Business-insider.ru

Про деньги в эпоху кризиса
3 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Методы статистики в экономическом анализе

Методы статистики в экономическом анализе

К статистическим методам экономического анализа относятся:

  • статистическое наблюдение — запись информации по определенным принципам и с определенными целями;
  • расчеты средних величин (средние арифметические простые, взвешенные, средние геометрические);
  • ряды динамики: абсолютный прирост, относительный прирост, темпы роста, темпы прироста;
  • сводка и группировка экономических показателей по определенным признакам;
  • сравнение показателей: с конкурентами, с нормативами, в динамике;
  • расчет индексов;
  • детализация показателей;
  • графические методы.

Анализ тех или иных показателей, экономических явлений, хозяйственных процессов, ситуаций начинается с рассмотрения абсолютных величин в натуральных или стоимостных измерителях. Эти показатели являются основными в финансовом учете. В анализе они используются для исчисления средних и относительных величин.

Относительные величины незаменимы при анализе динамики явлений. С их помощью строят временные ряды, которые характеризуют изменение того или иного показателя во времени (по отношению к базисному показателю, принятому за 100%). Аналитичность относительных показателей очевидна при изучении структуры экономического явления (доля в рассматриваемом показателе), при анализе интенсивности использования производственных ресурсов (например, производительность труда, фондоотдача, фондовооруженность и т.д.).

Особенность относительных показателей, которые часто выступают в виде коэффициентов, заключается в том, что их надо интерпретировать, давать им экономическое объяснение. Относительные и абсолютные количественные показатели обычно сами по себе недостачно информативны и требуют дополнительно использования метода сравнения. Сравнение с плановыми показателями применяется в бизнес-планировании, где условием применения этого метода является сопоставимость показателей по содержанию и структуре (по кругу оцениваемых показателей, по ценам, по структуре выпуска продукции и ее реализации). Отклонение фактических данных от плановых является объектом дальнейшего анализа.

Сравнение с прошлым периодом — сопоставление хозяйственных показателей текущего периода с аналогичными показателями предшествующего периода. При использовании этого метода необходимо обеспечить сопоставление данных по ценам (пересчет в цены базисного периода с помощью индексов), по социальным, природным и иным факторам.

Сравнение с лучшими показателями, передовым опытом дает эффект, когда сравнение проводится с показателями аналогичных предприятий.

Средние величины позволяют обобщить совокупность типичных показателей, сравнить изучаемый признак по разным совокупностям. В анализе применяют среднеарифметические, среднегармонические и другие средние величины.

Группировка предполагает определенную классификацию явлений и процессов, причин и факторов, их обусловливающих. С помощью экономического анализа устанавливается причинная связь, взаимосвязь показателей, выявляются факторы и проводится факторный анализ, при котором один из показателей, полученных в результате группировки, рассматривается как фактор, влияющий на другой фактор, а тот — как результат влияния первого. При анализе строятся групповые таблицы.

Методы статистики в экономическом анализе

К статистическим методам экономического анализа относятся:

· статистическое наблюдение – запись информации по определенным принципам и с определенными целями;

· абсолютные и относительные показатели (к последним относятся коэффициенты, проценты);

· расчеты средних величин: средние арифметические простые, средние арифметические взвешенные, средние геометрические;

· ряды динамики: абсолютный прирост, относительный прирост, темпы роста, темпы прироста. Они широко применяются при анализе отчетности.

· сравнение (фактических данных с плановыми, с утвержденными нормами, фактических данных за ряд периодов, фактических данных со среднеотраслевыми; многомерный сравнительный анализ для комплексной оценки, в виде интегрального показателя, рейтинга);

· индексы – влияние факторов на сравниваемые показатели;

· детализация (например, производительность труда годовая зависит от производительности часовой и от использованного времени в течение года);

· графические методы: диаграммы сравнения, диаграммы временных рядов, кривые распределения, графики корреляционного поля, статистические картограммы, графики зависимости, сетевые графики.

Экономико-математические методы анализа:

· методы элементарной математики. Они используются в традиционных экономических расчетах при обосновании потребностей в ресурсах, учете затрат на производство, балансовых расчетах и т.д. Элементарную математику изучают в школе. К этим методам, в частности, относятся методы решения неравенств, уравнений, систем уравнений и др.

Читать еще:  Применение функционально стоимостного анализа

· классические методы математического анализа: дифференцирование, интегрирование, вариационное исчисление. Дифференцирование и интегрирование, например, широко применяется в факторном анализе.

· методы математической статистики: изучение одномерных и многомерных статистических совокупностей. Для изучения одномерных статистических совокупностей используются: вариационный ряд, законы распределения, выборочный метод. Для изучения многомерных статистических совокупностей применяют корреляции, регрессии, дисперсионный, ковариационный, спектральный, компонентный, факторный виды анализа.

· эконометрические методы: статистическое оценивание параметров экономических зависимостей, в том числе производственных функций, межотраслевого баланса народного хозяйства и т.д. Наибольшее распространение получил метод анализа «затраты — выпуск». Это матричные (балансовые) модели, строящиеся по шахматной системе и позволяющие в наиболее компактной форме представить взаимосвязь затрат и результатов производства.

· методы математического программирования: оптимизация, линейное, квадратичное и нелинейное программирование; блочное и динамическое программирование.

Методы линейного программирования применяются для решения экстремальных задач. Задачей линейного программирования является задача по определению экстремума (максимума или минимума) целевой функции при ограничивающих условиях. Для линейного программирования характерно математическое выражение переменных величин, определенный алгоритм расчетов. Решение задач линейного программирования можно найти симплексным методом или методом искусственного базиса. Типичной задачей, решаемой с помощью линейного программирования, является транспортная задача. Ее смысл заключается в нахождении либо минимальной стоимости перевозок груза, либо минимального времени его доставки со складов производителя к потребителям.

К квадратичному программированию относятся решения аналогичных задач. Однако в этом случае целевая функция выражена в квадратичной форме (в виде матрицы), а не в линейной форме.

Если системы ограничений для решения задач содержат часть переменных, то они образуют блоки. Для решения задач с блочной структурой применяют методы блочного программирования.

Если в задаче целевая функция и (или) ограничения имеют нелинейную зависимость (например, имеется переменная в степени, под знаком логарифма), то используются методы динамического программирования.

· методы исследования операций: управление запасами; методы технического износа и замены оборудования; теория игр; теория расписаний; сетевые методы; теория массового обслуживания.

Теория игр широко применяется, если имеется несколько конфликтующих, т.е. имеющих противоположные интересы, лиц, каждый из которых принимает некоторое решение, определяемое заданным набором правил (т.е. стратегией). На промышленном предприятии теория игр может использоваться, например, при создании рациональных запасов сырья, материалов и т.д.

Для организации нормального процесса обслуживания покупателей необходимо выбрать оптимальный вариант, при котором время обслуживания будет минимальным, качество – высоким, не будет излишних затрат. В этом случае применяется математическая теория массового обслуживания. Она исследует на основе теории вероятности математические методы количественной оценки процессов.

· методы экономической кибернетики (системный анализ, методы имитации);

· эвристические методы – это неформализованные методы решения задач на основе эмпирического поиска, т.е. на основе интуиции, прошлого опыта, экспертных оценок специалистов и т.д.

· методы экономико-математического моделирования и факторного анализа, используемые для решения специфических задач финансового анализа.

Методы статистики в экономическом анализе.

Важнейшими способами обработки экономической информации являются методы элементарной статистики, т.е. сводка группировка, абсолютные и относительные величины, ряды динамики, индексы, метод цепных подстановок, элиминирование и другие.

Сводка и группировка – неотъемлемые элементы экономического анализа. Путем сводки можно определить общий результат действия различных факторов на выпуск продукции, снижения себестоимости, повышение рентабельности и др.

Группировка – это выделение по тем или иным признакам среди изучаемых явлений характерных групп и подгрупп. Сгруппированные данные оформляются в виде таблиц располагаются так, чтобы легко было сделать вывод из анализа

Абсолютные и относительные величины. С помощью абсолютных величин характеризуются размеры (уровни, объемы) экономических явлений и показателей, а с помощью относительных величин – степень выполнения планов, темпы развития производства и др.

Читать еще:  Методика анализа себестоимости

Средние величины используются для обобщающей характеристики массовых, качественно однородных экономических явлений.

Ряды динамики – это ряды данных, характеризующих изменения явления, показателей во времени. Каждое значение показателя ряда динамики называется уровнем. Для характеристики изменения уровня ряда динамики исчисляют абсолютный прирост и темпы роста и прироста.

Индексы – это относительные показатели сравнения таких явлений, которые состоят из элементов, непосредственно не поддающихся суммированию.

Сущность метода цепных подстановок заключается в последовательной замене плановой (базовой) величины каждого фактора величиной фактической.

Элиминирование – это метод, с помощью которого исключается действие ряда факторов и выделяется один из них.

Методы факторного анализа изменения экономических показателей.

Факторный анализ – это анализ влияния отдельных факторов (причин) на результативный показатель с помощью детерминирования или стохастических приемов исследования. Причем факторный анализ может быть как прямым (собственно анализ), т.е. разложение результативного показателя на составные части, так и обратным (синтез) – соединение отдельных элементов в общий результативный показатель.

Задачи экономического анализа могут классифицироваться по разным признакам. Особое значение в анализе хозяйственной деятельности имеет разделение задач на балансовые и факторные.

Балансовые задачи (методы) – это анализ структуры, пропорций, соотношений (например анализ финансового положения по данным бухгалтерского баланса; анализ денежных потоков, анализ баланса материальных ресурсов и др.)

Большинство задач экономического анализа решается методами факторного анализа.

Под экономическим факторным анализом понимается постепенный переход от исходной факторной модели (результативный показатель) к конечной факторной модели (или наоборот), раскрытие полного набора количественно измеримых факторов, оказывающих влияние на изменение результативного показателя.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Только сон приблежает студента к концу лекции. А чужой храп его отдаляет. 9296 — | 7866 — или читать все.

IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум — 2017

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ

Применение методов статистики

Направления использования в экономическом анализе

Расчет относительных величин

3)метод относительных разниц факторного анализа

Расчет средних величин

1)определение степенных и структурных средних величин для показателей первичного учета, внутренней и внешней отчетности, представленных в виде вариационного ряда и динамического ряда; 2)прогнозирование на основе средних значений абсолютного прироста и темпа роста

Определение индексов агрегатных и средних показателей

1)индексный метод детерминированного факторного анализа; 2)выявление сезонной составляющей колебания экономического показателя

Сводка и группировка

Формирование и анализ

1)данных синтетического учета; 2)комплексных статей затрат, доходов, расходов, денежных потоков, статей бухгалтерского баланса в разрезе финансовой отчетности, в том числе сегментарной и консолидированной; 3)данных статистической и внутренней управленческой отчетности

Анализ индивидуальных, комплексных и обобщающих показателей качества продукции

Оценка показателей вариации

Расчет показателей 1) равномерности выпуска и реализации продукции, денежных и ресурсных потоков; 2) сравнительной рейтинговой оценки (метод расстояний); 3) оценка уровня риска инвестиционного проекта

Корреляционно- регрессионный анализ

1) выявление степени взаимосвязи экономических показателей; 2) построение уравнений парной и множественной регрессии; 3) трендовый анализ; 4) прогнозирование с использованием уравнений регрессии.

Исходным пунктом любого из методов является признание факта определенной устойчивости изменений показателей финансово-хозяйственной деятельности: от одного отчетного периода к другому. Перечень прогнозируемых показателей может ощутимо варьировать, по этому критерию методы прогнозирования можно разделить на виды[1]:

— методы, в которых прогнозируется один или несколько отдельных показателей, представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например, выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции;

— методы, в которых строятся прогнозные формы отчетности целиком в типовой или укрупненной номенклатуре статей.

Читать еще:  Анализ конкурентных преимуществ это

На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья баланса и отчета о финансовых результатах. Аналитик получает максимум информации, которую он может использовать для различных целей, например, для определения допустимых темпов наращивания производственной деятельности, для исчисления необходимого объема дополнительных финансовых ресурсов из внешних источников, расчета финансовых коэффициентов и т.д.

Методы прогнозирования отчетности, в свою очередь, делятся на методы, в которых каждая статья прогнозируется отдельно исходя из ее индивидуальной динамики, и методы, учитывающие существующую взаимосвязь между отдельными статьями как в пределах одной формы отчетности, так и разных форм, характеризующих одну экономическую систему. В зависимости от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на три большие группы[3]:

1. Методы экспертных оценок, которые предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Экспертные оценки применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей.

2. Детерминированные методы, предполагающие наличие функциональных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. Примером является модель факторного анализа фирмы Дюпон. Другим примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативные признаки (различные виды прибыли) с факторами (доходы и расходы).

3. Стохастические методы, предполагающие вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных.

Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Однако результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам. Статистические приемы стали основными в разработке методик оценки уровня риска. Так характеристика делового риска базируется на анализе непрерывности кругооборота оборотных средств и позволяет прогнозировать достаточность источников погашения заемных средств, то есть отражает влияние качества товарно-денежных потоков на ликвидность и платежеспособность организации. Анализ денежных потоков организации включает в себя [1] :

— исследование динамики общего объема денежного оборота, что предполагает расчет абсолютного и относительного прироста доходов;

— исследование динамики и структуры положительного и отрицательного денежных потоков. При этом анализ структуры заключается в определении удельного веса текущей, инвестиционной и финансовой деятельности в общем объеме положительного и отрицательного денежных потоков;

— анализ динамики общего чистого денежного потока и по отдельным видам деятельности;

— исследование равномерности формирования денежных потоков организации в течение рассматриваемого периода времени;

— исследование синхронности формирования положительного и отрицательного денежных потоков в разрезе отдельных интервалов рассматриваемого периода времени..

Статистической наукой разработаны методы, с помощью которых можно измерить связь между явлениями, не используя при этом количественные значения признака, а значит, и параметры распределения. Статистические методы обеспечивают проведение глубокого и детализированного анализа, выбор конкретного метода зависит от множества факторов, в том числе от имеющихся в наличии исходных данных и задач исследования.

Список литературы

Аверина Т.Н. Анализ влияния равномерности товарно-денежных потоков на финансовое состояние организации // Интеллектуальный потенциал региона и управление знаниями: материалы международной научно-практической конференции. Дополнит. том / под ред. Ю.Н. Арсеньева, С.Ю. Прохорова. — М. — Тула: Изд-во ТулГУ, 2011. С.26-28.

Аверина Т.Н. Применение непараметрических методов в рамках экономического анализа // Инновационное развитие — основа модернизации современной экономики: сборник научно-методических материалов.2011. С. 13-15.

Луценко А.Г. Компьютерное моделирование в обучении математике будущих экономистов 2006 С.121-122.

Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты 220 Вольт
Adblock
detector
×
×