Эконометрические методы

Размещено на http://www.allbest.ru/

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

1.1 Место эконометрики в экономической теории

1.2 Разделы эконометрики и применение методов

1.3 Обзор и краткая характеристика основных эконометрических методов

1.4 Практическое применение эконометрических методов

2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ И ИСТОЧНИКОВ



ВВЕДЕНИЕ

Текущее десятилетие XXI в. - плодотворный период в создании предпосылок развития мировой экономики с точки зрения интенсивности адаптации технических и организационных открытий и достижений. Большинство новых технологий основано на специальных моделях, концепциях, приемах. Для системного анализа конкретных экономических данных применяются не отдельные методы описания данных, оценивания, проверки гипотез, а развернутые цельные процедуры - так называемые «эконометрические технологии». Эконометрические технологии опираются на достижения эконометрической теории и практики, в частности на современные результаты теории вероятностей и прикладной математической статистики, при этом математическая основа технологии получена в рамках соответствующей научной дисциплины и методы расчетов разработаны и обоснованы в соответствии с нею. Также используются классические технологии, такие как метод наименьших квадратов. Как известно, несмотря на солидный возраст, метод наименьших квадратов остается одним из наиболее часто используемых эконометрических методов .

Мощным инструментом эконометрических исследований является аппарат математической статистики. Однако в силу специфики получение реальных статистических данных в экономике (например, в экономике невозможно проведение управляемого эксперимента) приходится использовать свои собственные наработки и специальные приема анализа, которые в математической статистике не встречаются. Эконометрика не так сильно оторвалась от реальных задач, как математическая статистика, специалисты в области которой зачастую ограничиваются доказательством теорем, не утруждая себя вопросом о том, для решения каких практических задач эти теоремы могут быть нужны. Поэтому эконометрические модели обычно доводятся "до числа", т.е. применяются для обработки конкретных эмпирических данных. Эконометрические методы нужны для оценки параметров экономико-математических моделей.

Чтобы эконометрические технологии успешно использовались, необходимы два условия: чтобы они были объективно нужны для решения практической задачи и чтобы потенциальный пользователь технологий субъективно понимал это. Приходится с сожалением констатировать, что в России практически отсутствует подготовка специалистов по высоким эконометрическим технологиям.

Статистические и математические модели экономических явлений и процессов определяются спецификой той или иной области экономических исследований.

Сегодня деятельность в любой области экономики требует от специалиста применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли, понимания научного языка.

Развитие компьютерных систем и специальных прикладных программ, совершенствование методов анализа сделали эконометрику мощнейшим инструментов экономических исследований.

Эконометрические методы следует использовать как составную часть научного инструментария практически любого технико-экономического исследования. Оценка точности и стабильности технологических процессов, разработка адекватных методов статистического приемочного контроля и статистического контроля технологических процессов, оптимизация выхода полезного продукта методами планирования экстремального эксперимента в химико-технологических системах, повышение качества и надежности изделий, сертификация продукции, диагностика материалов, изучение предпочтений потребителей в маркетинговых исследованиях, применение современных методов экспертных оценок в задачах принятия решений, в частности, в стратегическом, инновационном, инвестиционном менеджменте, при прогнозировании - везде полезна эконометрика.

1. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

1.1 Место эконометрики в экономической теории

Эконометрика -- наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением эконометрических методов для оценки экономических теорий. Эконометрика даёт инструментарий для экономических измерений, а также методологию оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. Кроме того, эконометрика активно используется для прогнозирования экономических процессов как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий. При этом эконометрика является частью экономической теории, наряду с макро- и микроэкономикой.

Термин «эконометрика» состоит из двух частей: «эконо» -- от «экономика» и «метрика» -- от «измерение». Эконометрика входит в обширное семейство дисциплин, посвящённых измерениям и применению статистических методов в различных областях науки и практики.

Одним из основных бурно развивающихся направлений эконометрики является непараметрическая эконометрика. Непараметрическая эконометрика -- раздел эконометрики, который не требует спецификации функциональных форм оцениваемых объектов. Вместо этого данные сами формируют модель. Непараметрические методы становятся все более популярными в прикладных исследованиях. Они более пригодны для анализа большого объёма данных при малом количестве переменных. Также эти методы применяют, когда обычные параметрические спецификации не подходят для решения поставленной задачи. Непараметрическая эконометрика ослабляет параметрические предпосылки, что иногда является очень полезным при прикладном исследовании. Основными методами построения гибких моделей являются ядерные методы, сглаживание сплайнами, методы ближайших соседей, нейронные сети и гибкие методы сглаживания с помощью рядов данных.

1.2 Разделы эконометрики и применение методов

Эконометрика посвящена развитию и применению статистических методов в экономике. В эконометрике, как дисциплине на стыке экономики и статистического анализа, выделяют три вида научной и прикладной деятельности:

а) разработка и изучение методов прикладной статистики с учетом специфики экономических данных;

б) разработка и изучение эконометрических моделей в соответствии с конкретными потребностями экономической науки и практики;

в) применение эконометрических методов для статистического анализа конкретных экономических данных.

Для анализа экономических данных могут применяться все разделы прикладной статистики:

- статистика случайных величин;

- многомерный статистический анализ;

- статистика временных рядов и случайных процессов;

- статистика интервальных данных.

Применение статистики позволяет решить следующие задачи:

- описание данных (в том числе усреднение);

- оценивание;

- проверка гипотез;

- восстановление зависимостей;

- классификация объектов и признаков;

- прогнозирование;

- принятие решений и др.

Особенностью использования статистических методов является то, что многие экономические показатели неотрицательны. Следовательно, их необходимо описывать неотрицательными случайными величинами, имеющими логарифмически нормальное распределение, гамма-распределение или распределение Парето и др.

Экономические процессы развиваются во времени, поэтому важное место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов, в том числе многомерных. При этом в одних задачах больше внимания уделяют изучению трендов (средних значений, математических ожиданий), например, при анализе динамики цен. В других же важны отклонения от средней тенденции. Количество изучаемых объектов в экономическом исследовании часто ограничено, поэтому обоснование вероятностных моделей в ряде случаев невозможно. В эконометрике часто применяются детерминированные методы анализа данных.

Существуют два подхода к изучению поведения организаций и людей. Согласно первому из них, вполне допустимо описывать действия человека в вероятностных терминах, например, считать его ответ на заданный вопрос случайной величиной. Второй подход предполагает, что поведение человека или организации является детерминированным, определяется теми или иными причинами, а случайность при анализе выборки возникает лишь из-за случайности при отборе лиц для опроса.

Специфика эконометрики проявляется не в перечне статистических методов, а в частоте их использования. Для приведения экономических величин к одному моменту времени (к сопоставимым ценам) используются индексы инфляции (дефляторы). Рассчитывают их с помощью тех или иных потребительских корзин. В статистике интервальных данных элементами выборки являются не числа, а интервалы.

Статистические модели экономических явлений и процессов определяются спецификой той или иной области экономических исследований. Например, в экономике качества модели, на которых основаны статистические методы сертификации и управления качеством - статистический контроль, контрольные карты, планирование эксперимента, оценка и контроль надежности и другие - используют как технические, так и экономические характеристики, а потому относятся к эконометрике, равно как и многие модели теории массового обслуживания.

Экономический эффект только от использования статистического контроля доказан во многих экономически развитых странах.

На основе подходов статистики объектов нечисловой природы предложен метод проверки независимости двух альтернативных признаков. Метод применяется в задачах статистического контроля качества продукции. Проверка независимости проводится по совокупности малых выборок, то есть в асимптотике А.Н. Колмогорова, когда число неизвестных параметров распределения растет пропорционально объему данных. Чем выше достигнутый уровень качества, тем больше необходимый объем контроля.

Важный раздел эконометрики - теория и практика экспертных оценок. Экспертные оценки используют для решения ряда экономических задач, например, выбора оптимального направления инвестиций, или наилучшего образца определенного вида продукции для организации массового выпуска, или при прогнозировании развития экономической ситуации. Следовательно, используемые в теории экспертных оценок модели являются эконометрическими.

Также известны в теоретических и учебных публикациях эконометрические модели, предназначенные для прогнозирования макроэкономических показателей . Это модели прогнозирования многомерного временного ряда, в которых оценивают как структуру модели, то есть вид зависимости между значениями известных координат вектора в прежние моменты времени и их значениями в прогнозируемый момент, так и коэффициенты, входящие в эту зависимость. Структура такой модели - объект нечисловой природы, что и объясняет сложность соответствующей теории.

Каждой области экономических исследований, связанной с анализом эмпирических данных, как правило, соответствуют свои эконометрические модели. Например, для моделирования процессов налогообложения с целью оценки результатов применения управляющих воздействий на процессы налогообложения должен быть разработан комплекс эконометрических моделей. Кроме системы уравнений, описывающей динамику системы налогообложения под влиянием общей экономической ситуации, управляющих воздействий и случайных отклонений, необходим блок экспертных оценок.

Эконометрические методы нужны для оценки параметров экономико-математических моделей логистики (управления запасами). Ярким примером применения эконометрических методов является анализ динамики цен и уровня жизни.

Практически любая область экономики имеет дело со статистическим анализом эмпирических данных, а потому имеет те или иные эконометрические методы в своем инструментарии. С помощью эконометрических методов следует оценивать различные величины и зависимости, используемые при построении имитационных моделей процессов налогообложения, в частности, функции распределения предприятий по различным параметрам налоговой базы. При анализе потоков платежей необходимо использовать эконометрические модели инфляционных процессов, чтобы установить реальное соотношение авансовых и итоговых платежей.

Прогнозирование сбора налогов будет осуществляться с помощью системы временных рядов.

Вначале по каждому одномерному параметру отдельно, а затем - с помощью эконометрической системы уравнений, дающей возможность прогнозировать векторный параметр с учетом связей между координатами.

Эконометрические методы - эффективный инструмент в работе менеджера и инженера, занимающегося конкретными проблемами, предназначенные для анализа статистических данных и построения эконометрических моделей конкретных экономических и технико-экономических явлений и процессов.

1.3 Обзор и краткая характеристика основных эконометрических методов

1. Сводка и группировка информации;

Статистическая сводка - это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Статистическая группировка - это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам (например, группировка промышленных предприятий по формам собственности; группировка населения по размеру среднедушевого дохода; группировка коммерческих банков по сумме активов баланса и т.д.).

Сводку и группировку информации по определенному признаку проводят при наличии не менее 20 единиц наблюдения. Они дают возможность получить информацию, характеризующую абсолютный уровень в отдельных группах, отклонения между объемом отдельных групп и объемом совокупности, взаимосвязь между отдельными группами

2. Вариационный и дисперсионный анализ;

Дисперсия признака - это средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины. В эконометрических расчетах, как правило, используют общую, межгрупповую и внутригрупповую дисперсии. При этом общая дисперсия характеризует вариацию признака в статистической совокупности в результате влияния всех факторов. Межгрупповая дисперсия показывает размер отклонения групповых средних от общей средней, то есть характеризует влияние фактора, положенного в основание группировки. Внутригрупповая (остаточная) дисперсия характеризует вариацию признака в середине каждой группы статистической группировки. В эконометрических расчетах используется среднее квадратическое отклонение - обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности. Оно равно корню квадратному из дисперсии. Для осуществления сравнений колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях используется относительный показатель вариации -- коэффициент вариации.

3. Регрессионный и корреляционный анализ;

Применение метода наименьших, квадратов (МНК) позволяет получить достаточно точные теоретические значения модели однофакторной регрессии и соответственно ее графическое изображение (термин "регрессия" - движение назад, возвращение в прежнее состояние, - был введен Фрэнсисом Галтоном в конце XIX века при анализе зависимости между ростом родителей и ростом детей; в любом случае средний рост детей - и у низких, и у высоких родителей -стремится (возвращается) к среднему росту людей в данном регионе).

4. Статистические уравнения зависимости;

5. Статистические индексы и др.

Статистические индексы могут быть использованы в качестве меры изменения количества независимо от изменения качественного признака (цены, себестоимости, производительности труда и т.п.), а также для характеристики качественного признака независимо от изменения количества (объема продукции в натуральном выражении, численности работников и т.п.).

1.3 Практическое применение эконометрических методов.

Существует ряд методов построения цен на новую продукцию в зависимости от уровня ее потребительских свойств с учетом нормативов затрат на единицу параметра:

- метод удельных показателей используют для анализа цен небольших групп продукции, характеризующейся наличием одного основного параметра, величина которого определяет общий уровень цены изделия. В этом случае сначала высчитывается цена удельная:

Цуд =Ц1/П1

где Ц1 - цена изделия;

П1 - величина параметра изделия.

После производится расчет цены нового изделия:

Цн = Цуд*П2,

где П2 - значение основного параметра нового изделия.

Этот метод можно использовать для обоснования уровня и соотношений цен небольших параметрических групп продукции, имеющих несложную конструкцию и характеризующихся одним параметром. Этот метод не учитывает остальные потребительские свойства изделия, а также полностью игнорирует спрос на данную продукцию и предложение.

Метод регрессивного анализа обычно применяется для определения зависимости изменения цены от изменения технико-экономических параметров товара, относящейся к данному ряду, построения и выравнивания ценностных отношений.

Метод агрегатных затрат заключается в сумме цен отдельных конструктивных частей изделий, входящих в параметрический ряд, с добавлением стоимости оригинальных узлов, затрат на сборку и нормативной прибыли.

Балловый метод: на основе экспертных оценок используется значимость параметров изделия для потребителей. При этом каждому параметру присваивается определенное число баллов, суммирование которых дает оценку технико-экономическому уровню изделия. Этот метод применяется при обосновании цен на парфюмерно-косметические изделия, вина, сыры, животные масла и т. п., то есть тогда, когда важно оценить надежность работы, внешний вид товара и т. д.

Около 150 лет эконометрические методы применяются в России для проверки соответствия продукции установленным требованиям, т.е. для сертификации. С начала 1970-х годов стали разрабатываться государственные стандарты по статистическим методам управления качеством продукции. Однако в них были обнаружены грубые ошибки и в 1986-87 гг. 24 из 31 государственного стандарта по статистическим методам были отменены. К сожалению, потеряв силу как нормативные документы, ошибочные стандарты продолжают использоваться как научно-технические издания.

В 1989 г. был организован Центр статистических методов и информатики (ЦСМИ), в настоящее время - Институт высоких статистических технологий и эконометрики. К середине 1990 г. ЦСМИ были разработаны 7 диалоговых систем по современным эконометрическим методам управления качеством, а именно СПК, АТСТАТ-ПРП, СТАТКОН, АВРОРА-РС, ЭКСПЛАН, ПАСЭК, НАДИС.

Программные продукты, разработанные Центром статистических методов и информатики (Институтом высоких статистических технологий и эконометрики), используются более чем в 100 организациях и предприятиях. Среди пользователей - производственные объединения «Уралмаш», «АвтоВАЗ», «Пластик», ЦНИИ черной металлургии им. Бардина, НИИ стали, ВНИИ эластомерных материалов и изделий, НИИ прикладной химии, ЦНИИ химии и механики, НПО "Орион", НИЦентр по безопасности атомной энергетики, ВНИИ экономических проблем развития науки и техники, ВНИИ нефтепереработки, МИИТ, Казахский политехнический институт, Ульяновский политехнический институт, Донецкий государственный университет и др.

Параллельно велась работа по объединению эконометриков и статистиков. В апреле 1990 г. прошла Учредительная конференция Всесоюзной организации по статистическим методам и их применениям, а затем (в 1996 г.) организована Российская академия статистических методов.



2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

Составим журнал хозяйственных операций за январь (таблица 2.1)

Таблица 2.1.

Журнал хозяйственных операций за январь.

№	Содержание ХО	Проводка	Сумма
1	Перечислены денежные средства с расчетного счета для погашения задолженности перед бюджетом	Дт 68 Кт 51	25 000,00
2	Внесены в кассу денежные средства подотчетным лицом	Дт 50 Кт 71	1000,00
3	Оплачено поставщикам с расчетного счета	Дт 60 Кт 51	32000,00
4	Внесены на расчетный счет денежные средства от учредителя в счет взноса в уставный капитал	Дт 51 Кт 80	30000,00
5	Отпущены в производство со склада материалы	Дт 20 Кт 10	68000,00
6	Погашена задолженность перед прочими кредиторами с расчетного счета	Дт 76 Кт 51	75000,00
7	Частично погашен краткосрочный кредит с расчетного счета	Дт 66 Кт 51	15000,00
8	Начислена заработная плата рабочим основного производства	Дт 20 Кт 70	100000,00
9	Выпущена из производства готовая продукция	Дт 43 Кт 20	50000,00

Составим оборотно-сальдовую ведомость.

Таблица 2.2

Оборотно-сальдовая ведомость

Наименование счета	Шифр счета	Остаток на 01.01.__	Обороты за январь 20__	Остаток на 31.01.__
		Д-т	К-т	Д-т	К-т	Д-т	К-т
1	2	3	4	5	6	7	8
Основные средства	01	600,000.00				600,000.00
Амортизация основных средств	02						0.00
Нематериальные активы	04	80,000.00				80,000.00
Амортизация нематериальных активов	05						0.00
Материалы	10	108,000.00			68,000.00	40,000.00
Заготовление и приобретение МЦ	15
Отклонение в стоимости МЦ	16
НДС по приобретенным основным средствам	19-1					0.00	0.00
НДС по приобретенным нематериальным активам	19-2					0.00	0.00
НДС по приобретенным материально-производственным запасам	19-3					0.00
НДС по приобретенным услугам	19-4
Основное производство в т.ч.	20	59,000.00		168,000.00	50,000.00	177,000.00
Общепроизводственные расходы	25					0.00	0.00
Общехозяйственные расходы	26					0.00	0.00
Готовая продукция	43	158,000.00		50,000.00		208,000.00
Товары отгруженные	45					0.00	0.00
Касса	50	6,000.00		1,000.00		7,000.00
Валютный счет	52	22,000.00				22,000.00
Расчетный счет	51	149,000.00		30,000.00	147,000.00	32,000.00
Расчеты с поставщиками и подрядчиками	60-1		79,000.00	32,000.00			47,000.00
Расчеты по авнсам выданным	60-2					0.00	0.00
Расчеты с покупателями и заказчиками	62-1					0.00
Расчеты по авансам полученным	62-2						0.00
Расчеты по краткосрочным кредитам и займам	66		130,000.00	15,000.00			115,000.00
Расчеты по долгосрочным кредитам и займам	67		229,000.00				229,000.00
Расчеты по налогам и сборам	68		25,000.00	25,000.00			0.00
Расчеты по социальному страхованию и обеспечению	69		38,000.00				38,000.00
расчеты с персоналом по оплате труда	70		90,000.00		100,000.00		190,000.00
Расчеты с подотчетными лицами	71	1,000.00			1,000.00		0.00
Расчеты с персоналом по прочим операциям	73					0.00
Расчеты с учредителями	75	32,000.00			30,000.00	2,000.00
Расчеты с разными дебиторами и кредиторами	76	9,000.00	175,000.00	75,000.00		9,000.00	100,000.00
Уставный капитал	80		300,000.00				300,000.00
Резервный капитал	82		28,000.00				28,000.00
Добавочный капитал	83		70,000.00				70,000.00
Нераспределенная прибыль(непокрытый убыток)	84		21,000.00				21,000.00
Продажи в том числе выручка	90 90-1
Себестоимость продаж	90-2
НДС	90-3
Общехозяйственные расходы	90-5
Коммерческие расходы	90-6
Прибыль(убыток) от продаж	90-9
Прочие доходы и расходы в т.ч. прочие доходы	91 91-1
Прочие расходы	91-2
Сальдо прочих доходов и расходов	91-9
Расходы будущих периодов	97	5,000.00				5,000.00
Резервы предстоящих расходов и платежей	96		44,000.00				44,000.00
Прибыли и убытки	99						0.00
Итого:		1,229,000.00	1,229,000.00	396,000.00	396,000.00	1,182,000.00	1,182,000.00

Используем данные из оборотно-сальдовой ведомости для составления баланса.

Таблица 2.3.

Баланс на 31.01.20__ г.

Наименование показателя	На 01 января 20 г.	На 31 января 20 г.
АКТИВ
I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ
Нематериальные активы	80	80
Результаты исследований и разработок
Нематериальные поисковые активы
Материальные поисковые активы
Основные средства	600	600
Доходные вложения в материальные ценности
Финансовые вложения
Отложенные налоговые активы
Прочие внеоборотные активы
Итого по разделу I	680	680
II. ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ
Запасы	325	425
Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям
Дебиторская задолженность	42	11
Финансовые вложения (за исключением денежных эквивалентов)
Денежные средства и денежные эквиваленты	177	61
Прочие оборотные активы	5	5
Итого по разделу II	549	502
БАЛАНС	1229	1182
ПАССИВ
III. КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ
Уставный капитал (складочный капитал, уставный фонд, вклады товарищей)	300	300
Собственные акции, выкупленные у акционеров	( )	( )
Переоценка внеоборотных активов
Добавочный капитал (без переоценки)	70	70
Резервный капитал	28	28
Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток)	21	21
Итого по разделу III	419	419
IV. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА
Заемные средства	229	229
Отложенные налоговые обязательства
Оценочные обязательства
Прочие обязательства
Итого по разделу IV	229	229
V. КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА
Заемные средства	130	115
Кредиторская задолженность	407	375
Доходы будущих периодов
Оценочные обязательства	44	44
Прочие обязательства
Итого по разделу V	581	534
БАЛАНС	1229	1182

На основе данных баланса определим базисные и цепные темпы роста и прироста, абсолютное отклонение, относительные показатели структуры актива и пассива.

Простейшими показателями анализа, которые используются при решении ряда задач, являются абсолютный прирост, темпы роста и прироста, а также абсолютное значение (содержание) 1% прироста.

Если каждый уровень сравнивается с предыдущим, то полученные при этом показатели называются цепными. Если же все уровни связываются с одним и тем же уровнем, выступающим как постоянная база сравнения, то полученные при этом показатели называются базисными.

Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц увеличился (или уменьшился) уровень по сравнению с базисным. Абсолютный прирост равен разности между сравниваемыми уровнями и измеряется в тех же единицах, что и эти уровни:

Д = yi - y0,

Д = yi- y0-i

Абсолютный прирост за единицу времени (месяц, год) измеряет абсолютную скорость роста (или снижения) уровня.

Цепные и базисные абсолютные приросты связаны между собой: сумма последовательных цепных приростов равна соответствующему базисному приросту.

Относительными показателями динамики являются темпы роста и темпы прироста, характеризующие интенсивность процесса роста.

Темп роста (Т р) - статистический показатель, который отражает интенсивность изменения уровней ряда динамики и показывает, во сколько раз увеличился уровень по сравнению с базисным, а в случае уменьшения - какую часть базисного уровня составляет сравниваемый уровень. Измеряется отношением текущего уровня к предыдущему или базисному:

Тр =( yi/yi-1 )*100 - цепной

Тр =( yi/y0 )*100- базисный

Как и другие относительные величины, темп роста может быть выражен не только в форме коэффициента (простого отношения уровней), но и в процентах.

Между цепными и базисными темпами роста, выраженными в форме коэффициентов, существует определенная взаимосвязь: произведение последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста за весь соответствующий период.

Темп прироста (Т пр) характеризует относительную величину прироста и вычисляется по формуле:

Поскольку в рассматриваемом примере ряд динамики состоит из двух значений, цепные темпы роста и прироста совпадает с базисным.

Относительными величинами структуры называются показатели, характеризующие долю изучаемой части совокупности во всем ее объеме. Они характеризуют состав изучаемых совокупностей. Исчисляются они как отношения абсолютной величины изучаемой части совокупности к величине всех элементов совокупности (как отношение части к целому) и представляют собой удельный вес части в целом. Как правило, относительные величины выражаются в процентах (база - 100%):

В таблице 2.4 приведен расчет необходимых показателей.

I. ВНЕОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ	На 01.01.20__	На 31.01.20__	, руб.	Тр.	Тпр.	D1	D2	D2-D1
Нематериальные активы	80	80	0	100	0	6.509357	6.76819	0.258832
Результаты исследований и разработок			0					0
Нематериальные поисковые активы			0					0
Материальные поисковые активы			0					0
Основные средства	600	600	0	100	0	48.82018	50.76142	1.941242
Доходные вложения в материальные ценности			0					0
Финансовые вложения			0					0
Отложенные налоговые активы			0					0
Прочие внеоборотные активы			0					0
Итого по разделу I	680	680	0	100	0			0
II. ОБОРОТНЫЕ АКТИВЫ			0					0
Запасы	325	425	100	130.7692	0.307692	26.44426	35.95601	9.511743
Налог на добавленную стоимость по приобретенным ценностям			0					0
Дебиторская задолженность	42	11	-31	26.19048	-0.7381	3.417413	0.930626	-2.48679
Финансовые вложения (за исключением денежных эквивалентов)			0					0
Денежные средства и денежные эквиваленты	177	61	-116	34.46328	-0.65537	14.40195	5.160745	-9.24121
Прочие оборотные активы	5	5	0	100	0	0.406835	0.423012	0.016177
Итого по разделу II	549	502	-47	91.43898	-0.08561			0
БАЛАНС	1229	1182	-47	96.17575	-0.03824	100	100	0

III. КАПИТАЛ И РЕЗЕРВЫ	На 01.01.20__	На 31.01.20__	, руб.	Тр.	Тпр.	D1	D2	D2-D1
Уставный капитал (складочный капитал, уставный фонд, вклады товарищей)	300	300	0	100	0	24.41009	25.38071	0.970621
Собственные акции, выкупленные у акционеров								0
Переоценка внеоборотных активов			0					0
Добавочный капитал (без переоценки)	70	70	0	100	0	5.695688	5.922166	0.226478
Резервный капитал	28	28	0	100	0	2.278275	2.368866	0.090591
Нераспределенная прибыль (непокрытый убыток)	21	21	0	100	0	1.708706	1.77665	0.067943
Итого по разделу III	419	419	0	100	0			0
IV. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА			0					0
Заемные средства	229	229	0	100	0	18.63303	19.37394	0.740907
Отложенные налоговые обязательства			0					0
Оценочные обязательства			0					0
Прочие обязательства			0					0
Итого по разделу IV	229	229	0	100	0			0
V. КРАТКОСРОЧНЫЕ ОБЯЗАТЕЛЬСТВА			0					0
Заемные средства	130	115	-15	88.46154	-0.11538	10.57771	9.729272	-0.84843
Кредиторская задолженность	407	375	-32	92.13759	-0.07862	33.11635	31.72589	-1.39047
Доходы будущих периодов			0					0
Оценочные обязательства	44	44	0	100	0	3.580146	3.722504	0.142358
Прочие обязательства			0					0
Итого по разделу V	581	534	-47	91.9105	-0.0809			0
БАЛАНС	1229	1182	-47	96.17575	-0.03824	100	100	0

Поскольку практически все финансовые коэффициенты, характеризующие имущественное положение, имеют отраслевую специфику, то у них отсутствуют универсальные рекомендуемые значения.

Выработка рекомендуемых значений для этих показателей возможна лишь в рамках конкретных отраслей.

Вследствие этого они анализируются в динамике, в сравнении с данными аналогичных предприятий (принадлежащих той же отрасли) и среднеотраслевыми показателями. По итогам анализа делается вывод о рациональности структуры имущества коммерческой организации (наиболее рациональная, в целом рациональная, наименее рациональная), причинах ее изменений.

Рост доли внеоборотных активов и, соответственно, снижение доли оборотных активов в имуществе коммерческой организации на 2,2 могут быть охарактеризованы отрицательно, поскольку свидетельствуют о некотором снижении мобильности ее имущества. Однако как на начало, так и на конец отчетного года больший удельный вес в имуществе составляют внеоборотные активы, что для промышленного предприятия является целесообразным и оправданным.

Уменьшение доли денежных средств и финансовых вложений на 9,24 % и увеличение доли запасов на 9,51% в оборотных активах являются признаками понижения степени их ликвидности, поэтому им может быть дана отрицательная оценка. Снижению доли дебиторской задолженности в оборотных активах на 2,4 % целесообразно дать противоположную оценку, поскольку это означает, что меньшая часть оборотных активов временно отвлекается из оборота.

Анализируя обязательства организации, т.е. исследуя структуру пассива, видим снижение доли краткосрочных заемных средств и кредиторской задолженности, что можно отметить как положительный факт. Долгосрочная кредиторская задолженность остается неизменной, т.к. анализируемый период - всего лишь месяц.

Финансовая устойчивость определяется соотношением заемных и собственных средств в структуре капитала коммерческой организации и отражает степень ее независимости от заемных источников финансирования.

Основные финансовые коэффициенты, используемые в процессе оценки финансовой устойчивости коммерческой организации базируются на принимаемых в расчет для целей анализа собственном капитале (СК), краткосрочных обязательствах (КО), заемном капитале (ЗК) и собственном оборотном капитале (СОК), которые могут быть определены с помощью формул, составленных на основе кодов строк бухгалтерского баланса:

СК = КиР + ДБП = стр. 1300 + стр. 1530,

КО = стр. 1500 - стр. 1530,

ЗК = ДО + КО = стр. 1400 + стр. 1500 - стр. 1530,

СОК = СК - ВА = стр. 1300 + стр. 1530 - стр. 1100,

где КиР - капитал и резервы (стр. 1300);

ДБП - доходы будущих периодов (стр. 1530);

ДО - долгосрочные обязательства (стр. 1400);

ВА - внеоборотные активы (стр. 1100).

Анализ финансовых коэффициентов, характеризующих финансовую устойчивость коммерческой организации, ведется в динамике, в сопоставлении с рекомендуемыми значениями, с данными других предприятий. По итогам анализа делается вывод о степени финансовой устойчивости коммерческой организации (абсолютная, нормальная, удовлетворительная, неудовлетворительная) и причинах ее изменения.

Под платежеспособностью понимается способность коммерческой организации рассчитываться по всем своим обязательствам (долгосрочным и краткосрочным). эконометрика экономический группировка

В качестве показателей оценки платежеспособности коммерческой организации также можно использовать финансовые коэффициенты, основные из которых представлены в таблице 5. При этом необходимо отметить, что коэффициенты финансовой независимости, финансовой зависимости, концентрации заемного капитала и задолженности могут быть использованы как для оценки финансовой устойчивости, так и для оценки платежеспособности коммерческой организации.

Таблица 2.5

Основные финансовые коэффициенты, характеризующие

платежеспособность коммерческой организации

Наименование финансового коэффициента	Расчетное значение на 01.01 20_ г.	Расчетное значение на 31.01 20_ г.		Расчетная формула
			Динамика	Числитель	Знаменатель
Коэффициент финансовой независимости	419/1229= 0,3409	419/1182=0,3545	0.013556342	Собственный капитал	Валюта баланса
Коэффициент финансовой зависимости	1229/419= 2,9332	1182/419= 2,8210	-0.112171838	Валюта баланса	Собственный капитал
Коэффициент концентрации заемного капитала	810/122...

Подобные документы

• Структура эконометрики

  Разработка и исследование эконометрических методов с учетом специфики экономических данных и в соответствии с потребностями экономической науки и практики. Применение эконометрических методов и моделей для статистического анализа экономических данных.
  
  реферат [43,1 K], добавлен 10.01.2009
  

• Эконометрические модели

  Методологические основы эконометрики. Проблемы построения эконометрических моделей. Цели эконометрического исследования. Основные этапы эконометрического моделирования. Эконометрические модели парной линейной регрессии и методы оценки их параметров.
  
  контрольная работа [176,4 K], добавлен 17.10.2014
  

• Применение математических методов в экономике

  Анализ вопросов теории дифференциальных уравнений. Применение дифференциальных уравнений в экономике. Геометрический и экономический смысл производной, ее использование для решения задач по экономической теории. Определение числовой последовательности.
  
  контрольная работа [456,9 K], добавлен 19.06.2015
  

• Показатели эконометрики

  Этапы и проблемы эконометрических исследований. Параметры парной линейной регрессии. Оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации. Расчет коэффициентов автокорреляции второго порядка для временного ряда расходов на потребление.
  
  контрольная работа [60,3 K], добавлен 05.01.2011
  

• Основные понятия и определения эконометрики

  Количественное выражение общих закономерностей, обусловленных экономической теорией. Механизм функционирования экономической или социально-экономической системы. Связь эконометрики с другими дисциплинами. Сущность эконометрической модели, ее специфика.
  
  презентация [107,3 K], добавлен 22.08.2015
  

• Обзор экономико-математических методов. Применение стохастического программирования для решения экономических задач

  Применение теории игр для обоснования и принятия решений в условиях неопределенности. Цель изучения систем массового обслуживания, их элементы и виды. Сетевые методы планирования работ и проектов. Задачи динамического и стохастического программирования.
  
  курсовая работа [82,0 K], добавлен 24.03.2012
  

• Применение теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности и риска инвестиционных проектов в условиях неопределенности

  Анализ традиционных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности и риска инвестиционных проектов.
  
  реферат [109,0 K], добавлен 21.10.2006
  

• Проведение выборочного наблюдения

  Освоение методики организации и проведения выборочного наблюдения; статистических методов и методов компьютерной обработки информации; методов оценки параметров генеральной совокупности на основе выборочных данных. Проверка статистических гипотез.
  
  лабораторная работа [258,1 K], добавлен 13.05.2010
  

• Основы эконометрики

  Множественная корреляция и линейная регрессия. Оценка прогнозных качеств модели. Простейшие методы линеаризации. Вероятностный эксперимент, событие или вероятность. Фиктивные переменные в регрессионных моделях. Системы эконометрических уравнений.
  
  курс лекций [2,0 M], добавлен 13.02.2014
  

• Статистический анализ и прогнозирование

  Характеристика методов прогнозирования, эконометрические методы. Сравнение показателей производства ВРП Бурятии, динамика среднедушевого производства, счет производства. Прогнозирование на основе эконометрической модели, выявление наличия тенденций.
  
  курсовая работа [524,3 K], добавлен 15.10.2009
  

• Характеристика развития Приволжского федерального округа

  Основные задачи статистики предприятия, населения, инвестиций. Способы, формы и виды статистического наблюдения. Сводка и группировка статистических данных. Структурная и аналитическая группировка данных. Абсолютные, относительные и средние величины.
  
  контрольная работа [262,6 K], добавлен 07.03.2011
  

• Применение математических методов и моделей для оптимизации организации, специализирующейся на продаже мобильных устройств на операционной системе iOS

  Исследование самой совершенной операционной системы для мобильных устройств в мире. Особенности использования математических методов для улучшения работы организации и максимизации прибыли. Применение скоринга для оценки риска и анализа сотрудничества.
  
  курсовая работа [344,1 K], добавлен 04.12.2013
  

• Информационные технологии в эконометрике

  Практика применения эконометрических методов выходит за границы классической математико-статистической теории. Схема последовательного анализа А. Вальда или схема оценивания степени полинома в регрессии путем последовательной проверки адекватности модели.
  
  реферат [64,9 K], добавлен 08.01.2009
  

• Проблематика прогнозирования спроса

  Принципы и методы построения линейных, нелинейных моделей спроса, применение эконометрических моделей на практике. Эконометрическое моделирование спроса на автомобили в РФ, проверка значимости коэффициентов, автокорреляции, наличия гетероскедастичности.
  
  дипломная работа [3,9 M], добавлен 30.01.2016
  

• Системы эконометрических уравнений, их применение в эконометрике

  Основные этапы эконометрического исследования. Система совместных, одновременных уравнений. Понятие эконометрических уравнений. Система независимых уравнений. Пример модели авторегрессии. Система линейных одновременных эконометрических уравнений.
  
  курсовая работа [41,2 K], добавлен 17.09.2009
  

• Применение методов нелинейной динамики к исследованию финансового рынка

  Исторический обзор теории финансового инвестирования. Применение методологического аппарата нелинейной динамики к моделированию и анализу процессов, протекающих на рынках ценных бумаг. Исследование фрактальных свойств американского фондового рынка.
  
  дипломная работа [2,3 M], добавлен 04.02.2011
  

• Экономико-математические методы

  Исследование содержания методов динамического программирования и статистической теории игр как приемов оптимизации нелинейных задач математического программирования. Произведение расчета коэффициентов текучести и оборота по приему и выбытию рабочих.
  
  контрольная работа [41,8 K], добавлен 01.09.2010
  

• Современные эконометрические методы

  История эконометрики и прикладной статистики. Прикладная статистика в народном хозяйстве. Точки роста. Непараметрическая статистика. Статистика объектов нечисловой природы - часть прикладной статистики.
  
  реферат [61,6 K], добавлен 08.01.2009
  

• Применение методов математической статистики при решении производственных задач

  Применение методов и формул математической статистики при выполнении расчета показателей эффективности производства, организации рабочего процесса, оценке перспектив и разработке планов развития определенных отраслей промышленности. Расчет добычи угля.
  
  контрольная работа [497,9 K], добавлен 05.11.2009
  

• Экономико-статистический анализ эффективности производства продукции растениеводства по районам Иркутской области за 2013 год

  Расчет и анализ основных показателей эффективности производства продукции растениеводства по районам Иркутской области с помощью статистических приемов: статистическое наблюдение, сводка и группировка, дисперсионный анализ, корреляция и регрессия.
  
  курсовая работа [78,3 K], добавлен 09.06.2015
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам