Спасибо! Обращаюсь уже не первый раз. Автор добросовестно подходит к работе, все чётко и по плану. По срокам- всегда вовремя
Информация о работе
Подробнее о работе
Применение методов математической статистики к задачам прогнозирования прибыли и убытков на примере одной фирмы
- 70 страниц
- 2014 год
- 231 просмотр
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Введение
Анализ финансовых показателей деятельности предприятия осуществляется с целью оценить его текущее положение и определить основные направления улучшения состояния. Величина прибыли или убытка фирмы в некотором периоде является важнейшим показателем финансовой отчетности, так как основной целью деятельности любой коммерческой организации является максимизация прибыли.
Финансовый анализ – это процесс изучения данных о финансовых результатах предприятия для того, чтобы оценить, каковы будущие условия и перспективы развития компании. Прибыль предприятия частично тратится на текущие выплаты в компании (общие издержки и дополнительные бонусы, если они есть, например) и на инвестиции в основной капитал и оборотный, с целью роста прибыли в следующем периоде и расширения масштабов деятельности компании.
Поэтому можно сказать, что главная задача финансового анализа – снизить масштабы неопределенности, в которой руководство фирмы принимает решения относительно будущих планов компании. Прогнозирование прибыли является важнейшей задачей, которую решает руководство предприятия, так как на основе прогнозной оценки прибыли будущих периодов осуществляется разработка бюджета, принятие инвестиционных решений, как относительно краткосрочных, так и долгосрочных проектов. Построение прогноза прибыли позволяет оценить нужны ли какие-либо изменения бизнес-процессов фирмы, а так же понадобится ли фирме в дальнейшем привлекать заемные средства для своего развития.
Современные модели прогнозирования прибылей и убытков фирмы строятся на учете всех факторов, влияющих на прибыль, а так же на полном анализе состава этих факторов.
Особая роль в современных исследованиях, касающихся темы анализа и прогнозирования прибылей и убытков предприятий, отдается математическим методам анализа прибыли, так как они позволяют более адекватно отражать хозяйственные процессы в неопределенной среде с использованием современных инструментальных средств.
Настоятельная необходимость в совершенствовании методов прогнозирования прибыли на промышленном предприятии путем их приведения в соответствие с требованиями экономических законов послужила основанием для выполнения исследований в данной области.
Целью данной выпускной квалификационной работы является выбор наиболее удачной модели для прогнозирования прибыли фирмы ООО «АВАНТА», осуществляющей коммерческую деятельность по оптовой продаже фармацевтической продукции.
Для достижения в цели были поставлены следующие задачи:
1. Изучить теоретические основы математических методов прогнозирования.
2. Оценить их применимость для прогнозирования прибылей и убытков компании.
3. Построить модель для прогнозирования прибылей и убытков компании ООО «АВАНТА» с учетом динамики конъюнктуры рынка.
4. Оценить, насколько адекватно данная модель соответствует реальным хозяйственным процессам.
Предметом является прогнозирование прибыли, которое ориентировано на принятие управленческих решений фирмы
Объектом была выбрана компания ООО «АВАНТА», осуществляющей коммерческую деятельность по оптовой продаже фармацевтической продукции.
Теоретической основой работы являются труды отечественных и зарубежных специалистов в области математических методов в экономике, экономической теории, бухгалтерском учете, экономическом анализе, финансовом анализе.
Для решения задач моделирования применялись такие методы как дисперсионный анализ, корреляционно-дисперсионный анализ, факторный анализ, кластерный анализ.
Законодательной базой исследования являются важнейшие правовые акты, регулирующие бухгалтерский и управленческий учет в России, а также международные стандарты бухгалтерского учета и аудита.
Информационной базой работы послужили бухгалтерские данные о компании ООО «АВАНТА», а также данные официального сайта Федеральной службы государственной статистики РФ: www.gks.ru
Оглавление
Введение 2
Глава – 1. Теоретические аспекты математического моделирования экономических показателей деятельности фирмы 5
1.1.Причины использования математических методов для анализа финансовых показателей 5
1.2.Анализ взаимосвязей различных показателей 7
1.2.1. Дисперсионный анализ 7
1.2.2. Корреляционно-регрессионный анализ и особенности его применения 7
1.3 Анализ факторов динамики: факторный анализ 21
1.4. Кластерный анализ 31
1.5. Дискриминантный анализ 38
Глава – 2. Анализ финансовых показателей фирмы с помощью методов математической статистики 44
2.1.Описание данных 44
2.2. Анализ развития отрасли оптовой торговли 44
2.3.Дисперсионный анализ прибылей и убытков фирмы 50
2.4. Корреляционно - регрессионный анализ 53
2.4.1.Предпосылки анализа, особенности отбора данных 53
2.4.2.Построение модели 54
2.5. Дискриминантный анализ 60
Выработка рекомендаций по дальнейшей финансовой политике компании 65
Заключение 68
Список литературы: 70
Заключение
Математическим методам анализа прибыли принадлежит особая роль в современных исследованиях, касающихся темы анализа и прогнозирования прибылей и убытков предприятий, так как они позволяют более адекватно отражать хозяйственные процессы в неопределенной среде с использованием современных инструментальных средств.
Цель анализа данных можно описать как разработку моделей, которые позволяют построить прогнозы относительно тенденций развития процессов, происходящих в фирме, для того, чтобы получить наиболее эффективные и обоснованные решения. Модели, основанные на методах математической статистики, позволяют не только выявить характерные черты функционирования исследуемого объекта, но и построить прогноз относительно будущего изменения характеристик этого объекта.
Целью дисперсионного анализа является выяснение, влияет ли группировочный признак на исследуемую величину. Для этого рассчитывается коэффициент корреляционного отношения. Он показывает тесноту связи между группировочным и результативным признаками. Эмпирическое корреляционное отношение может принимать значения от 0 до 1. Если связь отсутствует, то корреляционное отношение равно нулю, т.е. все групповые средние будут равны между собой, межгрупповой вариации не будет. Значит, группировочный признак никак не влияет на образование общей вариации.
Построение линейной регрессии сводится к определению (оценке) её параметров. Оценки параметров линейной регрессии могут быть найдены разными методами. Классический подход к определению параметров линейной регрессии основан на методе наименьших квадратов (МНК).
На величину прибыли воздействует множество разнонаправленных факторов, что затрудняет прогнозирование прибыли на основе наблюдения за ее динамикой в прошлые периоды. Факторный анализ позволяет оценить роль влияния каждого из них.
Выполнение дискриминантного анализа включает следующие стадии: формулирование проблемы, вычисление коэффициентов дискриминантной функции, определение значимости, интерпретация и проверка достоверности . Дисперсионный анализ данных о компании ООО «АВАНТА» дал следующий вывод: при построении прогноза можно использовать суммарную величину прибыли по всем видам деятельности, так как нет необходимости в разделении прибыли по видам.
Корреляционный анализ показал, что наиболее сильной является связь исследуемой величины прибыли компании с совокупной прибылью отрасли и с реальным ВВП, поскольку соответствующие коэффициенты парной корреляции достаточно велики: они близки к единицу.
Разбиение наблюдений на группы при помощи дискриминатного анализа и построение отдельных регрессий для двух групп наблюдений позволило сделать выводы: увеличение на единицу заемных средств фирмы сопровождается изменением чистой прибыли как в наблюдениях первой группы, так и в странах второй группы (что позволяет сделать прогноз о том, что данная величина всегда будет влиять на прибыль); рост запасов оборотных средств вел к росту чистой прибыли в первых наблюдениях, и не ведет последние 2 года (вторая группа наблюдений); увеличение оборотных денежных средств в наблюдениях первой группы сопровождается увеличением чистой прибыли, а в наблюдениях второй группы не сопровождается изменением чистой прибыли, данных фактор себя исчерпал.
Список литературы:
1. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // Journ. of Finance. 1968. Sept. P. 589–609.
2. Введение в макроэкономику: ЮНИТИ/Под.ред.М.Е.Дорошенко. – 2006. – 202 с.
3. Компьютерный практикум по прикладной статистике и основам эконометрики : учебное пособие для студентов вузов / В. Н. Калинина, В. И. Соловьев. — М.: Вега-Инфо, 2010. — 140 с.
4. Литвин М.И. Прогнозирование прибыли на основе факторной модели. Опубликовано в журнале "Финансовый менеджмент" №6 год – 2002
5. Лихачева. Финансовое планирование на предприятии. - М.: Проспект, 2009.
6. Макроэкономика – 2: Издательство московского университета/Е.А.Туманова, Н.Л. Шагас, 2006. – 210 с.
7. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. - М.: Издательство "Март", 2004.
8. Практикум по теории статистики: Учебное пособие/ Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2012. – 177 с.
9. Прасолов А.В. Математические методы экономической динамики: Учебное пособие. – СПб.: Лань, 2008. – 352 с.
10. Самышева Е.Ю Эконометрические методы в современной экономике «Российское предпринимательство» № 1 Вып. 2 (169) за 2010 год, cтр. 44-48
11. Теория статистики: Учебник/Г.Л.Громыко. –Инфра – М. , 2005. – 476 с.
12. Толпегина О.А. Показатели прибыли: экономическая сущность и их содержание // Экономический анализ. Теория и практика. – 2008. –
13. Черняк В.З. Финансовый анализ. - М.: Инфра-М, 2005.
14. Шеремет А.Д. Комплексный анализ хозяйственной деятельности. - М.: Инфра-М, 2006.
15. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятия. - М.: ИНФРА-М, 2002
16. Эконометрика. Начальный курс. Учебник/ Я.Р.Магнус, П.К. Катышев,А.А. Пересецкий – М: Издательство «Дело».,2004. – 289 с.
17. Эконометрика. Учебник/под.ред. И.И.Елисеевой –М: Финансы и статистика, - 2002, – 344 с
18. Яковлева Л.А. Эконометрика. Конспект лекций. М.: Эксмо, 2008. — 224 с.
19. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989. 540 с.
20. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. 899 с.
21. Романов В. Н. Нечеткие модели принятия решений // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, 2013. № 5 (72). С. 144-147.
22. Романов В. Н. Определение существенных признаков в задачах идентификации топологическими методами // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, 2013. № 7 (74). С. 122-129.
23. Айвазян С.А., Мхитарян В.С.Прикладная статистика в задачах и упражнениях: Учебник. – М: - ЮНИТИ – ДАНА, 2001.
24. Айвазян С.А., Мхитарян В.С.Прикладная статистика, основы эконометрики в 2-х т.: Учебник. – М: - ЮНИТИ – ДАНА, 2001.
25. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И.Многомерные статистические методы для экономистов и менеджеров: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2000.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
