Разработать рекомендации по повышению прибыльности предприятия за счет увеличения объема реализации продукции на основании анализа фина

Основной особенностью корреляционного анализа следует  признать то, что он устанавливает  лишь факт степени тесноты связи, не показывая ее причин.

– Регрессионный анализ

Регрессионный анализ - это  метод установления аналитического выражения стохастической зависимости  между исследуемыми признаками. Уравнение  регрессии показывает, как в среднем  изменяется результативный (зависимый) показатель у при изменении любого из независимых показателей (факторов) хi-, и имеет вид

 

y=f(x1,x2, ...,х),

 

где у – зависимая переменная (следствие);

xi – независимая переменная (фактор).

Если зависимая переменная одна, имеет место простой регрессионный анализ. Если же их несколько, т.е. n > 2, такой анализ называется многофакторным.

В ходе регрессионного анализа  решаются две основные задачи:

– построение уравнения регрессии, т. е. нахождение вида зависимости между результатным показателем и независимыми факторами;

– оценка значимости полученного уравнения, т. е. определение того, насколько выбранные факторные признаки объясняют вариацию признака у.

Применяется регрессионный  анализ главным образом для прогнозирования, планирования, а также для разработки нормативной базы.

– Методы современного факторного анализа

В эту группу входят методы анализа многофакторных зависимостей в условиях, когда факторы существенно  контактируют между собой. Дело в  том, что практическое применение классических регрессионных моделей в экономическом анализе сопряжено с необходимостью преодоления ряда трудностей, основные из которых – мультиколлинеарность факторов. Особенность экономического анализа заключается в тесной взаимосвязи и взаимообусловленности показателей, поэтому бездумное и необоснованное включение в регрессионную модель бессистемно отобранных показателей нередко приводит к искусственности модели, невозможности ее использования на практике. Аппарат современного факторного анализа позволяет свести десятки исходных признаков (факторов) к нескольким обобщенным, которые не наблюдаются непосредственно при исследовании, но, тем не менее, появляются в модели как линейные комбинации исходных признаков и поддаются определенной интерпретации.

– Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ –  это статистический метод, позволяющий  подтвердить или опровергнуть гипотезу о том, что две выборки данных относятся к одной генеральной  совокупности. В применении к анализу  деятельности предприятия можно  сказать, что дисперсионный анализ позволяет определить, относятся группы разных наблюдений к одной и той же совокупности данных или нет.

Дисперсионный анализ часто  используется совместно с методами группировки. Задача его проведения в этом случае состоит в оценке существенности различий между группами.

– Кластерный анализ

Кластерный анализ –  один из методов многомерного анализа, предназначенный для группировки (кластеризации) совокупности, элементы которой характеризуются многими  признаками. Значения каждого из признаков  служат координатами каждой единицы изучаемой совокупности в многомерном пространстве признаков. Каждое наблюдение, характеризующееся значениями нескольких показателей, можно представить как точку в пространстве этих показателей, значения которых рассматриваются как координаты в этом многомерном пространстве.

– Методы обработки пространственно-временных совокупностей показателей

В ходе любого экономического анализа с неизбежностью приходится сталкиваться с информационными  массивами в виде совокупностей  показателей. В общем виде они подразделяются на три группы:

– временная, т. е. ряд динамики (например, динамика доходности акций некоторой компании, динамика запасов товарно–материальных ценностей).

– пространственная, т. е. совокупность показателей по группе объектов на определенную дату или за определенный период (например, данные о товарообороте за некоторый период по ряду предприятий);

– пространственно–временная, т. е. совокупность показателей по группе объектов за ряд периодов (например, данные о доходности облигаций нескольких эмитентов в динамике); очевидно, что данный тип совокупности показателей обобщает два предыдущих.

Техника аналитической  обработки информационных массивов для первых двух ситуаций достаточно проработана и сводится чаще всего  к корреляционно-регрессионному анализу. Что касается последней ситуации, то она более сложна как в техническом, так и в процедурном планах.

Для количественной обработки  пространственно–временных структур в экономической статистике разработан ряд методов.

Метод предварительного усреднения данных заключается в следующем: усредняются исходные данные по каждому показателю и каждому объекту, т. е. если были данные, например, по годам, то после усреднения вместо к матриц значений факторных показателей и к векторов значений результативного показателя получают одну матрицу и один вектор из усредненных по периодам показателей. Иными словами, пространственно–временная совокупность сведена к пространственной, которую можно подвергнуть обычному корреляционно–регрессионному анализу.

Метод обьекто–периодов (заводо–лет) используется, когда исследуемая совокупность мала по объему: в этом случае весь массив данных рассматривается как одна совокупность, единицами наблюдения которой являются так называемые «объекто–периоды». Далее проводится корреляционно–регрессионный анализ.

Метод усреднения параметров одногодичных уравнений регрессии  предусматривает построение уравнения  регрессии для каждого года; далее  простым усреднением параметров этих уравнений (коэффициентов регрессии) находят усредненное уравнение, которое и используется как характеристика связи пространственно–временной совокупности.

Ковариационный анализ, сочетающий свойства дисперсионного анализа, предназначенного для изучения влияния  на результативный признак качественных признаков, и регрессионного анализа, предназначенного для изучения связей количественных признаков, обеспечивает построение по специальным алгоритмам, так называемой средней формы уравнения регрессии.

4) Методы теории принятия  решений

Аналитик, как правило, выполняет вспомогательные функции, обеспечивая аналитическими расчетами лицо, принимающее решение. Тем не менее, нередки ситуации, когда ответственность за аналитическое обоснование решения и его принятие возлагается на одно и то же лицо. Именно в этом случае и возникает необходимость в овладении методами, разработанными в рамках так называемой теории принятия решений.

– Имитационное моделирование

В основе методов имитационного  моделирования и прогнозирования  лежат модели различного типа, однако наибольшую распространенность на практике получил анализ с помощью моделей, описывающих функциональные, или жестко детерминированные, связи, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.

Имитационное моделирование финансово–хозяйственной деятельности основано на сочетании формализованных (математических) методов и экспертных оценок специалистов и руководителей хозяйствующего субъекта, но с превалированием последних. Поэтому для разработки долгосрочного прогноза со стороны администрации необходимо включить двух–трех специалистов от различных служб и подразделений предприятия (коммерческой службы, планового отдела, финансового отдела и бухгалтерии).

– Метод построения дерева решений

Принятие решений экономического характера может осуществляться в одной из следующих четырех ситуаций: в условиях определенности, риска, неопределенности и конфликта. Первая ситуация имеет место в том случае, если можно с приемлемой точностью предсказать однозначно трактуемые последствия принятого решения. В условиях риска поле возможных исходов, т. е. последствий принятого решения, вариабельно, однако значения исходов и вероятности их появления поддаются количественной оценке. В условиях неопределенности подобной оценки сделать уже нельзя, т. е. не могут быть перечислены все возможные исходы и/или заданы их вероятности. В условиях конфликта принятие решения осложняется не только и не столько возможностью проявления действия некоторых случайных факторов, сколько необходимостью учета безусловного, осознанного и активного противодействия участников «конфликтной» ситуации, причем число этих участников, их информационные и другие ресурсы и возможности могут быть заранее не известны.

– Линейное программирование

Метод линейного программирования, наиболее распространенный в прикладных экономических исследованиях ввиду его достаточно наглядной интерпретации, позволяет хозяйствующему субъекту дать обоснование наилучшему (по формальным признакам) решению в условиях более или менее жестких ограничений относительно доступных для предприятия ресурсов. С помощью линейного программирования в анализе финансово–хозяйственной деятельности решается ряд задач, в первую очередь относящихся к процессу планирования деятельности – он позволяет отыскивать оптимальные параметры выпуска и способы наилучшего использования имеющихся ресурсов.

Суть метода линейного  программирования заключается в  поиске максимума или минимума выбранной  в соответствии с интересами аналитика  целевой функции при имеющихся  ограничениях.

На практике метод линейного программирования нашел применение в системах управленческого учета и внутреннего анализа, в частности при решении задачи оптимизации производственной программы (выбор программы действий при наличии ограничений на затраты сырья, величину спроса и т. п.) и транспортной задачи (оптимизация доставки продукции при наличии сети поставщиков и получателей в условиях ограничений на ресурсы различного вида).

– Анализ чувствительности

Для успешного планирования финансово–хозяйственной  деятельности предприятия желательно предусмотреть изменения, которые могут произойти в будущих ценах на сырье и конечную продукцию предприятия, возможное падение или увеличение спроса на товары, производимые предприятием, и т.п. Для этого выполняется аналитическая процедура, называемая анализом чувствительности. Достаточно часто этот метод используется при анализе инвестиционных проектов, а также при прогнозировании величины чистой прибыли предприятия.

Анализ чувствительности заключается в определении того, что будет, если один или несколько факторов изменят свою величину. Теоретически число сочетаний значений факторов бесконечно велико, поэтому анализ одновременного их изменения выполнить вручную технически исключительно сложно; задача облегчается с привлечением компьютера.

Анализ чувствительности позволяет определить силу реакции  результативного показателя на изменение  независимых, т. е. варьируемых, факторов.

5) Методы финансовых вычислений

– Операции наращения и дисконтирования

Логика построения основных алгоритмов в операциях финансового характера достаточно проста и основана на следующей идее. Простейшим видом финансовой сделки является однократное предоставление в долг некоторой суммы PV с условием, что через некоторое время (будет возвращена большая сумма FV). Как известно, результативность подобной сделки может быть охарактеризована двояко: либо с помощью получаемого прироста (Д= FV – PV), либо путем расчета некоторого относительного показателя. Абсолютные показатели чаще всего не подходят для подобной оценки ввиду их несопоставимости в пространственно-временном аспекте. Поэтому пользуются специальным коэффициентом – ставкой. Этот показатель рассчитывается отношением приращения исходной суммы к базовой величине, в качестве которой можно брать либо PV (получим процентную ставку), либо FV (получим учетную ставку).

Итак, в любой простейшей финансовой сделке всегда присутствуют три величины: FV, PV и ставка г, две из которых заданы, а одна является искомой. Процесс, в котором заданы исходная сумма и процентная ставка, в финансовых вычислениях называется процессом наращения. Процесс, в котором заданы ожидаемая в будущем к получению (возвращаемая) сумма и ставка (коэффициент дисконтирования), называется процессом дисконтирования. В первом случае речь идет о движении денежного потока от настоящего к будущему, во втором – о движении от будущего к настоящему. Необходимо отметить, что в качестве коэффициента дисконтирования может использоваться либо процентная ставка (математическое дисконтирование), либо учетная ставка (банковское дисконтирование).

Экономический смысл  финансовой операции наращения состоит  в определении величины той суммы, которой будет или желает располагать  инвестор по окончании этой операции.

Экономический смысл  дисконтирования заключается во временном упорядочении денежных потоков различных временных периодов. Коэффициент дисконтирования показывает, какой ежегодный процент возврата хочет (или может) иметь инвестор на инвестируемый им капитал.

– Денежные потоки и их оценка

Одним из основных элементов  финансового анализа вообще и оценки инвестиционных проектов в частности является оценка денежного потока С1, С2,…,Сn, генерируемого в течение ряда временных периодов в результате реализации какого-либо проекта или функционирования того или иного вида активов. Элементы потока Сi могут быть либо зависимыми, либо связанными между собой определенным алгоритмом. Временные периоды чаще всего предполагаются равными. В первом случае поток называется потоком пренумерандо, или авансовым, во втором – потоком постнумерандо.

Оценка денежного потока может выполняться в рамках решения  двух задач:

– прямой, т. е. проводится оценка с позиции будущего (реализуется  схема наращения);

– обратной, т. е. проводится оценка с позиции настоящего (реализуется  схема дисконтирования).

Модели финансового анализа

Финансовый анализ проводится с помощью различного типа моделей, позволяющих структурировать и  идентифицировать взаимосвязи между  основными показателями. Можно выделить три основных типа моделей: дескриптивные, предикативные и нормативные.

Дескриптивные модели –  это модели, известные так же, как модели описательного характера, являются основными для оценки финансового  состояния предприятия. К ним  относятся построение системы отчетных балансов, представление финансовой отчетности в различных аналитических системах, вертикальный и горизонтальный анализ отчетности, система аналитических коэффициентов, аналитические записки к отчетности.