Anta att du har en stor uppsättning påståenden (till exempel "en person låter stolt", "alla människor är systrar", "en dålig värld är bättre än ett bra gräl", etc.), bedömde respondenterna sin inställning till dem med hjälp av samma mall (till exempel ., "håller med / vet inte / håller inte med"). Du kan naturligtvis ge tecken för varje punkt i artikeln, men du kan försöka hitta något som förenar en del av punkterna till en mer allmän kategori, en annan till ytterligare en kategori (det kan givetvis visa sig att din uttalanden förenar ingenting). Faktoranalys är ett av verktygen som gör att du kan hitta denna gemensamhet, om den finns där förstås.
Mer strikt sett, om poäng på två eller flera objekt korrelerar med varandra, så är det logiskt att anta att denna korrelation indikerar någon gemensam faktor (till exempel höga poäng i algebra och höga poäng i geometri kommer sannolikt att inträffa samtidigt och indikerar bra abstrakta färdigheter). Faktoranalys hjälper dig att hitta dessa samband i din data.
Detta är både en stark och svag punkt. Stark eftersom en stor mängd data är förenklad och lättare att analysera. Och det är svagt eftersom en stark korrelation, som vi vet, inte indikerar orsakssamband och verkliga samband - datorn kommer att visa dig något, men vad det betyder, hur rimligt och troligt fyndet är, är upp till dig att bedöma. Som det står skrivet i en smart bok "att tolka faktorerna, vilket är mer som voodoo än vetenskap."
Men låt oss gå vidare till ett exempel.
Så 2013 undersökte Center for Social Expertise, på uppdrag av NGO "Gay Alliance of Ukraine", vanliga människor (800 personer) i ämnet homofobi (rapport). Enkäten innehöll bland annat även ämnen som inte var direkt relaterade till exempelvis homofobi. om tillit till olika politiska och sociala institutioner. Frågan var: ”Hur är ditt förtroende för följande sociala institutioner? (Ge ett mest lämpligt svar för varje rad)" med svarsalternativ "5. Jag litar inte alls - 4. Jag litar hellre inte - 3. Det är svårt att säga om jag litar på eller inte - 2. Jag litar hellre - 1. Jag litar helt på." Listan över institutioner som svaranden uttryckte sin inställning till är följande:
1. Familj och släkt
2. Till grannar
3. Kollegor
4. Kyrkor och prästerskap
5. Astrologer
6. Massmedia (tv, radio, tidningar)
7. Politiska partier
8. Skatteverket
9. Polis
10. Åklagarmyndigheten
11. Fartyg
12. Till presidenten
13. Verkhovna Rada
14. Till regeringen
15. Lokala myndigheter
16. Banker
17. Försäkringsbolag
18. Välgörenhetsstiftelser, offentliga organisationer
Hur faktoranalyserar man denna data? (anta att tabellen med svaren heter dovira)
Vi lägger till arrayen:
>attach(dovira)
Först bör du se till att det inte finns några luckor eller inmatningsfel i den laddade arrayen:
>vilket(är.na(dovira)==T)
heltal (0)
>sammanfattning(dovira)
p1
Min. :1 000
1:a kv.:2 000
Median: 2 000
Medelvärde: 2,711
3:e kv.:4 000
Max. :5 000 ... ... ...
Som du kan se är allt i sin ordning (för att inte röra upp presentationen är bara den första frågan kvar i avslutningen).
Kommandot som utför faktoranalys ingår i uppsättningen av paket installerade som standard. Det är väldigt enkelt:
>factanal(dovira,6)
Ring upp:
factanal(x = dovira, faktorer = 6)
Unikheter:
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | |||||
| 0.431 | 0.195 | 0.379 | 0.614 | 0.047 | 0.672 | 0.506 | 0.285 | 0.174 | 0.106 | 0.186 | 0.215 | 0.112 | 0.082 | 0.464 | 0.288 | 0.204 | Faktor 1 | Faktor 2 | Faktor 3 | Faktor 4 | Faktor 5 | Faktor 6 |
| 1 | -0.407 | -0.324 | 0.489 | -0.106 | -0.213 | |||||||||||||||||
| 2 | 0.879 | 0.131 | -0.112 | |||||||||||||||||||
| 3 | 0.784 | |||||||||||||||||||||
| 4 | -0.128 | 0.540 | -0.170 | 0.193 | ||||||||||||||||||
| 5 | 0.125 | 0.171 | 0.133 | 0.943 | ||||||||||||||||||
| 6 | 0.265 | 0.122 | 0.252 | 0.393 | 0.139 | |||||||||||||||||
| 7 | 0.522 | 0.382 | 0.148 | 0.151 | 0.175 | |||||||||||||||||
| 8 | 0.395 | 0.673
| -0.119 | 0.204 | 0.182 | 0.131 | ||||||||||||||||
| 9 | 0.329 | 0.817 | 0.181 | |||||||||||||||||||
| 10 | 0.297 | 0.865 | -0.113 | 0.145 | 0.122 | |||||||||||||||||
| 11 | 0.353 | 0.769 | -0.104 | 0.277 | ||||||||||||||||||
| 12 | 0.805 | 0.320 | 0.111 | |||||||||||||||||||
| 13 | 0.853 | 0.318 | -0.144 | 0.151 | 0.121 | |||||||||||||||||
| 14 | 0.902 | 0.250 | 0.125 | |||||||||||||||||||
| 15 | 0.582 | 0.230 | 0.181 | 0.325 | ||||||||||||||||||
| 16 | 0.196 | 0.414 | 0.667 | 0.139 | 0.184 | |||||||||||||||||
| 17 | 0.243 | 0.351 | 0.694 | 0.160 | 0.317 | |||||||||||||||||
| 18 | 0.162 | 0.109 | 0.228 | 0.608 |
| Faktor 1 | Faktor 2 | Faktor 3 | Faktor 4 | Faktor 5 | 3.662 | 3.399 | 2.079 | 0.324 | 1.275 | 0.765 | |
| ProportionVar | 0.203 | 0.189 | 0.116 | 0.074 | 0.071 | 0.043 | |||||
| KumulativVar | 0.203 | 0.392 | 0.508 | 0.581 | 0.652 | 0.695 |
Chi-kvadratstatistiken är 257,27 på 60 frihetsgrader.
P-värdet är 2,95e-26
Låt oss titta på resultaten.
Först upprepar utdata kommandot som ges till maskinen, sedan finns det en tabell över "unikhet", dvs. andelarna av den totala variansen som varje variabel bidrar med separat. Därefter ser vi en tabell över belastningar, där kolumnerna motsvarar korrelationskoefficienterna för enskilda variabler med de valda faktorerna. Slutligen visar den tredje tabellen andelen total varians som förklaras av varje specifik faktor och ackumuleringen av dessa varianser. Slutsatsen avslutas med information om att testa hypotesen "det valda antalet faktorer är tillräckligt för att beskriva arrayen."
De viktigaste tabellerna är belastningarna och den förklarade variansandelen.
Av den senare kan man se att totalt de 6 valda faktorerna förklarar 70% av dataspridningen, medan den första faktorn är ansvarig för en femtedel av den totala variansen, den andra - 19%, den tredje - 12%, etc.
Laddningstabellen indikerar att den första faktorn kombinerar 7, 12, 13, 14 och 15 institutioner (korrelationskoefficienter är större än 0,5), den andra - 8, 9, 10, 11, den tredje - 2, 3, 4, etc.
Låt oss försöka tolka resultaten.
Faktor 1 förenar förtroende för politiska partier, presidenten, Verkhovna Rada, regeringen och lokala myndigheter. Detta med andra ord förtroende för den politiska sfären i allmänhet.
Faktor 2 förenar förtroendet för skatteinspektionen, polisen, åklagarmyndigheten och domstolar. Detta med andra ord förtroende för skatte- och säkerhetsmyndigheter.
Faktor 3 förenas av tillit till grannar, kollegor och, oväntat, till kyrkan och prästerskapet. Dessa institutioner kan sammanfattas enligt följande − förtroende för människor som respondenterna möter ansikte mot ansikte. Detta stöds också av korrelationen med nivån av tillit till släktingar (den är bara något lägre än vår godtyckligt valda tröskel för korrelationskoefficienten på 0,5).
Faktor 4— detta är förtroende för banker och försäkringsbolag, d.v.s. till finansinstitut.
Faktor 5 står isär - tillit till astrologer(inga andra signifikanta samband).
Faktor 6 som den föregående korrelerar den bara med nivån av förtroende för endast en institution - välgörenhetsorganisationer och offentliga organisationer.
Endast en institution ingick inte i dessa faktorer - media (tv, radio, tidningar). Förtroendet för det är ungefär lika "spritt" över de identifierade faktorerna.
Vad säger dessa resultat oss?
Om vi gör ett genomsnitt av förtroendet för sociala institutioner över faktorer (dvs. för varje respondent summerar vi poängen för de institutioner som ingår i faktorn och dividerar med antalet av dessa institutioner kombinerat med faktorn), får vi en bild av ukrainares känslor angående enskilda delar av staten och samhället:
Man kan se att respondenterna har mest förtroende för människor de möter ansikte mot ansikte. Och det minsta förtroendet finns till skatte- och säkerhetsmyndigheter, såväl som till finansiella institutioner.
Den sista aspekten, som inte kan annat än väcka frågor: hur vet vi att exakt 6 faktorer måste identifieras, kanske det mest korrekta svaret skulle vara - från ingenstans. Varje gång måste du experimentera med sunt förnuft. För det första kan antalet faktorer inte vara större än antalet variabler. För det andra kan man fokusera på den totala förklarade variansen, för det är ingen idé att prata om faktorer om de tillsammans inte beskriver minst hälften av den (och smarta människor rekommenderar att man uppnår minst 70%). För det tredje måste du fokusera på förmågan att hitta en rimlig förklaring till de erhållna faktorerna.
I denna uppsats har vi inte berört många viktiga aspekter av faktoranalys, t.ex. såsom rotationsmetoder. Vårt mål var att visa i mycket allmänna termer varför denna metod behövs och hur man använder den. En djupare förtrogenhet kräver naturligtvis självständigt arbete med manualer och data.
Litteratur
Teetor P. R Kokbok. — O'Reilly, 2011
Random Forest är en av mina favoritalgoritmer för datautvinning. För det första är det otroligt mångsidigt, det kan användas för att lösa både regressions- och klassificeringsproblem. Sök efter anomalier och välj prediktorer. För det andra är detta en algoritm som är riktigt svår att tillämpa felaktigt. Helt enkelt för att den, till skillnad från andra algoritmer, har få anpassningsbara parametrar. Och det är också förvånansvärt enkelt till sin natur. Och samtidigt är det otroligt korrekt.
Vad är tanken bakom en sådan underbar algoritm? Tanken är enkel: låt oss säga att vi har en väldigt svag algoritm, säg . Om vi gör många olika modeller med hjälp av denna svaga algoritm och gör ett genomsnitt av resultaten av deras förutsägelser, kommer det slutliga resultatet att bli betydligt bättre. Detta är vad som kallas ensemble learning in action. Random Forest-algoritmen kallas därför "Random Forest" för mottagen data, den skapar många beslutsträd och beräknar sedan ett genomsnitt av resultatet av deras förutsägelser. Den viktiga punkten här är slumpens element i skapandet av varje träd. När allt kommer omkring är det tydligt att om vi skapar många identiska träd, kommer resultatet av deras medelvärde att ha samma noggrannhet som ett träd.
Hur fungerar han? Låt oss anta att vi har lite indata. Varje kolumn motsvarar någon parameter, varje rad motsvarar något dataelement.
Vi kan slumpmässigt välja ett visst antal kolumner och rader från hela datamängden och bygga ett beslutsträd utifrån dem.
Torsdagen den 10 maj 2012
Torsdagen den 12 januari 2012
Det är allt. Den 17 timmar långa flygningen är över, Ryssland är fortfarande utomlands. Och genom fönstret i en mysig 2-rumslägenhet tittar San Francisco, den berömda Silicon Valley, Kalifornien, USA, på oss. Ja, det är själva anledningen till att jag inte har skrivit så mycket på sistone. Vi flyttade.
Allt detta började i april 2011 när jag hade en telefonintervju med Zynga. Sedan verkade det hela som något slags spel som inte var relaterat till verkligheten och jag kunde inte ens föreställa mig vad det skulle leda till. I juni 2011 kom Zynga till Moskva och genomförde en serie intervjuer, cirka 60 kandidater som klarade en telefonintervju övervägdes och cirka 15 personer valdes ut från dem (jag vet inte det exakta antalet, några ändrade sig senare, andra omedelbart vägrade). Intervjun visade sig vara förvånansvärt enkel. Inga programmeringsproblem, inga knepiga frågor om formen på luckor, mestadels testar du din förmåga att chatta. Och kunskap, enligt min mening, bedömdes endast ytligt.
Och så började bråket. Först väntade vi på resultatet, sedan erbjudandet, sedan LCA-godkännandet, sedan godkännandet av visumansökan, sedan dokument från USA, sedan kön till ambassaden, sedan ytterligare verifiering, sedan visumet. Ibland verkade det för mig att jag var redo att ge upp allt och göra mål. Ibland tvivlade jag på om vi behövde detta Amerika, trots allt är Ryssland inte dåligt heller. Hela processen tog ungefär sex månader, i mitten av december fick vi visum och började förbereda oss för avresa.
Måndagen var min första arbetsdag på ett nytt ställe. Kontoret har alla förutsättningar för att inte bara arbeta, utan också bo. Frukostar, luncher och middagar från våra egna kockar, mycket varierad mat utspridda i alla hörn, gym, massage och även frisör. Allt detta är helt gratis för anställda. Många pendlar till jobbet med cykel och flera rum är utrustade för förvaring av fordon. I allmänhet har jag aldrig sett något liknande i Ryssland. Allt har dock sitt pris, vi blev genast varnade för att vi skulle behöva jobba mycket. Vad "mycket" är, enligt deras normer, är inte särskilt tydligt för mig.
Jag hoppas dock att jag, trots mängden arbete, inom överskådlig framtid kommer att kunna återuppta bloggandet och kanske berätta något om det amerikanska livet och arbetet som programmerare i Amerika. Vänta och se. Under tiden önskar jag alla ett gott nytt år och jul så ses vi igen!
För ett exempel på användning kommer vi att skriva ut avkastningen från ryska företag. Som baskurs tar vi aktiens stängningskurs den dag registret stängs. Av någon anledning är denna information inte tillgänglig på Troika-webbplatsen, men den är mycket mer intressant än de absoluta värdena på utdelningar.
Uppmärksamhet! Koden tar ganska lång tid att köra, eftersom... För varje kampanj måste du göra en förfrågan till servrar och få dess värde.
Resultat<- NULL for(i in (1:length(divs[,1]))){ d <- divs if (d$Divs>0)( försök(( citat<- getSymbols(d$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
På samma sätt kan du bygga statistik för tidigare år.
Idag ska jag prata lite om att lösa ett klassificeringsproblem med R-programpaketet och dess tillägg. Klassificeringsproblemet är kanske ett av de vanligaste inom dataanalys. Det finns många metoder för att lösa det med olika matematiska tekniker, men du och jag, som R-apologeter, kan inte låta bli att vara glada över att du inte behöver programmera något från grunden – allt finns där (och inte i ett enda exemplar) ) i R-paketsystem.
Klassificeringsproblem
Klassificeringsuppgiften är ett typiskt exempel på ”övervakat lärande”. Vanligtvis har vi data i form av en tabell, där kolumnerna innehåller värdet av funktionsuppsättningar för varje fall. Dessutom är alla rader förmarkerade på ett sådant sätt att en av kolumnerna (låt oss anta att den sista) indikerar den klass som denna rad tillhör. Ett bra exempel är uppgiften att klassificera e-postmeddelanden i spam och icke-spam. För att kunna använda maskininlärningsalgoritmer måste du först ha märkt data - data för vilka klassvärdet är känt tillsammans med andra funktioner. Dessutom måste datamängden vara betydande, särskilt om antalet funktioner är stort.
Om vi har tillräckligt med data kan vi börja träna modellen. Den allmänna strategin med klassificerare är inte särskilt modellberoende och innefattar följande steg:
- urval av tränings- och testset;
- träna modellen på träningssetet;
- kontroll av modellen på ett testset;
- korsvalidering;
- förbättring av modellen.
Noggrannhet och fullständighet
Hur kan vi utvärdera hur väl vår klassificerare fungerar? Ingen lätt fråga. Faktum är att olika scenarier är möjliga, även om vi bara har två klasser. Låt oss säga att vi löser problemet med skräppostfiltrering. Efter att ha kontrollerat modellen på testsetet får vi fyra värden:
TP (true positive) - hur många meddelanden klassificerades korrekt som spam,
TN (true negativ) - hur många meddelanden som korrekt klassificerades som inte skräppost,
FP (falskt positivt) - hur många meddelanden som felaktigt klassificerades som spam (det vill säga meddelandena var inte spam, men modellen klassade dessa meddelanden som spam),
FN (falsk negativ) - hur många meddelanden som felaktigt klassificerades som inte spam, men i själva verket var det fortfarande Center for American English.
Fortsättning är endast tillgänglig för medlemmar
Alternativ 1. Gå med i "site"-communityt för att läsa allt material på sajten
Medlemskap i communityn inom den angivna perioden ger dig tillgång till ALLT hackermaterial, ökar din personliga kumulativa rabatt och låter dig samla ett professionellt Xakep-poängbetyg!
Zazimko Valentina Lentevna Ph.D., Art. Föreläsare vid Institutionen för ekonomisk analys av Federal State Budgetary Educational Institute of Higher Professional Education "Kuban State Agrarian University"
Det traditionella tillvägagångssättet för att analysera den finansiella situationen bygger på det allmänna konceptet ”systemjämvikt”, lånat från länder med marknadsekonomi (Figur 1).
Figur 1 — Metod för att analysera finansiell ställning, motsvarande det västerländska konceptet om systemets "jämvikt"
Under tiden, sådana problem som: 1) inkonsekvensen av vissa metodologiska tillvägagångssätt med villkoren för de ryska särdragen för att göra affärer; 2) underlåtenhet att ta hänsyn till den sociala karaktären hos jordbrukssektorn i ekonomin i Ryssland (vid differentiering av metoder för bedömning beroende på organisationers sektoriella tillhörighet); 3) analys av de viktigaste faktorerna som påverkar verksamhetens resultat med hjälp av statistisk analys; 4) strukturering av metodiken för att analysera den ekonomiska situationen (åtminstone för att återställa språklig rättvisa); 5) överensstämmelsen mellan finansiell analys och de moderna behoven hos ekonomiska enheter och den tvetydiga tolkningen av lånade ekonomiska kategorier har studerats med otillräcklig fullständighet.
Den huvudsakliga riktningen för att förbättra metoden för att analysera en organisations ekonomiska ställning bör vara att ta hänsyn till:
Det befintliga politiska klimatet och regeringens tillvägagångssätt för att bedöma ekonomiska fenomen, processer och affärsresultat;
Funktioner i den lagstiftande regleringen av utarbetandet av finansiella rapporter (detta gäller särskilt översynen av metoder för att bedöma en organisations solvens);
Sektorstrukturen för en ekonomisk enhets egendom;
Moderna parametrar för att bedöma affärseffektivitet.
Syftet med att analysera en organisations finansiella ställning är en objektiv bedömning av den finansiella situationen och utsikterna för dess utveckling, med hänsyn till den aktuella situationen i branschen inom ett specifikt tidsintervall som motsvarar den allmänna politiska och ekonomiska strategin i förhållande till studieobjekt.
Den moderna erans agrara omvandlingar i Rysslands historia är djupa och betydelsefulla: sedan andra halvan av 2005 har Ryska federationens regering avsevärt intensifierat sitt intresse för jordbruk, och initierat bland annat det nationella projektet "Utveckling av Agro-industriellt komplex”; I slutet av 2006 antogs den federala lagen "Om utvecklingen av jordbruket". Den statliga politiken för att stödja jordbruket ger incitament för att locka till sig lån på villkoren för subventionering av räntebetalningar. Försvagningen av bolagens finansiella oberoende, som en konsekvens av de åtgärder som vidtagits, enligt allmänt accepterade synsätt för att fastställa den finansiella ställningen, bedöms negativt. Enligt uppskattningar från inhemska ekonomer, som erkänner bristerna i den befintliga metodiken för att beräkna indikatorer på jordbruksproducenternas ekonomiska ställning, som används, inklusive av skiljedomstolar (tabell 1), skulle det inte finnas så många konkursjorda gårdar i landet.
Tabell 1. Fragment av beräkning av koefficienter för att klassificera jordbruksproducenter till gäldenärens grupper av finansiell stabilitet
|
Odds: |
Grupper |
||||
|
finansiell oberoende |
0,56≤K<0,6 |
0,5≤K<0,56 |
0,44≤K<0,5 | ||
|
ekonomiskt oberoende när det gäller bildandet av reserver och kostnader |
0,65≤K<0,8 | ||||
|
tillhandahållande av eget rörelsekapital | |||||
Studiet av en organisations ekonomiska ställning måste överensstämma med begreppet konsekvens. Metodiken för att analysera organisationens ekonomiska tillstånd uppträder samtidigt i form av en överenskommen sekvens, vilket gör att vi kan ange det faktum att återställa den språkliga giltigheten av termen "metodologi". Den består av sex huvudsteg, det allmänna blockschemat visas i figur 2.
Figur 2 — Flödesschema för genomförande av stadier av analys av jordbruksorganisationernas ekonomiska ställning
Att samla in information innebär att man sammanställer en lista med frågor och skaffar relevant data från den organisation som studeras och från andra källor. Studiet av driftsförhållandena för system bör bli ett preliminärt analyssteg, vilket beror på uppgiften att en oumbärlig syntes av interna och externa faktorer, som uppstår med hänsyn till särdragen i utvecklingen av ekonomisk analys i Ryssland, som beskrivs ovan . För jordbruksorganisationer är det därför specifikt att studera de geografiska, väder- och klimatförhållandena för det analyserade ämnets verksamhet. Strukturering av den initiala informationen bör innebära att sammanställa datasegment som bör inkluderas i informationsbasen för att analysera organisationens finansiella ställning med dess huvudsakliga egenskaper: industri, affärsskala och andra.
I nästa steg, i den genererade uppsättningen av information, är det nödvändigt att lyfta fram de indikatorer som är de viktigaste kriterierna för prestation. Många akademiska analytiker, både utländska och ryska, sätter lönsamhetsindikatorer över andra indikatorer. Således presenterade E. Altman i sin välkända femfaktors "Z-modell" för att bestämma sannolikheten för potentiell konkurs två av fem faktorer som lönsamhetsindikatorer. Vikten av lönsamhetsindikatorer återspeglas också i "Golden Rule of Economics", som säger att tillväxttakten för balansräkningsvinsten måste överstiga tillväxttakten för intäkter från produktförsäljning, och tillväxttakten för försäljningen måste överstiga tillväxttakten på tillgångar.
Kriteriet för att identifiera faser i det traditionella livscykelschemat är också lönsamhetsindikatorn (y-axeln i figur 3).
Figur 3 - Organisatorisk livscykel
I kombination med absoluta finansiella resultatindikatorer är nyckelindikatorerna för en jordbruksorganisations verksamhet: bruttoproduktion till aktuella försäljningspriser, intäkter och vinst (förlust) från försäljning av produkter (arbeten, tjänster), vinst (förlust) av redovisningsår, nettovinst (förlust) , operativt kapitalomsättningsgrad, avkastning på eget kapital, avkastning på operativt kapital.
Systemet med indikatorer som föreslagits för att analysera det finansiella tillståndet för affärsenheter inom jordbrukssektorn i ekonomin testades med exemplet med faktiska data från JSC Agrofirm Kavkaz i Krasnodar-territoriet. Organisationen upptar långt ifrån den sista platsen i rankingen av de trehundra största och mest effektiva jordbruksföretagen baserat på resultaten från 2003-2007, som ingår i Agro-300-klubben.
Figur 4 - Dynamik för finansiella resultatindikatorer för CJSC Agrofirm Kavkaz
Analys av absoluta finansiella resultatindikatorer indikerar företagets utveckling och tillväxt (Figur 4). Således är en stadig dynamik i den angivna riktningen typisk för indikatorer på bruttoproduktion (+ 39 %), intäkter från försäljning av produkter (+ 43,9 %), såväl som det slutliga ekonomiska resultatet av aktiviteter (+ 16,8 %). Bland de faktorer som positivt påverkade indikatorernas dynamik kan man nämna en ökning av volymen av producerade och säljbara växtprodukter - främst spannmål (med 3,4%), sockerbetor (13,9%), solros (47,9%) och mjölk (9) ,9 %). Avkastningen på operativt kapital för rapportperioden ökade jämfört med basperioden, vilket bevisar aktiebolagets höga effektivitet.
För att identifiera betydande faktorer som påverkar nivån på affärseffektivitet genomfördes en korrelations- och regressionsanalys av affärseffektiviteten för 46 jordbruksorganisationer i den centrala zonen av Krasnodar-territoriet. Nivån på avkastningen på eget kapital (i procent) tas som effektiv indikator (y), beräknad som förhållandet mellan rapporteringsårets nettovinst (förlust) och den genomsnittliga årliga balansen av eget kapital. Valet av denna speciella indikator förklaras av dess överdrivna efterfrågan från externa användare av finansiella rapporter som en indikator som inte bara kännetecknar ett företags effektivitet, utan också dess risker, strategiska utsikter för solvens och kvaliteten på företagsledningen. Nyckelindikatorer-faktorer som potentiellt påverkar graden av avkastning på eget kapital valdes ut för analys; sökning och beräkning av dessa faktorer kan utföras på grundval av offentliga finansiella rapporter. Dessa är: x 1 - andel av eget kapital i balansräkningens valuta, %; x 2 är förhållandet mellan skuld och eget kapital (finansiell bruttosoliditet). x 3 - andel av likvida medel i tillgångar, %; x 4 – omsättningskvot (resursproduktivitet).
Analys av parade korrelationskoefficienter visade att det finns ett direkt och ganska nära samband mellan avkastning på eget kapital och förhållandet mellan skuld och eget kapital, enligt Chaddock-skalan, vilket bekräftar påståendet att sökandet efter ett rationellt förhållande mellan skuld- och eget kapitalkällor. av finansiering är en tydlig väg till att öka effektiviteten hos den senare. Det omvända genomsnittliga förhållandet mellan prestationsindikatorn och andelen eget kapital i balansräkningens valuta (tabellerna 2 och 3) indikerar att avkastningen på eget kapital under moderna förhållanden ökar om dess andel av det totala kapitalet minskar. Samtidigt finns ett direkt genomsnittligt samband mellan avkastningen på eget kapital och andelen likvida medel i tillgångarna och ett direkt svagt samband mellan det (lönsamheten) och avkastningen på tillgångarna.
Tabell 2. Matris av parade korrelationskoefficienter för fyrfaktors multipel regressionsekvation
Analys av β-koefficienter indikerar att det svagaste inflytandet på förändringen av avkastningen på eget kapital utövas av det egna kapitalets andel i balansvalutan och starkast är förhållandet mellan skuld och eget kapital. Dessutom, precis enligt den andra egenskapen, är den studerade populationen av jordbruksorganisationer extremt heterogen. Dessutom är denna uppsättning heterogen när det gäller avkastning på eget kapital, andelen eget kapital i balansräkningens valuta och andelen likvida medel i tillgångar, vilket indikerar en annan organisationsnivå för produktion och finansiella aktiviteter och dess effektivitet i gårdar.
Tabell 3. Allmänna egenskaper för avkastning på eget kapital och utvalda faktorer, 2006
|
Skylt |
Genomsnittligt värde |
Parade odds |
|
|
korrelationer | |||
|
y — avkastning på eget kapital, % | |||
|
x 1 - andel av eget kapital i balansräkningens valuta, % | |||
|
x 2 - förhållandet mellan skuld och eget kapital | |||
|
x 3 - andel av likvida medel i tillgångar, % | |||
|
x 4 - omsättningskvot (resursproduktivitet) | |||
Den multipla regressionsekvationen som erhålls som ett resultat av lösningen har formen:
y = -12,454-0,164x 1 +0,688x 2 +0,905x 3 +39,335x 4. (1)
Det positiva värdet av koefficienten vid x 2 är ett bevis på att med rationella jordbruksmetoder och ett normalt förhållande mellan avkastning på tillgångar och ränta på ränta som betalas på lånade finansieringskällor bör lönsamheten för egna medel öka.
Tabell 4. Allmänna resultat av bedömningen av fyrfaktorsregressionsmodellen
Sambandet mellan avkastning på eget kapital och alla faktorer som ingår i modellen är nära (multipelkorrelationskoefficient R = 0,901) och statistiskt signifikant (tabell 4). Dessutom förklarar den linjära ekvationen 81,2 % av variationen i avkastning på eget kapital. Resten beror på slumpmässiga oredovisade faktorer.
I praktiken identifieras de viktigaste faktorerna och graden av deras inflytande på resultatindikatorn för att beräkna jordbruksproducenternas affärseffektivitet och sätt att förbättra den. Det har fastställts att avkastningen på eget kapital för den studerade befolkningen av jordbruksorganisationer: minskar med en ökning av andelen eget kapital i strukturen för finansieringskällor (avkastningen på eget kapital ökar endast upp till en viss nivå av eget kapital och börjar minska med en ytterligare ökning av dess andel av balansräkningens struktur); ökar med en ökning av den finansiella skuldsättningsgraden, vilket återspeglar förhållandet mellan skulder och eget kapital och kännetecknar vinstens beroende av strukturen för finansieringskällor, vilket är möjligt med en förmånlig skattebörda och stöd till gårdar från regeringen i Ryska Federationen; har en växande dynamik med en ökning av andelen likvida tillgångar i strukturen av organisationens egendom, vilket är logiskt i ljuset av implementeringen av avvecklings- och betalningsdisciplin, och är en konsekvens av tillväxten av organisationens affärsverksamhet, manifesterad i en ökning av intäkter (intäkter) från försäljning av jordbruksprodukter och andra aktiviteter (prioritet för organisationens marknadsföringsstrategiaktiviteter); ökar med användningen av organisationens egna tillgångar (en prioriterad uppgift för organisationens ekonomiska förvaltning).
Härifrån blir det möjligt att bilda rätt vektor för att öka jordbruksorganisationernas affärseffektivitet genom att använda tydliga mekanismer som bidrar till dess tillväxt. I den mest allmänna formen är sådana mekanismer: 1) ett rimligt beslut om finansieringskällor för organisationens aktiviteter; 2) öka effektiviteten i att använda organisationens resurser baserat på stabilisering av ömsesidiga uppgörelser och systemet för avveckling och betalningsdisciplin; 3) förbättring av produktionsledningssystemet.
En studie av dynamiken i avkastningen på eget kapital för jordbruksorganisationer beroende på den faktiska nivån på andelen eget kapital i strukturen för finansieringskällor visade att det högsta värdet av effektivitetsindikatorn för användningen av eget kapital registrerades kl. nivån på eget kapital i intervallet från 44 till 58 %. Med ytterligare tillväxt av eget kapital i källstrukturen observeras en minskning av lönsamheten (Figur 5).
Figur 5 — Dynamik för avkastning på eget kapital beroende på andelen eget kapital i kapitalstrukturen
Att studera effekten av en organisations finansiella strategi när det gäller användningen av lånade medel fortsätter den beskrivna sekvensen.
Den utvecklade metodiken för att bestämma det rationella förhållandet mellan lånade och aktiefonder i samband med avkastningen på eget kapital och förmånsutlåning till jordbruksorganisationer får här en acceptabel plats.
Från hela uppsättningen av relativa indikatorer för finansiell stabilitet föreslår vi att man beräknar koefficienten för finansiellt oberoende (Equity to Total Assets), som kännetecknar den förda politiken inom finansieringsområdet och återspeglar andelen eget kapital i strukturen för källor till egendom och förhållandet mellan skuld och eget kapital (finansiell hävstångsgrad, eller "hävstång av finansiell hävstång"), som kännetecknar graden av risk i organisationen.
Kapitalstrukturförhållanden kännetecknar graden av skydd för borgenärer och investerare från eventuell utebliven betalning av skulder och ger praktiskt taget ingen information om organisationens ekonomiska potential. Det beskrivna problemet "löses" av en indikator som kännetecknar vinstens beroende av utgifter i samband med strukturen för finansieringskällorna för organisationens verksamhet - den "finansiella hävstångseffekten".
EGF = (1-Neskh) (CRa -PK) x (ZK/SK), (2)
där EFR är effekten av finansiell hävstång, som består i en ökning av avkastningen på eget kapital, %; Neskh - satsen för den enhetliga jordbruksskatten, uttryckt som en decimalbråkdel; CR - bruttoavkastning på tillgångar, %; PC - det genomsnittliga beloppet av ränta på ett lån som betalas av en organisation för användning av lånat kapital,%; ZK - det genomsnittliga beloppet av lånat kapital som används av organisationen; SK är det genomsnittliga beloppet av organisationens egna kapital.
Formel (2) erhölls genom att ta hänsyn till särdragen i bildandet av data i ryska organisationers finansiella rapporter, såväl som beskattningen av jordbruksproducenter: 1) istället för hela mängden kapital som används, enligt vår åsikt, beloppet av organisationens leverantörsskulder ska dras av från dess värde; 2) "bruttovinsten exklusive kostnaden för att betala ränta på ett lån" ersattes med indikatorn "vinst från försäljning av produkter (arbeten, tjänster)"; 3) inkomstskatt, vars betalning sker enligt det allmänna skattesystemet, betraktas inte av författaren som en faktor som påverkar effektens storlek: i enlighet med gällande lagstiftning betalar jordbruksproducenter en enda jordbruksskatt, som var införs i formeln.
Tabell 5. Dynamiken för finansiell stabilitetsindikatorer för CJSC Agrofirm Kavkaz
Så andelen lånat kapital i förhållande till eget kapital i CJSC Agrofirma Kavkaz i slutet av 2006, enligt tabell 5, uppgick till 52,8 %, vilket är 42,1 procentenheter. högre än basårsnivån. En ökning av andelen lånat kapital i balansräkningens skuldstruktur indikerar en övergång från konservativ till måttlig finanspolitik; och även om detta är förenat med en försvagning av affärsenhetens autonomi, kan detta under vissa förutsättningar leda till en ökning av avkastningen på eget kapital. Det bör noteras att jordbruksproducenternas affärsverksamhet inte är så hög för genomförandet av en sådan finansieringspolitik i framtiden, vilket innebär att konsekvenserna av de förändringar som genomförs bör noggrant utredas och ett rationellt beslut bör fattas. gjord.
Resultaten av beräkningar för att fastställa effekten av finansiell hävstång för CJSC Agrofirma Kavkaz (tabell 6) visar dess positiva dynamik: värdet 2006 var 2,5 %, vilket är 3,3 procentenheter. högre än basårsnivån. Följaktligen ökade CJSC Agrofirma Kavkaz, efter att ha bildat sina tillgångar med 65 % av egna medel och 35 % från lånat kapital, sin avkastning på eget kapital med 2,5 %, allt annat lika, på grund av det faktum att kreditresurser de betalar med hänsyn till den politik för förmånliga lån till jordbruksproducenter som drivs av Ryska federationens regering, och avkastningen på det totala kapitalet är 16,2%. Faktoranalys av modellen för effekten av finansiell hävstång visade att det under rådande förhållanden är lönsamt att använda lånade medel i organisationens omsättning, eftersom konsekvensen av detta är en ökning av effektiviteten i att använda eget kapital. Detta innebär att genom att attrahera lånade resurser kan den analyserade organisationen öka sitt eget kapital, förutsatt att avkastningen på investerat kapital överstiger priset på attraherade resurser.
Tabell 6. Mekanism för bildandet av effekten av finansiell hävstång
|
Index |
2004 |
2005 |
2006 |
Förändring över period (+,-) |
|
Vinst från försäljning av produkter, arbeten, tjänster, tusen rubel. | ||||
|
Ränta att betala, tusen rubel. | ||||
|
Mängden vinst från försäljning av produkter, verk, tjänster, med hänsyn till kostnaderna för att betala ränta på lånet, tusen rubel. | ||||
|
Genomsnittligt årligt kapitalbelopp (tillgångar) minus leverantörsskulder, tusen rubel. | ||||
|
Finansiell bruttosoliditet | ||||
|
Avkastning på totalt kapital, % | ||||
|
Vägt genomsnittligt nominellt pris på lånade resurser, % | ||||
|
Effekt av finansiell hävstång, % | ||||
|
Avvikelse för effekten av total finansiell hävstång, % | ||||
|
inklusive på grund av: | ||||
|
Avkastning på tillgångsnivå, % | ||||
|
Låneräntor, % | ||||
|
Finansiell bruttosoliditet, % | ||||
För att fastställa gränserna för tillväxten av finansiell hävstång bör man använda den modell som utvecklats av de franska forskarna J. Conan och M. Golder. Förklaringen till detta är sammansättningen av kriterierna, som är mest anpassad till kraven för att konstruera inhemska finansiella rapporter. Ju lägre värde den uppskattade indikatorn har, desto lägre är sannolikheten för förseningar i betalningar från företaget. De faktiska värdena för kriterierna, beräknade enligt data från CJSC Agrofirm Kavkaz, presenteras i tabell 7.
Tabell 7. Bedömning av sannolikheten för betalningsförseningar för Agrofirm Kavkaz CJSC
|
Index |
2004 |
2005 |
2006 |
|
Förhållandet mellan kontanter och fordringar i förhållande till tillgångar (R1) | |||
|
Förhållandet mellan beloppet av eget kapital och långfristiga skulder till källor för fastighetstäckning (U2) | |||
|
Förhållandet mellan finansiella kostnader och försäljningsintäkter (R3) | |||
|
Förhållandet mellan personalkostnader och mervärde (U4) | |||
|
Förhållandet mellan vinst före räntor och skatt och lånat kapital (U5) | |||
|
Uppskattning av sannolikheten för försenade betalningar: Q=-0,16хУ1-0,22хУ2+0,87хУ3+0,10хУ4-0,24хУ5 |
Beräkningar visar att sannolikheten för att ett företag skjuter upp betalningar är mycket liten, dock tenderar dynamiken i den integrerade indikatorn till noll, vilket innebär att solvensnivån i framtiden är hotad. Denna våg är motiverad mot bakgrund av en ökning av mängden lånade medel och kostnaderna för skuldservice. För att förhindra eventuella svårigheter är operativ övervakning av avveckling och betalningsdisciplin nödvändig.
För att synkronisera positiva och negativa kassaflöden är operativ solvenshantering nödvändig. Författarna till studien är kategoriskt emot användningen av likviditetskvoter som indikatorer på solvens på grund av att de strider mot redovisningskravet för fortsatt drift. Graden av solvens beror enligt vår uppfattning på fyllningen av finansiella resultatindikatorer med riktiga pengar. Användningen av kvittningstransaktioner i avräkningar och ersättning av kontanter med fordringar skapar ett hot mot organisationens förmåga att uppfylla sina nuvarande åtaganden.
För närvarande ägnas inte tillräcklig uppmärksamhet åt kassaflödesanalys. Samtidigt är detta den mest motsägelsefulla metoden som gör att vi kan övervaka graden av tillräckliga medel för att täcka kortsiktiga åtaganden. Endovitsky D.A. föreslår att jämföra nettokassaflödet från löpande verksamhet med vinst från försäljning. Ett negativt nettokassaflöde, samtidigt som det finns vinst från försäljning, kommer att indikera att bildningen av rörelsekapital kräver stora finansiella investeringar. Denna situation kan leda till insolvens. Orsaker: låg lönsamhet vid försäljning, höga kostnader för bildandet av rörelsekapital.
Tabell 8. Förhållandet mellan nettokassaflöde och vinst från försäljning, tusen rubel.
Nettokassaflödet från pågående aktiviteter på CJSC Agrofirm Kavkaz är positivt, men mer detaljerat kommer kassakvittonas tillräcklighet för att finansiera rörelsekapital att demonstreras genom faktoranalys (formel 3):
, (3)
där Dptd är kassainflöde från pågående aktiviteter, tusen rubel, OK är rörelsekapital, tusen rubel; Dotd - utflöde av medel från nuvarande aktiviteter, tusen rubel. Indikator ( Kdost1) i en given relation kännetecknar organisationens förmåga att finansiera rörelsekapital, visar tillräckliga kassaflöden för att täcka kostnaderna för att finansiera rörelsekapital. Det rekommenderade värdet för indikatorn bör vara minst 1.
1. Effekten av förändringar i nettokassainflödeskvoten för löpande verksamhet: . (4)
2. Effekten av förändringar i utflödet av medel per rubel rörelsekapital: . (5)
Tabell 9. Data för faktoranalys av tillräcklighetskoefficienten för kassakvitton för finansiering av rörelsekapital, tusen rubel.
|
Index |
år |
Avvikelser |
||
|
Kassainflöde från löpande verksamhet, tusen rubel. | ||||
|
Utflöde från nuvarande verksamhet, tusen rubel. | ||||
|
Totalt kassautflöde för alla typer av aktiviteter, tusen rubel. | ||||
|
Kassaflödestäckningsgrad för rörelsekapitalfinansiering | ||||
|
Nettokassaflödeskvot för löpande verksamhet | ||||
|
Andel av kassautflöde från nuvarande verksamhet till det totala kassautflödet från alla typer av aktiviteter, tusen rubel. | ||||
|
Kassautflöde från löpande verksamhet per 1 rub. rörelsekapital | ||||
|
Nettokassaflöde från alla aktiviteter, tusen rubel. | ||||
|
Täckningsgrad av nettokassaflöde för att täcka kortfristiga skulder | ||||
|
Nettokassaflöde per 1 rub. inkomst | ||||
|
Försäljningsintäkter per 1 rub. kortfristiga skulder, rub. | ||||
|
Förhållandet mellan nettokassaflöde och nettovinst | ||||
|
Förhållandet mellan tillväxttakten för kundfordringar och försäljningsvolym | ||||
Således beror den positiva förändringen i kassaflödets tillräcklighet för den analyserade perioden (+0,148) på ett ökat utflöde av medel från löpande verksamhet för att täcka rörelsekapital. Kvoten påverkades negativt av den snabbare tillväxttakten för kassautflöden än tillväxttakten för kassainflöden.
Enligt CJSC Agrofirma Kavkaz var förhållandet mellan kassainflöde och utflöde för nuvarande aktiviteter under rapportperioden 1,018, medan koefficientens dynamik var negativ - en minskning med 0,076. Detta innebär dock inte brist på medel för att täcka kortfristiga förpliktelser. Kassaflödets tillräcklighet för att täcka kortfristiga skulder är mycket acceptabel både under tidigare och under rapporteringsperioderna (0,966, 4,216 respektive 2,780).
Regelbunden övervakning av fondernas nuvarande tillstånd
Figur 6 — Stadier för att analysera solvensen för en jordbruksorganisation
Nästa steg är att utvärdera kvaliteten på vinsten (formel 4):
, (4)
Var NPV- nettokassaflöde för alla typer av aktiviteter, tusen rubel, PE - nettovinst, tusen rubel.
Om en organisation, baserat på resultaten av dess aktiviteter, har ett bestående negativt nettokassaflöde, kan detta leda till finansiell insolvens orsakad av en faktisk minskning av resurser och en minskning av organisationens ekonomiska potential. I den analyserade situationen, som kan ses från tabell 9, fick organisationen en nettovinst, medan det för varje vinstrubel finns 3 rubel av det balanserade resultatet av att jämföra inflödet och utflödet av medel. Studiet av möjligheterna att bedöma en lantbruksorganisations solvens gjorde det möjligt att formulera en analysplan som presenteras i figur 7.
Resultaten av studien är helt baserade på verkligheten i jordbruksorganisationernas arbete. Detta löser problemet med bristen på branschspecificitet i befintliga finansiella analysmetoder. Studiens praktiska betydelse är att utifrån den utvecklade metodiken för jordbruksorganisationer föreslås grunden för utformningen av en rationell finanspolitik i landsbygdsindustrins omvandlande ekonomiska situation. Genom att använda den rekommenderade metoden kan du mer exakt mäta nivån på den finansiella risken och utveckla en mer effektiv mekanism för att hantera den för att förbättra verksamhetens prestanda.
R-analys, eller acceptansen av kriteriebaserade tillvägagångssätt vid bedömning av jordbruksorganisationers ekonomiska ställning
Under de nuvarande ekonomiska förhållandena är huvudtyngdpunkten i verksamheten för finansiella tjänster för kommersiella företag inriktad på den operativa övervakningen av indikatorer för organisationens finansiella ställning. I detta fall prioriteras relativa indikatorer som kännetecknar sambandet mellan rapporteringsdata som bär den eller den informationen. I terminologiska termer kallas metoden för att analysera ett företags verksamhet utifrån det beskrivna tillvägagångssättet R-analys, eller analys av finansiella nyckeltal.
Uppsättningen av koefficienter inom en enskild affärsenhet beror på strategin och målen som den vill uppnå. I det här fallet identifieras de koefficienter som ska beräknas och deras standardvärden fastställs. Detta arbete utförs vanligtvis som en del av ett management accounting-, budget- eller balanserat styrkortsprojekt. "Om en uppsättning indikatorer hämtas från en lärobok om ekonomi," noterar praktiserande analytiker, "kommer en sådan finansiell analys inte att ge företaget någon fördel" /10/.
Samtidigt har vissa indikatorer relaterade till aspekter av en organisations finansiering av dess verksamhet utvecklats traditionellt och ingår i alla metodologiska algoritmer, inklusive de som regleras i lag.
Vi talar om följande indikatorer:
I. Likviditetskvoter
Likviditetsindikatorer kännetecknar företagets förmåga att tillgodose fordringarna från innehavare av kortfristiga skuldförbindelser.
1. Absolut likviditetskvot
Visar vilken andel av kortfristiga skuldförbindelser som kan täckas av likvida medel i form av omsättbara värdepapper och inlåning, det vill säga nästan helt likvida tillgångar.
2. Snabbförhållande (syratestförhållande, Snabbförhållande)
Förhållandet mellan den mest likvida delen av omsättningstillgångarna (kassa, kundfordringar, kortfristiga finansiella placeringar) och kortfristiga skulder. Det rekommenderas vanligtvis att värdet på denna indikator är större än 1. De verkliga värdena för ryska företag är dock sällan mer än 0,7 - 0,8, vilket anses acceptabelt.
3. Nuvarande förhållande (Current Ratio)
Det beräknas som kvoten av omsättningstillgångar dividerat med kortfristiga skulder och visar om företaget har tillräckligt med medel som kan användas för att betala av kortfristiga skulder. Enligt internationell praxis bör likviditetskvotvärdena variera från ett till två (ibland upp till tre). Den nedre gränsen beror på att rörelsekapitalet åtminstone måste vara tillräckligt för att betala av kortfristiga åtaganden, annars riskerar företaget att gå i konkurs. Ett överskott av omsättningstillgångar jämfört med kortfristiga skulder med mer än tre gånger är också oönskat, eftersom det kan tyda på en irrationell tillgångsstruktur.
Beräknas med formeln:
II. Gearing ratios - Kapitalstrukturindikatorer (finansiell stabilitetskvoter)
Kapitalstrukturindikatorer återspeglar förhållandet mellan eget kapital och lånade medel i företagets finansieringskällor, det vill säga de kännetecknar graden av finansiellt oberoende av företaget från fordringsägarna. Detta är en viktig egenskap hos företagens hållbarhet. För att bedöma kapitalstrukturen används oftast koefficienten för finansiellt oberoende (Equity to Total Assets), som kännetecknar företagets beroende av externa lån. Ju lägre kvot, desto fler lån företaget har, desto högre är risken för insolvens. Ett lågt värde på kvoten återspeglar också den potentiella faran för kontantbrist för företaget. Tolkningen av denna indikator beror på många faktorer: den genomsnittliga nivån på detta förhållande i andra branscher, företagets tillgång till ytterligare skuldkällor för finansiering och egenskaperna hos nuvarande produktionsverksamhet.
Beräknas med formeln:
Andra indikatorer, såsom: Lönsamhetskvoter - Lönsamhetskvoter, Aktivitetskvoter - Affärsaktivitetskvoter, Investeringskvoter - Investeringskriterier, kommer inte att ges inom ramen för denna artikel av skäl för att avslöja frågan som väckts genom att sammanfatta materialet.
Det viktigaste när man genomför finansiell analys är inte beräkningen av indikatorer, utan förmågan att tolka de erhållna resultaten. Slutsatserna skiljer sig dock inte åt i sin räckvidd: det huvudsakliga konceptuella tillvägagångssättet bygger på en jämförelse av erhållna data med de standarder som fastställts inom ramen för det traditionella tillvägagångssättet. Det traditionella tillvägagångssättet förstås som en uppsättning metoder, verktyg och teknologier som används för att samla in, bearbeta och tolka (tolka) data om företagets ekonomiska verksamhet.
Även om det huvudsakliga bidraget till teorin och praktiken för finansiell analys gjordes av ekonomer från länder med utvecklade marknadsekonomier, är det nödvändigt att påminna om den sovjetiska ekonomen på 20-talet N. Blatov, som beskrev avancerade koncept och analysmetoder för deras tid: jämförande analytisk balans, fördelningskoefficienter, koordinationskoefficienter, etc.
En intressant punkt är upplåningen och i viss mån tolkningen av "extrema värden" av analytiska koefficienter som kännetecknar solvens och finansiell stabilitet, med deras omfattande fördelning.
I ett av avsnitten av Y.V Sokolovs arbete, skrivet tillsammans med V.V. Kovalev, finner vi således en beskrivning av tolkningen av västerländsk redovisning och analytisk praxis. Samtidigt ges information om den ekonomiska situationen för tio stora aktiebolag i Ryssland baserat på resultaten av arbetet 1907 och 1908:
"JSC "Caucasus and Mercury" (rederi), Bogorodsko-Glukhovskaya fabrik, Firma "Provodnik" (gummi- och telegrafproduktion), Partnership M.S. Kuznetsova (produktion av porslinsprodukter), Russian Electrical Society "Westinghouse", JSC Russian Electrotechnical Plants "Siemens and Gallskoye", Singer Company, JSC Maltsov Plants, Bryansk Rail Rolling, Ironworks and Mechanical Plants (JSC), Society of Putilov Plants "/ 2, med. 280/.
En begränsad lista över koefficienter beräknas (deras lista ges ovan). De genomsnittliga värdena för koefficienterna beräknade utifrån det givna urvalet (kriteriet för att gruppera företag är inte specificerat) jämförs med "världsstandarder". När deras närhet upptäcks dras en slutsats att dessa värden är acceptabla i förhållande till den nuvarande situationen i landet i strukturen av tillgångar och källorna till deras täckning /11/.
Än i dag finns det ett antal motsägelser att ignorera, vilket enligt vår mening innebär att tiga om huvudsaken.
Låt oss vända oss till instruktionerna (rekommendationerna) från ministerier och andra federala verkställande myndigheter om aspekten av metodologiska tillvägagångssätt för att analysera finansiell ställning i samband med de koefficienter som anges i dem. Bland dessa är de viktigaste metoderna som presenteras i dokumenten nedan:
1. Metodiska bestämmelser för bedömning av företags finansiella ställning och upprättande av en otillfredsställande balansräkningsstruktur, godkänd av den federala administrationen för insolvens (konkurs) av företag under Rysslands statliga egendom daterad 12 augusti 1994 nr 31-r .
3. Rapporteringsförfarandet för chefer för federala statliga enhetsföretag och representanter för Ryska federationen i ledningsorganen för öppna aktiebolag, godkänd genom dekret från Ryska federationens regering av den 4 oktober 1999 nr 1116.
4. Riktlinjer för att genomföra en analys av organisationers finansiella ställning, godkända genom order från Federal Service of Russia for Financial Recovery and Bankruptcy (hädanefter kallad FSFR) daterad 23 januari 2001 nr 16.
5. Regler för att genomföra finansiell analys av skiljedomschefen. Godkänd genom dekret från Ryska federationens regering av den 25 juni 2003 nr 367. Dessa regler, i enlighet med federal lag av den 26 oktober 2002 nr 127 FZ "Om insolvens (konkurs)", definierar principerna och villkoren för skiljedomschefen att genomföra finansiell analys, liksom sammansättningen av information, som används i detta fall.
6. Instruktioner om förfarandet för att upprätta och presentera finansiella rapporter, godkända genom order från Rysslands finansministerium av den 22 juli 2003 nr 67n.
7. Dekret från Ryska federationens regering av den 30 januari 2003 nr 52 "Om genomförandet av den federala lagen "Om ekonomisk återhämtning av jordbruksproducenter."
En granskning av dessa dokument visade att det inte fanns några branschskillnader mellan de analyserade företagen. Samtidigt bör man komma ihåg att acceptabla värden på indikatorer kan skilja sig avsevärt inte bara för olika branscher, utan också för olika företag inom samma bransch, och en fullständig bild av ett företags finansiella ställning kan endast erhållas genom att analysera hela uppsättningen av finansiella indikatorer, med hänsyn till särdragen i dess verksamhet. De godkända indikatorvärdena är rent informationsmässigt och kan inte användas som vägledning till handling. I detta avseende är det nödvändigt att utveckla ett regelverk på nivå med statliga förordningar eller departement och departement på branschnivå.
Utmärkande egenskaper hos moderna jordbruksföretag är brist på rörelsekapital, låg solvensdisciplin, en ökning av volymen av bytestransaktioner och de höga kostnaderna för kreditresurser. Som ett resultat av dessa och andra faktorer har företag inte möjlighet att uppfylla sina betalningsförpliktelser, inklusive betalning av löner, betalning för varor (arbete, tjänster) och skulder till budgeten växer.
Samtidigt, även under så svåra förhållanden, förblir många företag flytande. Därför måste "extrema" värden av indikatorer som kännetecknar strukturen av tillgångar och skulder i balansräkningen, solvens och finansiell stabilitet i organisationer ta hänsyn till särdragen i den nuvarande situationen och de gränser inom vilka företagets ledning fortfarande kan utveckla strategiska steg för att övervinna krisen utan att leda till konkursförfaranden.
Kriterierna som gäller för jordbruksföretag i USA (eftersom vi har tagit vägen att låna den angloamerikanska finansiella modellen) är också långt ifrån ryska särdrag. Detta sker i första hand av två skäl: för det första är de ekonomiska förhållandena för den ryska jordbruksproduktionen mycket annorlunda än de ekonomiska förhållandena i USA eller Kanada; för det andra är ett utmärkande drag för inrikespolitik och jordbruk det faktum att - särskilt bland små jordbruksföretag - ekonomiska svårigheter börjar få en social karaktär. Därmed kränks principerna för en marknadsekonomi.
Enligt vår mening bör huvuduppmärksamheten vid anpassning av det traditionella tillvägagångssättet fokuseras på att täppa till befintliga luckor vid genomförandet av finansiella analyser.
De viktigaste förslagen för vidareutveckling av förfaranden för slutlig finansiell analys är följande:
Beräkning av egna standarder eller optimala nivåer av finansiella nyckeltal för det analyserade företaget med hjälp av välkända metodologiska tekniker;
Att välja en smal (<индикаторной>) ett urval av ekonomiska nyckeltal, vars sammansättning kan variera för olika organisationer;
Kvalitativ bedömning och bestämning av vikter av indikatorindikatorer baserat på jämförelse med beräknade optimala nivåer, trender, ömsesidig jämförelse och accepterade logiska regler;
Utveckling av ett standardformat för en slutsats om ett företags finansiella aktiviteter, som inte bara anger det analyserade företagets problem, utan också indikerar faktorerna för nuvarande och framtida förändringar, samt ger rekommendationer för att övervinna, mildra eller stärka dem .
Bibliografi
1. Bocharov, V.V. Finansiell analys/V.V. Bocharov. - St Petersburg: Peter, 2007. -204 sid.
2. Vasilyeva, L.S. Finansiell analys / L.S. Vasilyeva, M.V. Petrovskaya - 3:e upplagan - M.: KNORUS, 2008. - 816 sid.
3. Efimova, O.V. Finansiell analys/O.V. Efimova.-5:e uppl., reviderad. och ytterligare - M.: Bokföring, 2006.-528 sid.
4. Endovitsky D.A. Diagnostisk analys av finansiell insolvens hos organisationer: lärobok. bidrag/ D.A. Endovitsky, M.V. Shcherbakov - M.: Economist, 2007. -287 s.
5. Metod för att beräkna indikatorer för jordbruksproducenters ekonomiska ställning: godkänd. genom dekret från Ryska federationens regering av den 30 januari 2003 nr 52-M.: Finans och statistik, 2004.- 2 sid.
6. Morozova V.L. Historisk erfarenhet, eller evolutionär utveckling av ekonomisk analys av ekonomisk aktivitet i Ryssland från en extern synvinkel / V.L. Morozova // Ekonomisk analys: teori och praktik - 2007. - Nr 16 (97). — S. 60-68.
7. Ryska federationens skattelag (del 2): kapitel 26 1. Skattesystem för jordbruksproducenter (enkel jordbruksskatt) . – Juridiskt referenssystem "Garant"
8. Om utvecklingen av jordbruket: Ryska federationens federala lag av den 29 december 2007 nr 264-FZ
9. Savitskaya, G.V. Analys av jordbruksföretags ekonomiska verksamhet: lärobok. bidrag/G.V. Savitskaya. — 5:e uppl., rev. och ytterligare - Mn.: Ny kunskap, 2005.
10. Kubyshkin I. Använda finansiell analys för företagsledning/ Kubyshkin I.//Finanschef. — 2005. -Nr 4
11. Sokolov Ya.V. Redovisning från dess ursprung till idag / Sokolov Y.V. — M.: Revision. ENHET. 1996.
12. Zimin N.E. Analys och diagnostik av företagets finansiella och ekonomiska verksamhet/N.E. Zimin, V.N. Solopova. M.: KolosS, 2005 -384 sid.
13. Voitolovsky N.V. Ekonomisk analys: teorins grunder. Omfattande analys av en organisations ekonomiska verksamhet: Lärobok / Voitolovsky N.V., Kalinina A.P., Mazurova I.I. - M.: Högre utbildning, 2005. - 509s
Dataanalys i R-miljö
Institutet för beräkningsmatematik och informationsteknologi, Institutionen för dataanalys och operationsforskning
Riktning: 01.03.02 "Tillämpad matematik och datavetenskap. Systemprogrammering" (kandidatexamen, 3:e år)
Disciplin: "Dataanalys i R-miljön"
Kursplan: "Heltidsutbildning, 2017."
Antal timmar: 90 (inklusive: föreläsningar - 18, laborationer - 36, självständigt arbete - 36); form av kontroll - test.
Riktning: 03/38/05 "Business informatics" (kandidatexamen, 4:e år)
Disciplin: "Dataanalys"
Kursplan: "Heltidsutbildning, 2018."
Antal timmar: 78 (inklusive: föreläsningar - 18, laborationer - 36, självständigt arbete - 24); form av kontroll - test.
Nyckelord :
Datautvinning, maskininlärning, regression, klassificering, klusterisering, stödvektor, SVM, artificiell neutron, neuralt nätverk, rekommendationssystem, dataanalys, maskininlärning, modell, sampling, svarsvariabel, provträning, provomskolning, övervakad inlärning, utbildning utan tillsyn , R-paket, R programmeringsspråk, statistik, slumpvariabel, r.v., distributionslag, normalfördelning, sampling, statistik, maximum likelihood-metod, Chi-kvadratfördelning, Studentfördelning, Fisher-fördelning, hypotes, hypotesacceptansområde , signifikansnivå, fel av det första och andra slaget, jämförelse av urval, goodness-of-fit-tester, kontingenstabell, korrelation, regression, linjär regression, olinjär regression, faktor, prediktor, univariat regression, multipel regression, klassificering, logistisk regression, univariat diskriminantanalys , Bayesiansk ansats, naiv Bayes, stödvektormaskin, separerande hyperplan, beslutsträd, neurala nätverk, neuron, aktiveringsfunktion, rekommendatorsystem, klustring, kvalitetsfunktionell.
teman: 1. R utvecklingsmiljö: information från historien. installation och lansering av paketet. 2. Programmera de första stegen i R. 3. Plotta grafer i R-miljön 4. Datainmatning och arbete med filer i R-miljön. Arbeta med endimensionella datamatriser. 4.2. Arbeta med matriser och datatabeller. 5. Testa statistiska hypoteser i R-miljön 5.1. Testa hypotesen om lagen för sannolikhetsfördelning av en slumpvariabel (Pearson Chi-square test). 5.2. Testa hypotesen om egenskapers oberoende med kvalitativ gruppering (Pearson Chi-square test). 5.3. Testa hypotesen om likheten mellan matematiska förväntningar hos normala populationer (Studentens t-test). 5.4. Testa hypotesen om variansens likhet mellan normala populationer (Fishers kriterium). 6. Uppgiften att konstruera en linjär enfaktors regressionsmodell. Prognoser. 7. Multipel linjär regressionsproblem. 7.1. Problemet med univariat linjär regression som ett specialfall av multipel regression. 7.2. Studie av responsvariabelns beroende av faktorn i regressionsmodellen. 8. Klassificeringsproblemet, tillvägagångssätt för dess lösning. 8.1. Logistisk tillbakagång. 8.2. Linjär diskriminantanalys. 8.3. Beslutsträd - "dela och härska"-principen. 9. Neurala nätverk och deras tillämpning i maskininlärning. 10. Stöd vektor maskiner, stöd vektor maskiner (SVM) i maskininlärning. 11. Rekommendationssystem, deras syfte, konstruktion, tillämpning. 12. Särskilda uppgifter för maskininlärning.
Start datum: 1 september 2014
- Missarov Mukadas Dmukhtasibovich, chef. Institutionen för dataanalys och operationsforskning KFU, doktor i fysikaliska och matematiska vetenskaper, professor, mejl: [e-postskyddad]
- Kashina Olga Andreevna, Ph.D., docent vid institutionen för dataanalys och operationsforskning, e-post: [e-postskyddad]
