Анализ финансового состояния предприятия с использованием компьютеров и экономико-математических методов

Автор: Пользователь скрыл имя, 13 Марта 2012 в 00:04, курсовая работа

Описание работы

Цель данной работы состоит в изучение особенностей проведения финансового анализа с помощью экономико-математических методов и специальных компьютерных программ. В рамках данной цели я ставлю следующие задачи:
- Рассмотрение теоретических основ оценки финансового состояния предприятия.
- Оценка необходимости применения ЭММ и аналитических компьютерных программ для оценки финансового состояния предприятия.
- Применение ЭММ в целях совершенствования финансово-хозяйственной деятельности предприятия.
- оценка и анализ компьютерных программ при оценке финансового состояния предприятия.

Содержание

Введение…………………………………………………………………………4
Глава 1. Понятие, задачи и основные приемы оценки финансового состояния предприятия.
1.1. Основные понятия и цели анализа финансового состояния предприятия………………………………………………………………6
1.2. Виды, формы и методы анализа финансового состояния предприятия……………………………………………………………….11
1.3. Теоретическое обоснование применения ЭВМ при анализе финансового состояния предприятия…………………………………16
Глава 2. Анализ использования экономико-математических моделей для оценки факторов влияющих на финансовое состояние предприятия.
2.1. Стохастическое моделирование и анализ факторных систем хозяйственной деятельности……………………………………………………21
2.2. Метод дисконтирования………………………………………………….28
2.3. Оптимизационные методы анализа и принятия решений в экономике..30
2.4. Балансовые методы и модели. ……………………………………………31
Глава 3. Анализ использования компьютерных программ для анализа финансового состояния предприятия.
3.1. «ИНЭК – Аналитик»……………………………………………………….33
3.2. «Audit Expert»………………………………………………………………36
3. 3. «Onvision»…………………………………………………………………38
3. 4. «Альт – Финансы»…………………………………………………………39
3. 5. «АБФИ – предприятие»…………………………………………………..42
3. 6. «Excel Financial Analysis»…………………………………………………43
3.7. Сравнительный анализ программного обеспечения…………………..44
Заключение……………………………………………………………………..46
Список используемой литературы…………………………

Работа содержит 1 файл

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ курсач по ЭСЕ 123131.doc

— 845.50 Кб (Скачать)

             

 

Коэффициенты асимметрии говорят о правосторонней асимметрии распределения рядов Х1 и Х3 и о левостороннем распределении рядов Х2 и У.

Величина эксцесса для всех показателей не превышает 3, что подтверждает низковершинное распределение вариационных рядов. Указанные коэффициенты интерпретируются геометрически.

Далее анализируется матрица коэффициентов парной корреляции (табл. 1.3.).

 

Шифр показателя

У

Х1

Х2

Х3

 

У

Х1

Х2

Х3

 

1,0000

0,93778

0,0933618

0,92272

 

 

1,0000

0,093838

0,92602

 

 

 

1,0000

0,0786

 

 

 

 

1,0000

 

 

В данном примере наиболее тесная связь наблюдается между показателями фондоотдачи (У), идеального веса активной части фондов (Х1) и уровня загрузки производственной мощности (Х3). Парные коэффициенты корреляции соответственно составили 0,937778 и 0,92272.

Расчет парных коэффициентов корреляции выявил слабую связь фондоотдачи с электровооруженностью труда Х2  – 0,09361.

Гипотеза о наличии мультиколлинеарности отвергается, т. е. все показатели относительно независимы.

Для рассматриваемого примера вектор коэффициентов множественной детерминации равен: У = 0,9002; Х1 = 0,9043; Х2 = 0,0100; Х3 = 0,8820. Вектор интерпретируется следующим образом: изменение (вариация) функции (У) на 90,02% зависит от изменения избранных факторов-аргументов; фактора Х1 – на 90,43% от изменения функции (У) и остальных факторов и т. д.

В таблице 1.4. приведены частные коэффициенты корреляции. Они показывают связь каждой пары факторов в чистом виде при неизменном значении остальных параметров.

 

Шифр показателя

У

Х1

Х2

Х3

 

У

Х1

Х2

Х3

 

1,0000

0,5713

0,02791

0,4148

 

 

1,0000

0,02994

0,4541

 

 

 

1,0000

0,03164

 

 

 

 

1,0000

 

 

Частные коэффициенты корреляции ниже парных. Это говорит о том, что чистое влияние факторов слабее, чем влияние оказываемое отдельными факторами во взаимодействии с остальными.

Статистическая значимость, надежность связи, выраженная частными коэффициентами корреляции, проверяется по t-критерию Стьюдента путем сравнения расчетного значения с табличными при заданной степени точности (Табл. 1.5.).

Шифр показателя

У

Х1

Х2

Х3

А

1

2

3

4

У

Х1

Х2

Х3

1,0000

4,1769

0,1675

2,7359

 

1,0000

0,1797

3,0583

 

 

1,0000

0,1899

 

 

 

1,0000

 

Обычно в практике экономических расчетов степень точности берется равной 5%, что соответствует вероятности р = 0,05. В таблице приведены критические значения t-критерия Стьюдента для вероятности р = 0,05 и 0,01 при различном числе степеней свободы, которые определяются как (n–1), где n – число наблюдений.

В нашем примере при числе степеней свободы 40 – 1 = 39 табличное значение tтабл. = 2,021. Расчетные значения t-критерия (первая графа таблицы) для факторов Х1 и Х3 оказались выше табличных, что свидетельствует о значимости этих факторов для анализируемой функции. Фактор Х2 как незначимый для функции должен быть исключен из дальнейших расчетов.

Далее на ЭВМ проводится шаговый анализ с постепенным включением в модель избранных факторов по критерию значимости. На каждом шаге рассматриваются уравнения регрессии, коэффициенты корреляции и детерминации, F-критерий, стандартная ошибка оценки и другие показатели. После каждого шага перечисленные оценочные показатели сравниваются с рассчитанными на предыдущем шаге. Уравнение регрессии будет тем точнее, чем ниже величина стандартной ошибки (табл. 1.6.).

 

№ шага

Ввод  переменной

Уравнение регрессии

Множественные

коэффициенты

Отношение

Стандартная

ошибка оценки

Корреляции

Детерми-

нации

I

X1

У = -2,481 +0,1242 Х1

0.9378

0.8797

277.2

0.0893

II

X3

У = -3,085+0,077 Х1 +

+ 0,0234 Х3+0,0002 Х2

0.9488

0.9001

166.7

0.0824

III

X2

У = -3,091+0,0773 Х1+

+ 0,0234 Х3+0,0002 Х2

0.9488

0.9002

108.3

0.0835

 

Если добавление последующих факторов не улучшает оценочные показатели, а иногда и ухудшает их, необходимо остановиться на том шаге, где показатели наиболее оптимальны.

Результаты шагового анализа представлены в Табл. 1.6. свидетельствуют о том, что сложившиеся взаимосвязи наиболее полно описывает двухфакторная модель, полученная на втором шаге: у = У = -3,085 = 0,0774 Х1 + 0,0234 Х3.

Статистический анализ данного уравнения регрессии подтверждает, что оно значимо: фактическое значение F-критерия Фишера равно 166,7, что значительно превышает Fтабл. = 3,25. Табличное значение F-критерия находится по заданной вероятности (р = 0,95) и числе степеней свободы для столбца таблицы (m – 1), где m – число параметров уравнения регрессии, включая свободный член, и для строки таблицы (n – m), где n – число наблюдений. Например F-табличное находится на пересечении столбца 2 (3 – 1) и строки 37 (40 – 3) и равно 3,25 (Табл. 1.9.).

Коэффициент множественной корреляции, равный 0,9488, свидетельствует о тесной взаимосвязи между фондоотдачей и удельным весом активной части основных фондов, а также уровнем использования производственной мощности. Величина коэффициента множественной детерминации 0,9001 свидетельствует о том, что изменение детерминации на 90,01% зависит от изменения учтенных факторов. 

Параметры уравнения регрессии интерпретируется следующим образом: коэффициент регрессии при Х1 (0,0774) показывает, что увеличение удельного веса машин и оборудования в общей стоимости основных производственных фондов на 1% ведет к росту фондоотдачи на 7,74 копейки. Повышение уровня загрузки мощностей на 1% поднимает фондоотдачу на 2,34 копейки.

 

 

 

 

 

 

Число степеней свободы (n – 1)

p = 0.05

р = 0.01

Число степеней

cвободы (n – 1)

р = 0,05

р = 0,01

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

12,69

4,302

3,183

2,777

2,571

2,447

2,368

2,307

2,263

2,227

2,200

2,179

2,161

2,145

2,131

2,119

2,110

2,100

2,093

2,086

63,655

9,924

5,841

4,604

4,032

3,707

3,500

3,356

3,250

3,169

3,138

3,055

3,012

2,997

2,946

2,921

2,898

2,877

2,860

2,846

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

32

34

36

38

39

40

42

44

46

60

2,078

2,074

2,069

2,064

2,059

2,054

2,052

2,049

2,045

2,042

2,037

2,032

2,027

2,025

2,021

2,020

2,017

2,015

2,012

2,000

2,832

2,818

2,807

2,796

2,787

2,778

2,771

2,464

2,757

2,750

2,739

2,728

2,718

2,711

2,704

2,704

2,696

2,691

2,685

2,661

Информация о работе Анализ финансового состояния предприятия с использованием компьютеров и экономико-математических методов