Xreferat.com » Рефераты по финансовым наукам » Статистика финансов предприятий

Статистика финансов предприятий

alt="Статистика финансов предприятий" width="420" height="257" border="0" />


Графический анализ:

На основе графического анализа можно сделать вывод о том, что сумма прибыли крупных и средних организаций резко растут вплоть до 2010 года, а убытки крупных и средних организаций и число крупных и средних организаций постепенно падают, который на прямую зависит от прибыли и убытков организации.


Таблица 2. Исходные данные

Периоды времени Показатель Показатель Показатель

x

y

z

2002 137582 238493 113504
2003 140668 309008 135010
2004 144858 357579 472690
2005 144040 884868 161710
2007 136715 1357806 216553
2008 130572 1273415 350095
2010 108670 2778551 293113

Графический анализ исходных данных


График 2. Динамические ряды исходных данных

Статистика финансов предприятий


Вывод:

На графике видно, что прибыль организаций до конца 2007 растет равномерно. Затем наблюдается резкий рост прибыли организаций вплоть до конца 2010. Одновременно число крупных и средних организаций до конца 2005 года растут, а потом начинает снижаться и постепенно стабилизируется. Убытки крупных и средних организаций медленно растут до 2004 года, а потом резко снижаются и постепенно стабилизируется только к концу периода. Представляется, что имеется тесная обратная связь между прибылью и убытками организаций. Для проверки необходимо рассчитать линейные коэффициенты корреляции между числом организации , прибылью и убытками.

Расчет линейных коэффициентов корреляции

Рассмотрим расчеты с различными аналитическими показателями динамики. Для этого нужно построить вспомогательные таблицы и произвести расчеты.


Таблица 3. Показатели динамики х

Периоды

xt

Абсолютный прирост

Кофф-ты роста

Коэфф-ты прироста

Темпы роста

Темпы прироста

времени
Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные
2002 137582









2003 140668 3086 3086 1,0 1,0 0,0 0,0 0% 0% - 100% -100%
2004 144858 4190 7276 1,0 1,1 0,0 0,1 0% 10% -100% -110%
2005 144040 -818 -818 1,0 1,0 0,0 0,0 0% 0% -100% -100%
2007 136715 -7325 -7325 0,9 1,0 -0,1 0,0 -10% 0% -110% -100%
2008 130572 -6143 -13468 1,0 1,0 0,0 0,0 0% 0% -100% - 100%
2010 108670 -21902 -21902 0,8 0,8 -0,2 -0,2 -20% -20% -120% -120 %

Средние значения:

-28912 -33151 5,8 5,9 -0,15 - 0.05 - 15% -5% -105% - 105 %

Таблица 4. Показатели динамики - у

Периоды

yt

Абсолютный прирост

Кофф-ты роста

Коэфф-ты прироста

Темпы роста

Темпы прироста

времени
Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные
2002 238493









2003 309008 70515 70515 1,3 1,3 0.3 0.3 30% 30% - 70% - 70%
2004 357579 48571 119086 1,2 1,5 0.2 0,5 20% 50% -80% -50%
2005 884868 527289 646375 2,9 3,7 0.9 2,7 90% 270% -10% 170%
2007 1357806 472938 1119313 1,5 5,7 0,5 4,7 50% 470% -50% 370%
2008 1273415 -84391 1034922 0,9 5,3 -0,1 4,3 -10% 430% -110% 210%
2010 2778551 1505136 2540058 2,2 12,0 0.2 11,0 20% 1100% -80% 180%

Средние значения:

423343 921712 1.7 5 2 4 33% 391% 67% 135%

Таблица 5. Показатели динамики - z

Периоды

zt

Абсолютный прирост

Кофф-ты роста

Коэфф-ты прироста

Темпы роста

Темпы прироста

времени
Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные Цепные Базисные
2002 113504









2003 135010 21506 21506 1,2 1,2 0,2 0,2 20% 20% - 80% - 80 %
2004 472690 337680 359186 3,5 4,2 2,5 3,2 250% 320% 150% 220%
2005 161710 -310980 48206 0,3 1,4 -0,7 0,4 -70% 40% -170% -60%
2007 216553 54843 103049 1,3 1,9 0,3 0,9 30% 90% -70% - 10%
2008 350095 133542 236591 1,6 3,1 0,6 2,1 60% 210% -40% 110%
2010 293113 -56982 179609 0,8 2,6 -0,2 1,6 -20% 160% -80% 80%

Средние значения:

29934,833 158024,5 1,5 2,4 0,5 1,4 45% 140% 90 % 260%

Таблица 6. Средние показатели динамики

Сравнительный анализ средних показателей динамики для трех показателей


показатель x показатель y показатель z


Цепной Базисный Цепной Базисный Цепной Базисный

Средний абсолютный прирост -28912 -33151 423343 921712 29934,8 158024,5





Средний темп роста - 15% -5% 33% 391% 45% 140%





Средний темп прироста -105% - 105 % 67% 135% 90 % 260%


Вывод:

Наиболее высокими темпами растет показатель у ( прибыль оранизаций), а наиболее низкими темпами – показатель z – убытки организаций. В абсолютном выражении среднегодовые приросты доходов и расходов незначительно отличаются.

Расчет линейных коэффициентов корреляции

Вначале рассчитаем коэффициент корреляции между показателем x и показателем y. Построим вспомогательную таблицу 7 для расчета.


Таблица 7. Вспомогательная таблица для расчета коэффициента корреляции между показателем x и показателем y

Расчет линейного коэффициента корреляции между показателем x и показателем y
Периоды времени Исходные данные Вспомогательные расчеты

Показатель Показатель

Статистика финансов предприятий


Статистика финансов предприятий


Статистика финансов предприятий

Статистика финансов предприятий


Статистика финансов предприятий



x y




2002 137582 238493 146481 109254 21456683361 11936436516 16003635174
2003 140668 309008 149567 179769 22370287489 32316893361 26887510023
2004 144858 357579 153757 228340 23641215049 52139155600 35108873380
2005 144040 884868 152939 755629 23390337721 570975185641 115 565 143 631
2007 136715 1357806 145614 1228567 21203436996 1509376873489 178 896 555 138
2008 130572 1273415 139471 1144176 24912142609 1309138718976 159 579 370 896
2010 108670 2778551 117569 2649312 26183070169 7018854073344 311 476 962 528
943105 7200320 1005398 6295047 163157173394 39627616732209 843518050770

Средние значения:

Статистика финансов предприятий= - 8899; Статистика финансов предприятий= 192239

Линейный коэффициент корреляции рассчитывается по формуле:


Статистика финансов предприятий


Таким образом Статистика финансов предприятий

Вывод:

Коэффициент корреляции равен 0,25. Значит, связь между двумя показателями не тесная.

Теперь рассчитаем коэффициент корреляции между показателями у и z. Построим вспомогательную таблицу для расчета коэффициента корреляции между показателем y и показателем z.


Таблица 8 . Вспомогательная таблица для расчета коэффициента корреляции между показателем у и показателем z

Периоды времени

Расчет линейного коэффициента корреляции между показателем y и показателем z



Исходные данные


Вспомогательные расчеты




y

z

Статистика финансов предприятий

Статистика финансов предприятий


Статистика финансов предприятий

Статистика финансов предприятий


Статистика финансов предприятий

2002 238493 113504 109254 -74990 11936436516 5623545094,09 -8192990236,20
2003 309008 135010 179769 -53484 32316893361 2860570346,49 -9614819126,70
2004 357579 472690 228340 284196 52139155600 80767195898,49 64893246138,00
2005 884868 161710 755629 -26784 570975185641 717398726,49 -20238993824,70
2007 1357806 216553 1228567 28059 1509376873489 787290645,69 34471992882,90
2008 1273415 350095 1144176 161601 1309138718976 26114786240,49 184899642523,20
2010 2778551 293113 2649312 104619 7018854073344 10945072389,69 277167577334,40
7200320 1742675 6295047 423215 10504737336927 127815859341,43 523385655690,90

Средние значения:

Статистика финансов предприятий= 192239 , Статистика финансов предприятий= 188494,3


r (y,z) = Статистика финансов предприятий ;


Таким образом Статистика финансов предприятий

Вывод:

Коэффициент корреляции равен 0,23. Значит связь между двумя показателями не тесная.

В данном примере получилось, что связь y более тесная с показателем x, так как коэффициент корреляции 0,25 больше, чем 0,23.

Расчет параметров линейного и квадратического тренда для показателей x и y

Для расчета параметров уравнений линейного и квадратического тренда построим вспомогательную таблицу.


Таблица 9. Вспомогательная таблица для расчета параметров линейного и квадратического тренда

Исходные данные Вспомогательные расчеты
Периоды времени
Условное обозначение времени yt yt2

у t t2 t4

2002 238493 -3 9 81 -715479 2146437
2003 309008 -2 4 16 -618016 1236032
2004 357579 -1 1 1 -357579 357579
2005 884868 0 0 0 0 0
2007 1357806 1 1 1 1357806 1357806
2008 1273415 2 4 16 2546830 5093660
2010 2778551 3 9 81 8335653 25006959
S 7200320 0 28 196 10549215 35198473

Формулы для расчета параметров линейного тренда:

Статистика финансов предприятий


Статистика финансов предприятий


Формулы для расчета параметров квадратичного тренда:


Статистика финансов предприятий


Статистика финансов предприятий


Статистика финансов предприятий


Подставляя в эти формулы все суммы, рассчитанные в последней (итоговой) строке вспомогательной таблицы 4 (Σy =7200320 , Σt2 = 28 Σt4=196, Σyt = 10549215, Σyt2 = 35198473 ) , получаем следующие результаты:


Линейный тренд y Квадратический тренд y
y^ = a0 + a1* t y^^ = b0 + b1* t + b2*t2
a0 = 1507031 b0 = 142850,80
a1 = 53822,5 b1 = 53822,5


b2 = 166659,2





Аналогичным образом рассчитаем параметры уравнений линейного и квадратического тренда для показателя x.


Таблица 10. Вспомогательная таблица для расчета параметров линейного и квадратического тренда

Периоды
Условное обозначение времени

x*t

x*t2

времени

x

t t2 t4

2002 137582 -3 9 81 -412746 170359260516
2003 140668 -2 4 16 -281336 79149944896
2004 144858 -1 1 1 -144858 20983840164
2005 144040 0 0 0 0 0
2007 136715 1 1 1 136715 18690991225
2008 130572 2 4 16 261144 68196188736
2010 108670 3 9 81 326010 106282520100
943105 0 28 196 -115071 463662745637

Линейный тренд x Квадратический тренд x

х^ = a0 +a1* t

х^^ = b0 + b1* t + b*t2





a0 =

16438,71

b0 =

269458,57

a1 =

41073,96

b1 =

4109,67


b2 =

1908420333761170

Чтобы выбрать, какое из уравнений тренда (линейное или квадратическое) лучше описывает исходный ряд данных, строится вспомогательная таблица для расчета так называемой ошибки аппроксимации, которая находится по формуле:


Статистика финансов предприятий


В этой формуле:

Статистика финансов предприятий – исходные значения уровня ряда;

Статистика финансов предприятий– расчетные значения уровня ряда; т.е. Статистика финансов предприятийf(t), где f(t) – уравнение соответствующей функции.

Таблица 11. Вспомогательная таблица для расчета ошибок аппроксимации

Периоды времени Исходные данные Расчетные данные

y

t

y^

y^^

(y^ -y)2

(y^^ - y)2

2002 238493 -3 1345563,20 1481316,10 1225604427728 1544609257893,6
2003 309008 -2 1399385,70 701842,60 1188923528657 154319022957,2
2004 357579 -1 1453208,20 255687,50 1201003343893 10381877772,3
2005 884868 0 1507030,70 142850,80 387086425271 550589525095,8
2007 1357806 1 1560853,20 363332,50 41228165428 988977542202,3
2008 1273415 2 1614675,70 917132,60 116458865364 126937148549,8
2010 2778551 3 1668498,20 1804251,10 1232217218788 281786965063,2

S

7200320 0 10549214,90 5666413,20 5391921975129 3657601339534,1

Вид уравнения тренда Ошибка
y^ = a0 + a1* t  8776528,60
y^^ = b0 + b1* t + b2*t2  6565569,50

Таблица 12. Расчет прогнозных значений по тренду

Вид уравнения тренда Прогноз Ошибка

y^ = a0 + a1* t

1776143,5 8776528,60

y^^ = b0 + b1* t + b2*t2

4578443,3 6565569,50

Вывод:

Из двух прогнозных значений более достоверным является y** = 6565569,5 так как ошибка аппроксимации для него меньше.


Таблица 16. Вспомогательная таблица для расчета ошибок аппроксимации

Периоды

Исходные данные

Расчетные данные


времени

x

t

2950075,2

x^^

(x^ - x)2

(x^^-х)2

2002 137582 -3 58273090,0 17175783004107700 59714336309 2950075,2
2003 140668 -2 3642068,0 7633681335305920 42591552807 58273090,0
2004 144858 -1 1572982,5 1908420334026520 28727961795 3642068,0
2005 144040 0 3642068,0 269459 16282089209 1572982,5
2007 136715 1 582773090,0 1908420334034740 6273009077 3642068,0
2008 130572 2 2950075,2 7633681335322360 10230638940 582773090,0
2010 108670 3 655803448,9 17175783004132300 960416668 2950075,2
943105 0 16438,71 53435769347199000 164780004805 655803448,9

Ошибки аппроксимации и прогнозные значения для разных уравнений тренда

Вид уравнения тренда Ошибка
x^ = a0 + a1* t = 153427,51
x^^ = b0 + b1* t + b*t2  9679,164
Вид уравнения тренда Прогнозные значения
x^ = a0 +a1* t x* = 221808,51
x^^ = b0 + b1* t + b*t2 x** = 1,9213572218

Вывод:

Из двух прогнозных значений более достоверным является x** = 1,9213572218 так как ошибка аппроксимации для него меньше.

Расчет параметров парной линейной регрессии

Для расчета параметров уравнения парной линейной регрессии y = a0+a1x составляется система нормальных уравнений:

Статистика финансов предприятий

na0 + a1Σx = Σy;

a0Σx + a1Σx2 = Σxy.


Решают с помощью метода определителей. В результате получаются следующие формулы для расчета параметров уравнения парной линейной регрессии:


Статистика финансов предприятийСтатистика финансов предприятий

Статистика финансов предприятий


Построим вспомогательную таблицу. Обозначать их параметры разными буквами. Поэтому заменим a0 на k0 и a1 на k1.

Рассчитаем соответствующие суммы и подставим Σx, Σy, Σx2, Σxy в формулы для расчета параметров парной линейной регрессии:


Статистика финансов предприятийСтатистика финансов предприятий

Статистика финансов предприятий


В результате расчетов получаем следующие значения параметров регрессии:


Параметры регрессии
k0 = 14004771,9


k1 = 63335,6



Ошибка аппроксимации
 3692,48



y 7761508,3



yx 7638683,7




R2 = 0,98




R2 = 7638683,7 /7761508,3 = 0,98


Вывод: Ошибка аппроксимации равна 0,98 т.е. менее 10 % среднего значения y, равного 16438,71. Допустимо, если ошибка аппроксимации не превышает 10-15% от среднего значения результативного показателя. Индекс детерминации равен 0,98, то есть очень близок к 1. Значит, построенное уравнение регрессии является значимым, то есть описывает существенную зависимость между показателями.


Таблица 17. Вспомогательная таблица для расчета параметров уравнения парной линейной регрессии (y = k0 + k1*x )

Исходные данные Вспомогательные расчеты Расчет дисперсии фактических значений y Расчет дисперсии расчетных значений yx

Расчет параметров

Расчет ошибки()




x

y

x2

xy

yx=k0+k1*x

(y - yx)2

Статистика финансов предприятий

Статистика финансов предприятий

Статистика финансов предприятийСтатистика финансов предприятий

137582 238493 18928806724 32812343926 8727848794 761711815727542 -854159 729587597281 8726756142 76156272768567100000
140668 309008 19787486224 43467537344 8923302579 796198142756026 -783644 614097918736 8922209927 79605829988952006000
144858 357579 20983840164 51798178782 9188678911 844252489004537 -735073 540332315329 9187586259 84411741266933100000
144040 884868 20747521600 127456386720 9136870358 834662308643545 -207784 43174190656 9135777706 83462434284310800000
136715 1357806 18690991225 185632447290 8672936795 751962821537946 265154 70306643716 8671844143 75200880831811600000
130572 1273415 17049047184 166272343380 8283865958 686013392330279 180763 32675262169 8282773306 68604333638254900000
108670 2778551 11809168900 301945137170 6896688771 475259981172841 1685899 2842255438201 6895596119 47549245832230500000
943105 7200320 127996862021 68905323943135 59746163534 356874379758234 6107068 37296279556624 59745070882 3569473494707150000000

Расчет прогноза результирующего показателя y по регрессии

Рассчитанные параметры уравнений тренда для определения прогнозного значения показателя x. Были получены следующие результаты.


Ошибки аппроксимации и прогнозные значения для разных уравнений тренда

Вид уравнения тренда Ошибка
x= a0 + a1* t 1 = 153427,51
x = b0 + b1* t + b2*t2 = 9679,164
Прогноз по линейному тренду x* = 221808,51
Прогноз по квадратическому тренду x**= 1,9213572218

Вывод:

Что более достоверным для показателя x является прогнозное значение по квадратическому тренду x**= 1,9213572218, так как для него ошибка аппроксимации меньше. Именно его и подставляем его в уравнение регрессии. Подставляем это число вместо x в уравнение: y = 14004771,9+ 63335,6x, получаем y***= 14125107.

Вывод (заключительный): Были рассчитаны тремя способами три разных прогнозных значения показателя y. По линейному тренду: y* =8776528,6; по квадратическому тренду y** = 6565569,5 и по уравнению регрессии y***=14125107.

Наиболее достоверным представляется прогнозное значение 6565569,5, рассчитанное по уравнению квадратического тренда, так как для данного уравнения ошибка аппроксимации наименьшая.

В целом следует сделать вывод о том, что от способа расчета зависит результат прогноза и что для получения более достоверного результата необходимо рассматривать различные варианты возможных видов математических функций, используемых для построения уравнений тренда.


Заключение


Финансы предприятий различных форм собственности, являясь основой единой финансовой системы страны, обслуживают процесс создания и распределения общественного продукта и национального дохода.

От состояния финансов предприятий зависит обеспеченность централизованных денежных фондов финансовыми ресурсами. При этом активное использование финансов предприятий в процессе производства и реализации продукции не исключает участия в этом процессе бюджета, банковского кредита, страхования.

В условиях рыночной экономики на основе хозяйственной и финансовой независимости предприятия осуществляют свою деятельность на началах коммерческого расчета, целью которого является обязательное получение прибыли. Они самостоятельно распределяют выручку от реализации продукции, формируют и используют фонды производственного и социального назначения, изыскивают необходимые им средства для расширения производства продукции, используя кредитные ресурсы и возможности финансового рынка. Развитие предпринимательской деятельности способствует расширению самостоятельности предприятий, освобождению их от мелочной опеки со стороны государства и вместе с тем повышению ответственности за фактические результаты работы.


Список использованных источников


Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2006.

Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2009.

Салин В.Н., Шпаковская Е.П.Социально-экономическая статистика. М.: Финансы и статистика, 2005

Статистика/ Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2010.

Статистика / Под ред. В.Г.Ионина. М.: Инфра-М, 2007.

Статистика финансов / Под ред. В.Н. Салина. М.: Финансы и статистика, 2010.

Теория статистики / Под ред. Р.А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2009.

Экономическая статистика / Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: Инфра-М, 2006.

Размещено на

Если Вам нужна помощь с академической работой (курсовая, контрольная, диплом, реферат и т.д.), обратитесь к нашим специалистам. Более 90000 специалистов готовы Вам помочь.
Бесплатные корректировки и доработки. Бесплатная оценка стоимости работы.

Поможем написать работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Нужна помощь в написании работы?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Пишем статьи РИНЦ, ВАК, Scopus. Помогаем в публикации. Правки вносим бесплатно.

Похожие рефераты: