вариации, при  этом одни признаки выступают как  факторные (из исследуемых признаков  факторным будет выступать скорее величина работающих активов), а другие – как результативные (прибыль). Причинно-следственная связь факторных и результативных признаков характеризуется по степени:⁴

1. тесноты;
2. направлению;
3.   аналитическому выражению.

Для оценки параметров уравнений регрессии  наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК), суть которого заключается в следующем требовании: искомые теоретические значения прибыли банка должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических (фактических) значений, т.е.

 

  .                                                                                                                     (1)

 

При изучении связей исследуемых показателей  применяются различного вида уравнения  прямолинейной и криволинейной связи. Так, при анализе прямолинейной зависимости применяется уравнение:

 

                                                                 (2)

 

Это наиболее часто используемая форма  связи между коррелируемыми признаками, при парной корреляции она выражается уравнением (2),  где а₀ – среднее значение в точке x=0, поэтому экономической интерпретации коэффициента нет; а₁ – коэффициент регрессии, показывает, на сколько изменяется в среднем значение прибыли банка при увеличении величины работающих активов на единицу собственного измерения.

При криволинейной зависимости  применяется ряд математических функций:

полулогарифмическая:

 

                                                                 (3)

 

показательная: 

 

                                                                  (4)

 

степенная: 

 

                                                                                               (5)

параболическая: 

 

                                                                  (6)

 

гиперболическая:

 

                                                                  (7)

 

Система нормальных уравнений МНК для линейной парной регрессии имеет следующий вид:

 

                                                                 ₍₈₎

 

Отсюда можно  выразить коэффициенты регрессии:

;             . (9)

 

При численности  объектов анализа до 30 единиц возникает  необходимость проверить, насколько  вычисленные параметры типичны  для отображаемого комплекса  условий, не являются ли полученные значения параметров результатом действия случайных  причин. Значимость коэффициентов регрессии  применительно к совокупности  n<30  определяется с помощью t-критерия Стьюдента. При этом вычисляются фактические значения t-критерия:

для параметра а₀:

 

,                                                                                            (10)

 

для параметра а₁:

 

.                                                                                          (11)

 

В формулах (10) и (11):

 

- среднее квадратическое отклонение показателя (процентной доходности банка) от выровненных значений .              (12)

- среднее квадратическое отклонение величины выданных кредитов от общей средней .                                                                      (13)

Полученные  по формулам (10) и (11) фактические значения и сравниваются с критическим , который получают по таблице Стьюдента с учетом принятого уровня значимости и числа степеней свободы ν (ν=n-k-1, где n – число наблюдений, k – число факторов, включенных в уравнение регрессии). Рассчитанные параметры а₀ и а₁ уравнения регрессии признаются типичными, если t фактическое больше t критического.

На практике часто приходится исследовать зависимость  прибыли банка от нескольких факторных  признаков. Аналитическая форма  связи прибыли организации от ряда факторных признаков выражается и называется многофакторным (множественным) уравнением регрессии.