CC BY
985
УДК 519.86
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ: НАПРАВЛЕНИЯ И ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ
Т.Н. Аверина, Н.Н. Левкина
Предложена классификация основных направлений использования статистических приемов обработки информации для целей общего экономического анализа. Автором выделены моменты, требующие осмотрительности аналитика в выборе статистических инструментов, подчеркнут приоритет экономического содержания при проведении расчетных процедур.
Ключевые слова: статистическое исследование, вариация, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, оценка инвестиционных проектов, рейтинговая оценка.
Наиболее распространенным в процессе простого экономического анализа является использование методов элементарной математики. Они применяются для обоснования потребности в производственных ресурсах, анализа отклонений, определения относительных показателей и других расчетов. Для исследования сложных экономических явлений применяются методы высшей математики, например дифференциальное и интегральное исчисление. Так, для решения управленческой задачи определения оптимального объема производства производится расчет предельных величин затрат и дохода.
В настоящее время возрастает потребность в оперативности принятия управленческих решений, в расчете и прогнозировании вариантов возможных направлений развития предприятия, что осуществляется с применением более сложных экономико-математических методов в аналитическом исследовании. Использование моделирования в анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятия наряду с разработкой специальных программных продуктов является одной из предпосылок широкого распространения статистических методов [4].
Большое количество приемов и методов экономического анализа «родом из статистики», в таблице представлена классификация статистического инструментария в соотношении с направлениями использования в рамках учетных и аналитических процедур.
Учетно-отчетные источники информации для экономического анализа представляет собой комбинированную качественно-количественную группировку. Например, актив бухгалтерского баланса сгруппирован по степени ликвидности статей, которая определяется сроком, необходимым для превращения элемента имущества в средство платежа. В зависимости от цели анализа возможна перегруппировка активов по степени риска и построение нового аналитического баланса. Если анализом охвачены формы отчетности, представленные различными типами динамических рядов, то расчет средних
за период значений для моментного ряда будет условием их сопоставимости.
Таблица
Применение методов статистики
Статистический прием Направления использования в экономическом анализе
Расчет относительных величин 1) структурно-динамический анализ; 2) коэффициентный анализ; 3) метод относительных разниц факторного анализа
Расчет средних величин 1) определение степенных и структурных средних величин для показателей первичного учета, внутренней и внешней отчетности, представленных в виде вариационного ряда и динамического ряда; 2) прогнозирование на основе средних значений абсолютного прироста и темпа роста
Определение индексов агрегатных и средних показателей 1) индексный метод детерминированного факторного анализа; 2) выявление сезонной составляющей колебания экономического показателя
Сводка и группировка Формирование и анализ 1) данных синтетического учета; 2) комплексных статей затрат, доходов, расходов, денежных потоков, статей бухгалтерского баланса в разрезе финансовой отчетности, в том числе сегментарной и консолидированной; 3) данных статистической и внутренней управленческой отчетности
Выборочный метод Анализ индивидуальных, комплексных и обобщающих показателей качества продукции
Оценка показателей вариации Расчет показателей 1) равномерности выпуска и реализации продукции, денежных и ресурсных потоков; 2) сравнительной рейтинговой оценки (метод расстояний); 3) оценка уровня риска инвестиционного проекта
Корреляционно- регрессионный анализ 1) выявление степени взаимосвязи экономических показателей; 2) построение уравнений парной и множественной регрессии; 3) трендовый анализ; 4) прогнозирование с использованием уравнений регрессии
Математическая теория моментов может считаться лидером по частоте использования в анализе. Кроме степенных средних значений экономических показателей большое значение имеют величины, характеризующие их вариацию. Сущность методов комплексной оценки производственно-хозяйственной деятельности предприятий заключается в определении рейтинговой оценки каждого субъекта хозяйствования в системе совокупности определенных показателей [2]. Среди многообразия вариантов решения этой задачи, наиболее чувствительным является метод расстояний, когда рейтинговая оценка определяется по формуле, сформированной на основе среднего квадратического отклонения:
где i - порядковый номер соответствующего индивидуального показателя эффективности деятельности предприятия, ] - порядковый номер предприятия, к - балл значимости для /-ого критерия, п - число критериев, х/эт -эталонное значение /-ого показателя.
Ограниченность применения для расчетов рейтинговой оценки формулы (1) объясняется тем, что в случае использования критериев, заданных числовыми показателями различного порядка, это приведет к ложным результатам, и перевес будет на стороне предприятия, являющегося лидером по критерию, представленному показателем высшего порядка. Применение коэффициентного метода расстояний (формула 2), также требует от аналитика внимательного отношения к факторам, осложняющим исследование.
Если оставить формулу без изменений, то наличие отрицательных значений для части ху приведет к завышению рейтинговой оценки соответствующих объектов благодаря возведению коэффициентов в квадрат.
Пользователи финансовой отчетности ставят перед собой задачу провести анализ состояния предприятия и на его основе сделать выводы о направлениях своей деятельности по отношению к предприятию в ближайшей или долгосрочной перспективе. Из этого вытекает актуальность задачи определения прогнозного финансового состояния предприятия, разработки новых и улучшения существующих методов такого прогнозирования.
Исходным пунктом любого из методов является признание факта определенной устойчивости изменений показателей финансово-
(1)
(2)
хозяйственной деятельности от одного отчетного периода к другому. Перечень прогнозируемых показателей может ощутимо варьировать, по этому критерию методы прогнозирования можно разделить на виды:
- методы, в которых прогнозируется один или несколько отдельных показателей, представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например, выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции;
- методы, в которых строятся прогнозные формы отчетности целиком в типовой или укрупненной номенклатуре статей. На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья баланса и отчета о финансовых результатах. Аналитик получает максимум информации, которую он может использовать для различных целей, например, для определения допустимых темпов наращивания производственной деятельности, для исчисления необходимого объема дополнительных финансовых ресурсов из внешних источников, расчета финансовых коэффициентов и т.д.
Методы прогнозирования отчетности, в свою очередь, делятся на методы, в которых каждая статья прогнозируется отдельно исходя из ее индивидуальной динамики, и методы, учитывающие существующую взаимосвязь между отдельными статьями как в пределах одной формы отчетности, так и разных форм, характеризующих одну экономическую систему.
В зависимости от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на три большие группы:
1. Методы экспертных оценок, которые предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Экспертные оценки применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей.
2. Детерминированные методы, предполагающие наличие функциональных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. Примером является модель факторного анализа фирмы Дюпон. Другим примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативные признаки (различные виды прибыли) с факторами (доходы и расходы).
3. Стохастические методы, предполагающие вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпириче-
ских данных. Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов. Однако результаты прогнозирования, полученные методами статистики, подвержены влиянию случайных колебаний данных, что может иногда приводить к серьезным просчетам.
Статистические приемы стали основными в разработке методик оценки уровня риска. Так характеристика делового риска базируется на анализе непрерывности кругооборота оборотных средств и позволяет прогнозировать достаточность источников погашения заемных средств, то есть отражает влияние качества товарно-денежных потоков на ликвидность и платежеспособность организации [1].
Анализ денежных потоков организации включает в себя:
- исследование динамики общего объема денежного оборота, что предполагает расчет абсолютного и относительного прироста доходов;
- исследование динамики и структуры положительного и отрицательного денежных потоков. При этом анализ структуры заключается в определении удельного веса текущей, инвестиционной и финансовой деятельности в общем объеме положительного и отрицательного денежных потоков;
- анализ динамики общего чистого денежного потока и по отдельным видам деятельности;
- исследование равномерности формирования денежных потоков организации в течение рассматриваемого периода времени;
- исследование синхронности формирования положительного и отрицательного денежных потоков в разрезе отдельных интервалов рассматриваемого периода времени. Оценка синхронности может быть произведена посредством сравнения показателей динамики отрицательного и положительного денежных потоков в течение года, а также через расчет коэффициента корреляции.
Важным направлением применения статистических приемов в экономическом анализе является непараметрический анализ [3]. Непараметрические методы становятся все более популярными в прикладных исследованиях. В статистической практике приходится сталкиваться с задачами измерения связи между качественными признаками, к которым параметрические методы анализа в их обычном виде неприменимы. Статистической наукой разработаны методы, с помощью которых можно измерить связь между явлениями, не используя при этом количественные значения признака, а значит, и параметры распределения.
Статистические методы обеспечивают проведение глубокого и детализированного анализа, выбор конкретного метода зависит от множества факторов, в том числе от имеющихся в наличии исходных данных и задач исследования.
Список литературы
1. Аверина Т.Н. Анализ влияния равномерности товарно-денежных потоков на финансовое состояние организации // Интеллектуальный потенциал региона и управление знаниями: материалы международной научно-практической конференции. Дополнит. том / под ред. Ю.Н. Арсеньева, С.Ю. Прохорова. - М. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2011. С.26-28.
2. Аверина Т.Н. Влияние качества анализируемой информации на выбор метода рейтинговой оценки // Информационные технологии, инновации, математические методы и модели: экономика, бизнес, управление, образование: Межвуз. Сборник научных трудов. Вып. 3/ под ред. Ю.Н. Арсеньева. - М. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2011. С.20-22.
3. Аверина Т.Н. Применение непараметрических методов в рамках
экономического анализа // Инновационное развитие - основа модернизации современной экономики: сборник научно-методических материалов. -
Брянск: ООО «Ладомир», 2011. С. 13-15.
4. Луценко А.Г. Компьютерное моделирование в обучении математике будущих экономистов // Вестник МПГУ. Серия «Информатика и информатизация образования». - М. - Курск: Изд-во МПГУ, 2006. №2(7). С.121-122.
Аверина Татьяна Николаевна, канд. экон. наук, Россия, Тула, Тульский филиал Финуниверситета,
Левкина Наталия Николаевна, канд. экон. наук, Россия, Тула, Тульский филиал Финуниверситета
STATISTICAL METHODS IN ECONOMIC ANALYSIS:
DIRECTIONS AND PROBLEMS OF APPLICATION
T.N. Averina, N.N. Levkina
In the paper the author proposes a classification of the main directions of using statistical methods of data processing for the purposes of general economic analysis. The author singles moments, requiring diligence economist in the choice of statistical tools, emphasizing the priority of economic substance in the conduct of settlement procedures.
Key words: statistical research, variance, correlation and regression analysis, factor analysis, evaluation of investment projects, the rating.
Averina Tatyana Nikolaevna, candidate of economic science, Russia, Tula, Tula branch office of Financial Univercity under the Government of the Russian Federation,
Levkina Nataliya Nikolaevna, candidate of economic science, Russia, Tula, Tula branch office of Financial Univercity under the Government of the Russian Federation
