Zazimko Valentina Lentevna Ph.D., Art. Λέκτορας στο Τμήμα Οικονομικής Ανάλυσης του Ομοσπονδιακού Κρατικού Προϋπολογισμού Εκπαιδευτικού Ιδρύματος Ανώτερης Επαγγελματικής Εκπαίδευσης "Κρατικό Αγροτικό Πανεπιστήμιο Kuban"

Η παραδοσιακή προσέγγιση για την ανάλυση της χρηματοοικονομικής κατάστασης βασίζεται στη γενική έννοια της «ισορροπίας συστημάτων», δανεισμένη από χώρες με οικονομίες αγοράς (Εικόνα 1).

Σχήμα 1 — Μεθοδολογία για την ανάλυση της οικονομικής κατάστασης, που αντιστοιχεί στη δυτική έννοια της «ισορροπίας» του συστήματος

Εν τω μεταξύ, προβλήματα όπως: 1) η ασυνέπεια ορισμένων μεθοδολογικών προσεγγίσεων με τις συνθήκες των ρωσικών ιδιαιτεροτήτων της επιχειρηματικής δραστηριότητας. 2) αποτυχία να ληφθεί υπόψη η κοινωνική φύση του γεωργικού τομέα της οικονομίας στη Ρωσία (κατά τη διαφοροποίηση των προσεγγίσεων αξιολόγησης ανάλογα με την τομεακή υπαγωγή των οργανισμών). 3) ανάλυση των κύριων παραγόντων που επηρεάζουν την απόδοση της επιχείρησης χρησιμοποιώντας στατιστική ανάλυση. 4) Δόμηση της μεθοδολογίας για την ανάλυση της οικονομικής κατάστασης (τουλάχιστον για την αποκατάσταση της γλωσσικής δικαιοσύνης). 5) η αντιστοιχία της χρηματοοικονομικής ανάλυσης με τις σύγχρονες ανάγκες των οικονομικών φορέων και η διφορούμενη ερμηνεία των δανεικών οικονομικών κατηγοριών έχουν μελετηθεί με ανεπαρκή πληρότητα.

Η κύρια κατεύθυνση για τη βελτίωση της μεθοδολογίας για την ανάλυση της οικονομικής κατάστασης ενός οργανισμού θα πρέπει να είναι να ληφθούν υπόψη:

Το υπάρχον πολιτικό κλίμα και η κυβερνητική προσέγγιση για την αξιολόγηση οικονομικών φαινομένων, διαδικασιών και επιχειρηματικών αποτελεσμάτων.

Χαρακτηριστικά του νομοθετικού κανονισμού κατάρτισης οικονομικές δηλώσεις(αυτό αφορά ιδιαίτερα την αναθεώρηση των προσεγγίσεων για την αξιολόγηση της φερεγγυότητας ενός οργανισμού).

Η τομεακή διάρθρωση της περιουσίας μιας οικονομικής οντότητας.

Σύγχρονες παράμετροι για την αξιολόγηση της αποδοτικότητας των επιχειρήσεων.

Ο σκοπός της ανάλυσης της οικονομικής κατάστασης ενός οργανισμού είναι η αντικειμενική αξιολόγηση της οικονομικής κατάστασης και των προοπτικών ανάπτυξής του, λαμβάνοντας υπόψη την τρέχουσα κατάσταση στον κλάδο σε ένα συγκεκριμένο χρονικό διάστημα που αντιστοιχεί στη γενική πολιτική και οικονομική στρατηγική σε σχέση με το αντικείμενο μελέτης.

Οι αγροτικοί μετασχηματισμοί της σύγχρονης εποχής στην ιστορία της Ρωσίας είναι βαθιές και σημαντικές: από το δεύτερο εξάμηνο του 2005, η κυβέρνηση Ρωσική Ομοσπονδίαενέτεινε σημαντικά το ενδιαφέρον της για τη γεωργία, ξεκινώντας, μεταξύ άλλων, το εθνικό έργο «Ανάπτυξη Αγροβιομηχανικού Συγκροτήματος». εγκρίθηκε στα τέλη του 2006 ο ομοσπονδιακός νόμος«Για την ανάπτυξη της γεωργίας». Η κρατική πολιτική στήριξης της γεωργίας προβλέπει κίνητρα για την προσέλκυση δανείων με όρους επιδότησης τόκων. Η αποδυνάμωση της οικονομικής ανεξαρτησίας των Εταιρειών, ως συνέπεια των μέτρων που λαμβάνονται, σύμφωνα με γενικά αποδεκτές προσεγγίσεις για τον προσδιορισμό της οικονομικής κατάστασης, αξιολογείται αρνητικά. Σύμφωνα με τις εκτιμήσεις εγχώριων οικονομολόγων, οι οποίοι αναγνωρίζουν τις αδυναμίες της υπάρχουσας μεθοδολογίας υπολογισμού δεικτών της οικονομικής κατάστασης των αγροτικών παραγωγών, που χρησιμοποιείται, μεταξύ άλλων από τα διαιτητικά δικαστήρια (Πίνακας 1), δεν θα υπήρχαν τόσες πολλές πτωχευμένες εκμεταλλεύσεις στη χώρα.

Πίνακας 1. Τμήμα υπολογισμού συντελεστών ταξινόμησης των αγροτικών παραγωγών στις ομάδες χρηματοπιστωτικής σταθερότητας του οφειλέτη

Πιθανότητα:	Ομάδες
χρηματοοικονομική ανεξαρτησία		0,56≤Κ<0,6	0,5≤Κ<0,56	0,44≤Κ<0,5
οικονομική ανεξαρτησία όσον αφορά το σχηματισμό αποθεματικών και δαπανών				0,65≤K<0,8
παροχή ιδίων κεφαλαίων κίνησης

Η μελέτη της οικονομικής κατάστασης ενός οργανισμού πρέπει να συνάδει με την έννοια της συνέπειας. Η μεθοδολογία για την ανάλυση της οικονομικής κατάστασης του οργανισμού, ταυτόχρονα, εμφανίζεται με τη μορφή μιας συμφωνημένης ακολουθίας, η οποία μας επιτρέπει να δηλώσουμε το γεγονός της αποκατάστασης της γλωσσικής εγκυρότητας του όρου «μεθοδολογία». Αποτελείται από έξι κύρια στάδια, το γενικό μπλοκ διάγραμμα φαίνεται στο Σχήμα 2.

Σχήμα 2 — Διάγραμμα ροής για την υλοποίηση σταδίων ανάλυσης της οικονομικής κατάστασης των αγροτικών οργανισμών

Η συλλογή πληροφοριών περιλαμβάνει τη σύνταξη μιας λίστας ερωτήσεων και τη λήψη σχετικών δεδομένων από τον οργανισμό που μελετάται και από άλλες πηγές. Η μελέτη των συνθηκών λειτουργίας των συστημάτων θα πρέπει να γίνει ένα προκαταρκτικό στάδιο ανάλυσης, το οποίο οφείλεται στο έργο μιας απαραίτητης σύνθεσης εσωτερικών και εξωτερικών παραγόντων, που προκύπτει λαμβάνοντας υπόψη τις ιδιαιτερότητες της εξέλιξης της οικονομικής ανάλυσης στη Ρωσία, που περιγράφονται παραπάνω. . Έτσι, για τους γεωργικούς οργανισμούς, είναι ειδική η μελέτη των γεωγραφικών, καιρικών και κλιματικών συνθηκών της επιχείρησης του αναλυόμενου θέματος. Η δόμηση των αρχικών πληροφοριών θα πρέπει να περιλαμβάνει τη συλλογή τμημάτων δεδομένων που θα πρέπει να περιλαμβάνονται στη βάση πληροφοριών για την ανάλυση της οικονομικής κατάστασης του οργανισμού με τα κύρια χαρακτηριστικά του: βιομηχανία, επιχειρηματική κλίμακα και άλλα.

Στο επόμενο στάδιο, στον παραγόμενο πίνακα πληροφοριών, είναι απαραίτητο να επισημανθούν οι δείκτες που αποτελούν τα πιο σημαντικά κριτήρια απόδοσης. Πολλοί ακαδημαϊκοί αναλυτές, ξένοι και Ρώσοι, τοποθετούν τους δείκτες κερδοφορίας πάνω από άλλους δείκτες. Έτσι, ο E. Altman, στο γνωστό πέντε παραγόντων «Z-model» του για τον προσδιορισμό της πιθανότητας πιθανής χρεοκοπίας, παρουσίασε δύο στους πέντε παράγοντες ως δείκτες κερδοφορίας. Η σημασία των δεικτών κερδοφορίας αντανακλάται επίσης στον «Χρυσό Κανόνα των Οικονομικών», ο οποίος δηλώνει ότι ο ρυθμός αύξησης του κέρδους του ισολογισμού πρέπει να υπερβαίνει τον ρυθμό αύξησης των εσόδων από τις πωλήσεις προϊόντων και ο ρυθμός αύξησης των πωλήσεων πρέπει να υπερβαίνει τον ρυθμό αύξησης του περιουσιακά στοιχεία.

Το κριτήριο για τον προσδιορισμό των φάσεων στο παραδοσιακό πρόγραμμα του κύκλου ζωής είναι επίσης ο δείκτης κερδοφορίας (άξονας y στο Σχήμα 3).

Σχήμα 3 - Οργανωσιακός κύκλος ζωής

Σε συνδυασμό με απόλυτους δείκτες χρηματοοικονομικής απόδοσης, οι βασικοί δείκτες της δραστηριότητας ενός γεωργικού οργανισμού είναι: η ακαθάριστη παραγωγή σε τρέχουσες τιμές πώλησης, τα έσοδα και το κέρδος (ζημία) από την πώληση προϊόντων (έργα, υπηρεσίες), το κέρδος (ζημία) του έτος αναφοράς, καθαρό κέρδος (ζημία), δείκτης κύκλου εργασιών λειτουργικού κεφαλαίου, απόδοση ιδίων κεφαλαίων, απόδοση λειτουργικού κεφαλαίου.

Το σύστημα δεικτών που προτείνεται για την ανάλυση της οικονομικής κατάστασης των επιχειρηματικών οντοτήτων στον αγροτικό τομέα της οικονομίας δοκιμάστηκε χρησιμοποιώντας το παράδειγμα πραγματικών δεδομένων από την JSC Agrofirm Kavkaz στην Επικράτεια του Κρασνοντάρ. Ο οργανισμός καταλαμβάνει πολύ από την τελευταία θέση στην κατάταξη των τριακόσιων μεγαλύτερων και πιο αποτελεσματικών γεωργικών επιχειρήσεων με βάση τα αποτελέσματα της περιόδου 2003-2007, που περιλαμβάνονται στο κλαμπ Agro-300.

Σχήμα 4 - Δυναμική των δεικτών οικονομικής απόδοσης της CJSC Agrofirm Kavkaz

Η ανάλυση των απόλυτων δεικτών χρηματοοικονομικής απόδοσης δείχνει την ανάπτυξη και ανάπτυξη της εταιρείας (Σχήμα 4). Έτσι, η σταθερή δυναμική προς την υποδεικνυόμενη κατεύθυνση είναι χαρακτηριστική για τους δείκτες του ακαθάριστου προϊόντος (+ 39%), των εσόδων από πωλήσεις προϊόντων (+ 43,9%), καθώς και του τελικού οικονομικού αποτελέσματος των δραστηριοτήτων (+ 16,8%). Μεταξύ των παραγόντων που επηρέασαν θετικά τη δυναμική των δεικτών, μπορούμε να αναφέρουμε την αύξηση του όγκου των παραγόμενων και εμπορεύσιμων φυτικών προϊόντων - κυρίως δημητριακών (κατά 3,4%), ζαχαρότευτλων (13,9%), ηλίανθου (47,9%) και γάλακτος (9 ,9 %). Η απόδοση του λειτουργικού κεφαλαίου για την περίοδο αναφοράς αυξήθηκε σε σχέση με την περίοδο βάσης, γεγονός που αποδεικνύει την υψηλή αποδοτικότητα της μετοχικής εταιρείας.

Προκειμένου να εντοπιστούν σημαντικοί παράγοντες που επηρεάζουν το επίπεδο της επιχειρηματικής αποτελεσματικότητας, πραγματοποιήθηκε ανάλυση συσχέτισης και παλινδρόμησης της επιχειρηματικής αποτελεσματικότητας 46 γεωργικών οργανισμών στην κεντρική ζώνη της επικράτειας του Κρασνοντάρ. Το επίπεδο απόδοσης των ιδίων κεφαλαίων (σε ποσοστό) λαμβάνεται ως ο αποτελεσματικός δείκτης (y), που υπολογίζεται ως ο λόγος του καθαρού κέρδους (ζημία) του έτους αναφοράς και του μέσου ετήσιου υπολοίπου των ιδίων κεφαλαίων. Η επιλογή του συγκεκριμένου δείκτη εξηγείται από την υπερβολική ζήτησή του από εξωτερικούς χρήστες οικονομικών καταστάσεων ως δείκτη που χαρακτηρίζει όχι μόνο την αποτελεσματικότητα μιας επιχείρησης, αλλά και την επικινδυνότητά της, τις στρατηγικές προοπτικές φερεγγυότητας και την ποιότητα της επιχειρηματικής διαχείρισης. Επιλέχθηκαν για ανάλυση βασικοί δείκτες-παράγοντες που δυνητικά επηρεάζουν τον βαθμό απόδοσης των ιδίων κεφαλαίων. η αναζήτηση και ο υπολογισμός αυτών των παραγόντων μπορεί να πραγματοποιηθεί με βάση τις δημόσιες οικονομικές καταστάσεις. Αυτά είναι: x 1 - μερίδιο ιδίων κεφαλαίων στο νόμισμα του ισολογισμού, %; x 2 είναι η αναλογία μεταξύ του χρέους και του μετοχικού κεφαλαίου (λόγος χρηματοοικονομικής μόχλευσης). x 3 - μερίδιο ρευστών κεφαλαίων στο ενεργητικό, %; x 4 – δείκτης κύκλου εργασιών ενεργητικού (παραγωγικότητα πόρων).

Η ανάλυση των ζευγαρωμένων συντελεστών συσχέτισης έδειξε ότι υπάρχει μια άμεση και αρκετά στενή σχέση μεταξύ της απόδοσης των ιδίων κεφαλαίων και του λόγου χρέους και μετοχικού κεφαλαίου, σύμφωνα με την κλίμακα Chaddock, η οποία επιβεβαιώνει τη δήλωση ότι η αναζήτηση μιας λογικής αναλογίας μεταξύ πηγών χρέους και μετοχών χρηματοδότησης είναι ένας σαφής δρόμος για την αύξηση της αποτελεσματικότητας του τελευταίου. Η αντίστροφη μέση σχέση μεταξύ του δείκτη απόδοσης και του μεριδίου των ιδίων κεφαλαίων στο νόμισμα του ισολογισμού (Πίνακες 2 και 3) δείχνει ότι η απόδοση των ιδίων κεφαλαίων στις σύγχρονες συνθήκες αυξάνεται εάν το μερίδιό της στο συνολικό κεφάλαιο μειωθεί. Ταυτόχρονα, υπάρχει μια άμεση μέση σύνδεση μεταξύ της απόδοσης των ιδίων κεφαλαίων και του μεριδίου των ρευστοποιήσιμων κεφαλαίων στα περιουσιακά στοιχεία, και μια άμεση ασθενής σχέση μεταξύ αυτής (κερδοφορίας) και της απόδοσης των περιουσιακών στοιχείων.

Πίνακας 2. Πίνακας ζευγαρωμένων συντελεστών συσχέτισης της εξίσωσης πολλαπλής παλινδρόμησης τεσσάρων παραγόντων

Η ανάλυση των β-συντελεστών δείχνει ότι η ασθενέστερη επιρροή στη μεταβολή της απόδοσης των ιδίων κεφαλαίων ασκείται από το μερίδιο των ιδίων κεφαλαίων στο νόμισμα του ισολογισμού και η ισχυρότερη είναι η αναλογία μεταξύ του χρέους και του μετοχικού κεφαλαίου. Επιπλέον, ακριβώς σύμφωνα με το δεύτερο χαρακτηριστικό, ο πληθυσμός των αγροτικών οργανισμών που μελετήθηκε είναι εξαιρετικά ετερογενής. Επιπλέον, αυτό το σύνολο είναι ετερογενές ως προς την απόδοση των ιδίων κεφαλαίων, το μερίδιο των ιδίων κεφαλαίων στο νόμισμα του ισολογισμού και το μερίδιο των ρευστών κεφαλαίων στα περιουσιακά στοιχεία, γεγονός που υποδηλώνει διαφορετικό επίπεδο οργάνωσης των παραγωγικών και χρηματοοικονομικών δραστηριοτήτων και την αποτελεσματικότητά του στις εκμεταλλεύσεις.

Πίνακας 3. Γενικά χαρακτηριστικά απόδοσης ιδίων κεφαλαίων και επιλεγμένοι παράγοντες, 2006

Σημάδι	Μέση αξία	Ζευγάρικες αποδόσεις
		συσχετίσεις
y — απόδοση ιδίων κεφαλαίων, %
x 1 - μερίδιο ιδίων κεφαλαίων στο νόμισμα του ισολογισμού, %
x 2 - αναλογία χρέους και μετοχικού κεφαλαίου
x 3 - μερίδιο ρευστών κεφαλαίων στο ενεργητικό, %
x 4 - δείκτης κύκλου εργασιών ενεργητικού (παραγωγικότητα πόρων)

Η εξίσωση πολλαπλής παλινδρόμησης που προκύπτει ως αποτέλεσμα της λύσης έχει τη μορφή:

y = -12,454-0,164x 1 +0,688x 2 +0,905x 3 +39,335x 4. (1)

Η θετική τιμή του συντελεστή x 2 αποδεικνύει ότι με ορθολογικές μεθόδους καλλιέργειας και μια κανονική αναλογία απόδοσης περιουσιακών στοιχείων και τόκων επί των τόκων που καταβάλλονται από δανειακές πηγές χρηματοδότησης, η κερδοφορία των ιδίων πόρων θα πρέπει να αυξηθεί.

Πίνακας 4. Γενικά αποτελέσματα της αξιολόγησης του μοντέλου παλινδρόμησης τεσσάρων παραγόντων

Η σχέση μεταξύ απόδοσης ιδίων κεφαλαίων και όλων των παραγόντων που περιλαμβάνονται στο μοντέλο είναι στενή (πολλαπλός συντελεστής συσχέτισης R = 0,901) και στατιστικά σημαντική (Πίνακας 4). Επιπλέον, η γραμμική εξίσωση εξηγεί το 81,2% της διακύμανσης της απόδοσης των ιδίων κεφαλαίων. Τα υπόλοιπα οφείλονται σε τυχαίους απροσδιόριστους παράγοντες.

Στην πράξη, για τον υπολογισμό του επιπέδου της επιχειρηματικής αποτελεσματικότητας των παραγωγών γεωργικών προϊόντων και των τρόπων βελτίωσής του, προσδιορίζονται οι κύριοι παράγοντες και ο βαθμός επιρροής τους στον δείκτη απόδοσης. Έχει προσδιοριστεί ότι η απόδοση ιδίων κεφαλαίων του πληθυσμού των γεωργικών οργανισμών που μελετήθηκε: μειώνεται με την αύξηση του μεριδίου των ιδίων κεφαλαίων στη δομή των πηγών χρηματοδότησης (η απόδοση των ιδίων κεφαλαίων αυξάνεται μόνο μέχρι ένα ορισμένο επίπεδο ιδίων κεφαλαίων και αρχίζει να μειώνεται με περαιτέρω αύξηση του μεριδίου της στη δομή του ισολογισμού). αυξάνεται με την αύξηση του δείκτη χρηματοοικονομικής μόχλευσης, ο οποίος αντανακλά την αναλογία χρέους και μετοχικού κεφαλαίου και χαρακτηρίζει την εξάρτηση του κέρδους από τη δομή των πηγών χρηματοδότησης, κάτι που είναι δυνατό με προνομιακή φορολογική επιβάρυνση και υποστήριξη για τις εκμεταλλεύσεις από την κυβέρνηση του Ρωσική Ομοσπονδία; έχει αυξανόμενη δυναμική με αύξηση του μεριδίου των ρευστών περιουσιακών στοιχείων στη δομή της περιουσίας του οργανισμού, κάτι που είναι λογικό υπό το πρίσμα της εφαρμογής της πειθαρχίας διακανονισμού και πληρωμών και είναι συνέπεια της ανάπτυξης της επιχειρηματικής δραστηριότητας του οργανισμού, που εκδηλώνεται με αύξηση των εσόδων (εσόδων) από την πώληση γεωργικών προϊόντων και άλλων δραστηριοτήτων (προτεραιότητα των δραστηριοτήτων στρατηγικής μάρκετινγκ του οργανισμού). αυξάνεται με το επίπεδο χρήσης των περιουσιακών στοιχείων του ίδιου του οργανισμού (ένα καθήκον προτεραιότητας της οικονομικής διαχείρισης του οργανισμού).

Από εδώ, καθίσταται δυνατός ο σχηματισμός του σωστού φορέα για την αύξηση της επιχειρηματικής αποτελεσματικότητας των αγροτικών οργανισμών μέσω της χρήσης σαφών μηχανισμών που συμβάλλουν στην ανάπτυξή του. Στην πιο γενική μορφή, τέτοιοι μηχανισμοί είναι: 1) ένας εύλογος προσδιορισμός των πηγών χρηματοδότησης των δραστηριοτήτων του οργανισμού. 2) αύξηση της αποτελεσματικότητας της χρήσης των πόρων του οργανισμού με βάση τη σταθεροποίηση των αμοιβαίων διακανονισμών και το σύστημα διακανονισμού και πειθαρχίας πληρωμών. 3) βελτίωση του συστήματος διαχείρισης της παραγωγής.

Μια μελέτη της δυναμικής της απόδοσης του μετοχικού κεφαλαίου των γεωργικών οργανισμών ανάλογα με το πραγματικό επίπεδο του μεριδίου του μετοχικού κεφαλαίου στη δομή των πηγών χρηματοδότησης έδειξε ότι η υψηλότερη τιμή του δείκτη αποδοτικότητας για τη χρήση ιδίων κεφαλαίων καταγράφηκε στο το επίπεδο του μετοχικού κεφαλαίου κυμαίνεται από 44 έως 58%. Με περαιτέρω αύξηση των ιδίων κεφαλαίων στη δομή των πηγών, παρατηρείται μείωση της κερδοφορίας (Εικόνα 5).

Σχήμα 5 — Δυναμική απόδοσης ιδίων κεφαλαίων ανάλογα με το μερίδιο των ιδίων κεφαλαίων στην κεφαλαιακή διάρθρωση

Η μελέτη του αντίκτυπου της οικονομικής στρατηγικής ενός οργανισμού σχετικά με τη χρήση δανειακών κεφαλαίων συνεχίζει την περιγραφόμενη σειρά.

Η μεθοδολογία που αναπτύχθηκε για τον προσδιορισμό της ορθολογικής αναλογίας δανειακών και μετοχικών κεφαλαίων σε σχέση με την απόδοση του μετοχικού κεφαλαίου και τον προνομιακό δανεισμό σε γεωργικούς οργανισμούς παίρνει εδώ μια αποδεκτή θέση.

Από ολόκληρο το σύνολο των σχετικών δεικτών χρηματοπιστωτικής σταθερότητας, προτείνουμε τον υπολογισμό του συντελεστή χρηματοοικονομικής ανεξαρτησίας (Ίδια έως Σύνολο ενεργητικού), ο οποίος χαρακτηρίζει την ακολουθούμενη πολιτική στον τομέα της χρηματοδότησης και αντικατοπτρίζει το μερίδιο του ίδιου κεφαλαίου στη δομή των πηγών ακίνητα και η αναλογία χρέους και μετοχικού κεφαλαίου (δείκτης χρηματοοικονομικής μόχλευσης ή «μόχλευση χρηματοοικονομικής μόχλευσης»), που χαρακτηρίζει τον βαθμό κινδύνου του οργανισμού.

Οι δείκτες κεφαλαιακής διάρθρωσης χαρακτηρίζουν τον βαθμό προστασίας των πιστωτών και των επενδυτών από πιθανή μη πληρωμή των χρεών και δεν παρέχουν ουσιαστικά καμία πληροφορία σχετικά με τις οικονομικές δυνατότητες του οργανισμού. Το περιγραφόμενο πρόβλημα "λύνεται" από έναν δείκτη που χαρακτηρίζει την εξάρτηση του κέρδους από τα έξοδα που σχετίζονται με τη δομή των πηγών χρηματοδότησης των δραστηριοτήτων του οργανισμού - το "φαινόμενο χρηματοοικονομικής μόχλευσης".

EGF = (1-Neskh) (CRa -PK) x (ZK/SK), (2)

όπου το EFR είναι η επίδραση της χρηματοοικονομικής μόχλευσης, η οποία συνίσταται σε αύξηση του δείκτη απόδοσης ιδίων κεφαλαίων,%· Neskh - ο συντελεστής του ενιαίου γεωργικού φόρου, εκφρασμένος ως δεκαδικό κλάσμα. CR - αναλογία ακαθάριστης απόδοσης περιουσιακών στοιχείων, %; PC - το μέσο ποσό τόκων για ένα δάνειο που καταβάλλεται από έναν οργανισμό για τη χρήση δανεισμένου κεφαλαίου,%. ZK - το μέσο ποσό του δανεισμένου κεφαλαίου που χρησιμοποιείται από τον οργανισμό. Το SK είναι το μέσο ποσό του μετοχικού κεφαλαίου του οργανισμού.

Ο τύπος (2) λήφθηκε λαμβάνοντας υπόψη τις ιδιαιτερότητες του σχηματισμού δεδομένων στις οικονομικές καταστάσεις των ρωσικών οργανισμών, καθώς και τη φορολογία των παραγωγών γεωργικών προϊόντων: 1) αντί για ολόκληρο το ποσό του κεφαλαίου που χρησιμοποιήθηκε, κατά τη γνώμη μας, το Το ποσό των πληρωτέων λογαριασμών του οργανισμού πρέπει να αφαιρείται από την αξία του· 2) «το ποσό του μικτού κέρδους εξαιρουμένου του κόστους πληρωμής τόκων δανείου» αντικαταστάθηκε από τον δείκτη «κέρδος από την πώληση προϊόντων (έργων, υπηρεσιών)». 3) ο φόρος εισοδήματος, η πληρωμή του οποίου πραγματοποιείται στο πλαίσιο του γενικού φορολογικού καθεστώτος, δεν θεωρείται από τον συγγραφέα ως παράγοντας που επηρεάζει το μέγεθος της επίδρασης: σύμφωνα με την ισχύουσα νομοθεσία, οι αγροτικοί παραγωγοί πληρώνουν έναν ενιαίο γεωργικό φόρο, ο οποίος ήταν εισάγεται στον τύπο.

Πίνακας 5. Δυναμική δεικτών χρηματοοικονομικής σταθερότητας της CJSC Agrofirm Kavkaz

Έτσι, το μερίδιο του δανεισμένου κεφαλαίου σε σχέση με τα ίδια κεφάλαια στην CJSC Agrofirma Kavkaz στο τέλος του 2006, σύμφωνα με τον Πίνακα 5, ανερχόταν σε 52,8%, δηλαδή 42,1 ποσοστιαίες μονάδες. μεγαλύτερο από το επίπεδο του έτους βάσης. Η αύξηση του μεριδίου του δανεισμένου κεφαλαίου στη δομή του παθητικού του ισολογισμού υποδηλώνει μια μετάβαση από τη συντηρητική στη μέτρια χρηματοοικονομική πολιτική. και παρόλο που αυτό συνδέεται με αποδυνάμωση της αυτονομίας της επιχειρηματικής οντότητας, υπό ορισμένες προϋποθέσεις, αυτό μπορεί να οδηγήσει σε αύξηση της απόδοσης των ιδίων κεφαλαίων. Πρέπει να σημειωθεί ότι ο βαθμός επιχειρηματικής δραστηριότητας των αγροτικών παραγωγών δεν είναι τόσο υψηλός για την εφαρμογή μιας τέτοιας χρηματοδοτικής πολιτικής στο μέλλον, πράγμα που σημαίνει ότι οι συνέπειες των αλλαγών που πραγματοποιούνται θα πρέπει να μελετηθούν προσεκτικά και να ληφθεί ορθολογική απόφαση. έκανε.

Τα αποτελέσματα των υπολογισμών για τον προσδιορισμό της επίδρασης της χρηματοοικονομικής μόχλευσης για την CJSC Agrofirma Kavkaz (Πίνακας 6) δείχνουν τη θετική της δυναμική: η τιμή το 2006 ήταν 2,5%, που είναι 3,3 ποσοστιαίες μονάδες. μεγαλύτερο από το επίπεδο του έτους βάσης. Κατά συνέπεια, η CJSC Agrofirma Kavkaz, έχοντας σχηματίσει το ενεργητικό της κατά 65% από ίδια κεφάλαια και 35% από δανεικά κεφάλαια, αύξησε την απόδοση ιδίων κεφαλαίων της κατά 2,5%, όλα τα υπόλοιπα είναι ίσα, λόγω του γεγονότος ότι οι πιστωτικοί πόροι που πληρώνει λαμβάνοντας υπόψη την πολιτική προτιμησιακών δανείων προς τους παραγωγούς γεωργικών προϊόντων που ακολουθεί η κυβέρνηση της Ρωσικής Ομοσπονδίας, και η απόδοση του συνολικού κεφαλαίου είναι 16,2%. Η παραγοντική ανάλυση του μοντέλου της επίδρασης της χρηματοοικονομικής μόχλευσης έδειξε ότι στις τρέχουσες συνθήκες είναι κερδοφόρα η χρήση δανειακών κεφαλαίων στον κύκλο εργασιών του οργανισμού, καθώς η συνέπεια αυτού είναι η αύξηση της αποτελεσματικότητας της χρήσης ιδίων κεφαλαίων. Αυτό σημαίνει ότι προσελκύοντας δανεικούς πόρους, ο αναλυόμενος οργανισμός μπορεί να αυξήσει το δικό του κεφάλαιο, υπό την προϋπόθεση ότι η απόδοση του επενδεδυμένου κεφαλαίου υπερβαίνει την τιμή των προσελκυσμένων πόρων.

Πίνακας 6. Μηχανισμός διαμόρφωσης της επίδρασης της χρηματοοικονομικής μόχλευσης

Δείκτης	2004	2005	2006	Αλλαγή κατά την περίοδο (+,-)
Κέρδος από πωλήσεις προϊόντων, έργων, υπηρεσιών, χιλιάδες ρούβλια.
Καταβλητέοι τόκοι, χιλιάδες ρούβλια.
Το ποσό του κέρδους από την πώληση προϊόντων, έργων, υπηρεσιών, λαμβάνοντας υπόψη το κόστος πληρωμής τόκων για το δάνειο, χιλιάδες ρούβλια.
Μέσο ετήσιο ποσό χρησιμοποιούμενου κεφαλαίου (στοιχεία ενεργητικού) μείον πληρωτέους λογαριασμούς, χιλιάδες ρούβλια.
Δείκτης χρηματοοικονομικής μόχλευσης
Απόδοση συνολικού κεφαλαίου, %
Σταθμισμένη μέση ονομαστική τιμή των δανειακών πόρων, %
Επίδραση της οικονομικής μόχλευσης, %
Απόκλιση της επίδρασης της συνολικής χρηματοοικονομικής μόχλευσης, %
συμπεριλαμβανομένων λόγω:
Απόδοση σε επίπεδο ενεργητικού, %
Επιτόκια δανείου, %
δείκτης χρηματοοικονομικής μόχλευσης, %

Για τον προσδιορισμό των ορίων αύξησης της χρηματοοικονομικής μόχλευσης, θα πρέπει να χρησιμοποιηθεί το μοντέλο που ανέπτυξαν οι Γάλλοι επιστήμονες J. Conan και M. Golder. Η εξήγηση για αυτό είναι η σύνθεση των κριτηρίων, η οποία είναι περισσότερο προσαρμοσμένη στις απαιτήσεις της σύνταξης εγχώριων οικονομικών καταστάσεων. Όσο χαμηλότερη είναι η τιμή του εκτιμώμενου δείκτη, τόσο μικρότερη είναι η πιθανότητα καθυστερήσεων στις πληρωμές από την εταιρεία. Οι πραγματικές τιμές των κριτηρίων, που υπολογίζονται σύμφωνα με τα στοιχεία της CJSC Agrofirm Kavkaz, παρουσιάζονται στον Πίνακα 7.

Πίνακας 7. Εκτίμηση της πιθανότητας καθυστερήσεων πληρωμών της Agrofirm Kavkaz CJSC

Δείκτης	2004	2005	2006
Αναλογία μετρητών και απαιτήσεων προς περιουσιακά στοιχεία (R1)
Λόγος του ποσού των ιδίων κεφαλαίων και των μακροπρόθεσμων υποχρεώσεων προς τις πηγές κάλυψης ακινήτων (U2)
Λόγος χρηματοοικονομικών εξόδων προς έσοδα από πωλήσεις (R3)
Αναλογία κόστους εξυπηρέτησης προσωπικού προς προστιθέμενη αξία (U4)
Λόγος κερδών προ τόκων και φόρων προς δανεισμένο κεφάλαιο (U5)
Εκτίμηση της πιθανότητας καθυστερημένων πληρωμών: Q=-0,16хУ1-0,22хУ2+0,87хУ3+0,10хУ4-0,24хУ5

Οι υπολογισμοί δείχνουν ότι η πιθανότητα μια εταιρεία να καθυστερήσει τις πληρωμές είναι πολύ μικρή, ωστόσο, η δυναμική του ολοκληρωμένου δείκτη τείνει στο μηδέν, πράγμα που σημαίνει ότι το επίπεδο φερεγγυότητας στο μέλλον απειλείται. Αυτό το κύμα δικαιολογείται με φόντο την αύξηση του ποσού των δανειακών κεφαλαίων και του κόστους εξυπηρέτησης του χρέους. Προκειμένου να αποφευχθούν πιθανές δυσκολίες, είναι απαραίτητη η λειτουργική παρακολούθηση του διακανονισμού και της πειθαρχίας πληρωμών.

Προκειμένου να συγχρονιστούν θετικές και αρνητικές ταμειακές ροές, είναι απαραίτητη η λειτουργική διαχείριση φερεγγυότητας. Οι συντάκτες της μελέτης είναι κατηγορηματικά αντίθετοι με τη χρήση των δεικτών ρευστότητας ως δεικτών φερεγγυότητας λόγω της αντίθεσής τους με τη λογιστική απαίτηση της συνέχισης της δραστηριότητας. Ο βαθμός φερεγγυότητας, κατά τη γνώμη μας, εξαρτάται από την πλήρωση των δεικτών χρηματοοικονομικής απόδοσης με πραγματικά χρήματα. Η χρήση αντισταθμιστικών συναλλαγών σε διακανονισμούς και η αντικατάσταση μετρητών με απαιτήσεις δημιουργεί απειλή για την ικανότητα του οργανισμού να ανταποκριθεί στις τρέχουσες υποχρεώσεις του.

Επί του παρόντος, δεν δίνεται αρκετή προσοχή στην ανάλυση ταμειακών ροών. Εν τω μεταξύ, αυτή είναι η πιο μη αντιφατική μέθοδος που μας επιτρέπει να παρακολουθούμε τον βαθμό επάρκειας των κεφαλαίων για την κάλυψη βραχυπρόθεσμων υποχρεώσεων. Endovitsky D.A. προτείνει τη σύγκριση των καθαρών ταμειακών ροών από τις τρέχουσες δραστηριότητες με το κέρδος από τις πωλήσεις. Μια αρνητική καθαρή ταμειακή ροή, ενώ υπάρχει κέρδος από τις πωλήσεις, θα υποδηλώνει ότι ο σχηματισμός κεφαλαίου κίνησης απαιτεί μεγάλες χρηματοοικονομικές επενδύσεις. Αυτή η κατάσταση μπορεί να οδηγήσει σε αφερεγγυότητα. Λόγοι: χαμηλή κερδοφορία πωλήσεων, υψηλό κόστος σχηματισμού κεφαλαίου κίνησης.

Πίνακας 8. Ο λόγος των καθαρών ταμειακών ροών και του κέρδους από τις πωλήσεις, χιλιάδες ρούβλια.

Οι καθαρές ταμειακές ροές από τις τρέχουσες δραστηριότητες της CJSC Agrofirm Kavkaz είναι θετικές, ωστόσο, λεπτομερέστερα η επάρκεια των ταμειακών εισπράξεων για τη χρηματοδότηση κεφαλαίου κίνησης θα αποδειχθεί με παραγοντική ανάλυση (τύπος 3):

, (3)

όπου Dptd είναι ταμειακή εισροή από τρέχουσες δραστηριότητες, χιλιάδες ρούβλια, OK είναι κεφάλαιο κίνησης, χιλιάδες ρούβλια. Dotd - εκροή κεφαλαίων από τρέχουσες δραστηριότητες, χιλιάδες ρούβλια. Δείκτης απόδοσης ( Kdost1) σε μια δεδομένη σχέση χαρακτηρίζει την ικανότητα του οργανισμού να χρηματοδοτεί κεφάλαιο κίνησης, δείχνει την επάρκεια των ταμειακών εισροών για την κάλυψη του κόστους που σχετίζεται με τη χρηματοδότηση του κεφαλαίου κίνησης. Η συνιστώμενη τιμή του δείκτη πρέπει να είναι τουλάχιστον 1.

1. Ο αντίκτυπος των αλλαγών στον δείκτη καθαρών ταμειακών εισροών για τις τρέχουσες δραστηριότητες: . (4)

2. Ο αντίκτυπος των αλλαγών στην εκροή κεφαλαίων ανά ένα ρούβλι κεφαλαίου κίνησης: . (5)

Πίνακας 9. Δεδομένα για παραγοντική ανάλυση του συντελεστή επάρκειας των εισπράξεων μετρητών για τη χρηματοδότηση κεφαλαίου κίνησης, χιλιάδες ρούβλια.

Δείκτης	Χρόνια			Αποκλίσεις
Ταμειακές εισροές από τρέχουσες δραστηριότητες, χιλιάδες ρούβλια.
Εκροή από τρέχουσες δραστηριότητες, χιλιάδες ρούβλια.
Συνολική εκροή μετρητών για όλους τους τύπους δραστηριοτήτων, χιλιάδες ρούβλια.
Δείκτης επάρκειας ταμειακών ροών για χρηματοδότηση κεφαλαίου κίνησης
Δείκτης καθαρών ταμειακών ροών για τρέχουσες δραστηριότητες
Μερίδιο εκροών μετρητών από τρέχουσες δραστηριότητες στη συνολική ταμειακή εκροή από όλους τους τύπους δραστηριοτήτων, χιλιάδες ρούβλια.
Εκροή μετρητών από τρέχουσες δραστηριότητες ανά 1 τρίψιμο. κεφάλαιο κίνησης
Καθαρή ταμειακή ροή από όλες τις δραστηριότητες, χιλιάδες ρούβλια.
Δείκτης επάρκειας των καθαρών ταμειακών ροών για την κάλυψη βραχυπρόθεσμων υποχρεώσεων
Καθαρή ταμειακή ροή ανά 1 τρίψιμο. έσοδα
Έσοδα από πωλήσεις ανά 1 τρίψιμο. βραχυπρόθεσμες υποχρεώσεις, τρίψιμο.
Λόγος καθαρών ταμειακών ροών προς καθαρό κέρδος
Λόγος ρυθμών αύξησης εισπρακτέων λογαριασμών και όγκου πωλήσεων

Έτσι, η θετική μεταβολή του δείκτη επάρκειας ταμειακών ροών για την εξεταζόμενη περίοδο (+0,148) οφείλεται στην αύξηση της εκροής κεφαλαίων από τρέχουσες δραστηριότητες προς κάλυψη κεφαλαίου κίνησης. Ο δείκτης επηρεάστηκε αρνητικά από τον ταχύτερο ρυθμό αύξησης των ταμειακών εκροών από τον ρυθμό αύξησης των ταμειακών εισροών.

Σύμφωνα με την CJSC Agrofirma Kavkaz, ο λόγος των ταμειακών εισροών και εκροών για τις τρέχουσες δραστηριότητες κατά την περίοδο αναφοράς ήταν 1,018, ενώ η δυναμική του συντελεστή ήταν αρνητική - μείωση 0,076. Ωστόσο, αυτό δεν σημαίνει έλλειψη κεφαλαίων για την κάλυψη βραχυπρόθεσμων υποχρεώσεων. Ο δείκτης επάρκειας ταμειακών ροών για την κάλυψη βραχυπρόθεσμων υποχρεώσεων είναι πολύ αποδεκτός τόσο στις προηγούμενες όσο και στις περιόδους αναφοράς (0,966, 4,216 και 2,780, αντίστοιχα).

Τακτική παρακολούθηση της τρέχουσας κατάστασης των κεφαλαίων

Σχήμα 6 — Στάδια ανάλυσης της φερεγγυότητας ενός γεωργικού οργανισμού

Το επόμενο βήμα είναι η αξιολόγηση της ποιότητας του κέρδους (τύπος 4):

, (4)

Οπου NPV- καθαρές ταμειακές ροές για όλους τους τύπους δραστηριοτήτων, χιλιάδες ρούβλια, PE - καθαρό κέρδος, χιλιάδες ρούβλια.

Εάν, με βάση τα αποτελέσματα των δραστηριοτήτων του, ένας οργανισμός έχει επίμονες αρνητικές καθαρές ταμειακές ροές, αυτό μπορεί να οδηγήσει σε χρηματοοικονομική αφερεγγυότητα που προκαλείται από πραγματική μείωση των πόρων και μείωση του οικονομικού δυναμικού του οργανισμού. Στην κατάσταση που αναλύθηκε, όπως φαίνεται από τον Πίνακα 9, ο οργανισμός έλαβε καθαρό κέρδος, ενώ για κάθε ρούβλι κέρδους υπάρχουν 3 ρούβλια του ισοσκελισμένου αποτελέσματος σύγκρισης της εισροής και εκροής κεφαλαίων. Η μελέτη των δυνατοτήτων αξιολόγησης της φερεγγυότητας ενός γεωργικού οργανισμού κατέστησε δυνατή τη διαμόρφωση ενός σχεδίου ανάλυσης που παρουσιάζεται στο Σχήμα 7.

Τα αποτελέσματα της μελέτης βασίζονται πλήρως στην πραγματικότητα του έργου των αγροτικών οργανώσεων. Αυτό επιλύει το πρόβλημα της έλλειψης ειδικότητας του κλάδου στις υπάρχουσες μεθόδους χρηματοοικονομικής ανάλυσης. Η πρακτική σημασία της μελέτης έγκειται στο ότι, με βάση την αναπτυγμένη μεθοδολογία για τους αγροτικούς οργανισμούς, προτείνεται η βάση για τη διαμόρφωση μιας ορθολογικής χρηματοοικονομικής πολιτικής στη μεταβαλλόμενη οικονομική κατάσταση της αγροτικής βιομηχανίας. Η χρήση της συνιστώμενης μεθοδολογίας θα σας επιτρέψει να μετρήσετε με μεγαλύτερη ακρίβεια το επίπεδο του χρηματοοικονομικού κινδύνου και να αναπτύξετε έναν πιο αποτελεσματικό μηχανισμό για τη διαχείρισή του προκειμένου να βελτιώσετε την απόδοση των επιχειρηματικών δραστηριοτήτων.

R-ανάλυση, ή την αποδοχή προσεγγίσεων που βασίζονται σε κριτήρια για την αξιολόγηση της οικονομικής κατάστασης των γεωργικών οργανώσεων

Στις τρέχουσες οικονομικές συνθήκες, η κύρια έμφαση στις δραστηριότητες των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών εμπορικών επιχειρήσεων εστιάζεται στη λειτουργική παρακολούθηση των δεικτών της οικονομικής κατάστασης του οργανισμού. Σε αυτή την περίπτωση, δίνεται προτεραιότητα σε σχετικούς δείκτες που χαρακτηρίζουν τη σχέση μεταξύ των δεδομένων αναφοράς που φέρουν αυτήν ή εκείνη την πληροφορία. Με ορολογικούς όρους, η μέθοδος ανάλυσης των δραστηριοτήτων μιας εταιρείας με βάση την περιγραφόμενη προσέγγιση ονομάζεται ανάλυση R, ή ανάλυση χρηματοοικονομικών δεικτών.

Το σύνολο των συντελεστών σε μια μεμονωμένη επιχειρηματική οντότητα εξαρτάται από τη στρατηγική και τους στόχους που θέλει να επιτύχει. Σε αυτή την περίπτωση, προσδιορίζονται οι συντελεστές που πρέπει να υπολογιστούν και καθορίζονται οι τυπικές τιμές τους. Αυτή η εργασία συνήθως εκτελείται ως μέρος ενός έργου λογιστικής διαχείρισης, προϋπολογισμού ή ισορροπημένης κάρτας βαθμολογίας. «Αν ένα σύνολο δεικτών ληφθεί από ένα εγχειρίδιο για τα οικονομικά», σημειώνουν οι αναλυτές, «αυτή η χρηματοοικονομική ανάλυση δεν θα αποφέρει κανένα όφελος στην επιχείρηση» /10/.

Εν τω μεταξύ, ορισμένοι δείκτες που σχετίζονται με πτυχές της χρηματοδότησης των δραστηριοτήτων ενός οργανισμού έχουν αναπτυχθεί παραδοσιακά και περιλαμβάνονται σε όλους τους μεθοδολογικούς αλγόριθμους, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που ρυθμίζονται από τη νομοθεσία.

Μιλάμε για τους παρακάτω δείκτες:

Ι. Δείκτες Ρευστότητας

Οι δείκτες ρευστότητας χαρακτηρίζουν την ικανότητα της εταιρείας να ικανοποιεί τις απαιτήσεις των κατόχων βραχυπρόθεσμων δανειακών υποχρεώσεων.

1. Δείκτης απόλυτης ρευστότητας

Δείχνει ποιο μερίδιο των βραχυπρόθεσμων χρεωστικών υποχρεώσεων μπορεί να καλυφθεί από μετρητά και ισοδύναμα μετρητών με τη μορφή εμπορεύσιμων τίτλων και καταθέσεων, δηλαδή, σχεδόν πλήρως ρευστοποιήσιμα περιουσιακά στοιχεία.

2. Γρήγορη αναλογία (Αναλογία δοκιμής οξέος, Γρήγορη αναλογία)

Ο λόγος του πιο ρευστοποιημένου μέρους του κυκλοφορούντος ενεργητικού (μετρητά, εισπρακτέοι λογαριασμοί, βραχυπρόθεσμες χρηματοοικονομικές επενδύσεις) προς τις βραχυπρόθεσμες υποχρεώσεις. Συνήθως συνιστάται η τιμή αυτού του δείκτη να είναι μεγαλύτερη από 1. Ωστόσο, οι πραγματικές τιμές για τις ρωσικές επιχειρήσεις σπάνια υπερβαίνουν το 0,7 - 0,8, κάτι που θεωρείται αποδεκτό.

3. Τρέχουσα αναλογία (Τρέχουσα αναλογία)

Υπολογίζεται ως το πηλίκο του κυκλοφορούντος ενεργητικού διαιρεμένο με τις βραχυπρόθεσμες υποχρεώσεις και δείχνει εάν η επιχείρηση διαθέτει αρκετά κεφάλαια που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εξόφληση των βραχυπρόθεσμων υποχρεώσεων. Σύμφωνα με τη διεθνή πρακτική, οι τιμές του δείκτη ρευστότητας πρέπει να κυμαίνονται από ένα έως δύο (μερικές φορές έως και τρεις). Το κατώτερο όριο οφείλεται στο γεγονός ότι το κεφάλαιο κίνησης πρέπει να επαρκεί τουλάχιστον για την εξόφληση των βραχυπρόθεσμων υποχρεώσεων, διαφορετικά η εταιρεία θα κινδυνεύσει με χρεοκοπία. Η υπέρβαση του κυκλοφορούντος ενεργητικού έναντι των βραχυπρόθεσμων υποχρεώσεων κατά περισσότερο από τρεις φορές είναι επίσης ανεπιθύμητη, καθώς μπορεί να υποδηλώνει μια παράλογη δομή περιουσιακών στοιχείων.

Υπολογίζεται με τον τύπο:

II. Δείκτες μόχλευσης - Δείκτες κεφαλαιακής διάρθρωσης (δείκτες χρηματοοικονομικής σταθερότητας)

Οι δείκτες κεφαλαιακής διάρθρωσης αντικατοπτρίζουν την αναλογία ιδίων κεφαλαίων και δανειακών κεφαλαίων στις πηγές χρηματοδότησης της εταιρείας, δηλαδή χαρακτηρίζουν τον βαθμό οικονομικής ανεξαρτησίας της εταιρείας από τους πιστωτές. Αυτό είναι ένα σημαντικό χαρακτηριστικό της βιωσιμότητας των επιχειρήσεων. Για την αξιολόγηση της κεφαλαιακής διάρθρωσης, χρησιμοποιείται συχνότερα ο συντελεστής οικονομικής ανεξαρτησίας (Ίδια Κεφάλαια προς Σύνολο ενεργητικού), που χαρακτηρίζει την εξάρτηση της επιχείρησης από εξωτερικά δάνεια. Όσο χαμηλότερος είναι ο δείκτης, όσο περισσότερα δάνεια έχει η εταιρεία, τόσο μεγαλύτερος είναι ο κίνδυνος αφερεγγυότητας. Μια χαμηλή τιμή του δείκτη αντανακλά επίσης τον πιθανό κίνδυνο έλλειψης μετρητών για την επιχείρηση. Η ερμηνεία αυτού του δείκτη εξαρτάται από πολλούς παράγοντες: το μέσο επίπεδο αυτού του δείκτη σε άλλους κλάδους, την πρόσβαση της εταιρείας σε πρόσθετες πηγές χρηματοδότησης χρέους και τα χαρακτηριστικά των τρεχουσών παραγωγικών δραστηριοτήτων.

Υπολογίζεται με τον τύπο:

Άλλοι δείκτες, όπως: Δείκτες κερδοφορίας - Δείκτες κερδοφορίας, Δείκτες δραστηριότητας - Δείκτες επιχειρηματικής δραστηριότητας, Δείκτες επενδύσεων - Επενδυτικά κριτήρια, δεν θα δοθούν στο πλαίσιο αυτού του άρθρου για λόγους γνωστοποίησης του ζητήματος που τίθεται με τη συμπύκνωση του υλικού.

Το κύριο πράγμα κατά τη διεξαγωγή χρηματοοικονομικής ανάλυσης δεν είναι ο υπολογισμός των δεικτών, αλλά η ικανότητα ερμηνείας των αποτελεσμάτων που λαμβάνονται. Τα συμπεράσματα, ωστόσο, δεν διαφέρουν ως προς το εύρος τους: η κύρια εννοιολογική προσέγγιση βασίζεται σε σύγκριση των δεδομένων που λαμβάνονται με τα πρότυπα που καθορίζονται στο πλαίσιο της παραδοσιακής προσέγγισης. Η παραδοσιακή προσέγγιση νοείται ως ένα σύνολο μεθόδων, εργαλείων και τεχνολογιών που χρησιμοποιούνται για τη συλλογή, επεξεργασία και ερμηνεία (ερμηνεία) δεδομένων σχετικά με τις οικονομικές δραστηριότητες της εταιρείας.

Αν και η κύρια συνεισφορά στη θεωρία και την πρακτική της χρηματοοικονομικής ανάλυσης έγινε από οικονομολόγους από χώρες με ανεπτυγμένες οικονομίες αγοράς, είναι απαραίτητο να υπενθυμίσουμε τα έργα του Σοβιετικού οικονομολόγου της δεκαετίας του '20 N. Blatov, που σκιαγράφησαν προηγμένες έννοιες και μεθόδους ανάλυσης για ο χρόνος τους: συγκριτικό αναλυτικό ισοζύγιο, συντελεστές κατανομής, συντελεστές συντονισμού κ.λπ.

Ένα ενδιαφέρον σημείο είναι ο δανεισμός και, ως ένα βαθμό, η ερμηνεία των «ακραίων αξιών» των αναλυτικών συντελεστών που χαρακτηρίζουν τη φερεγγυότητα και τη χρηματοπιστωτική σταθερότητα, με τη συνολική κατανομή τους.

Έτσι, σε μια από τις ενότητες του έργου του Y.V. Sokolov, που γράφτηκε από κοινού με τον V.V. Ταυτόχρονα, παρέχονται πληροφορίες για την οικονομική κατάσταση δέκα μεγάλων μετοχικών εταιρειών στη Ρωσία με βάση τα αποτελέσματα των εργασιών το 1907 και το 1908:

"JSC "Caucasus and Mercury" (ναυτιλιακή εταιρεία), εργοστάσιο Bogorodsko-Glukhovskaya, εταιρεία "Provodnik" (παραγωγή καουτσούκ και τηλεγραφίας), Partnership M.S. Kuznetsova (παραγωγή προϊόντων πορσελάνης), Russian Electrical Society "Westinghouse", JSC Russian Electrotechnical Plants "Siemens and Gallskoye", Singer Company, JSC Maltsov Plants, Bryansk Rail Rolling, Ironworks and Mechanical Plants (JSC), Society of Putilov Plants "/ 2, Με. 280/.

Υπολογίζεται περιορισμένος κατάλογος συντελεστών (η λίστα τους δίνεται παραπάνω). Οι μέσες τιμές των συντελεστών που υπολογίζονται με βάση το δεδομένο δείγμα (το κριτήριο για την ομαδοποίηση των επιχειρήσεων δεν καθορίζεται) συγκρίνονται με τα «παγκόσμια» πρότυπα. Όταν εντοπιστεί η εγγύτητά τους, συνάγεται το συμπέρασμα ότι αυτές οι αξίες είναι αποδεκτές σε σχέση με την τρέχουσα κατάσταση στη χώρα στη δομή των περιουσιακών στοιχείων και τις πηγές κάλυψής τους /11/.

Μέχρι σήμερα, υπάρχουν πολλές αντιφάσεις, που πρέπει να αγνοήσουμε, οι οποίες, κατά τη γνώμη μας, σημαίνει να σιωπήσουμε για το κύριο πράγμα.

Ας στραφούμε στις οδηγίες (συστάσεις) των υπουργείων και άλλων ομοσπονδιακών εκτελεστικών αρχών σχετικά με την πτυχή των μεθοδολογικών προσεγγίσεων για την ανάλυση της οικονομικής κατάστασης στο πλαίσιο των συντελεστών που δίνονται σε αυτές. Μεταξύ αυτών, οι πιο σημαντικές είναι οι μέθοδοι που παρουσιάζονται στα παρακάτω έγγραφα:

1. Μεθοδολογικές διατάξεις για την αξιολόγηση της οικονομικής κατάστασης των επιχειρήσεων και τη δημιουργία μιας μη ικανοποιητικής δομής ισολογισμού, που εγκρίθηκε με απόφαση της Ομοσπονδιακής Διοίκησης για την Αφερεγγυότητα (Πτώχευση) Επιχειρήσεων Κρατικής Περιουσίας της Ρωσίας της 12ης Αυγούστου 1994 αριθ. 31-r .

3. Η διαδικασία υποβολής εκθέσεων για τους επικεφαλής ομοσπονδιακών κρατικών ενιαίων επιχειρήσεων και εκπροσώπους της Ρωσικής Ομοσπονδίας στα όργανα διαχείρισης ανοικτών μετοχικών εταιρειών, που εγκρίθηκε με το διάταγμα της κυβέρνησης της Ρωσικής Ομοσπονδίας της 4ης Οκτωβρίου 1999 αριθ. 1116.

4. Οδηγίες για τη διεξαγωγή ανάλυσης της οικονομικής κατάστασης των οργανισμών, που εγκρίθηκαν με εντολή της Ομοσπονδιακής Υπηρεσίας Χρηματοοικονομικής Ανάκαμψης και Πτώχευσης της Ρωσίας (εφεξής καλούμενη FSFR) με ημερομηνία 23 Ιανουαρίου 2001 Αρ. 16.

5. Κανόνες διεξαγωγής χρηματοοικονομικής ανάλυσης από τον διαχειριστή διαιτησίας. Εγκρίθηκε με Διάταγμα της Κυβέρνησης της Ρωσικής Ομοσπονδίας της 25ης Ιουνίου 2003 αρ. 367. Αυτοί οι κανόνες, σύμφωνα με τον ομοσπονδιακό νόμο της 26ης Οκτωβρίου 2002 αριθ. ο διαχειριστής διαιτησίας για τη διεξαγωγή χρηματοοικονομικής ανάλυσης, καθώς και τη σύνθεση των πληροφοριών που χρησιμοποιούνται σε αυτήν την περίπτωση.

6. Οδηγίες σχετικά με τη διαδικασία σύνταξης και παρουσίασης των οικονομικών καταστάσεων, που εγκρίθηκε με Διάταγμα του Υπουργείου Οικονομικών της Ρωσίας της 22ας Ιουλίου 2003 Αρ. 67n.

7. Διάταγμα της Κυβέρνησης της Ρωσικής Ομοσπονδίας της 30ης Ιανουαρίου 2003 αριθ. 52 «Σχετικά με την εφαρμογή του ομοσπονδιακού νόμου «Σχετικά με την οικονομική ανάκαμψη των γεωργικών παραγωγών».

Μια ανασκόπηση αυτών των εγγράφων κατέδειξε την πλήρη απουσία οποιωνδήποτε διακρίσεων του κλάδου μεταξύ των επιχειρήσεων που αναλύθηκαν. Εν τω μεταξύ, θα πρέπει να θυμόμαστε ότι οι αποδεκτές τιμές των δεικτών μπορεί να διαφέρουν σημαντικά όχι μόνο για διαφορετικούς κλάδους, αλλά και για διαφορετικές επιχειρήσεις του ίδιου κλάδου, και μια πλήρη εικόνα της οικονομικής κατάστασης μιας εταιρείας μπορεί να ληφθεί μόνο με την ανάλυση των ολόκληρο το σύνολο οικονομικών δεικτών, λαμβάνοντας υπόψη τις ιδιαιτερότητες των δραστηριοτήτων του. Οι εγκεκριμένες τιμές δεικτών είναι καθαρά ενημερωτικού χαρακτήρα και δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως οδηγός δράσης. Από αυτή την άποψη, είναι απαραίτητο να αναπτυχθεί ένα ρυθμιστικό πλαίσιο σε επίπεδο κυβερνητικών κανονισμών ή υπουργείων και υπηρεσιών σε επίπεδο κλάδου.

Τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά των σύγχρονων γεωργικών επιχειρήσεων είναι η έλλειψη κεφαλαίου κίνησης, η χαμηλή πειθαρχία φερεγγυότητας, η αύξηση του όγκου των συναλλαγών ανταλλαγής και το υψηλό κόστος των πιστωτικών πόρων. Ως αποτέλεσμα αυτών και άλλων παραγόντων, οι επιχειρήσεις δεν έχουν τα μέσα να εκπληρώσουν τις υποχρεώσεις πληρωμής τους, συμπεριλαμβανομένης της πληρωμής μισθών, της πληρωμής για αγαθά (εργασία, υπηρεσίες) και τα χρέη προς τον προϋπολογισμό αυξάνονται.

Ταυτόχρονα, ακόμη και σε τέτοιες δύσκολες συνθήκες, πολλές επιχειρήσεις παραμένουν στη ζωή. Ως εκ τούτου, οι «ακραίες» τιμές των δεικτών που χαρακτηρίζουν τη δομή των περιουσιακών στοιχείων και των υποχρεώσεων του ισολογισμού, τη φερεγγυότητα και τη χρηματοοικονομική σταθερότητα των οργανισμών πρέπει να λαμβάνουν υπόψη τις ιδιαιτερότητες της τρέχουσας κατάστασης και τα όρια εντός των οποίων η διοίκηση της επιχείρησης εξακολουθεί να είναι σε θέση να ανάπτυξη στρατηγικών βημάτων για την υπέρβαση της κρίσης χωρίς να οδηγηθούν σε διαδικασίες πτώχευσης.

Τα κριτήρια που ισχύουν για τις αγροτικές επιχειρήσεις στις Ηνωμένες Πολιτείες (εφόσον έχουμε πάρει τον δρόμο του δανεισμού του αγγλοαμερικανικού χρηματοοικονομικού μοντέλου) απέχουν επίσης πολύ από τις ρωσικές ιδιαιτερότητες. Αυτό συμβαίνει κυρίως για δύο λόγους: πρώτον, οι οικονομικές συνθήκες της ρωσικής αγροτικής παραγωγής είναι πολύ διαφορετικές από τις οικονομικές συνθήκες των Ηνωμένων Πολιτειών ή του Καναδά. Δεύτερον, ένα χαρακτηριστικό γνώρισμα της εσωτερικής πολιτικής και της γεωργίας είναι το γεγονός ότι - ιδίως μεταξύ των μικρών αγροτικών επιχειρήσεων - οι οικονομικές δυσκολίες αρχίζουν να αποκτούν κοινωνικό χαρακτήρα. Έτσι, παραβιάζονται οι αρχές της οικονομίας της αγοράς.

Κατά τη γνώμη μας, η κύρια προσοχή κατά την προσαρμογή της παραδοσιακής προσέγγισης θα πρέπει να επικεντρωθεί στην κάλυψη των υφιστάμενων κενών κατά τη διενέργεια διαδικασιών χρηματοοικονομικής ανάλυσης.

Οι κύριες προτάσεις για την περαιτέρω ανάπτυξη των διαδικασιών τελικής χρηματοοικονομικής ανάλυσης είναι οι εξής:

Υπολογισμός ιδίων προτύπων ή βέλτιστων επιπέδων χρηματοοικονομικών δεικτών για την αναλυόμενη εταιρεία χρησιμοποιώντας γνωστές μεθοδολογικές τεχνικές.

Επιλέγοντας ένα στενό (<индикаторной>) ένα δείγμα χρηματοοικονομικών δεικτών, η σύνθεση των οποίων μπορεί να διαφέρει για διαφορετικούς οργανισμούς·

Ποιοτική αξιολόγηση και προσδιορισμός της στάθμισης των δεικτών με βάση τη σύγκριση με τα υπολογισμένα βέλτιστα επίπεδα, τις τάσεις, την αμοιβαία σύγκριση και τους αποδεκτούς λογικούς κανόνες.

Ανάπτυξη τυποποιημένης μορφής συμπερασμάτων σχετικά με τις χρηματοοικονομικές δραστηριότητες μιας εταιρείας, η οποία όχι μόνο αναφέρει τα προβλήματα της αναλυόμενης εταιρείας, αλλά υποδεικνύει και τους παράγοντες των τρεχουσών και μελλοντικών αλλαγών, καθώς και κάνει συστάσεις για την υπέρβαση, τον μετριασμό ή την ενίσχυσή τους .

Βιβλιογραφία

1. Bocharov, V.V. Χρηματοοικονομική ανάλυση/V.V. Μποχάρωφ. - Αγία Πετρούπολη: Peter, 2007. -204 σελ.

2. Vasilyeva, L.S. Χρηματοοικονομική ανάλυση / L.S. Vasilyeva, M.V. Petrovskaya - 3η έκδοση - M.: KNORUS, 2008. - 816 σελ.

3. Efimova, O.V. Χρηματοοικονομική ανάλυση/O.V. Efimova.-5η έκδ., αναθεωρημένη. και επιπλέον - Μ.: Λογιστική, 2006.-528 σελ.

4. Endovitsky D.A. Διαγνωστική ανάλυση της οικονομικής αφερεγγυότητας των οργανισμών: εγχειρίδιο. επίδομα/ Δ.Α. Endovitsky, M.V. Shcherbakov - M.: Economist, 2007. -287 σελ.

5. Μεθοδολογία υπολογισμού δεικτών της οικονομικής κατάστασης των αγροτικών παραγωγών: εγκρίθηκε. με Διάταγμα της Κυβέρνησης της Ρωσικής Ομοσπονδίας της 30ης Ιανουαρίου 2003 Αρ. 52-Μ.: Οικονομικά και Στατιστική, 2004.- 2 σελ.

6. Morozova V.L. Ιστορική εμπειρία ή εξελικτική εξέλιξη της οικονομικής ανάλυσης της οικονομικής δραστηριότητας στη Ρωσία από τη σκοπιά του εξωτερισμού / V.L. Morozova // Οικονομική ανάλυση: θεωρία και πράξη - 2007. - Αρ. 16 (97). — Σ. 60-68.

7. Φορολογικός Κώδικας της Ρωσικής Ομοσπονδίας (Μέρος 2): Κεφάλαιο 26 1. Σύστημα φορολογίας για τους παραγωγούς γεωργικών προϊόντων (ενιαίος αγροτικός φόρος) . – Νομικό σύστημα αναφοράς «Garant»

8. Για την ανάπτυξη της γεωργίας: Ομοσπονδιακός νόμος της Ρωσικής Ομοσπονδίας της 29ης Δεκεμβρίου 2007 Αρ. 264-FZ

9. Savitskaya, G.V. Ανάλυση οικονομικών δραστηριοτήτων αγροτικών επιχειρήσεων: σχολικό βιβλίο. επίδομα/Γ.Β. Σαβίτσκαγια. — 5η έκδ., αναθ. και επιπλέον - Μν.: Νέα γνώση, 2005.

10. Kubyshkin I. Χρήση χρηματοοικονομικής ανάλυσης για τη διαχείριση της εταιρείας/ Kubyshkin I.//Financial Director. — 2005. -Αριθ. 4

11. Sokolov Ya.V. Λογιστική από τις απαρχές της μέχρι σήμερα / Sokolov Y.V. — Μ.: Έλεγχος. ΕΝΟΤΗΤΑ. 1996.

12. Ζήμιν Ν.Ε. Ανάλυση και διάγνωση των χρηματοοικονομικών δραστηριοτήτων της επιχείρησης/Ν.Ε. Zimin, V.N. Η Σολόποβα. Μ.: KolosS, 2005 -384 p.

13. Voitolovsky N.V. Οικονομική ανάλυση: Βασικές αρχές της θεωρίας. Ολοκληρωμένη ανάλυση των οικονομικών δραστηριοτήτων ενός οργανισμού: Εγχειρίδιο / Voitolovsky N.V., Kalinina A.P., Mazurova I.I. - Μ.: Ανώτατη Εκπαίδευση, 2005. - 509s

Ας υποθέσουμε ότι έχετε ένα μεγάλο σύνολο δηλώσεων (για παράδειγμα, «ένα άτομο ακούγεται περήφανο», «όλοι οι άνθρωποι είναι αδερφές», «ένας κακός κόσμος είναι καλύτερος από έναν καλό καυγά» κ.λπ.), οι ερωτηθέντες αξιολόγησαν τη στάση τους απέναντί ​​τους χρησιμοποιώντας το ίδιο πρότυπο (για παράδειγμα ., "συμφωνώ / δεν ξέρω / διαφωνώ"). Μπορείτε, φυσικά, να δώσετε σημάδια για κάθε σημείο του άρθρου, αλλά μπορείτε να προσπαθήσετε να βρείτε κάτι που ενώνει ένα μέρος των σημείων σε μια γενικότερη κατηγορία, ένα άλλο σε μια άλλη κατηγορία (φυσικά, μπορεί να αποδειχθεί ότι οι δηλώσεις δεν ενώνουν τίποτα). Η παραγοντική ανάλυση είναι ένα από τα εργαλεία που σας επιτρέπει να βρείτε αυτό το κοινό στοιχείο, αν φυσικά υπάρχει εκεί.

Αυστηρότερα μιλώντας, εάν οι βαθμολογίες σε δύο ή περισσότερα στοιχεία συσχετίζονται μεταξύ τους, τότε είναι λογικό να υποθέσουμε ότι αυτή η συσχέτιση υποδηλώνει κάποιο κοινό παράγοντα (για παράδειγμα, υψηλές βαθμολογίες στην άλγεβρα και υψηλές βαθμολογίες στη γεωμετρία είναι πιθανό να προκύψουν ταυτόχρονα και να υποδηλώνουν καλή αφηρημένες δεξιότητες). Η παραγοντική ανάλυση σάς βοηθά να βρείτε αυτές τις σχέσεις στα δεδομένα σας.

Αυτό είναι και δυνατό και αδύνατο σημείο. Ισχυρό γιατί ένας μεγάλος όγκος δεδομένων είναι απλοποιημένος και πιο εύκολος στην ανάλυση. Και είναι αδύναμη επειδή μια ισχυρή συσχέτιση, όπως γνωρίζουμε, δεν υποδεικνύει αιτιώδη συνάφεια και πραγματικές συνδέσεις - ο υπολογιστής θα σας δείξει κάτι, αλλά τι σημαίνει, πόσο λογικό και αληθοφανές είναι το εύρημα, εξαρτάται από εσάς να το κρίνετε. Όπως είναι γραμμένο σε ένα έξυπνο βιβλίο «να ερμηνεύεις τους παράγοντες, που μοιάζει περισσότερο με βουντού παρά με επιστήμη».

Ωστόσο, ας περάσουμε σε ένα παράδειγμα.

Έτσι, το 2013, το Κέντρο Κοινωνικής Εμπειρογνωμοσύνης, που ανατέθηκε από τη ΜΚΟ «Gay Alliance of Ukraine», εξέτασε απλούς ανθρώπους (800 άτομα) για το θέμα της ομοφοβίας (έκθεση). Μεταξύ άλλων, το ερωτηματολόγιο περιελάμβανε και στοιχεία που δεν σχετίζονταν άμεσα με την ομοφοβία, για παράδειγμα. για την εμπιστοσύνη σε διάφορους πολιτικούς και κοινωνικούς θεσμούς. Το ερώτημα ήταν: «Ποιο είναι το επίπεδο εμπιστοσύνης σας στους ακόλουθους κοινωνικούς θεσμούς; (Δώστε μία πιο κατάλληλη απάντηση για κάθε γραμμή)» με επιλογές απάντησης «5. Δεν εμπιστεύομαι καθόλου - 4. Μάλλον δεν εμπιστεύομαι - 3. Είναι δύσκολο να πει κανείς αν εμπιστεύομαι ή όχι - 2. Μάλλον εμπιστεύομαι - 1. Εμπιστεύομαι πλήρως." Ο κατάλογος των ιδρυμάτων στα οποία ο ερωτώμενος εξέφρασε τη στάση του έχει ως εξής:

1. Οικογένεια και συγγενείς
2. Σε γείτονες
3. Συνάδελφοι
4. Εκκλησίες και κλήρος
5. Αστρολόγοι
6. Μέσα Μαζικής Ενημέρωσης (τηλεόραση, ραδιόφωνο, εφημερίδες)
7. Πολιτικά κόμματα
8. Δ.Ο.Υ
9. Αστυνομία
10. Εισαγγελία
11. Πλοία
12. Στον Πρόεδρο
13. Verkhovna Rada
14. Στην κυβέρνηση
15. ΟΤΑ
16. Τράπεζες
17. Ασφαλιστικές εταιρείες
18. Φιλανθρωπικά ιδρύματα, δημόσιοι οργανισμοί

Πώς να αναλύσετε παραγοντικά αυτά τα δεδομένα; (υποθέστε ότι ο πίνακας με τις απαντήσεις ονομάζεται dovira)
Προσθέτουμε τον πίνακα:

>επισύναψη(dovira)

Αρχικά, θα πρέπει να βεβαιωθείτε ότι δεν υπάρχουν κενά ή σφάλματα εισαγωγής στον φορτωμένο πίνακα:

>που(είναι.na(dovira)==T)
ακέραιος αριθμός (0)
> περίληψη (dovira)
p1
Ελάχ. : 1.000
1η Τετ.:2.000
Μέσος όρος: 2.000
Μέσος όρος: 2.711
3η Περ.:4.000
Μέγιστη. :5.000 .........

Όπως καταλαβαίνετε, όλα είναι εντάξει (για να μην μπερδεύουμε την παρουσίαση, μένει μόνο η πρώτη ερώτηση στο συμπέρασμα).
Η εντολή που εκτελεί ανάλυση παραγόντων περιλαμβάνεται στο σύνολο των πακέτων που είναι εγκατεστημένα από προεπιλογή. Είναι πολύ απλό:

>φακτανάλη (dovira,6)
Κλήση:
factanal(x = dovira, παράγοντες = 6)

Μοναδικότητες:

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18
0.431	0.195	0.379	0.614	0.047	0.672	0.506	0.285	0.174	0.106	0.186	0.215	0.112	0.082	0.464	0.288	0.204	Παράγοντας 1	Παράγοντας 2	Παράγοντας 3	Παράγοντας 4	Παράγοντας 5	Παράγοντας 6
1	-0.407	-0.324	0.489	-0.106	-0.213
2			0.879	0.131		-0.112
3			0.784
4		-0.128	0.540	-0.170		0.193
5	0.125	0.171		0.133	0.943
6	0.265	0.122	0.252		0.393	0.139
7	0.522	0.382		0.148	0.151	0.175
8	0.395	0.673	-0.119	0.204	0.182	0.131
9	0.329	0.817		0.181
10	0.297	0.865	-0.113	0.145	0.122
11	0.353	0.769	-0.104	0.277
12	0.805	0.320				0.111
13	0.853	0.318	-0.144	0.151	0.121
14	0.902	0.250			0.125
15	0.582	0.230		0.181		0.325
16	0.196	0.414		0.667	0.139	0.184
17	0.243	0.351		0.694	0.160	0.317
18	0.162	0.109		0.228		0.608

	Παράγοντας 1	Παράγοντας 2	Παράγοντας 3	Παράγοντας 4	Παράγοντας 5	3.662	3.399	2.079	0.324	1.275	0.765
ProportionVar	0.203	0.189	0.116	0.074	0.071	0.043
CumulativeVar	0.203	0.392	0.508	0.581	0.652	0.695

Δοκιμή της υπόθεσης ότι 6 παράγοντες είναι επαρκείς.
Η στατιστική του τετραγώνου χι είναι 257,27 σε 60 βαθμούς ελευθερίας.
Η τιμή p είναι 2,95e-26

Ας δούμε τα αποτελέσματα.

Πρώτα, η έξοδος επαναλαμβάνει την εντολή που δόθηκε στο μηχάνημα, μετά υπάρχει ένας πίνακας «μοναδικότητας», δηλαδή τα μερίδια της συνολικής διακύμανσης που συνεισφέρει κάθε μεταβλητή ξεχωριστά. Στη συνέχεια βλέπουμε έναν πίνακα φορτώσεων, στον οποίο οι στήλες αντιστοιχούν στους συντελεστές συσχέτισης μεμονωμένων μεταβλητών με τους επιλεγμένους παράγοντες. Τέλος, ο τρίτος πίνακας δείχνει το ποσοστό της συνολικής διακύμανσης που εξηγείται από κάθε συγκεκριμένο παράγοντα και τη συσσώρευση αυτών των διακυμάνσεων. Το συμπέρασμα ολοκληρώνεται με πληροφορίες σχετικά με τον έλεγχο της υπόθεσης «ο επιλεγμένος αριθμός παραγόντων είναι επαρκής για να περιγράψει τον πίνακα».

Οι πιο σημαντικοί πίνακες είναι οι φορτίσεις και η αναλογία διακύμανσης που εξηγούνται.

Από το τελευταίο φαίνεται ότι συνολικά οι 6 επιλεγμένοι παράγοντες εξηγούν το 70% της διασποράς των δεδομένων, ενώ ο πρώτος παράγοντας είναι υπεύθυνος για το ένα πέμπτο της συνολικής διακύμανσης, ο δεύτερος - 19%, ο τρίτος - 12%, κ.λπ.
Ο πίνακας φόρτωσης δείχνει ότι ο πρώτος παράγοντας συνδυάζει 7, 12, 13, 14 και 15 ιδρύματα (οι συντελεστές συσχέτισης είναι μεγαλύτεροι από 0,5), ο δεύτερος - 8, 9, 10, 11, ο τρίτος - 2, 3, 4 κ.λπ.

Ας προσπαθήσουμε να ερμηνεύσουμε τα αποτελέσματα.

Παράγοντας 1ενώνει την εμπιστοσύνη στα πολιτικά κόμματα, τον πρόεδρο, το Verkhovna Rada, την κυβέρνηση και τις τοπικές αρχές. Με άλλα λόγια, αυτό εμπιστοσύνη στην πολιτική σφαίρα γενικότερα.
Παράγοντας 2ενώνει την εμπιστοσύνη στη φορολογική επιθεώρηση, την αστυνομία, την εισαγγελία και τα δικαστήρια. Με άλλα λόγια, αυτό εμπιστοσύνη στις δημοσιονομικές αρχές και τις αρχές ασφάλειας.
Παράγοντας 3ενωμένοι με την εμπιστοσύνη στους γείτονες, στους συναδέλφους και, απροσδόκητα, στην εκκλησία και τον κλήρο. Αυτά τα ιδρύματα μπορούν να συνοψιστούν ως εξής − εμπιστοσύνη στα άτομα με τα οποία οι ερωτηθέντες συναντώνται πρόσωπο με πρόσωπο. Αυτό υποστηρίζεται επίσης από τη συσχέτιση με το επίπεδο εμπιστοσύνης στους συγγενείς (είναι μόνο ελαφρώς χαμηλότερο από το αυθαίρετα επιλεγμένο όριο του συντελεστή συσχέτισης 0,5).
Παράγοντας 4— αυτό είναι εμπιστοσύνη σε τράπεζες και ασφαλιστικές εταιρείες, δηλ. σε χρηματοπιστωτικά ιδρύματα.
Παράγοντας 5ξεχωρίζει - εμπιστοσύνη στους αστρολόγους(όχι άλλες σημαντικές συσχετίσεις).
Παράγοντας 6όπως και το προηγούμενο, συσχετίζεται μόνο με το επίπεδο εμπιστοσύνης σε ένα μόνο ίδρυμα - φιλανθρωπικά ιδρύματα και δημόσιοι οργανισμοί.
Μόνο ένα ίδρυμα δεν συμπεριλήφθηκε σε αυτούς τους παράγοντες - τα μέσα ενημέρωσης (τηλεόραση, ραδιόφωνο, εφημερίδες). Η εμπιστοσύνη σε αυτό είναι περίπου εξίσου «απλωμένη» στους προσδιορισμένους παράγοντες.

Τι μας λένε αυτά τα αποτελέσματα;

Εάν υπολογίσουμε τον μέσο όρο του επιπέδου εμπιστοσύνης στους κοινωνικούς θεσμούς μεταξύ παραγόντων (δηλαδή, για κάθε ερωτώμενο, αθροίζουμε τις βαθμολογίες των ιδρυμάτων που περιλαμβάνονται στον παράγοντα και διαιρούμε με τον αριθμό αυτών των θεσμών σε συνδυασμό με τον παράγοντα), θα έχουμε μια εικόνα των συναισθημάτων των Ουκρανών σχετικά με μεμονωμένα στοιχεία του κράτους και της κοινωνίας:

Μπορεί να φανεί ότι οι ερωτηθέντες έχουν τη μεγαλύτερη εμπιστοσύνη στους ανθρώπους που συναντούν πρόσωπο με πρόσωπο. Και η λιγότερη εμπιστοσύνη υπάρχει στις δημοσιονομικές αρχές και τις αρχές ασφαλείας, καθώς και στους χρηματοπιστωτικούς οργανισμούς.

Η τελευταία πτυχή, η οποία δεν μπορεί παρά να εγείρει ερωτήματα: πώς ξέρουμε ότι πρέπει να εντοπιστούν ακριβώς 6 παράγοντες. Ίσως η πιο ακριβής απάντηση θα ήταν - από το πουθενά. Κάθε φορά, πρέπει να πειραματιστείτε χρησιμοποιώντας την κοινή λογική. Πρώτον, ο αριθμός των παραγόντων δεν μπορεί να είναι μεγαλύτερος από τον αριθμό των μεταβλητών. Δεύτερον, μπορείτε να εστιάσετε στη συνολική επεξηγημένη διακύμανση, επειδή δεν έχει νόημα να μιλάμε για παράγοντες εάν δεν περιγράφουν συλλογικά τουλάχιστον το ήμισυ της (και οι έξυπνοι άνθρωποι συνιστούν την επίτευξη τουλάχιστον 70%). Τρίτον, πρέπει να εστιάσετε στην ικανότητα να βρείτε μια λογική εξήγηση για τους ληφθέντες παράγοντες.

Σε αυτό το δοκίμιο δεν έχουμε αγγίξει πολλές σημαντικές πτυχές της παραγοντικής ανάλυσης, π.χ. όπως οι μέθοδοι περιστροφής. Στόχος μας ήταν να δείξουμε με πολύ γενικούς όρους γιατί χρειάζεται αυτή η μέθοδος και πώς να τη χρησιμοποιήσουμε. Η βαθύτερη εξοικείωση απαιτεί φυσικά ανεξάρτητη εργασία με εγχειρίδια και δεδομένα.

Βιβλιογραφία

Teetor P. R Βιβλίο μαγειρικής. — O'Reilly, 2011

Το Random Forest είναι ένας από τους αγαπημένους μου αλγόριθμους εξόρυξης δεδομένων. Πρώτον, είναι απίστευτα ευέλικτο, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επίλυση προβλημάτων παλινδρόμησης και ταξινόμησης. Αναζητήστε ανωμαλίες και επιλέξτε προγνωστικούς παράγοντες. Δεύτερον, αυτός είναι ένας αλγόριθμος που είναι πραγματικά δύσκολο να εφαρμοστεί λανθασμένα. Απλά επειδή, σε αντίθεση με άλλους αλγόριθμους, έχει λίγες προσαρμόσιμες παραμέτρους. Και είναι επίσης εκπληκτικά απλό στη φύση. Και ταυτόχρονα, είναι εκπληκτικά ακριβές.

Ποια είναι η ιδέα πίσω από έναν τόσο υπέροχο αλγόριθμο; Η ιδέα είναι απλή: ας πούμε ότι έχουμε έναν πολύ αδύναμο αλγόριθμο, ας πούμε . Αν κάνουμε πολλά διαφορετικά μοντέλαχρησιμοποιώντας αυτόν τον αδύναμο αλγόριθμο και λαμβάνοντας τον μέσο όρο του αποτελέσματος των προβλέψεών τους, το τελικό αποτέλεσμα θα είναι σημαντικά καλύτερο. Αυτό είναι αυτό που ονομάζεται ensemble learning in action. Ο αλγόριθμος Random Forest ονομάζεται επομένως "Random Forest" για τα ληφθέντα δεδομένα, δημιουργεί πολλά δέντρα απόφασης και στη συνέχεια υπολογίζει τον μέσο όρο των αποτελεσμάτων των προβλέψεών τους. Το σημαντικό σημείο εδώ είναι το στοιχείο της τύχης στη δημιουργία κάθε δέντρου. Εξάλλου, είναι ξεκάθαρο ότι αν δημιουργήσουμε πολλά πανομοιότυπα δέντρα, τότε το αποτέλεσμα του μέσου όρου τους θα έχει την ακρίβεια ενός δέντρου.

Πώς λειτουργεί; Ας υποθέσουμε ότι έχουμε κάποια δεδομένα εισόδου. Κάθε στήλη αντιστοιχεί σε κάποια παράμετρο, κάθε σειρά αντιστοιχεί σε κάποιο στοιχείο δεδομένων.

Μπορούμε να επιλέξουμε τυχαία έναν συγκεκριμένο αριθμό στηλών και γραμμών από ολόκληρο το σύνολο δεδομένων και να δημιουργήσουμε ένα δέντρο αποφάσεων με βάση αυτές.

Πέμπτη 10 Μαΐου 2012

Πέμπτη 12 Ιανουαρίου 2012

Αυτό είναι όλο. Η πτήση 17 ωρών τελείωσε, η Ρωσία παραμένει στο εξωτερικό. Και μέσα από το παράθυρο ενός άνετου διαμερίσματος 2 υπνοδωματίων, το Σαν Φρανσίσκο, η περίφημη Silicon Valley, Καλιφόρνια, ΗΠΑ, μας κοιτάζει. Ναι, αυτός είναι ακριβώς ο λόγος που πρακτικά δεν έγραψα Πρόσφατα. Μετακομίσαμε.

Όλα ξεκίνησαν τον Απρίλιο του 2011 όταν είχα μια τηλεφωνική συνέντευξη με το Zynga. Τότε όλα έμοιαζαν σαν ένα είδος παιχνιδιού άσχετο με την πραγματικότητα και δεν μπορούσα καν να φανταστώ σε τι θα οδηγούσε. Τον Ιούνιο του 2011, ο Zynga ήρθε στη Μόσχα και πραγματοποίησε μια σειρά συνεντεύξεων, εξετάστηκαν περίπου 60 υποψήφιοι που πέρασαν από τηλεφωνική συνέντευξη και επιλέχθηκαν περίπου 15 άτομα από αυτούς (δεν ξέρω τον ακριβή αριθμό, κάποιοι αργότερα άλλαξαν γνώμη, άλλοι αρνήθηκε αμέσως). Η συνέντευξη αποδείχθηκε εκπληκτικά απλή. Χωρίς προβλήματα προγραμματισμού, χωρίς δύσκολες ερωτήσεις σχετικά με το σχήμα των καταπακτών, δοκιμάζοντας κυρίως την ικανότητά σας να συνομιλείτε. Και η γνώση, κατά τη γνώμη μου, αξιολογήθηκε μόνο επιφανειακά.

Και τότε άρχισε η ριχτή. Πρώτα περιμέναμε τα αποτελέσματα, μετά την προσφορά, μετά την έγκριση LCA, μετά την έγκριση της αίτησης θεώρησης, μετά έγγραφα από τις ΗΠΑ, μετά την ουρά στην πρεσβεία, μετά πρόσθετη επαλήθευση, μετά τη βίζα. Κατά καιρούς μου φάνηκε ότι ήμουν έτοιμος να τα παρατήσω όλα και να σκοράρω. Κατά καιρούς αμφέβαλα αν χρειαζόμασταν αυτή την Αμερική, άλλωστε και η Ρωσία δεν είναι κακή. Η όλη διαδικασία κράτησε περίπου έξι μήνες, τελικά, στα μέσα Δεκεμβρίου λάβαμε βίζα και αρχίσαμε να προετοιμαζόμαστε για αναχώρηση.

Η Δευτέρα ήταν η πρώτη μου εργάσιμη μέρα σε ένα νέο μέρος. Το γραφείο έχει όλες τις προϋποθέσεις όχι μόνο για εργασία, αλλά και για διαμονή. Πρωινά, μεσημεριανά γεύματα και δείπνα από τους δικούς μας σεφ, πολλά ποικίλα φαγητά διάσπαρτα σε όλες τις γωνιές, γυμναστήριο, μασάζ ακόμα και κομμωτήριο. Όλα αυτά είναι εντελώς δωρεάν για τους εργαζόμενους. Πολλοί άνθρωποι μετακινούνται στην εργασία τους με ποδήλατο, ενώ αρκετά δωμάτια είναι εξοπλισμένα για την αποθήκευση οχημάτων. Γενικά, δεν έχω ξαναδεί κάτι τέτοιο στη Ρωσία. Ωστόσο, όλα έχουν το τίμημά τους, μας προειδοποίησαν αμέσως ότι θα έπρεπε να δουλέψουμε πολύ. Το τι είναι «πολλά», σύμφωνα με τα πρότυπα τους, δεν είναι πολύ σαφές για μένα.

Ελπίζω, ωστόσο, ότι παρά τη δουλειά, στο άμεσο μέλλον θα μπορέσω να ξαναρχίσω το blogging και, ίσως, να πω κάτι για την αμερικανική ζωή και την εργασία ως προγραμματιστής στην Αμερική. Περίμενε και θα δεις. Εν τω μεταξύ, εύχομαι σε όλους Καλή Χρονιά και Χριστούγεννα και να σας ξαναδούμε!

Για παράδειγμα χρήσης, θα εκτυπώσουμε τη μερισματική απόδοση των ρωσικών εταιρειών. Ως τιμή βάσης, λαμβάνουμε την τιμή κλεισίματος της μετοχής την ημέρα που κλείνει το μητρώο. Για κάποιο λόγο, αυτές οι πληροφορίες δεν είναι διαθέσιμες στον ιστότοπο της Τρόικας, αλλά είναι πολύ πιο ενδιαφέρουσες από τις απόλυτες τιμές των μερισμάτων.
Προσοχή! Ο κώδικας χρειάζεται πολύ χρόνο για να εκτελεστεί, γιατί... Για κάθε προσφορά πρέπει να υποβάλετε αίτημα στους διακομιστές finam και να λάβετε την αξία της.

Αποτέλεσμα<- NULL for(i in (1:length(divs[,1]))){ d <- divs if (d$Divs>0)( δοκιμάστε (( εισαγωγικά<- getSymbols(d$Symbol, src="Finam", from="2010-01-01", auto.assign=FALSE) if (!is.nan(quotes)){ price <- Cl(quotes) if (length(price)>0)(ημ<- d$Divs result <- rbind(result, data.frame(d$Symbol, d$Name, d$RegistryDate, as.numeric(dd)/as.numeric(price), stringsAsFactors=FALSE)) } } }, silent=TRUE) } } colnames(result) <- c("Symbol", "Name", "RegistryDate", "Divs") result

Ομοίως, μπορείτε να δημιουργήσετε στατιστικά στοιχεία για τα προηγούμενα χρόνια.

Σήμερα θα μιλήσω λίγο για την επίλυση ενός προβλήματος ταξινόμησης χρησιμοποιώντας το πακέτο λογισμικού R και τις επεκτάσεις του. Το πρόβλημα ταξινόμησης είναι ίσως ένα από τα πιο συνηθισμένα στην ανάλυση δεδομένων. Υπάρχουν πολλές μέθοδοι για να το λύσετε χρησιμοποιώντας διαφορετικές μαθηματικές τεχνικές, αλλά εσείς και εγώ, ως απολογητές, δεν μπορούμε παρά να χαιρόμαστε που δεν χρειάζεται να προγραμματίσετε τίποτα από την αρχή - όλα είναι εκεί (και όχι σε ένα μόνο αντίγραφο ) στο σύστημα πακέτων R.

Πρόβλημα ταξινόμησης

Η εργασία ταξινόμησης είναι ένα τυπικό παράδειγμα «εποπτευόμενης μάθησης». Συνήθως, έχουμε δεδομένα με τη μορφή πίνακα, όπου οι στήλες περιέχουν την τιμή των συνόλων χαρακτηριστικών για κάθε περίπτωση. Επιπλέον, όλες οι γραμμές είναι προσημειωμένες με τέτοιο τρόπο ώστε μία από τις στήλες (ας υποθέσουμε ότι η τελευταία) υποδεικνύει την κλάση στην οποία ανήκει αυτή η γραμμή. Ένα καλό παράδειγμα είναι η ταξινόμηση των email σε ανεπιθύμητα και μη. Για να χρησιμοποιήσετε αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης, πρέπει πρώτα να έχετε δεδομένα με ετικέτα - δεδομένα για τα οποία είναι γνωστή η τιμή της κλάσης μαζί με άλλα χαρακτηριστικά. Επιπλέον, το σύνολο δεδομένων πρέπει να είναι σημαντικό, ειδικά εάν ο αριθμός των χαρακτηριστικών είναι μεγάλος.

Αν έχουμε αρκετά δεδομένα, μπορούμε να ξεκινήσουμε την εκπαίδευση του μοντέλου. Η γενική στρατηγική με ταξινομητές δεν εξαρτάται ιδιαίτερα από το μοντέλο και περιλαμβάνει τα ακόλουθα βήματα:

• επιλογή σετ εκπαίδευσης και δοκιμών·
• εκπαίδευση του μοντέλου στο σετ εκπαίδευσης.
• έλεγχος του μοντέλου σε ένα δοκιμαστικό σετ.
• διασταυρωμένη επικύρωση;
• βελτίωση του μοντέλου.

Ακρίβεια και πληρότητα

Πώς μπορούμε να αξιολογήσουμε πόσο καλά λειτουργεί ο ταξινομητής μας; Δεν είναι εύκολη ερώτηση. Γεγονός είναι ότι διαφορετικά σενάρια είναι πιθανά, ακόμα κι αν έχουμε μόνο δύο κατηγορίες. Ας πούμε ότι λύνουμε το πρόβλημα του φιλτραρίσματος ανεπιθύμητων μηνυμάτων. Αφού ελέγξουμε το μοντέλο στο σετ δοκιμής, παίρνουμε τέσσερις τιμές:

TP (αληθινό θετικό) - πόσα μηνύματα ταξινομήθηκαν σωστά ως ανεπιθύμητα,
TN (αληθινό αρνητικό) - πόσα μηνύματα ταξινομήθηκαν σωστά ως μη ανεπιθύμητα,
FP (ψευδώς θετικό) - πόσα μηνύματα ταξινομήθηκαν λανθασμένα ως ανεπιθύμητα (δηλαδή, τα μηνύματα δεν ήταν ανεπιθύμητα, αλλά το μοντέλο ταξινόμησε αυτά τα μηνύματα ως ανεπιθύμητα),
FN (ψευδώς αρνητικό) - πόσα μηνύματα ταξινομήθηκαν λανθασμένα ως μη ανεπιθύμητα, αλλά στην πραγματικότητα εξακολουθούσε να είναι το Κέντρο Αμερικανικών Αγγλικών.

Η συνέχεια είναι διαθέσιμη μόνο στα μέλη

Επιλογή 1. Εγγραφείτε στην κοινότητα "ιστότοπων" για να διαβάσετε όλο το υλικό στον ιστότοπο

Η συμμετοχή στην κοινότητα εντός της καθορισμένης περιόδου θα σας δώσει πρόσβαση σε ΟΛΟ το υλικό των Hacker, θα αυξήσει την προσωπική σας αθροιστική έκπτωση και θα σας επιτρέψει να συγκεντρώσετε μια επαγγελματική βαθμολογία Xakep Score!

Εισαγωγή

Πρώτα απ 'όλα, ας συζητήσουμε την ορολογία. Μιλάμε για μια περιοχή που στη δυτική βιβλιογραφία ονομάζεται Εξόρυξη Δεδομένων και συχνά μεταφράζεται στα ρωσικά ως «ανάλυση δεδομένων». Ο όρος δεν είναι απόλυτα επιτυχημένος, καθώς η λέξη "ανάλυση" στα μαθηματικά είναι αρκετά οικεία, έχει καθιερωμένη σημασία και περιλαμβάνεται στα ονόματα πολλών κλασικών ενοτήτων: μαθηματική ανάλυση, λειτουργική ανάλυση, κυρτή ανάλυση, μη τυπική ανάλυση, πολυδιάστατο σύνθετο ανάλυση, διακριτή ανάλυση, στοχαστική ανάλυση, κβαντική ανάλυση κ.λπ. Σε όλους αυτούς τους τομείς της επιστήμης, μελετάται μια μαθηματική συσκευή, η οποία βασίζεται σε ορισμένα θεμελιώδη αποτελέσματα και επιτρέπει σε κάποιον να επιλύει προβλήματα σε αυτούς τους τομείς. Στην ανάλυση δεδομένων η κατάσταση είναι πολύ πιο περίπλοκη. Αυτή είναι, πρώτα απ 'όλα, μια εφαρμοσμένη επιστήμη στην οποία δεν υπάρχει μαθηματικός μηχανισμός, με την έννοια ότι δεν υπάρχει πεπερασμένο σύνολο βασικών γεγονότων από τα οποία προκύπτει ο τρόπος επίλυσης προβλημάτων. Πολλά προβλήματα είναι «μεμονωμένα», και τώρα εμφανίζονται όλο και περισσότερες νέες κατηγορίες προβλημάτων, για τις οποίες είναι απαραίτητο να αναπτυχθεί μια μαθηματική συσκευή. Ακόμη μεγαλύτερο ρόλο παίζει εδώ το γεγονός ότι η ανάλυση δεδομένων είναι μια σχετικά νέα κατεύθυνση στην επιστήμη.

Στη συνέχεια, πρέπει να εξηγήσουμε τι είναι η «ανάλυση δεδομένων». Την ονόμασα «περιοχή», αλλά περιοχή τι; Εδώ είναι που τα πράγματα γίνονται ενδιαφέροντα γιατί αυτό δεν είναι απλώς ένα πεδίο επιστήμης. Ένας αληθινός αναλυτής λύνει, πρώτα απ 'όλα, εφαρμοσμένα προβλήματα και επικεντρώνεται στην πρακτική. Επιπλέον, τα δεδομένα πρέπει να αναλύονται στα οικονομικά, τη βιολογία, την κοινωνιολογία, την ψυχολογία κ.λπ. Λύση

νέα καθήκοντα, όπως είπα ήδη, απαιτούν την εφεύρεση νέων τεχνικών (δεν είναι πάντα θεωρίες, αλλά και τεχνικές, μέθοδοι κ.λπ.), οπότε κάποιοι λένε ότι η ανάλυση δεδομένων είναι επίσης τέχνη και τέχνη.

ΣΕ Σε εφαρμοσμένους τομείς, το πιο σημαντικό πράγμα είναι η εξάσκηση! Είναι αδύνατο να φανταστεί κανείς έναν χειρουργό που δεν έχει κάνει ούτε μία επέμβαση. Στην πραγματικότητα, αυτός δεν είναι καθόλου χειρουργός. Επίσης, ένας αναλυτής δεδομένων δεν μπορεί να κάνει χωρίς να λύσει πραγματικά εφαρμοσμένα προβλήματα. Όσο περισσότερα τέτοια προβλήματα λύσετε μόνοι σας, τόσο πιο εξειδικευμένοι ειδικοί θα γίνετε.

Πρώτον, η ανάλυση δεδομένων είναι πρακτική, πρακτική και περισσότερη πρακτική. Πρέπει να λύσουμε πραγματικά προβλήματα, πολλά από αυτά, από διαφορετικούς τομείς. Γιατί, για παράδειγμα, η ταξινόμηση των σημάτων και των κειμένων είναι δύο εντελώς διαφορετικοί τομείς. Οι ειδικοί που μπορούν εύκολα να δημιουργήσουν έναν διαγνωστικό αλγόριθμο κινητήρα βάσει σημάτων αισθητήρων ενδέχεται να μην μπορούν να δημιουργήσουν ένα απλό φίλτρο ανεπιθύμητης αλληλογραφίας για μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου. Αλλά είναι πολύ επιθυμητό να αποκτήσετε βασικές δεξιότητες όταν εργάζεστε με διαφορετικά αντικείμενα: σήματα, κείμενα, εικόνες, γραφήματα, περιγραφές χαρακτηριστικών κ.λπ. Επιπλέον, αυτό θα σας επιτρέψει να επιλέξετε εργασίες σύμφωνα με τις προτιμήσεις σας.

Δεύτερον, είναι σημαντικό να επιλέγετε τα μαθήματα κατάρτισης και τους μέντορες σας με σύνεση.

ΣΕ Κατ 'αρχήν, μπορείτε να μάθετε τα πάντα μόνοι σας. Άλλωστε δεν έχουμε να κάνουμε με περιοχή όπου υπάρχεικάποια μυστικά περνούσαν από στόμα σε στόμα. Αντίθετα, υπάρχουν πολλά ικανά μαθήματα κατάρτισης, πηγαίοι κώδικες για προγράμματα και δεδομένα. Επιπλέον, είναι πολύ χρήσιμο όταν πολλά άτομα λύνουν ένα πρόβλημα παράλληλα. Το γεγονός είναι ότι κατά την επίλυση τέτοιων προβλημάτων πρέπει να ασχοληθείς με πολύ συγκεκριμένο προγραμματισμό. Ας πούμε τον αλγόριθμό σας

έδωσε το 89% σωστές απαντήσεις. Ερώτηση: είναι πολύ ή λίγο; Αν δεν είναι αρκετό, τότε τι συμβαίνει: προγραμματίσατε τον αλγόριθμο εσφαλμένα, επιλέξατε λάθος παραμέτρους αλγόριθμου ή ο ίδιος ο αλγόριθμος είναι κακός και δεν είναι κατάλληλος για την επίλυση αυτού του προβλήματος; Εάν η εργασία είναι διπλή, τότε μπορούν να εντοπιστούν γρήγορα σφάλματα στο πρόγραμμα και εσφαλμένες παράμετροι. Και αν αντιγραφεί από έναν ειδικό, τότε τα ζητήματα αξιολόγησης του αποτελέσματος και της αποδοχής του μοντέλου επιλύονται επίσης γρήγορα.

Τρίτον, είναι χρήσιμο να θυμόμαστε ότι η ανάλυση δεδομένων απαιτεί πολύ χρόνο για να λυθεί.

Στατιστική

Ανάλυση δεδομένων στο R

1. Μεταβλητές

ΣΕ Η R, όπως όλες οι άλλες γλώσσες προγραμματισμού, έχει μεταβλητές. Τι είναι μια μεταβλητή; Ουσιαστικά, αυτή είναι η διεύθυνση με την οποία μπορούμε να βρούμεκάποια δεδομένα που αποθηκεύουμε στη μνήμη.

Οι μεταβλητές αποτελούνται από μια αριστερή και μια δεξιά πλευρά, που χωρίζονται από έναν τελεστή εκχώρησης. Στο R, ο τελεστής ανάθεσης είναι η κατασκευή "<-”, если название переменной находится слева, а значение, которое сохраняется в памяти - справа, и она аналогична “=” в других языках программирования. В отличии от других языков программирования, хранимое значение может находиться слева от оператора присваивания, а имя переменной - справа. В таком случае, как можно догадаться, оператор присваивания примет конструкцию следующего вида: “->”.

ΣΕ Ανάλογα με τα αποθηκευμένα δεδομένα, οι μεταβλητές μπορεί να είναι διαφόρων τύπων: ακέραιος, πραγματικός, συμβολοσειρά. Για παράδειγμα:

my.var1<- 42 my.var2 <- 35.25

Σε αυτήν την περίπτωση, η μεταβλητή my.var1 θα είναι ακέραιου τύπου και η μεταβλητή my.var2 θα είναι πραγματικού τύπου.

Όπως και σε άλλες γλώσσες προγραμματισμού, μπορείτε να εκτελέσετε διάφορες αριθμητικές πράξεις σε μεταβλητές.

my.var1 + my.var2 - 12

my.var3<- my.var1^2 + my.var2^2

Εκτός από τις αριθμητικές πράξεις, μπορείτε να εκτελέσετε λογικές πράξεις, δηλαδή πράξεις σύγκρισης.

my.var3 > 200 my.var3 > 3009 my.var1 == my.var2 my.var1 != my.var2 my.var3 >= 200 my.var3<= 200

Το αποτέλεσμα μιας λογικής πράξης θα είναι μια πρόταση true (TRUE) ή false (FALSE). Μπορείτε επίσης να εκτελέσετε λογικές πράξεις όχι μόνο μεταξύ μιας μεταβλητής με μια συγκεκριμένη τιμή, αλλά και με μια άλλη μεταβλητή.

my.new.var<- my.var1 == my.var2