- •1,2Зміст та завдання еа
- •4. Види економічного аналізу
- •5.Місце Еа в системі ек. Наук
- •6.Метод та методика Еа їх особливості.
- •7.Прийоми порівняння, деталізації, групування та балансовий метод.
- •8.Прийоми елімінування.
- •9.Економіко-математичні прийоми.
- •10.Статистичні методи аналізу.
- •11.Основні евристичні методи аналізу.
- •12.Зміст та завдання виробничої програми
- •13.Аналіз обсягу в-ва продукції
- •14.Аналіз структури, номенклатури та асортименту
- •15.Аналіз якості продукції
- •16.Аналіз ритмічності виробництва
- •22.Аналіз реалізації продукції
- •23.Значення, завдання та інформаційне забезпечення аналізу фінансових результатів діяльності підприємства.
- •25.Аналіз забезпеченості підприємства матеріальними ресурсами
- •26. Аналіз ефективності використання матеріальних ресурсів
- •27.Завдання аналізу фінансового стану підприємства.
- •28. Баланс як основне джерело інформації
- •29. Аналіз стану майна та джерел коштів підприємства
- •30. Аналіз дебіторської та кредиторської заборгованості
- •31. Аналіз фінансової стійкості підприємства
- •32.Аналіз платоспроможності підприємства
- •33.Аналіз конкурентоспроможності продукції
10.Статистичні методи аналізу.
При статистичному дослідженні фінансово-економічних показників в ході аналізу обчислюють прості характеристики динаміки їх розвитку, виявляють закономірності минулого розвитку і оцінюють можливість їх перенесення на майбутнє. Для успішного вирішення вказаного завдання треба:
1. Мати необхідний для прояву статистичних закономірностей обсяг даних (для річних спостережень - не менше 5 рівнів, для сезонних процесів - не менше трьох періодів сезонності);
2. Забезпечити методологічну зіставність даних;
3. На основі змістовного аналізу досліджуваного показника обґрунтувати можливість перенесення закономірностей минулого на обраний період прогнозування;
4. За допомогою даної програми отримати адекватну математичну модель і на її основі побудувати локальні та інтервальні прогнози.
У разі невиконання етапів (1-3) використовувати математичні методи немає сенсу.
Основною формою надання статистичної інформації є часові ряди (ЧР) спостережень, тобто ряди динаміки, у яких за ознаку впорядкування береться час. ЧР, що складається з N рівнів x(1), x(2) ... x(N), може бути записаний в компактній формі: X(t) t=1,2...N, тобто t - порядковий номер спостереження.
Статистичні методи дослідження виходять з припущення про можливість представлення рівнів ряду у вигляді суми декілька компонент, що відображають закономірність і випадковість розвитку, зокрема, у вигляді суми декілька компонент:
Х(t)= f(t)+ S(t)+E(t)(1.1), де f(t) - тренд (довготривала тенденція) розвитку;
S(t) - сезонна компоненту;
E(t) - залишкова компоненту.
Тренд являє собою стійку зміну показника протягом тривалого часу. Він виражається аналітичною функцією, що використовується для формування прогнозних оцінок.
Сезонна компоненту характеризує стійкі внутрішньорічні коливання рівнів. Вона виявляється в деяких показниках, що представлені квартальними або місячними даними. Наявність стійких коливань в добових або тижневих даних може розглядатися як циклічна і відображається сезонною компонентою.
Залишкова компоненту є розбіжністю між фактичними і розрахунковими значеннями. Якщо побудована адекватна модель, то E(t) близька до 0, випадкова, незалежна, така, що підкоряється нормальному закону розподілу компонентою. Інакше модель є поганою.
Основною метою статистичного аналізу часових рядів є вивчення співвідношення між закономірністю і випадковістю у формуванні значень рівнів ряду, оцінка кількісної міри їх впливу. Закономірності, що пояснюють динаміку показника у минулому, можуть бути використані для прогнозування його значень у майбутньому, а урахування
випадковості дозволяє визначити вірогідність відхилення від закономірного розвитку і їх можливу величину.
Формування рівнів ряду визначається закономірностями трьох основних типів: інерцією тенденції, інерцією взаємозв'язку між послідовними рівнями ряду і інерцією взаємозв'язку між досліджуваним показником і показниками-чинниками, що впливають на нього. Відповідно, розрізняють завдання аналізу і моделювання тенденцій; взаємозв'язку між послідовними рівнями ряду; причинних взаємодій між досліджуваним показником і показниками-чинниками. Перша з них вирішується за допомогою методів компонентного аналізу, друга - за допомогою адаптивних методів і моделей, а третя - на основі економетричного моделювання, що ґрунтується на методах кореляційно-регресивного аналізу.
Статистичний аналіз здійснюється в такій послідовності:
1. Постановка завдання і підбір початкової інформації.
2. Попередній аналіз початкових часових рядів і формування набору моделей прогнозування.
3. Чисельне оцінювання параметрів моделей.
4. Визначення якості моделей (адекватності і точності).
5. Вибір однієї кращої або побудова узагальненої моделі.
6. Отримання локального та інтервального прогнозів.
7. Змістовний коментар отриманого прогнозу.