Zazimko Valentina Lentevna Doctorado, Arte. Profesor del Departamento de Análisis Económico de la Institución Educativa Presupuestaria del Estado Federal de Educación Profesional Superior "Universidad Agraria Estatal de Kuban"

El enfoque tradicional para analizar la situación financiera se basa en el concepto general de "equilibrio de sistemas", tomado de países con economías de mercado (Figura 1).

Figura 1 — Metodología para analizar la situación financiera, correspondiente al concepto occidental de “equilibrio” del sistema

Mientras tanto, surgen problemas como: 1) la inconsistencia de algunos enfoques metodológicos con las condiciones específicas rusas de hacer negocios; 2) no tener en cuenta la naturaleza social del sector agrícola de la economía en Rusia (al diferenciar los enfoques de evaluación según la afiliación sectorial de las organizaciones); 3) análisis de los principales factores que influyen en el desempeño empresarial mediante análisis estadístico; 4) estructurar la metodología para analizar la situación financiera (al menos para restaurar la justicia lingüística); 5) la correspondencia del análisis financiero con las necesidades modernas de las entidades económicas y la interpretación ambigua de las categorías económicas prestadas se han estudiado de forma insuficiente.

La dirección principal para mejorar la metodología para analizar la situación financiera de una organización debe ser tener en cuenta:

El clima político existente y el enfoque gubernamental para evaluar los fenómenos, procesos y resultados comerciales económicos;

Características del reglamento legislativo de elaboración. Estados financieros(esto se refiere especialmente a la revisión de enfoques para evaluar la solvencia de una organización);

La estructura sectorial de la propiedad de una entidad económica;

Parámetros modernos para evaluar la eficiencia empresarial.

El propósito de analizar la situación financiera de una organización es una evaluación objetiva de la situación financiera y las perspectivas de su desarrollo, teniendo en cuenta la situación actual de la industria en un intervalo de tiempo específico correspondiente a la estrategia política y económica general en relación con la objeto de estudio.

Las transformaciones agrarias de la era moderna en la historia de Rusia son profundas y significativas: desde el segundo semestre de 2005, el Gobierno Federación Rusa intensificó significativamente su interés por la agricultura, iniciando, entre otros, el proyecto nacional “Desarrollo del Complejo Agroindustrial”; adoptado a finales de 2006 la ley federal"Sobre el desarrollo de la agricultura". La política estatal de apoyo a la agricultura prevé incentivos para atraer préstamos en condiciones de subvencionar el pago de intereses. Se valora negativamente el debilitamiento de la independencia financiera de las Sociedades como consecuencia de las medidas adoptadas según criterios generalmente aceptados para determinar la situación financiera. Según las estimaciones de los economistas nacionales, que reconocen las deficiencias de la metodología existente para calcular los indicadores de la situación financiera de los productores agrícolas, utilizada, incluso por los tribunales de arbitraje (Cuadro 1), no habría tantas granjas en quiebra en el país.

Cuadro 1. Fragmento del cálculo de coeficientes para clasificar a los productores agrícolas en los grupos de estabilidad financiera del deudor

Impares:	Grupos
financiero independencia		0,56≤K<0,6	0,5≤K<0,56	0,44≤K<0,5
Independencia financiera en cuanto a la formación de reservas y costos.				0,65≤K<0,8
provisión de capital de trabajo propio

El estudio de la situación financiera de una organización debe cumplir con el concepto de coherencia. La metodología para analizar la situación financiera de la organización, al mismo tiempo, aparece en forma de una secuencia acordada, lo que permite afirmar el hecho de restaurar la validez lingüística del término “metodología”. Consta de seis etapas principales, el diagrama de bloques general se muestra en la Figura 2.

Figura 2 — Diagrama de flujo para la implementación de etapas de análisis de la situación financiera de las organizaciones agrícolas

Recopilar información implica compilar una lista de preguntas y obtener datos relevantes de la organización que se está estudiando y de otras fuentes. El estudio de las condiciones de funcionamiento de los sistemas debe convertirse en una etapa preliminar del análisis, que se debe a la tarea de una síntesis indispensable de los factores internos y externos, que surge teniendo en cuenta las peculiaridades de la evolución del análisis económico en Rusia, descritas anteriormente. . Así, para las organizaciones agrarias, es específico estudiar las condiciones geográficas, meteorológicas y climáticas del negocio del sujeto analizado. La estructuración de la información inicial debe implicar la recopilación de segmentos de datos que deben incluirse en la base de información para analizar la situación financiera de la organización con sus principales características: industria, escala de negocios y otras.

En la siguiente etapa, en el conjunto de información generada, es necesario resaltar los indicadores que son los criterios más importantes para el desempeño. Muchos analistas académicos, tanto extranjeros como rusos, sitúan los indicadores de rentabilidad por encima de otros indicadores. Así, E. Altman, en su conocido “modelo Z” de cinco factores para determinar la probabilidad de una posible quiebra, presentó dos de cinco factores como indicadores de rentabilidad. La importancia de los indicadores de rentabilidad también se refleja en la "Regla de Oro de la Economía", que establece que la tasa de crecimiento de las ganancias del balance debe exceder la tasa de crecimiento de los ingresos por ventas de productos, y la tasa de crecimiento de las ventas debe exceder la tasa de crecimiento de activos.

El criterio para identificar las fases en el cronograma del ciclo de vida tradicional es también el indicador de rentabilidad (eje y en la Figura 3).

Figura 3 - Ciclo de vida organizacional

En combinación con los indicadores absolutos de desempeño financiero, los indicadores clave de la actividad de una organización agrícola son: producción bruta a precios de venta corrientes, ingresos y ganancias (pérdidas) por la venta de productos (obras, servicios), ganancias (pérdidas) de la año de informe, ganancia (pérdida) neta, índice de rotación del capital operativo, rendimiento del capital, rendimiento del capital operativo.

El sistema de indicadores propuesto para analizar la situación financiera de las entidades comerciales en el sector agrícola de la economía se probó utilizando el ejemplo de datos reales de JSC Agrofirm Kavkaz en el territorio de Krasnodar. La organización no ocupa el último lugar en el ranking de las trescientas empresas agrícolas más grandes y eficientes según los resultados del período 2003-2007, incluidas en el club Agro-300.

Figura 4 - Dinámica de los indicadores de desempeño financiero de CJSC Agrofirm Kavkaz

El análisis de los indicadores absolutos de desempeño financiero indica el desarrollo y crecimiento de la empresa (Figura 4). Así, una dinámica constante en la dirección indicada es típica de los indicadores de producción bruta (+ 39%), ingresos por ventas de productos (+ 43,9%), así como del resultado financiero final de las actividades (+ 16,8%). Entre los factores que influyeron positivamente en la dinámica de los indicadores, se puede nombrar un aumento en el volumen de productos agrícolas producidos y comercializables: principalmente cereales (un 3,4%), remolacha azucarera (13,9%), girasol (47,9%) y leche (9 ,9%). El rendimiento del capital operativo durante el período del informe aumentó en comparación con el período base, lo que demuestra la alta eficiencia de la sociedad anónima.

Para identificar factores importantes que influyen en el nivel de eficiencia empresarial, se llevó a cabo un análisis de correlación y regresión de la eficiencia empresarial de 46 organizaciones agrícolas en la zona central del territorio de Krasnodar. El nivel de rendimiento del capital social (en porcentaje) se toma como indicador efectivo (y), calculado como la relación entre la ganancia (pérdida) neta del año de informe y el saldo anual promedio del capital social. La elección de este indicador en particular se explica por su excesiva demanda por parte de los usuarios externos de los estados financieros como indicador que caracteriza no solo la eficiencia de una empresa, sino también su riesgo, las perspectivas estratégicas de solvencia y la calidad de la gestión empresarial. Se seleccionaron para el análisis indicadores clave: factores que potencialmente influyen en el grado de rendimiento del capital; la búsqueda y cálculo de estos factores se puede realizar sobre la base de estados financieros públicos. Estos son: x 1 - participación del capital en la moneda del balance, %; x 2 es la relación entre deuda y capital social (índice de apalancamiento financiero); x 3 - participación de fondos líquidos en activos,%; x 4 – índice de rotación de activos (productividad de los recursos).

El análisis de los coeficientes de correlación pareada mostró que existe una conexión directa y bastante estrecha entre el rendimiento del capital y la relación entre deuda y capital social, según la escala Chaddock, lo que confirma la afirmación de que la búsqueda de una relación racional entre las fuentes de deuda y capital de financiación es una vía clara para aumentar la eficacia de esta última. La relación promedio inversa entre el indicador de desempeño y la participación del capital en la moneda del balance (Cuadros 2 y 3) indica que el rendimiento del capital en las condiciones modernas aumenta si su participación en el capital total disminuye. Al mismo tiempo, existe una conexión promedio directa entre el rendimiento del capital y la proporción de fondos líquidos en los activos, y una conexión directa débil entre este (rentabilidad) y el rendimiento de los activos.

Tabla 2. Matriz de coeficientes de correlación pareada de la ecuación de regresión múltiple de cuatro factores

El análisis de los coeficientes β indica que la influencia más débil sobre el cambio en el rendimiento del capital la ejerce la participación del capital en la moneda del balance, y la más fuerte es la relación entre deuda y capital social. Además, precisamente según la segunda característica, la población estudiada de organizaciones agrícolas es extremadamente heterogénea. Además, este conjunto es heterogéneo en términos de rendimiento del capital, participación del capital en la moneda del balance y participación de los fondos líquidos en los activos, lo que indica un nivel diferente de organización de las actividades productivas y financieras y su eficiencia en las explotaciones agrícolas.

Cuadro 3. Características generales del rendimiento del capital y factores seleccionados, 2006

Firmar	Valor promedio	Cuotas emparejadas
		correlaciones
y — rendimiento sobre el capital, %
x 1 - participación del capital en la moneda del balance,%
x 2 - relación entre deuda y capital social
x 3 - participación de fondos líquidos en activos,%
x 4 - índice de rotación de activos (productividad de los recursos)

La ecuación de regresión múltiple obtenida como resultado de la solución tiene la forma:

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

El valor positivo del coeficiente en x 2 es evidencia de que con métodos agrícolas racionales y una relación normal entre el rendimiento de los activos y los intereses pagados por fuentes de financiación prestadas, la rentabilidad de los recursos propios debería aumentar.

Tabla 4. Resultados generales de la evaluación del modelo de regresión de cuatro factores

La relación entre el rendimiento del capital y todos los factores incluidos en el modelo es estrecha (coeficiente de correlación múltiple R = 0,901) y estadísticamente significativa (Tabla 4). Además, la ecuación lineal explica el 81,2% de la variación del rendimiento del capital. El resto se debe a factores aleatorios no contabilizados.

En la práctica, para calcular el nivel de eficiencia empresarial de los productores agrícolas y las formas de mejorarlo, se identifican los principales factores y el grado de su influencia en el indicador de desempeño. Se ha determinado que el rendimiento sobre el capital de la población estudiada de organizaciones agrícolas: disminuye con un aumento en la participación del capital en la estructura de fuentes de financiamiento (el rendimiento sobre el capital aumenta solo hasta un cierto nivel de capital y comienza a disminuir con un nuevo aumento de su participación en la estructura del balance); aumenta con un aumento en el índice de apalancamiento financiero, que refleja el índice de deuda y capital social y caracteriza la dependencia de las ganancias de la estructura de las fuentes de financiamiento, lo cual es posible con una carga fiscal preferencial y apoyo a las granjas por parte del Gobierno de la Federación Rusa; tiene una dinámica creciente con un aumento en la participación de los activos líquidos en la estructura de la propiedad de la organización, lo cual es lógico a la luz de la implementación de la disciplina de liquidación y pago, y es consecuencia del crecimiento de la actividad comercial de la organización, manifestado en un aumento en los ingresos (ingresos) por la venta de productos agrícolas y otras actividades (prioridad de la estrategia de marketing de actividades de la organización); aumenta con el nivel de uso de los activos propios de la organización (una tarea prioritaria de la gestión financiera de la organización).

A partir de aquí, es posible formar el vector adecuado para aumentar la eficiencia empresarial de las organizaciones agrícolas mediante el uso de mecanismos claros que contribuyan a su crecimiento. En su forma más general, tales mecanismos son: 1) una determinación razonable de las fuentes de financiamiento de las actividades de la organización; 2) aumentar la eficiencia en el uso de los recursos de la organización con base en la estabilización de los acuerdos mutuos y el sistema de liquidación y disciplina de pagos; 3) mejora del sistema de gestión de la producción.

Un estudio de la dinámica del rendimiento del capital social de las organizaciones agrícolas, dependiendo del nivel real de la participación del capital social en la estructura de fuentes de financiamiento, mostró que el valor más alto del indicador de eficiencia para el uso del capital social se registró en el nivel de capital social en el rango del 44 al 58%. Con un mayor crecimiento del capital social en la estructura de fuentes, se observa una disminución de la rentabilidad (Figura 5).

Figura 5 — Dinámica del rendimiento del capital en función de la participación del capital en la estructura de capital

El estudio del impacto de la estrategia financiera de una organización con respecto al uso de fondos prestados continúa la secuencia descrita.

Un lugar aceptable aquí ocupa la metodología desarrollada para determinar la proporción racional de fondos prestados y de capital en relación con el rendimiento del capital social y los préstamos preferenciales a las organizaciones agrícolas.

A partir de todo el conjunto de indicadores relativos de estabilidad financiera, proponemos calcular el coeficiente de independencia financiera (Patrimonio sobre Activos Totales), que caracteriza la política seguida en el campo del financiamiento y refleja la participación del capital social en la estructura de fuentes de propiedad y la relación entre deuda y capital social (índice de apalancamiento financiero, o "apalancamiento de apalancamiento financiero"), que caracteriza el grado de riesgo de la organización.

Los ratios de estructura de capital caracterizan el grado de protección de acreedores e inversores frente a posibles impagos de deudas y prácticamente no proporcionan información sobre el potencial económico de la organización. El problema descrito se "resuelve" mediante un indicador que caracteriza la dependencia de las ganancias de los gastos asociados con la estructura de las fuentes de financiación de las actividades de la organización: el "efecto de apalancamiento financiero".

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

donde EFR es el efecto del apalancamiento financiero, que consiste en un aumento en el índice de rentabilidad sobre el capital,%; Neskh: la tasa del impuesto agrícola unificado, expresada como fracción decimal; CR - índice de rendimiento bruto sobre activos,%; PC: el monto promedio de interés sobre un préstamo pagado por una organización por el uso del capital prestado,%; ZK: la cantidad promedio de capital prestado utilizado por la organización; SK es el monto promedio del capital social de la organización.

La fórmula (2) se obtuvo teniendo en cuenta las peculiaridades de la formación de datos en los estados financieros de las organizaciones rusas, así como los impuestos a los productores agrícolas: 1) en lugar de la cantidad total de capital utilizado, en nuestra opinión, el el monto de las cuentas por pagar de la organización debe restarse de su valor; 2) “el monto de la ganancia bruta excluyendo el costo de pagar los intereses de un préstamo” fue reemplazado por el indicador “beneficio de la venta de productos (obras, servicios)”; 3) el impuesto sobre la renta, cuyo pago se realiza bajo el régimen fiscal general, no es considerado por el autor como un factor que influya en la magnitud del efecto: de acuerdo con la legislación vigente, los productores agrícolas pagan un impuesto agrícola único, que fue introducido en la fórmula.

Cuadro 5. Dinámica de los indicadores de estabilidad financiera de CJSC Agrofirm Kavkaz

Así, la proporción del capital prestado en relación con el capital social de CJSC Agrofirma Kavkaz a finales de 2006, según el Cuadro 5, ascendía al 52,8%, es decir, 42,1 puntos porcentuales. superior al nivel del año base. Un aumento en la participación del capital prestado en la estructura de pasivos del balance indica una transición de una política financiera conservadora a una moderada; y aunque esto está asociado con un debilitamiento de la autonomía de la entidad comercial, bajo ciertas condiciones, esto puede conducir a un aumento en el rendimiento del capital. Cabe señalar que el grado de actividad empresarial de los productores agrícolas no es tan alto para la implementación de dicha política de financiación en el futuro, lo que significa que las consecuencias de los cambios que se están llevando a cabo deben estudiarse cuidadosamente y tomar una decisión racional. hecho.

Los resultados de los cálculos para determinar el efecto del apalancamiento financiero de CJSC Agrofirma Kavkaz (Cuadro 6) indican su dinámica positiva: el valor en 2006 fue del 2,5%, es decir, 3,3 puntos porcentuales. mayor que el nivel del año base. En consecuencia, CJSC Agrofirma Kavkaz, habiendo formado sus activos en un 65% con fondos propios y un 35% con capital prestado, aumentó su rentabilidad sobre el capital en un 2,5%, en igualdad de condiciones, debido a que paga recursos crediticios. teniendo en cuenta la política de préstamos preferenciales a los productores agrícolas aplicada por el Gobierno de la Federación de Rusia, y el rendimiento del capital total es del 16,2%. El análisis factorial del modelo del efecto del apalancamiento financiero mostró que en las condiciones actuales es rentable utilizar fondos prestados en la facturación de la organización, ya que la consecuencia de esto es un aumento en la eficiencia del uso del capital social. Esto significa que al atraer recursos prestados, la organización analizada puede aumentar su propio capital, siempre que el rendimiento del capital invertido supere el precio de los recursos atraídos.

Cuadro 6. Mecanismo de formación del efecto del apalancamiento financiero

Índice	2004	2005	2006	Periodo de cambio (+,-)
Ganancias por ventas de productos, obras, servicios, miles de rublos.
Intereses a pagar, miles de rublos.
El monto de las ganancias por la venta de productos, obras y servicios, teniendo en cuenta los costos de pago de intereses sobre el préstamo, en miles de rublos.
Cantidad promedio anual de capital utilizado (activos) menos cuentas por pagar, miles de rublos.
Ratio de apalancamiento financiero
Rentabilidad sobre el capital total, %
Precio nominal medio ponderado de los recursos prestados, %
Efecto del apalancamiento financiero, %
Desviación del efecto del apalancamiento financiero total, %
incluso debido a:
Retorno sobre el nivel de activos, %
Tasas de interés de préstamos, %
Ratio de apalancamiento financiero, %

Para determinar los límites del crecimiento del apalancamiento financiero, se debe utilizar el modelo desarrollado por los científicos franceses J. Conan y M. Golder. La explicación de esto es la composición de los criterios, que se adapta mejor a los requisitos de la elaboración de estados financieros nacionales. Cuanto menor sea el valor del indicador estimado, menor será la probabilidad de retrasos en los pagos por parte de la empresa. Los valores reales de los criterios, calculados según los datos de CJSC Agrofirm Kavkaz, se presentan en la Tabla 7.

Cuadro 7. Evaluación de la probabilidad de retrasos en los pagos de Agrofirm Kavkaz CJSC

Índice	2004	2005	2006
Relación entre efectivo y cuentas por cobrar y activos (R1)
Relación entre el monto de capital social y pasivos a largo plazo y las fuentes de cobertura de propiedad (U2)
Relación entre gastos financieros e ingresos por ventas (R3)
Relación entre costos de servicios de personal y valor agregado (U4)
Relación entre ganancias antes de intereses e impuestos y capital prestado (U5)
Estimación de la probabilidad de pagos retrasados: Q=-0.16хУ1-0.22хУ2+0.87хУ3+0.10хУ4-0.24хУ5

Los cálculos muestran que la probabilidad de que una empresa retrase los pagos es muy pequeña, sin embargo, la dinámica del indicador integral tiende a cero, lo que significa que el nivel de solvencia en el futuro está amenazado. Esta ola se justifica en el contexto de un aumento en la cantidad de fondos prestados y en los costos del servicio de la deuda. Para prevenir posibles dificultades, es necesario un seguimiento operativo de la disciplina de liquidación y pago.

Para sincronizar los flujos de caja positivos y negativos, es necesaria una gestión de la solvencia operativa. Los autores del estudio se oponen categóricamente al uso de ratios de liquidez como indicadores de solvencia debido a su contradicción con el requisito contable de empresa en funcionamiento. El grado de solvencia, en nuestra opinión, depende del llenado de los indicadores de desempeño financiero con dinero real. El uso de transacciones de compensación en las liquidaciones y la sustitución de efectivo por cuentas por cobrar crea una amenaza a la capacidad de la organización para cumplir con sus obligaciones actuales.

Actualmente, no se presta suficiente atención al análisis del flujo de caja. Mientras tanto, este es el método menos contradictorio que nos permite monitorear el grado de suficiencia de fondos para cubrir obligaciones a corto plazo. Endovitsky D.A. sugiere comparar el flujo de efectivo neto de las actividades actuales con las ganancias de las ventas. Un flujo de caja neto negativo, si bien hay ganancias por las ventas, indicará que la formación de capital de trabajo requiere grandes inversiones financieras. Esta situación puede conducir a la insolvencia. Motivos: baja rentabilidad de las ventas, altos costos de formación de capital de trabajo.

Cuadro 8. Relación entre el flujo de caja neto y el beneficio de las ventas, miles de rublos.

El flujo de caja neto de las actividades actuales en CJSC Agrofirm Kavkaz es positivo; sin embargo, con más detalle la suficiencia de los ingresos en efectivo para financiar el capital de trabajo se demostrará mediante un análisis factorial (fórmula 3):

, (3)

donde Dptd es la entrada de efectivo de las actividades actuales, en miles de rublos, OK es el capital de trabajo, en miles de rublos; Dotd: salida de fondos de actividades actuales, miles de rublos. Indicador de rendimiento ( Kdost1) en una relación determinada caracteriza la capacidad de la organización para financiar el capital de trabajo, muestra la suficiencia de las entradas de efectivo para cubrir los costos asociados con el financiamiento del capital de trabajo. El valor recomendado del indicador debe ser al menos 1.

1. El impacto de los cambios en el ratio de entrada de efectivo neto para las actividades actuales: . (4)

2. El impacto de los cambios en la salida de fondos por rublo de capital de trabajo: . (5)

Cuadro 9. Datos para el análisis factorial del coeficiente de adecuación de los ingresos en efectivo para financiar capital de trabajo, miles de rublos.

Índice	Años			Desviaciones
Entradas de efectivo de actividades actuales, miles de rublos.
Salida de actividades actuales, miles de rublos.
Salida total de efectivo para todo tipo de actividades, miles de rublos.
Ratio de adecuación del flujo de caja para financiación de capital de trabajo
Ratio de flujo de caja neto para actividades actuales
Participación de las salidas de efectivo de las actividades actuales con respecto a las salidas de efectivo totales de todo tipo de actividades, miles de rublos.
Salida de efectivo de las actividades actuales por 1 rub. capital de trabajo
Flujo de caja neto de todas las actividades, miles de rublos.
Ratio de adecuación del flujo de caja neto para cubrir pasivos de corto plazo
Flujo de caja neto por 1 rub. ganancia
Ingresos por ventas por 1 rub. Pasivos a corto plazo, frote.
Relación entre flujo de caja neto y beneficio neto
Relación de tasas de crecimiento de cuentas por cobrar y volumen de ventas

Así, el cambio positivo en el índice de adecuación del flujo de caja para el período analizado (+0,148) se debe a un aumento en la salida de fondos de las actividades actuales para cubrir el capital de trabajo. El ratio se vio afectado negativamente por la tasa de crecimiento más rápida de las salidas de efectivo que la tasa de crecimiento de las entradas de efectivo.

Según CJSC Agrofirma Kavkaz, la relación entre las entradas y salidas de efectivo para las actividades actuales durante el período del informe fue de 1,018, mientras que la dinámica del coeficiente fue negativa: una disminución de 0,076. Sin embargo, esto no significa falta de fondos para cubrir obligaciones de corto plazo. El índice de adecuación del flujo de efectivo para cubrir pasivos a corto plazo es muy aceptable tanto en el período anterior como en el actual (0,966, 4,216 y 2,780, respectivamente).

Seguimiento periódico del estado actual de los fondos.

Figura 6 — Etapas del análisis de la solvencia de una organización agrícola

El siguiente paso es evaluar la calidad de las ganancias (fórmula 4):

, (4)

Dónde VPN- flujo de caja neto para todo tipo de actividades, miles de rublos, PE - beneficio neto, miles de rublos.

Si, según los resultados de sus actividades, una organización tiene un flujo de caja neto negativo persistente, esto puede conducir a la insolvencia financiera causada por una disminución real de los recursos y una disminución del potencial económico de la organización. En la situación analizada, como puede verse en la Tabla 9, la organización recibió una ganancia neta, mientras que por cada rublo de ganancia hay 3 rublos del resultado equilibrado de comparar las entradas y salidas de fondos. El estudio de las posibilidades de evaluar la solvencia de una organización agrícola permitió formular un plan de análisis presentado en la Figura 7.

Los resultados del estudio se basan plenamente en las realidades del trabajo de las organizaciones agrícolas. Esto resuelve el problema de la falta de especificidad industrial en los métodos de análisis financiero existentes. La importancia práctica del estudio es que, a partir de la metodología desarrollada por las organizaciones agrícolas, se proponen las bases para la formación de una política financiera racional en la cambiante situación económica de la industria rural. El uso de la metodología recomendada le permitirá medir con mayor precisión el nivel de riesgo financiero y desarrollar un mecanismo más eficaz para gestionarlo con el fin de mejorar el desempeño de las actividades comerciales.

Análisis R o la aceptabilidad de enfoques basados ​​en criterios para evaluar la situación financiera de las organizaciones agrícolas.

En las condiciones económicas actuales, el énfasis principal en las actividades de servicios financieros de las empresas comerciales se centra en el seguimiento operativo de los indicadores de la situación financiera de la organización. En este caso, se da prioridad a los indicadores relativos que caracterizan la relación entre los datos reportados que contienen tal o cual información. En términos terminológicos, el método de analizar las actividades de una empresa basándose en el enfoque descrito se denomina análisis R o análisis de ratios financieros.

El conjunto de coeficientes dentro de una entidad comercial individual depende de la estrategia y los objetivos que quiere lograr. En este caso se identifican los coeficientes que se deben calcular y se establecen sus valores estándar. Este trabajo suele realizarse como parte de un proyecto de contabilidad de gestión, presupuestación o cuadro de mando integral. "Si un conjunto de indicadores se toma de un libro de texto sobre finanzas", señalan los analistas en ejercicio, "dicho análisis financiero no traerá ningún beneficio a la empresa" /10/.

Mientras tanto, ciertos indicadores relacionados con aspectos de la financiación de las actividades de una organización se han desarrollado tradicionalmente y están incluidos en todos los algoritmos metodológicos, incluidos los regulados por la ley.

Estamos hablando de los siguientes indicadores:

I. Ratios de liquidez

Los indicadores de liquidez caracterizan la capacidad de la empresa para satisfacer las reclamaciones de los tenedores de obligaciones de deuda a corto plazo.

1. Ratio de liquidez absoluta

Muestra qué proporción de las obligaciones de deuda a corto plazo puede cubrirse con efectivo y equivalentes de efectivo en forma de valores negociables y depósitos, es decir, activos casi completamente líquidos.

2. Relación rápida (relación de prueba ácida, relación rápida)

La relación entre la parte más líquida de los activos corrientes (efectivo, cuentas por cobrar, inversiones financieras a corto plazo) y los pasivos a corto plazo. Por lo general, se recomienda que el valor de este indicador sea superior a 1. Sin embargo, los valores reales para las empresas rusas rara vez superan 0,7 - 0,8, lo que se considera aceptable.

3. Ratio actual (Ratio actual)

Se calcula como el cociente de los activos corrientes dividido por los pasivos a corto plazo y muestra si la empresa tiene fondos suficientes que puedan utilizarse para pagar los pasivos a corto plazo. Según la práctica internacional, los valores del índice de liquidez deben oscilar entre uno y dos (a veces hasta tres). El límite inferior se debe al hecho de que el capital de trabajo debe ser al menos suficiente para pagar las obligaciones a corto plazo, de lo contrario la empresa correrá riesgo de quiebra. Tampoco es deseable un exceso de más de tres veces de los activos corrientes sobre los pasivos a corto plazo, ya que puede indicar una estructura de activos irracional.

Calculado usando la fórmula:

II. Ratios de apalancamiento - Indicadores de estructura de capital (ratios de estabilidad financiera)

Los indicadores de estructura de capital reflejan la proporción de capital social y fondos prestados en las fuentes de financiamiento de la empresa, es decir, caracterizan el grado de independencia financiera de la empresa de los acreedores. Ésta es una característica importante de la sostenibilidad empresarial. Para evaluar la estructura de capital, se utiliza con mayor frecuencia el coeficiente de independencia financiera (patrimonio sobre activos totales), que caracteriza la dependencia de la empresa de los préstamos externos. Cuanto menor sea el ratio, cuantos más préstamos tenga la empresa, mayor será el riesgo de insolvencia. Un valor bajo del ratio también refleja el peligro potencial de una escasez de efectivo para la empresa. La interpretación de este indicador depende de muchos factores: el nivel promedio de este ratio en otras industrias, el acceso de la empresa a fuentes adicionales de financiamiento de deuda y las características de las actividades de producción actuales.

Calculado usando la fórmula:

Otros indicadores, tales como: Ratios de rentabilidad - Ratios de rentabilidad, Ratios de actividad - Ratios de actividad empresarial, Ratios de inversión - Criterios de inversión, no se darán en el marco de este artículo por motivos de divulgación de la cuestión planteada al condensar el material.

Lo principal a la hora de realizar un análisis financiero no es el cálculo de indicadores, sino la capacidad de interpretar los resultados obtenidos. Las conclusiones, sin embargo, no difieren en su amplitud de alcance: el enfoque conceptual principal se basa en una comparación de los datos obtenidos con los estándares establecidos en el marco del enfoque tradicional. El enfoque tradicional se entiende como un conjunto de métodos, herramientas y tecnologías utilizadas para recopilar, procesar e interpretar (interpretar) datos sobre las actividades económicas de la empresa.

Aunque la principal contribución a la teoría y la práctica del análisis financiero la hicieron economistas de países con economías de mercado desarrolladas, es necesario recordar los trabajos del economista soviético de los años 20 N. Blatov, que esbozó conceptos y métodos de análisis avanzados para su tiempo: balance analítico comparativo, coeficientes de distribución, coeficientes de coordinación, etc.

Un punto interesante es el endeudamiento y, en cierta medida, la interpretación de los “valores extremos” de los coeficientes analíticos que caracterizan la solvencia y la estabilidad financiera, con su distribución integral.

Así, en una de las secciones del trabajo de Y.V. Sokolov, escrito junto con V.V. Kovalev, encontramos una descripción de la interpretación de la práctica analítica y contable occidental según las particularidades rusas. Al mismo tiempo, se proporciona información sobre la situación financiera de diez grandes sociedades anónimas en Rusia según los resultados del trabajo de 1907 y 1908:

“JSC “Caucasus and Mercury” (compañía naviera), fábrica Bogorodsko-Glukhovskaya, empresa “Provodnik” (producción de caucho y telégrafos), asociación M.S. Kuznetsova (producción de productos de porcelana), Sociedad Eléctrica Rusa "Westinghouse", JSC Plantas Electrotécnicas Rusas "Siemens y Gallskoye", Compañía Singer, JSC Plantas Maltsov, Plantas de Laminación, Ferrocarriles y Mecánicas de Bryansk (JSC), Sociedad de Plantas Putilov "/ 2 , Con. 280/.

Se calcula una lista limitada de coeficientes (su lista se proporciona arriba). Los valores medios de los coeficientes calculados a partir de la muestra dada (no se especifica el criterio para agrupar empresas) se comparan con los estándares "mundiales". Cuando se detecta su proximidad se llega a la conclusión de que estos valores son aceptables en relación con la situación actual del país en la estructura de activos y las fuentes de su cobertura /11/.

Hasta el día de hoy existen una serie de contradicciones, ignorarlas, en nuestra opinión, significa guardar silencio sobre lo principal.

Pasemos a las instrucciones (recomendaciones) de los ministerios y otras autoridades ejecutivas federales sobre el aspecto de los enfoques metodológicos para analizar la situación financiera en el contexto de los coeficientes que en ellas figuran. Entre ellos, los más importantes son los métodos presentados en los documentos siguientes:

1. Disposiciones metodológicas para evaluar la situación financiera de las empresas y establecer una estructura de balance insatisfactoria, aprobadas por orden de la Administración Federal para la Insolvencia (Quiebras) de Empresas de Propiedad Estatal de Rusia de fecha 12 de agosto de 1994 No. 31-r .

3. El procedimiento de presentación de informes para los jefes de empresas unitarias estatales federales y los representantes de la Federación de Rusia en los órganos de dirección de las sociedades anónimas abiertas, aprobado por Decreto del Gobierno de la Federación de Rusia del 4 de octubre de 1999 No. 1116.

4. Directrices para realizar un análisis de la situación financiera de las organizaciones, aprobadas por orden del Servicio Federal de Rusia para la Recuperación Financiera y Quiebras (en adelante, el FSFR) de fecha 23 de enero de 2001 No. 16.

5. Reglas para la realización del análisis financiero por parte del administrador del arbitraje. Aprobado por Decreto del Gobierno de la Federación de Rusia de 25 de junio de 2003 No. 367. Estas reglas, de conformidad con la Ley Federal de 26 de octubre de 2002 No. 127 FZ "Sobre Insolvencia (Quiebras)", definen los principios y condiciones para el administrador del arbitraje para realizar el análisis financiero, así como la composición de la información, utilizada en este caso.

6. Instrucciones sobre el procedimiento para la elaboración y presentación de estados financieros, aprobadas por Orden del Ministerio de Finanzas de Rusia de 22 de julio de 2003 No. 67n.

7. Decreto del Gobierno de la Federación de Rusia de 30 de enero de 2003 No. 52 "Sobre la implementación de la Ley Federal "Sobre la recuperación financiera de los productores agrícolas".

Una revisión de estos documentos demostró la ausencia total de distinciones industriales entre las empresas analizadas. Mientras tanto, debe recordarse que los valores aceptables de los indicadores pueden diferir significativamente no solo para diferentes industrias, sino también para diferentes empresas de la misma industria, y solo se puede obtener una imagen completa de la situación financiera de una empresa analizando la conjunto completo de indicadores financieros, teniendo en cuenta las particularidades de sus actividades. Los valores de los indicadores aprobados son de naturaleza puramente informativa y no pueden utilizarse como guía de acción. En este sentido, es necesario desarrollar un marco regulatorio a nivel de regulaciones gubernamentales o ministerios y departamentos a nivel industrial.

Las características distintivas de las empresas agrícolas modernas son la falta de capital de trabajo, la baja disciplina de solvencia, el aumento del volumen de transacciones de trueque y el alto costo de los recursos crediticios. Como resultado de estos y otros factores, las empresas no tienen los medios para cumplir con sus obligaciones de pago, incluido el pago de salarios, el pago de bienes (trabajo, servicios), y las deudas con el presupuesto están aumentando.

Al mismo tiempo, incluso en condiciones tan difíciles, muchas empresas se mantienen a flote. Por lo tanto, los valores "extremos" de los indicadores que caracterizan la estructura de activos y pasivos del balance, la solvencia y la estabilidad financiera de las organizaciones deben tener en cuenta las peculiaridades de la situación actual y los límites dentro de los cuales la gestión de la empresa aún puede Desarrollar medidas estratégicas para superar la crisis sin conducir a procedimientos de quiebra.

Los criterios vigentes para las empresas agrícolas en Estados Unidos (ya que hemos tomado el camino de tomar prestado el modelo financiero angloamericano) también están lejos de las particularidades rusas. Esto sucede principalmente por dos razones: primero, las condiciones económicas de la producción agrícola rusa son muy diferentes de las condiciones económicas de Estados Unidos o Canadá; En segundo lugar, una característica distintiva de la política interna y de la agricultura es el hecho de que, especialmente entre las pequeñas empresas agrícolas, las dificultades económicas están empezando a adquirir un carácter social. Por tanto, se violan los principios de una economía de mercado.

En nuestra opinión, la principal atención a la hora de adaptar el enfoque tradicional debería centrarse en cerrar las brechas existentes a la hora de llevar a cabo los procedimientos de análisis financiero.

Las principales propuestas para un mayor desarrollo de los procedimientos de análisis financiero final son las siguientes:

Cálculo de estándares propios o niveles óptimos de ratios financieros para la empresa analizada utilizando técnicas metodológicas conocidas;

Seleccionando un estrecho (<индикаторной>) una muestra de ratios financieros, cuya composición puede variar para diferentes organizaciones;

Evaluación cualitativa y determinación de pesos de indicadores de indicadores basados ​​en la comparación con niveles óptimos calculados, tendencias, comparación mutua y reglas lógicas aceptadas;

Desarrollo de un formato estándar para una conclusión sobre las actividades financieras de una empresa, que no solo establece los problemas de la empresa analizada, sino que también indica los factores de cambios actuales y futuros, así como hace recomendaciones para superarlos, mitigarlos o fortalecerlos. .

Bibliografía

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3. Efimova, O.V. Análisis financiero/O.V. Efimova.-5ª ed., revisada. y adicional - M.: Contabilidad, 2006.-528 p.

4. Endovitsky D.A. Análisis diagnóstico de la insolvencia financiera de las organizaciones: libro de texto. subsidio / D.A. Endovitsky, M.V. Shcherbakov - M.: Economista, 2007. -287 p.

5. Metodología para el cálculo de indicadores de la situación financiera de los productores agrícolas: aprobada. por Decreto del Gobierno de la Federación de Rusia de 30 de enero de 2003 No. 52-M.: Finanzas y Estadísticas, 2004.- 2 p.

6. Morozova V.L. Experiencia histórica o desarrollo evolutivo del análisis económico de la actividad económica en Rusia desde el punto de vista del externalismo / V.L. Morozova // Análisis económico: teoría y práctica - 2007. - No. 16 (97). — págs. 60-68.

7. Código Fiscal de la Federación de Rusia (Parte 2): Capítulo 26 1. Sistema tributario para los productores agrícolas (impuesto agrícola único) . – Sistema de referencia legal “Garant”

8. Sobre el desarrollo de la agricultura: Ley Federal de la Federación de Rusia de 29 de diciembre de 2007 No. 264-FZ

9. Savitskaya, G.V. Análisis de las actividades económicas de las empresas agrícolas: libro de texto. subsidio/G.V. Savítskaya. — 5ª ed., rev. y adicional - Mn.: Nuevos conocimientos, 2005.

10. Kubyshkin I. Utilización del análisis financiero para la gestión empresarial/ Kubyshkin I.//Director financiero. — 2005. -Nº 4

11. Sokolov Ya.V. Contabilidad desde sus orígenes hasta la actualidad / Sokolov Y.V. — M.: Auditoría. UNIDAD. 1996.

12. Zimin N.E. Análisis y diagnóstico de las actividades económicas y financieras de la empresa/N.E. Zimin, V.N. Solopova. M.: KolosS, 2005 -384 p.

13. Voitolovsky N.V. Análisis económico: Fundamentos de la teoría. Análisis integral de las actividades económicas de una organización: Libro de texto / Voitolovsky N.V., Kalinina A.P., Mazurova I.I. - M.: Educación Superior, 2005. - 509s

Supongamos que tiene un gran conjunto de afirmaciones (por ejemplo, "una persona suena orgullosa", "todas las personas son hermanas", "un mundo malo es mejor que una buena pelea", etc.), los encuestados evaluaron su actitud hacia ellas utilizando la misma plantilla (por ejemplo, “de acuerdo/no sé/no estoy de acuerdo”). Por supuesto, puedes dar signos para cada punto del artículo, pero puedes intentar encontrar algo que una una parte de los puntos en una categoría más general, otra en otra categoría (por supuesto, puede resultar que tu las declaraciones no unen nada). El análisis factorial es una de las herramientas que permite encontrar estos puntos en común, si es que existen, por supuesto.

En términos más estrictos, si las puntuaciones de dos o más elementos se correlacionan entre sí, entonces es lógico suponer que esta correlación indica algún factor común (por ejemplo, es probable que las puntuaciones altas en álgebra y las puntuaciones altas en geometría se produzcan simultáneamente e indiquen una buena puntuación). habilidades abstractas). pensamiento y lógica desarrollada). El análisis factorial le ayuda a encontrar estas relaciones en sus datos.

Este es un punto tanto fuerte como débil. Fuerte porque una gran cantidad de datos se simplifica y es más fácil de analizar. Y es débil porque una correlación fuerte, como sabemos, no indica causalidad ni conexiones reales: la computadora le mostrará algo, pero lo que significa, cuán razonable y plausible es el hallazgo, depende de usted juzgar. Como está escrito en un libro inteligente, "interpretar los factores, lo cual se parece más al vudú que a la ciencia".

Sin embargo, pasemos a un ejemplo.

Así, en 2013, el Centro de Experiencia Social, por encargo de la ONG “Alianza Gay de Ucrania”, encuestó a personas corrientes (800 personas) sobre el tema de la homofobia (informe). Entre otras cosas, el cuestionario también incluía ítems que no estaban directamente relacionados, por ejemplo, con la homofobia. sobre la confianza en diversas instituciones políticas y sociales. La pregunta fue: “¿Cuál es su nivel de confianza en las siguientes instituciones sociales? (Dé una respuesta más apropiada para cada línea)” con opciones de respuesta “5. No confío en absoluto - 4. Prefiero no confiar - 3. Es difícil decir si confío o no - 2. Prefiero confiar - 1. Confío completamente.” La lista de instituciones ante las cuales el encuestado expresó su actitud es la siguiente:

1. Familia y parientes
2. A los vecinos
3. Colegas
4. Iglesias y clero
5. Astrólogos
6. Medios de comunicación (televisión, radio, periódicos)
7. Partidos políticos
8. Oficina de impuestos
9. policía
10. Fiscalía
11. Barcos
12. Al presidente
13. Rada Suprema
14. Al gobierno
15. Autoridades locales
16. Bancos
17. Compañías de seguros
18. Fundaciones benéficas, organizaciones públicas.

¿Cómo factorizar estos datos? (supongamos que la tabla con las respuestas se llama dovira)
Agregamos la matriz:

>adjuntar(dovira)

Primero, debes asegurarte de que no haya espacios ni errores de entrada en la matriz cargada:

>cuál(es.na(dovira)==T)
entero(0)
>resumen(dovira)
p1
Mín. :1.000
1er Qu.:2.000
Mediana:2.000
Media: 2.711
3er Qu.:4.000
Máx. :5.000... ... ...

Como ves, todo está en orden (para no saturar la presentación, en la conclusión solo queda la primera pregunta).
El comando que realiza el análisis factorial está incluido en el conjunto de paquetes instalados por defecto. Es muy sencillo:

>factanal(dovira,6)
Llamar:
factanal(x = dovira, factores = 6)

Singularidades:

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	Factor1	Factor2	Factor3	Factor4	Factor5	Factor6
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

	Factor1	Factor2	Factor3	Factor4	Factor5	3.662	3.399	2.079	0.324	1.275	0.765
VarProporción	0.203	0.189	0.116	0.074	0.071	0.043
Var acumulativa	0.203	0.392	0.508	0.581	0.652	0.695

Prueba de hipótesis de que 6 factores son suficientes.
La estadística de chi cuadrado es 257,27 en 60 grados de libertad.
El valor p es 2,95e-26

Veamos los resultados.

Primero, la salida repite el comando dado a la máquina, luego hay una tabla de “unicidad”, es decir, las partes de la varianza total aportadas por cada variable por separado. A continuación vemos una tabla de cargas, en la que las columnas corresponden a los coeficientes de correlación de las variables individuales con los factores seleccionados. Finalmente, la tercera tabla muestra la proporción de la varianza total explicada por cada factor específico y la acumulación de estas varianzas. La conclusión concluye con información sobre cómo probar la hipótesis "el número seleccionado de factores es suficiente para describir la matriz".

Las tablas más importantes son las cargas y la proporción de varianza explicada.

De esto último se desprende que en total los 6 factores seleccionados explican el 70% de la dispersión de los datos, mientras que el primer factor es responsable de una quinta parte de la varianza total, el segundo - 19%, el tercero - 12%, etc.
La tabla de carga indica que el primer factor combina 7, 12, 13, 14 y 15 instituciones (los coeficientes de correlación son superiores a 0,5), el segundo - 8, 9, 10, 11, el tercero - 2, 3, 4, etc.

Intentemos interpretar los resultados.

Factor 1 une la confianza en los partidos políticos, el presidente, la Verjovna Rada, el gobierno y las autoridades locales. En otras palabras, este confianza en la esfera política en general.
factor 2 une la confianza en la inspección fiscal, la policía, la fiscalía y los tribunales. En otras palabras, este confianza en las autoridades fiscales y de seguridad.
factor 3 unidos por la confianza en los vecinos, colegas y, inesperadamente, en la iglesia y el clero. Estas instituciones se pueden resumir de la siguiente manera: confianza en las personas con las que los encuestados se encuentran cara a cara. Esto también se ve respaldado por la correlación con el nivel de confianza en los familiares (es sólo ligeramente inferior a nuestro umbral arbitrariamente elegido del coeficiente de correlación de 0,5).
factor 4— esto es confianza en los bancos y las compañías de seguros, es decir a instituciones financieras.
factor 5 se distingue - confianza a los astrólogos(no hay otras correlaciones significativas).
factor 6 Al igual que el anterior, se correlaciona únicamente con el nivel de confianza en una sola institución. organizaciones benéficas y públicas.
Sólo una institución no quedó incluida en estos factores: los medios de comunicación (televisión, radio, periódicos). La confianza en él está aproximadamente igualmente “repartida” entre los factores identificados.

¿Qué nos dicen estos resultados?

Si promediamos el nivel de confianza en las instituciones sociales entre factores (es decir, para cada encuestado, sumamos las puntuaciones de las instituciones incluidas en el factor y las dividimos por el número de estas instituciones combinadas por el factor), obtendremos una imagen. de los sentimientos de los ucranianos con respecto a elementos individuales del Estado y la sociedad:

Se puede observar que los encuestados tienen mayor confianza en las personas que conocen cara a cara. Y la menor confianza está en las autoridades fiscales y de seguridad, así como en las instituciones financieras.

El último aspecto, que no puede dejar de plantear preguntas: ¿cómo sabemos que es necesario identificar exactamente 6 factores? Quizás la respuesta más precisa sería: de la nada. Cada vez, debes experimentar usando el sentido común. En primer lugar, el número de factores no puede ser mayor que el número de variables. En segundo lugar, podemos centrarnos en la varianza total explicada, porque no tiene sentido hablar de factores si en conjunto no describen al menos la mitad de ella (y las personas inteligentes recomiendan alcanzar al menos el 70%). En tercer lugar, es necesario centrarse en la capacidad de encontrar una explicación razonable a los factores obtenidos.

En este ensayo no hemos tocado muchos aspectos importantes del análisis factorial, p.e. como los métodos de rotación. Nuestro objetivo era demostrar en términos muy generales por qué es necesario este método y cómo utilizarlo. Naturalmente, una familiaridad más profunda requiere un trabajo independiente con manuales y datos.

Literatura

Teetor P. Libro de cocina R. — O'Reilly, 2011

Random Forest es uno de mis algoritmos de minería de datos favoritos. En primer lugar, es increíblemente versátil y puede utilizarse para resolver problemas tanto de regresión como de clasificación; Busque anomalías y seleccione predictores. En segundo lugar, este es un algoritmo que es realmente difícil de aplicar incorrectamente. Simplemente porque, a diferencia de otros algoritmos, tiene pocos parámetros personalizables. Y también es de naturaleza sorprendentemente simple. Y al mismo tiempo, es sorprendentemente preciso.

¿Cuál es la idea detrás de un algoritmo tan maravilloso? La idea es simple: digamos que tenemos un algoritmo muy débil, por ejemplo. si hacemos mucho diferentes modelos Al utilizar este algoritmo débil y promediar el resultado de sus predicciones, el resultado final será significativamente mejor. Esto es lo que se llama aprendizaje conjunto en acción. Por lo tanto, el algoritmo Random Forest se denomina "Random Forest" para los datos recibidos, crea muchos árboles de decisión y luego promedia el resultado de sus predicciones. El punto importante aquí es el elemento de azar en la creación de cada árbol. Después de todo, está claro que si creamos muchos árboles idénticos, el resultado de su promedio tendrá la precisión de un árbol.

¿Cómo trabaja? Supongamos que tenemos algunos datos de entrada. Cada columna corresponde a algún parámetro, cada fila corresponde a algún elemento de datos.

Podemos seleccionar aleatoriamente una cierta cantidad de columnas y filas de todo el conjunto de datos y construir un árbol de decisiones basado en ellas.

jueves, 10 de mayo de 2012

jueves, 12 de enero de 2012

Eso es todo. El vuelo de 17 horas ha terminado, Rusia permanece en el extranjero. Y a través de la ventana de un acogedor apartamento de 2 dormitorios, nos mira San Francisco, el famoso Silicon Valley, California, Estados Unidos. Sí, esta es la razón por la que prácticamente no escribí. Últimamente. Nos mudamos.

Todo esto comenzó en abril de 2011, cuando tuve una entrevista telefónica con Zynga. Entonces todo me pareció una especie de juego ajeno a la realidad y ni siquiera podía imaginar a qué conduciría. En junio de 2011, Zynga vino a Moscú y realizó una serie de entrevistas, se consideraron unos 60 candidatos que pasaron una entrevista telefónica y entre ellos se seleccionaron unas 15 personas (no sé el número exacto, algunos luego cambiaron de opinión, otros inmediatamente rechazado). La entrevista resultó sorprendentemente sencilla. Sin problemas de programación, sin preguntas difíciles sobre la forma de las escotillas, principalmente probando tu capacidad para chatear. Y el conocimiento, en mi opinión, se evaluó sólo de forma superficial.

Y entonces empezó el galimatías. Primero esperamos los resultados, luego la oferta, luego la aprobación de la LCA, luego la aprobación de la petición de visa, luego los documentos de EE. UU., luego la cola en la embajada, luego la verificación adicional y luego la visa. Por momentos me pareció que estaba dispuesto a dejarlo todo y marcar. A veces dudé de que necesitáramos a Estados Unidos, después de todo, Rusia tampoco es mala. Todo el proceso duró unos seis meses, al final, a mediados de diciembre recibimos las visas y comenzamos a prepararnos para la salida.

El lunes fue mi primer día de trabajo en un lugar nuevo. La oficina tiene todas las condiciones no sólo para trabajar, sino también para vivir. Desayunos, comidas y cenas de la mano de nuestros propios chefs, mucha comida variada repartida por todos los rincones, gimnasio, masajes y hasta peluquería. Todo esto es completamente gratuito para los empleados. Mucha gente va al trabajo en bicicleta y hay varias salas equipadas para guardar vehículos. En general, nunca había visto algo así en Rusia. Sin embargo, todo tiene su precio; enseguida nos advirtieron que tendríamos que trabajar mucho. Lo que es “mucho”, según sus estándares, no lo tengo muy claro.

Sin embargo, espero que a pesar de la cantidad de trabajo, en un futuro previsible pueda volver a escribir blogs y, tal vez, contar algo sobre la vida estadounidense y el trabajo como programador en Estados Unidos. Espera y verás. Mientras tanto, les deseo a todos un Feliz Año Nuevo y Navidad y ¡nos vemos de nuevo!

Como ejemplo de uso, imprimiremos la rentabilidad por dividendo de las empresas rusas. Como precio base tomamos el precio de cierre de la acción el día del cierre del registro. Por alguna razón, esta información no está disponible en el sitio web de la Troika, pero es mucho más interesante que los valores absolutos de los dividendos.
¡Atención! El código tarda bastante en ejecutarse, porque... Para cada promoción es necesario realizar una solicitud para financiar los servidores y obtener su valor.

Resultado<- NULL for(i in (1:length(divs[,1]))){ d <- divs if (d$Divs>0)( intentar(( comillas<- getSymbols(d$Symbol, src="Finam", from="2010-01-01", auto.assign=FALSE) if (!is.nan(quotes)){ price <- Cl(quotes) if (length(price)>0)(día<- 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

Del mismo modo, puede crear estadísticas de años anteriores.

Hoy hablaré un poco sobre cómo resolver un problema de clasificación usando el paquete de software R y sus extensiones. El problema de clasificación es quizás uno de los más comunes en el análisis de datos. Hay muchos métodos para resolverlo utilizando diferentes técnicas matemáticas, pero usted y yo, como apologistas de R, no podemos evitar alegrarnos de que no necesita programar nada desde cero: todo está ahí (y no en una sola copia). ) en el sistema de paquetes R.

Problema de clasificación

La tarea de clasificación es un ejemplo típico de "aprendizaje supervisado". Normalmente, tenemos datos en forma de tabla, donde las columnas contienen el valor de los conjuntos de características para cada caso. Además, todas las líneas están premarcadas de tal manera que una de las columnas (supongamos que la última) indica la clase a la que pertenece esta línea. Un buen ejemplo es la tarea de clasificar los correos electrónicos en spam y no spam. Para utilizar algoritmos de aprendizaje automático, primero debe tener datos etiquetados: datos cuyo valor de clase se conoce junto con otras características. Además, el conjunto de datos debe ser significativo, especialmente si el número de características es grande.

Si tenemos suficientes datos, podemos comenzar a entrenar el modelo. La estrategia general con clasificadores no depende particularmente del modelo e implica los siguientes pasos:

• selección de conjuntos de entrenamiento y prueba;
• entrenar el modelo en el conjunto de entrenamiento;
• comprobar el modelo en un equipo de prueba;
• validación cruzada;
• mejora del modelo.

Precisión e integridad

¿Cómo podemos evaluar qué tan bien funciona nuestro clasificador? No es una pregunta fácil. El hecho es que son posibles diferentes escenarios, incluso si solo tenemos dos clases. Digamos que estamos resolviendo el problema del filtrado de spam. Después de verificar el modelo en el conjunto de prueba, obtenemos cuatro valores:

TP (verdadero positivo): cuántos mensajes se clasificaron correctamente como spam,
TN (verdadero negativo): cuántos mensajes se clasificaron correctamente como no spam,
FP (falso positivo): cuántos mensajes se clasificaron incorrectamente como spam (es decir, los mensajes no eran spam, pero el modelo los clasificó como spam),
FN (falso negativo): cuántos mensajes se clasificaron incorrectamente como no spam, pero en realidad seguía siendo el Centro de Inglés Americano.

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Introducción

En primer lugar, analicemos la terminología. Estamos hablando de un área que en la literatura occidental se llama minería de datos y que a menudo se traduce al ruso como "análisis de datos". El término no es del todo exitoso, ya que la palabra "análisis" en matemáticas es bastante familiar, tiene un significado establecido y está incluida en los nombres de muchas secciones clásicas: análisis matemático, análisis funcional, análisis convexo, análisis no estándar, complejo multidimensional. análisis, análisis discreto, análisis estocástico, análisis cuántico, etc. En todas estas áreas de la ciencia se estudia un aparato matemático que se basa en algunos resultados fundamentales y permite resolver problemas en estas áreas. En el análisis de datos la situación es mucho más complicada. Se trata, ante todo, de una ciencia aplicada en la que no existe un aparato matemático, en el sentido de que no existe un conjunto finito de hechos básicos del que se deduzca cómo resolver los problemas. Muchos problemas son "individuales" y ahora aparecen cada vez más clases de problemas nuevos, para los cuales es necesario desarrollar un aparato matemático. Un papel aún mayor lo juega aquí el hecho de que el análisis de datos es una dirección relativamente nueva en la ciencia.

A continuación, debemos explicar qué es el "análisis de datos". Lo llamé “área”, pero ¿un área de qué? Aquí es donde las cosas se ponen interesantes porque no es sólo un campo de la ciencia. Un verdadero analista resuelve, ante todo, problemas aplicados y se centra en la práctica. Además, se deben analizar datos en economía, biología, sociología, psicología, etc. Solución

Las nuevas tareas, como ya dije, requieren la invención de nuevas técnicas (no siempre son teorías, sino también técnicas, métodos, etc.), por eso algunos dicen que el análisis de datos también es un arte y un oficio.

EN En áreas aplicadas, ¡lo más importante es la práctica! Es imposible imaginar a un cirujano que no haya realizado una sola operación. En realidad, este no es un cirujano en absoluto. Además, un analista de datos no puede prescindir de resolver problemas aplicados reales. Cuantos más problemas de este tipo resuelva usted mismo, más especialistas calificados se convertirá en usted.

En primer lugar, el análisis de datos es práctica, práctica y más práctica. Necesitamos resolver problemas reales, muchos de ellos, de diferentes ámbitos. Porque, por ejemplo, la clasificación de señales y textos son dos ámbitos completamente diferentes. Es posible que los especialistas que puedan crear fácilmente un algoritmo de diagnóstico de motor basado en señales de sensores no puedan crear un filtro de spam simple para correos electrónicos. Pero es muy recomendable adquirir habilidades básicas a la hora de trabajar con diferentes objetos: señales, textos, imágenes, gráficos, descripciones de características, etc. Además, esto te permitirá elegir tareas a tu gusto.

En segundo lugar, es importante elegir sabiamente los cursos de formación y los mentores.

EN En principio, puedes aprender todo tú mismo. Después de todo, no estamos ante un ámbito en el que haya algunos secretos pasaron de boca en boca. Al contrario, existen muchos cursos de formación competentes, códigos fuente de programas y datos. Además, es muy útil cuando varias personas resuelven un mismo problema en paralelo. El hecho es que al resolver este tipo de problemas hay que lidiar con una programación muy específica. Digamos que tu algoritmo

dio 89% de respuestas correctas. Pregunta: ¿es mucho o poco? Si no es suficiente, ¿qué pasa? ¿Programó el algoritmo incorrectamente, eligió los parámetros incorrectos o el algoritmo en sí es malo y no es adecuado para resolver este problema? Si el trabajo se duplica, se pueden encontrar rápidamente errores en el programa y parámetros incorrectos. Y si lo duplica un especialista, las cuestiones relativas a la evaluación del resultado y la aceptabilidad del modelo también se resuelven rápidamente.

En tercer lugar, es útil recordar que resolver el análisis de datos lleva mucho tiempo.

Estadísticas

Análisis de datos en R

1. Variables

EN R, como todos los demás lenguajes de programación, tiene variables. ¿Qué es una variable? Básicamente, esta es la dirección con la que podemos encontrar algunos datos que almacenamos en la memoria.

Las variables constan de un lado izquierdo y otro derecho, separados por un operador de asignación. En R, el operador de asignación es la construcción “<-”, 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: “->”.

EN Dependiendo de los datos almacenados, las variables pueden ser de varios tipos: enteras, reales, de cadena. Por ejemplo:

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

En este caso, la variable my.var1 será de tipo entero y my.var2 será de tipo real.

Al igual que en otros lenguajes de programación, puedes realizar varias operaciones aritméticas con variables.

mi.var1 + mi.var2 - 12

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

Además de las operaciones aritméticas, puedes realizar operaciones lógicas, es decir, operaciones de comparación.

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

El resultado de una operación lógica será una declaración verdadera (VERDADERA) o falsa (FALSA). También puedes realizar operaciones lógicas no sólo entre una variable con un determinado valor, sino también con otra variable.

mi.nueva.var<- my.var1 == my.var2