Zazimko Valentina Lentevna Dottorato di ricerca, art. Docente presso il Dipartimento di analisi economica dell'Istituto di istruzione di bilancio dello Stato federale di istruzione professionale superiore "Università agraria statale di Kuban"

L’approccio tradizionale all’analisi della situazione finanziaria si basa sul concetto generale di “equilibrio dei sistemi”, mutuato dai paesi ad economia di mercato (Figura 1).

Figura 1 — Metodologia per l’analisi della condizione finanziaria, corrispondente al concetto occidentale di “equilibrio” del sistema

Nel frattempo, problemi come: 1) l'incoerenza di alcuni approcci metodologici con le condizioni delle specificità russe del fare affari; 2) mancata considerazione della natura sociale del settore agricolo dell'economia in Russia (nel differenziare gli approcci alla valutazione a seconda dell'appartenenza settoriale delle organizzazioni); 3) analisi dei principali fattori che influenzano le prestazioni aziendali mediante analisi statistiche; 4) strutturare la metodologia per l'analisi della situazione finanziaria (almeno al fine di ripristinare la giustizia linguistica); 5) la corrispondenza dell'analisi finanziaria alle moderne esigenze delle entità economiche e l'ambigua interpretazione delle categorie economiche prese in prestito sono state studiate con insufficiente completezza.

La direzione principale per migliorare la metodologia per l'analisi delle condizioni finanziarie di un'organizzazione dovrebbe essere quella di prendere in considerazione:

Il clima politico esistente e l’approccio del governo alla valutazione dei fenomeni economici, dei processi e dei risultati aziendali;

Caratteristiche della regolamentazione legislativa della redazione bilancio d'esercizio(questo riguarda in particolare la revisione degli approcci alla valutazione della solvibilità di un'organizzazione);

La struttura settoriale del patrimonio di un'entità economica;

Parametri moderni per valutare l'efficienza aziendale.

Lo scopo dell'analisi delle condizioni finanziarie di un'organizzazione è una valutazione oggettiva della situazione finanziaria e delle prospettive per il suo sviluppo, tenendo conto della situazione attuale del settore in un intervallo di tempo specifico corrispondente alla strategia politica ed economica generale in relazione al oggetto di studio.

Le trasformazioni agrarie dell’era moderna nella storia della Russia sono profonde e significative: a partire dalla seconda metà del 2005, il Governo Federazione Russa intensificò significativamente il suo interesse per l'agricoltura, avviando, tra gli altri, il progetto nazionale “Sviluppo del Complesso Agroindustriale”; adottato alla fine del 2006 la legge federale"Sullo sviluppo dell'agricoltura." La politica statale di sostegno all'agricoltura prevede incentivi per attrarre prestiti alle condizioni di sovvenzione del pagamento degli interessi. L'indebolimento dell'indipendenza finanziaria delle Società, come conseguenza delle misure adottate, secondo gli approcci generalmente accettati per determinare la condizione finanziaria, è valutato negativamente. Secondo le stime degli economisti nazionali, che riconoscono le carenze della metodologia esistente per il calcolo degli indicatori della condizione finanziaria dei produttori agricoli, utilizzata anche dai tribunali arbitrali (Tabella 1), non ci sarebbero così tante aziende agricole in bancarotta nel paese.

Tabella 1. Frammento di calcolo dei coefficienti per classificare i produttori agricoli nei gruppi di stabilità finanziaria del debitore

Probabilità:	Gruppi
finanziario indipendenza		0,56 ≤ K<0,6	0,5 ≤ K<0,56	0,44≤K<0,5
indipendenza finanziaria per quanto riguarda la formazione delle riserve e dei costi				0,65 ≤ K<0,8
fornitura di capitale circolante proprio

Lo studio della situazione finanziaria di un'organizzazione deve rispettare il concetto di coerenza. La metodologia per l'analisi della situazione finanziaria dell'organizzazione, allo stesso tempo, si presenta sotto forma di una sequenza concordata, che consente di affermare il fatto di ripristinare la validità linguistica del termine “metodologia”. Si compone di sei fasi principali, lo schema a blocchi generale è mostrato in Figura 2.

Figura 2 — Diagramma di flusso per l'implementazione delle fasi di analisi della condizione finanziaria delle organizzazioni agricole

La raccolta di informazioni implica la compilazione di un elenco di domande e l'ottenimento di dati rilevanti dall'organizzazione oggetto di studio e da altre fonti. Lo studio delle condizioni operative dei sistemi dovrebbe diventare una fase preliminare dell'analisi, che è dovuta al compito di un'indispensabile sintesi di fattori interni ed esterni, che nasce tenendo conto delle peculiarità dell'evoluzione dell'analisi economica in Russia, sopra descritte . Pertanto, per le organizzazioni agricole, è specifico studiare le condizioni geografiche, meteorologiche e climatiche dell'attività del soggetto analizzato. La strutturazione delle informazioni iniziali dovrebbe comportare la compilazione di porzioni di dati che dovrebbero essere incluse nella base informativa per analizzare la condizione finanziaria dell'organizzazione con le sue caratteristiche principali: settore, scala aziendale e altro.

Nella fase successiva, nella serie di informazioni generate, è necessario evidenziare gli indicatori che rappresentano i criteri più importanti per la prestazione. Molti analisti accademici, sia stranieri che russi, pongono gli indicatori di redditività al di sopra degli altri indicatori. Pertanto, E. Altman, nel suo noto "modello Z" a cinque fattori per determinare la probabilità di potenziale fallimento, ha presentato due fattori su cinque come indicatori di redditività. L’importanza degli indicatori di redditività si riflette anche nella “Regola d’oro dell’economia”, che afferma che il tasso di crescita dell’utile di bilancio deve superare il tasso di crescita dei ricavi derivanti dalle vendite di prodotti, e il tasso di crescita delle vendite deve superare il tasso di crescita di risorse.

Il criterio per identificare le fasi del tradizionale ciclo di vita è anche l'indicatore di redditività (asse y nella Figura 3).

Figura 3 – Ciclo di vita organizzativo

In combinazione con gli indicatori assoluti di prestazione finanziaria, gli indicatori chiave dell'attività di un'organizzazione agricola sono: produzione lorda ai prezzi di vendita correnti, ricavi e profitti (perdite) dalla vendita di prodotti (lavori, servizi), profitto (perdita) del anno di riferimento, utile (perdita) netto, rapporto di rotazione del capitale operativo, rendimento del capitale proprio, rendimento del capitale operativo.

Il sistema di indicatori proposto allo scopo di analizzare la situazione finanziaria delle entità imprenditoriali nel settore agricolo dell'economia è stato testato utilizzando l'esempio dei dati reali della JSC Agrofirm Kavkaz nel territorio di Krasnodar. L'organizzazione non occupa l'ultimo posto nella classifica delle trecento aziende agricole più grandi ed efficienti basata sui risultati del periodo 2003-2007, incluse nel club Agro-300.

Figura 4 - Dinamica degli indicatori di performance finanziaria di CJSC Agrofirm Kavkaz

L'analisi degli indicatori di performance finanziaria assoluta indica lo sviluppo e la crescita dell'azienda (Figura 4). Pertanto, una dinamica costante nella direzione indicata è tipica degli indicatori della produzione lorda (+ 39%), dei ricavi dalle vendite di prodotti (+ 43,9%), nonché del risultato finanziario finale delle attività (+ 16,8%). Tra i fattori che hanno influenzato positivamente la dinamica degli indicatori, si può citare un aumento del volume dei prodotti vegetali prodotti e commercializzati - principalmente cereali (del 3,4%), barbabietole da zucchero (13,9%), girasole (47,9%) e latte (9 ,9%). Il rendimento del capitale operativo per il periodo in esame è aumentato rispetto al periodo base, il che dimostra l'elevata efficienza della società per azioni.

Al fine di identificare i fattori significativi che influenzano il livello di efficienza aziendale, è stata effettuata un'analisi di correlazione e regressione dell'efficienza aziendale di 46 organizzazioni agricole nella zona centrale del territorio di Krasnodar. Il livello di rendimento del capitale proprio (in percentuale) è preso come indicatore effettivo (y), calcolato come il rapporto tra l'utile (perdita) netto dell'anno di riferimento e il saldo medio annuo del capitale proprio. La scelta di questo particolare indicatore si spiega con la sua eccessiva richiesta da parte degli utenti esterni del bilancio come indicatore che caratterizza non solo l'efficienza di un'impresa, ma anche la sua rischiosità, le prospettive strategiche di solvibilità e la qualità della gestione aziendale. Sono stati selezionati per l'analisi gli indicatori chiave-fattori che potenzialmente influenzano il grado di rendimento del capitale proprio; la ricerca e il calcolo di tali fattori può essere effettuata sulla base dei rendiconti finanziari pubblici. Questi sono: x 1 - quota di patrimonio netto nella valuta di bilancio,%; x 2 è il rapporto tra debito e capitale proprio (rapporto di leva finanziaria); x 3 - quota di liquidità nelle attività,%; x 4 – rapporto di rotazione delle attività (produttività delle risorse).

L'analisi dei coefficienti di correlazione accoppiati ha mostrato che esiste una connessione diretta e abbastanza stretta tra il rendimento del capitale proprio e il rapporto tra debito e capitale proprio, secondo la scala di Chaddock, il che conferma l'affermazione che la ricerca di un rapporto razionale tra fonti di debito e capitale proprio dei finanziamenti costituisce un chiaro percorso verso una maggiore efficacia di questi ultimi. La relazione media inversa tra l'indicatore di performance e la quota di capitale proprio nella valuta di bilancio (tabelle 2 e 3) indica che il rendimento del capitale proprio nelle condizioni moderne aumenta se diminuisce la sua quota nel capitale totale. Allo stesso tempo, esiste una connessione media diretta tra il rendimento del capitale proprio e la quota di liquidità nelle attività, e una connessione diretta debole tra essa (redditività) e il rendimento delle attività.

Tabella 2. Matrice dei coefficienti di correlazione accoppiati dell'equazione di regressione multipla a quattro fattori

L’analisi dei coefficienti β indica che l’influenza più debole sulla variazione del rendimento del capitale proprio è esercitata dalla quota di capitale proprio nella valuta di bilancio, mentre quella più forte è il rapporto tra debito e capitale proprio. Inoltre, proprio secondo la seconda caratteristica, la popolazione studiata delle organizzazioni agricole è estremamente eterogenea. Inoltre, questo insieme è eterogeneo in termini di rendimento del capitale proprio, quota di capitale proprio nella valuta di bilancio e quota di liquidità nelle attività, il che indica un diverso livello di organizzazione delle attività produttive e finanziarie e la sua efficienza nelle aziende agricole.

Tabella 3. Caratteristiche generali del rendimento del capitale proprio e fattori selezionati, 2006

Cartello	Valore medio	Quote accoppiate
		correlazioni
y — rendimento del capitale proprio,%
x 1 - quota del capitale proprio nella valuta del bilancio,%
x 2 - rapporto tra debito e capitale proprio
x 3 - quota di liquidità nelle attività,%
x 4 - rapporto di rotazione delle attività (produttività delle risorse)

L'equazione di regressione multipla ottenuta come risultato della soluzione ha la forma:

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

Il valore positivo del coefficiente a x 2 dimostra che con metodi agricoli razionali e un rapporto normale tra rendimento delle attività e interessi sugli interessi pagati su fonti di finanziamento prese in prestito, la redditività delle risorse proprie dovrebbe aumentare.

Tabella 4. Risultati generali della valutazione del modello di regressione a quattro fattori

La relazione tra il rendimento del capitale proprio e tutti i fattori inclusi nel modello è stretta (coefficiente di correlazione multipla R = 0,901) e statisticamente significativa (Tabella 4). Inoltre, l’equazione lineare spiega l’81,2% della variazione del rendimento del capitale proprio. Il resto è dovuto a fattori casuali non contabilizzati.

In pratica, per calcolare il livello di efficienza aziendale dei produttori agricoli e le modalità per migliorarlo, vengono identificati i principali fattori e il grado della loro influenza sull'indicatore di performance. È stato determinato che il rendimento del capitale proprio della popolazione studiata delle organizzazioni agricole: diminuisce con l'aumento della quota di capitale proprio nella struttura delle fonti di finanziamento (il rendimento del capitale proprio aumenta solo fino a un certo livello di capitale proprio e inizia a diminuire con un ulteriore aumento della propria quota nella struttura dello stato patrimoniale); aumenta con un aumento del rapporto di leva finanziaria, che riflette il rapporto tra debito e capitale proprio e caratterizza la dipendenza del profitto dalla struttura delle fonti di finanziamento, cosa possibile con un carico fiscale preferenziale e il sostegno alle aziende agricole da parte del governo del Federazione Russa; presenta dinamiche crescenti con un aumento della quota di liquidità nella struttura del patrimonio dell'organizzazione, il che è logico alla luce dell'attuazione della disciplina di liquidazione e pagamento, ed è una conseguenza della crescita dell'attività commerciale dell'organizzazione, manifestata in un aumento delle entrate (entrate) dalla vendita di prodotti agricoli e altre attività (priorità delle attività di strategia di marketing dell'organizzazione); aumenta con il livello di utilizzo dei beni propri dell’organizzazione (un compito prioritario della gestione finanziaria dell’organizzazione).

Da qui diventa possibile costituire il giusto vettore per aumentare l'efficienza aziendale delle organizzazioni agricole attraverso l'utilizzo di meccanismi chiari che contribuiscono alla sua crescita. Nella forma più generale, tali meccanismi sono: 1) una ragionevole determinazione delle fonti di finanziamento delle attività dell’organizzazione; 2) aumentare l’efficienza nell’utilizzo delle risorse dell’organizzazione basata sulla stabilizzazione degli accordi reciproci e sul sistema di disciplina della liquidazione e dei pagamenti; 3) miglioramento del sistema di gestione della produzione.

Uno studio sulla dinamica del rendimento del capitale proprio delle organizzazioni agricole in base al livello effettivo della quota di capitale proprio nella struttura delle fonti di finanziamento ha mostrato che il valore più alto dell'indicatore di efficienza per l'utilizzo del capitale proprio è stato registrato a il livello del capitale proprio varia dal 44 al 58%. Con un'ulteriore crescita del capitale proprio nella struttura delle fonti, si osserva una diminuzione della redditività (Figura 5).

Figura 5 — Dinamica del rendimento del capitale proprio in funzione della quota del capitale proprio nella struttura del capitale

Lo studio dell'impatto della strategia finanziaria di un'organizzazione riguardo all'utilizzo dei fondi presi in prestito continua la sequenza descritta.

Qui assume un posto accettabile la metodologia sviluppata per determinare il rapporto razionale tra fondi presi in prestito e fondi azionari in relazione al rendimento del capitale proprio e ai prestiti preferenziali alle organizzazioni agricole.

Dall'intero insieme di indicatori relativi di stabilità finanziaria, proponiamo di calcolare il coefficiente di indipendenza finanziaria (Equity to Total Assets), che caratterizza la politica perseguita nel campo del finanziamento e riflette la quota di capitale proprio nella struttura delle fonti di finanziamento proprietà e il rapporto tra debito e capitale proprio (rapporto di leva finanziaria, o “leva della leva finanziaria”), che caratterizza il grado di rischio dell’organizzazione.

I rapporti di struttura del capitale caratterizzano il grado di protezione dei creditori e degli investitori dal possibile mancato pagamento dei debiti e non forniscono praticamente alcuna informazione sul potenziale economico dell'organizzazione. Il problema descritto viene "risolto" da un indicatore che caratterizza la dipendenza del profitto dalle spese associate alla struttura delle fonti di finanziamento delle attività dell'organizzazione - l'"effetto leva finanziaria".

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

dove EFR è l’effetto della leva finanziaria, che consiste in un aumento del rendimento del capitale proprio,%; Neskh: l'aliquota dell'imposta agricola unificata, espressa come frazione decimale; CR - rapporto rendimento lordo delle attività,%; PC: l'importo medio degli interessi su un prestito pagato da un'organizzazione per l'utilizzo del capitale preso in prestito,%; ZK: l'importo medio del capitale preso in prestito utilizzato dall'organizzazione; SK è l'importo medio del capitale proprio dell'organizzazione.

La formula (2) è stata ottenuta tenendo conto delle peculiarità della formazione dei dati nei rendiconti finanziari delle organizzazioni russe, nonché della tassazione dei produttori agricoli: 1) invece dell'intero ammontare del capitale utilizzato, a nostro avviso, il l'importo dei debiti dell'organizzazione dovrebbe essere sottratto dal suo valore; 2) “l'importo dell'utile lordo escluso il costo del pagamento degli interessi su un prestito” è stato sostituito dall'indicatore “profitto derivante dalla vendita di prodotti (lavori, servizi)”; 3) l'imposta sul reddito, il cui pagamento viene effettuato nell'ambito del regime fiscale generale, non è considerata dall'autore un fattore che influenza l'entità dell'effetto: secondo la legislazione vigente, i produttori agricoli pagano un'unica imposta agricola, che era introdotto nella formula.

Tabella 5. Dinamica degli indicatori di stabilità finanziaria della CJSC Agrofirm Kavkaz

Pertanto, la quota del capitale preso in prestito rispetto al capitale della CJSC Agrofirma Kavkaz alla fine del 2006, secondo la tabella 5, ammontava al 52,8%, ovvero 42,1 punti percentuali. superiore al livello dell’anno base. Un aumento della quota del capitale preso in prestito nella struttura delle passività del bilancio indica una transizione da una politica finanziaria conservativa a una moderata; e sebbene ciò sia associato ad un indebolimento dell'autonomia dell'entità aziendale, in determinate condizioni ciò può portare ad un aumento del rendimento del capitale proprio. Va notato che il grado di attività commerciale dei produttori agricoli non è così elevato per l’attuazione di tale politica di finanziamento in futuro, il che significa che le conseguenze dei cambiamenti in atto dovrebbero essere attentamente studiate e si dovrebbe prendere una decisione razionale fatto.

I risultati dei calcoli per determinare l'effetto della leva finanziaria per CJSC Agrofirma Kavkaz (Tabella 6) indicano la sua dinamica positiva: il valore nel 2006 era del 2,5%, ovvero 3,3 punti percentuali. superiore al livello dell’anno base. Di conseguenza, CJSC Agrofirma Kavkaz, avendo costituito il proprio patrimonio per il 65% con fondi propri e per il 35% con capitale preso in prestito, ha aumentato il rendimento del capitale proprio del 2,5%, a parità di altre condizioni, a causa del fatto che paga risorse di credito tenendo conto della politica di prestiti preferenziali ai produttori agricoli perseguita dal governo della Federazione Russa, il rendimento del capitale totale è del 16,2%. L'analisi fattoriale del modello dell'effetto della leva finanziaria ha mostrato che nelle condizioni attuali è vantaggioso utilizzare i fondi presi in prestito nel fatturato dell'organizzazione, poiché la conseguenza di ciò è un aumento dell'efficienza nell'utilizzo del capitale proprio. Ciò significa che attirando risorse prese in prestito, l’organizzazione analizzata può aumentare il proprio capitale, a condizione che il rendimento del capitale investito superi il prezzo delle risorse attratte.

Tabella 6. Meccanismo di formazione dell'effetto leva finanziaria

Indice	2004	2005	2006	Variazione nel periodo (+,-)
Profitto dalla vendita di prodotti, lavori, servizi, migliaia di rubli.
Interessi passivi, migliaia di rubli.
L'importo del profitto derivante dalla vendita di prodotti, lavori, servizi, tenendo conto dei costi di pagamento degli interessi sul prestito, migliaia di rubli.
Importo medio annuo del capitale utilizzato (attività) meno i debiti, migliaia di rubli.
Rapporto di leva finanziaria
Rendimento del capitale totale,%
Prezzo nominale medio ponderato delle risorse prese in prestito, %
Effetto della leva finanziaria, %
Deviazione dell'effetto della leva finanziaria totale, %
anche a causa di:
Rendimento a livello di attività,%
Tassi di interesse del prestito, %
Rapporto di leva finanziaria,%

Per determinare i limiti della crescita della leva finanziaria, si dovrebbe utilizzare il modello sviluppato dagli scienziati francesi J. Conan e M. Golder. La spiegazione di ciò è la composizione dei criteri, che è quella più adatta alle esigenze di costruzione dei bilanci nazionali. Minore è il valore dell'indicatore stimato, minore è la probabilità di ritardi nei pagamenti da parte dell'azienda. I valori effettivi dei criteri, calcolati secondo i dati di CJSC Agrofirm Kavkaz, sono presentati nella Tabella 7.

Tabella 7. Valutazione della probabilità di ritardi di pagamento dell'Agrofirm Kavkaz CJSC

Indice	2004	2005	2006
Rapporto tra disponibilità liquide e crediti e attività (R1)
Rapporto tra l'importo del capitale proprio e delle passività a lungo termine e le fonti di copertura immobiliare (U2)
Rapporto tra oneri finanziari e ricavi di vendita (R3)
Rapporto tra costi per servizi del personale e valore aggiunto (U4)
Rapporto tra utile prima degli interessi e delle imposte e capitale preso in prestito (U5)
Stima della probabilità di ritardi nei pagamenti: Q=-0.16хУ1-0.22хУ2+0.87хУ3+0.10хУ4-0.24хУ5

I calcoli mostrano che la probabilità che un'azienda ritardi i pagamenti è molto piccola, tuttavia, la dinamica dell'indicatore integrale tende a zero, il che significa che il livello di solvibilità in futuro è in pericolo. Questa ondata è giustificata nel contesto di un aumento dell’importo dei fondi presi in prestito e dei costi del servizio del debito. Al fine di prevenire possibili difficoltà è necessario un monitoraggio operativo della disciplina dei regolamenti e dei pagamenti.

Per sincronizzare i flussi di cassa positivi e negativi, è necessaria la gestione della solvibilità operativa. Gli autori dello studio sono categoricamente contrari all'utilizzo degli indici di liquidità come indicatori di solvibilità a causa della loro contraddizione con il requisito contabile della continuità aziendale. Il grado di solvibilità, a nostro avviso, dipende dal riempimento degli indicatori di performance finanziaria con denaro reale. L’uso di transazioni di compensazione negli insediamenti e la sostituzione del contante con crediti crea una minaccia alla capacità dell’organizzazione di far fronte ai propri obblighi attuali.

Attualmente non viene prestata sufficiente attenzione all’analisi dei flussi di cassa. Nel frattempo, questo è il metodo più non contraddittorio che ci consente di monitorare il grado di sufficienza dei fondi per coprire gli obblighi a breve termine. Endovitsky D.A. suggerisce di confrontare il flusso di cassa netto derivante dalle attività correnti con l'utile derivante dalle vendite. Un flusso di cassa netto negativo, mentre vi è un profitto dalle vendite, indicherà che la formazione del capitale circolante richiede ingenti investimenti finanziari. Questa situazione potrebbe portare all’insolvenza. Motivi: bassa redditività delle vendite, costi elevati per la formazione del capitale circolante.

Tabella 8. Il rapporto tra flusso di cassa netto e profitto dalle vendite, migliaia di rubli.

Il flusso di cassa netto derivante dalle attività correnti presso CJSC Agrofirm Kavkaz è positivo, tuttavia, più in dettaglio l'adeguatezza delle entrate liquide per finanziare il capitale circolante sarà dimostrata dall'analisi fattoriale (formula 3):

, (3)

dove Dptd è il flusso di cassa derivante dalle attività correnti, migliaia di rubli, OK è il capitale circolante, migliaia di rubli; Dotd: deflusso di fondi dalle attività correnti, migliaia di rubli. Indicatore di prestazione ( Kdost1) in una determinata relazione caratterizza la capacità dell'organizzazione di finanziare il capitale circolante, mostra la sufficienza dei flussi di cassa in entrata per coprire i costi associati al finanziamento del capitale circolante. Il valore raccomandato dell'indicatore dovrebbe essere almeno 1.

1. L'impatto delle variazioni del rapporto di flusso di cassa netto per le attività correnti: . (4)

2. L'impatto delle variazioni nel deflusso di fondi per un rublo di capitale circolante: . (5)

Tabella 9. Dati per l'analisi fattoriale del coefficiente di adeguatezza delle entrate liquide per il finanziamento del capitale circolante, migliaia di rubli.

Indice	Anni			Deviazioni
Afflusso di cassa dalle attività correnti, migliaia di rubli.
Deflusso dalle attività correnti, migliaia di rubli.
Deflusso di cassa totale per tutti i tipi di attività, migliaia di rubli.
Rapporto di adeguatezza del flusso di cassa per il finanziamento del capitale circolante
Rapporto del flusso di cassa netto per le attività correnti
Quota del deflusso di cassa dalle attività correnti sul totale del deflusso di cassa da tutti i tipi di attività, migliaia di rubli.
Deflusso di cassa dalle attività correnti per 1 sfregamento. capitale circolante
Flusso di cassa netto da tutte le attività, migliaia di rubli.
Rapporto di adeguatezza del flusso di cassa netto a coprire le passività a breve termine
Flusso di cassa netto per 1 sfregamento. reddito
Ricavi delle vendite per 1 sfregamento. passività a breve termine, strofinare.
Rapporto tra flusso di cassa netto e utile netto
Rapporto tra i tassi di crescita dei crediti e il volume delle vendite

Pertanto, la variazione positiva dell’indice di adeguatezza dei flussi di cassa per il periodo analizzato (+0,148) è dovuta ad un aumento del deflusso di fondi dalle attività correnti per coprire il capitale circolante. Il rapporto è stato influenzato negativamente dal tasso di crescita dei deflussi di cassa più rapido rispetto al tasso di crescita degli afflussi di cassa.

Secondo CJSC Agrofirma Kavkaz, il rapporto tra flussi di cassa in entrata e in uscita per le attività correnti nel periodo di riferimento è stato di 1,018, mentre la dinamica del coefficiente è stata negativa - una diminuzione di 0,076. Tuttavia, ciò non significa una mancanza di fondi per coprire gli obblighi a breve termine. L'indice di adeguatezza dei flussi di cassa per coprire le passività a breve termine è molto accettabile sia nei periodi precedenti che in quelli di riferimento (rispettivamente 0,966, 4,216 e 2,780).

Monitoraggio regolare dello stato attuale dei fondi

Figura 6 — Fasi dell'analisi della solvibilità di un'organizzazione agricola

Il passo successivo è valutare la qualità del profitto (formula 4):

, (4)

Dove VAN- flusso di cassa netto per tutti i tipi di attività, migliaia di rubli, PE - utile netto, migliaia di rubli.

Se, in base ai risultati delle sue attività, un'organizzazione ha un flusso di cassa netto negativo persistente, ciò può portare ad un'insolvenza finanziaria causata da un'effettiva diminuzione delle risorse e da una diminuzione del potenziale economico dell'organizzazione. Nella situazione analizzata, come si può vedere dalla Tabella 9, l'organizzazione ha ricevuto un utile netto, mentre per ogni rublo di profitto ci sono 3 rubli del risultato equilibrato del confronto tra afflussi e deflussi di fondi. Lo studio delle possibilità di valutazione della solvibilità di un'organizzazione agricola ha permesso di formulare un piano di analisi presentato nella Figura 7.

I risultati dello studio si basano pienamente sulla realtà del lavoro delle organizzazioni agricole. Ciò risolve il problema della mancanza di specificità del settore nei metodi di analisi finanziaria esistenti. Il significato pratico dello studio è che, sulla base della metodologia sviluppata per le organizzazioni agricole, vengono proposte le basi per la formazione di una politica finanziaria razionale nella situazione economica in trasformazione dell'industria rurale. L'utilizzo della metodologia consigliata consentirà di misurare in modo più accurato il livello di rischio finanziario e di sviluppare un meccanismo più efficace per gestirlo al fine di migliorare le prestazioni delle attività aziendali.

Analisi R, ovvero l’accettabilità di approcci basati su criteri nella valutazione della condizione finanziaria delle organizzazioni agricole

Nelle attuali condizioni economiche, l'enfasi principale nelle attività dei servizi finanziari delle imprese commerciali è focalizzata sul monitoraggio operativo degli indicatori della condizione finanziaria dell'organizzazione. In questo caso viene data priorità ai relativi indicatori che caratterizzano il rapporto tra i dati di rendicontazione che veicolano questa o quella informazione. In termini terminologici, il metodo di analisi delle attività di un'azienda basato sull'approccio descritto si chiama R-analisi, o analisi degli indici finanziari.

L'insieme dei coefficienti all'interno di una singola entità aziendale dipende dalla strategia e dagli obiettivi che desidera raggiungere. In questo caso si individuano i coefficienti da calcolare e si stabiliscono i loro valori standard. Questo lavoro viene solitamente svolto come parte di un progetto di contabilità gestionale, bilancio o Balanced Scorecard. "Se una serie di indicatori viene presa da un libro di testo sulla finanza", notano gli analisti praticanti, "tale analisi finanziaria non porterà alcun vantaggio all'impresa" /10/.

Nel frattempo, alcuni indicatori relativi agli aspetti del finanziamento delle sue attività da parte di un’organizzazione si sono sviluppati tradizionalmente e sono inclusi in tutti gli algoritmi metodologici, compresi quelli regolati dalla legge.

Stiamo parlando dei seguenti indicatori:

I. Rapporti di liquidità

Gli indicatori di liquidità caratterizzano la capacità dell'azienda di soddisfare le richieste dei detentori di obbligazioni di debito a breve termine.

1. Rapporto di liquidità assoluto

Mostra quale quota di obbligazioni debitorie a breve termine può essere coperta da liquidità e mezzi equivalenti sotto forma di titoli negoziabili e depositi, ovvero attività quasi completamente liquide.

2. Rapporto rapido (rapporto di prova acido, rapporto rapido)

Il rapporto tra la parte più liquida delle attività correnti (contanti, crediti, investimenti finanziari a breve termine) e le passività a breve termine. Di solito si raccomanda che il valore di questo indicatore sia maggiore di 1. Tuttavia, i valori reali per le imprese russe raramente sono superiori a 0,7 - 0,8, il che è considerato accettabile.

3. Rapporto corrente (rapporto corrente)

Viene calcolato come il quoziente delle attività correnti diviso per le passività a breve termine e mostra se l'impresa dispone di fondi sufficienti da poter utilizzare per estinguere le passività a breve termine. Secondo la pratica internazionale, i valori del rapporto di liquidità dovrebbero variare da uno a due (a volte fino a tre). Il limite inferiore è dovuto al fatto che il capitale circolante deve essere almeno sufficiente per estinguere gli obblighi a breve termine, altrimenti l'azienda corre il rischio di fallimento. Anche un eccesso di attività correnti rispetto alle passività a breve termine di oltre tre volte è indesiderabile, poiché potrebbe indicare una struttura patrimoniale irrazionale.

Calcolato utilizzando la formula:

II. Indici di indebitamento - Indicatori di struttura del capitale (indici di stabilità finanziaria)

Gli indicatori della struttura del capitale riflettono il rapporto tra capitale proprio e fondi presi in prestito nelle fonti di finanziamento della società, ovvero caratterizzano il grado di indipendenza finanziaria della società dai creditori. Questa è una caratteristica importante della sostenibilità aziendale. Per valutare la struttura del capitale, viene spesso utilizzato il coefficiente di indipendenza finanziaria (equity to Total Assets), che caratterizza la dipendenza dell’impresa dai prestiti esterni. Più basso è il rapporto, più prestiti ha la società, maggiore è il rischio di insolvenza. Un valore basso del rapporto riflette anche il potenziale pericolo di una carenza di liquidità per l'impresa. L’interpretazione di questo indicatore dipende da molti fattori: il livello medio di questo rapporto in altri settori, l’accesso dell’azienda a ulteriori fonti di finanziamento del debito e le caratteristiche delle attuali attività produttive.

Calcolato utilizzando la formula:

Altri indicatori, quali: Indici di redditività - Indici di redditività, Indici di attività - Indici di attività commerciale, Indici di investimento - Criteri di investimento, non saranno forniti nell'ambito di questo articolo per ragioni di divulgazione della questione sollevata condensando il materiale.

La cosa principale quando si conduce un'analisi finanziaria non è il calcolo degli indicatori, ma la capacità di interpretare i risultati ottenuti. Le conclusioni, tuttavia, non differiscono nell'ampiezza del campo di applicazione: l'approccio concettuale principale si basa sul confronto dei dati ottenuti con gli standard stabiliti nell'ambito dell'approccio tradizionale. L’approccio tradizionale è inteso come un insieme di metodi, strumenti e tecnologie utilizzate per raccogliere, elaborare e interpretare (interpretare) i dati sulle attività economiche dell’azienda.

Sebbene il contributo principale alla teoria e alla pratica dell'analisi finanziaria sia stato dato da economisti di paesi con economie di mercato sviluppate, è necessario ricordare i lavori dell'economista sovietico degli anni '20 N. Blatov, che delineava concetti e metodi di analisi avanzati per il loro tempo: bilancio analitico comparativo, coefficienti di distribuzione, coefficienti di coordinamento, ecc.

Un punto interessante è il prestito e, in una certa misura, l'interpretazione dei “valori estremi” dei coefficienti analitici che caratterizzano la solvibilità e la stabilità finanziaria, con la loro distribuzione complessiva.

Pertanto, in una delle sezioni del lavoro di Y.V. Sokolov, scritto insieme a V.V. Kovalev, troviamo una descrizione dell'interpretazione della pratica contabile e analitica occidentale secondo le specificità russe. Allo stesso tempo, vengono fornite informazioni sulla situazione finanziaria di dieci grandi società per azioni in Russia sulla base dei risultati dei lavori nel 1907 e nel 1908:

“JSC “Caucaso e Mercurio” (compagnia di navigazione), manifattura Bogorodsko-Glukhovskaya, azienda “Provodnik” (produzione di gomma e telegrafo), Partnership M.S. Kuznetsova (produzione di prodotti in porcellana), Società elettrica russa "Westinghouse", JSC Impianti elettrotecnici russi "Siemens e Gallskoye", Singer Company, JSC Maltsov Plants, Bryansk Rail Rolling, Ironworks and Mechanical Plants (JSC), Society of Putilov Plants "/ 2, Con. 280/.

Viene calcolato un elenco limitato di coefficienti (il loro elenco è riportato sopra). I valori medi dei coefficienti calcolati sul campione dato (non è specificato il criterio per raggruppare le imprese) vengono confrontati con gli standard “mondiali”. Quando viene rilevata la loro vicinanza, si conclude che questi valori sono accettabili in relazione alla situazione attuale del paese nella struttura delle attività e nelle fonti della loro copertura /11/.

Ad oggi esistono una serie di contraddizioni, ignorare il che, a nostro avviso, significa tacere sulla cosa principale.

Passiamo alle istruzioni (raccomandazioni) dei ministeri e di altre autorità esecutive federali sull'aspetto degli approcci metodologici all'analisi delle condizioni finanziarie nel contesto dei coefficienti in essi indicati. Tra questi, i più significativi sono i metodi presentati nei documenti seguenti:

1. Disposizioni metodologiche per valutare la situazione finanziaria delle imprese e stabilire una struttura di bilancio insoddisfacente, approvate con ordinanza dell'Amministrazione federale per l'insolvenza (fallimento) delle imprese sotto il demanio statale della Russia del 12 agosto 1994 n. 31-r .

3. La procedura di segnalazione per i capi delle imprese unitarie statali federali e i rappresentanti della Federazione Russa negli organi di gestione delle società per azioni aperte, approvata con decreto del governo della Federazione Russa del 4 ottobre 1999 n. 1116.

4. Linee guida per condurre un'analisi della condizione finanziaria delle organizzazioni, approvate con ordinanza del Servizio federale russo per il risanamento finanziario e il fallimento (di seguito denominata FSFR) del 23 gennaio 2001 n. 16.

5. Regole per lo svolgimento dell'analisi finanziaria da parte del responsabile dell'arbitrato. Approvato con decreto del governo della Federazione Russa del 25 giugno 2003 n. 367. Queste regole, in conformità con la legge federale del 26 ottobre 2002 n. 127 FZ "Sull'insolvenza (fallimento)", definiscono i principi e le condizioni per il responsabile dell'arbitrato dovrà condurre l'analisi finanziaria, nonché la composizione delle informazioni, utilizzate in questo caso.

6. Istruzioni sulla procedura di redazione e presentazione del bilancio, approvate con Ordinanza del Ministero delle Finanze russo del 22 luglio 2003 n. 67n.

7. Decreto del governo della Federazione Russa del 30 gennaio 2003 n. 52 "Sull'attuazione della legge federale "Sul risanamento finanziario dei produttori agricoli".

Un esame di questi documenti ha dimostrato la completa assenza di distinzioni di settore tra le imprese analizzate. Nel frattempo, va ricordato che i valori accettabili degli indicatori possono differire in modo significativo non solo per i diversi settori, ma anche per le diverse imprese dello stesso settore, e un quadro completo della condizione finanziaria di un'azienda può essere ottenuto solo analizzando il intero insieme di indicatori finanziari, tenendo conto delle specificità delle sue attività. I valori degli indicatori approvati sono di natura puramente informativa e non possono essere utilizzati come guida all'azione. A questo proposito, è necessario sviluppare un quadro normativo a livello di regolamenti governativi o ministeri e dipartimenti a livello di settore.

Le caratteristiche distintive delle moderne imprese agricole sono la mancanza di capitale circolante, la bassa disciplina di solvibilità, l’aumento del volume delle transazioni di baratto e l’alto costo delle risorse creditizie. Come risultato di questi e altri fattori, le imprese non hanno i mezzi per adempiere ai propri obblighi di pagamento, compreso il pagamento dei salari, il pagamento di beni (lavoro, servizi) e i debiti verso il bilancio stanno crescendo.

Allo stesso tempo, anche in condizioni così difficili, molte imprese rimangono a galla. Pertanto, i valori “estremi” degli indicatori che caratterizzano la struttura delle attività e delle passività del bilancio, la solvibilità e la stabilità finanziaria delle organizzazioni devono tenere conto delle peculiarità della situazione attuale e dei confini entro i quali la gestione dell'impresa è ancora in grado di sviluppare misure strategiche per superare la crisi senza portare a procedure di fallimento.

Anche i criteri in vigore per le imprese agricole negli Stati Uniti (da quando abbiamo intrapreso la strada del mutuo del modello finanziario anglo-americano) sono lontani dalle specificità russe. Ciò accade principalmente per due ragioni: in primo luogo, le condizioni economiche della produzione agricola russa sono molto diverse dalle condizioni economiche degli Stati Uniti o del Canada; in secondo luogo, una caratteristica distintiva della politica interna e dell'agricoltura è il fatto che, soprattutto tra le piccole imprese agricole, le difficoltà economiche cominciano ad assumere un carattere sociale. In questo modo vengono violati i principi dell’economia di mercato.

A nostro avviso, l’attenzione principale nell’adattare l’approccio tradizionale dovrebbe essere focalizzata sul colmare le lacune esistenti nello svolgimento delle procedure di analisi finanziaria.

Le principali proposte per l’ulteriore sviluppo delle procedure di analisi finanziaria finale sono le seguenti:

Calcolo dei propri standard o livelli ottimali di rapporti finanziari per l'azienda analizzata utilizzando tecniche metodologiche ben note;

Selezionando un valore stretto (<индикаторной>) un campione di indici finanziari, la cui composizione può variare a seconda delle diverse organizzazioni;

Valutazione qualitativa e determinazione dei pesi degli indicatori indicatori basati sul confronto con livelli ottimali calcolati, tendenze, confronto reciproco e regole logiche accettate;

Sviluppo di un formato standard per una conclusione sulle attività finanziarie di un'azienda, che non solo enuncia i problemi dell'azienda analizzata, ma indica anche i fattori dei cambiamenti attuali e futuri, nonché formula raccomandazioni per superarli, attenuarli o rafforzarli .

Bibliografia

1. Bocharov, V.V. Analisi finanziaria/V.V. Bocharov. - San Pietroburgo: Pietro, 2007. -204 p.

2. Vasilieva, L.S. Analisi finanziaria / L.S. Vasilieva, M.V. Petrovskaya. - 3a ed. - M.: KNORUS, 2008. - 816 p.

3. Efimova, O.V. Analisi finanziaria/O.V. Efimova.-5a ed., rivista. e aggiuntivi - M.: Contabilità, 2006.-528 p.

4. Endovitsky D.A. Analisi diagnostica dell'insolvenza finanziaria delle organizzazioni: libro di testo. indennità/D.A. Endovitskij, M.V. Shcherbakov. - M.: Economista, 2007. -287 p.

5. Metodologia per il calcolo degli indicatori della condizione finanziaria dei produttori agricoli: approvata. con decreto del governo della Federazione Russa del 30 gennaio 2003 n. 52-M.: Finanza e statistica, 2004.- 2 p.

6. Morozova V.L. Esperienza storica o sviluppo evolutivo dell'analisi economica dell'attività economica in Russia dal punto di vista dell'esternalismo / V.L. Morozova // Analisi economica: teoria e pratica - 2007. - N. 16 (97). — Pag. 60-68.

7. Codice fiscale della Federazione Russa (Parte 2): Capitolo 26 1. Sistema di tassazione per i produttori agricoli (imposta agricola unica) . – Sistema di riferimento giuridico “Garant”

8. Sullo sviluppo dell'agricoltura: legge federale della Federazione Russa del 29 dicembre 2007 n. 264-FZ

9. Savitskaya, G.V. Analisi delle attività economiche delle imprese agricole: libro di testo. indennità/G.V. Savitskaya. – 5a ed., riv. e aggiuntivi - Mn.: Nuove conoscenze, 2005.

10. Kubyshkin I. Utilizzo dell'analisi finanziaria per la gestione aziendale/ Kubyshkin I.//Direttore finanziario. — 2005. -N.4

11. Sokolov Ya.V. La contabilità dalle origini ai giorni nostri / Sokolov Y.V. — M.: Controllo. UNITÀ. 1996.

12. Zimin N.E. Analisi e diagnostica delle attività finanziarie ed economiche dell'impresa/N.E. Zimin, V.N. Solopova. M.: KolosS, 2005 -384 p.

13. Voitolovsky N.V. Analisi economica: Fondamenti di teoria. Analisi completa delle attività economiche di un'organizzazione: Libro di testo / Voitolovsky N.V., Kalinina A.P., Mazurova I.I. - M.: Istruzione superiore, 2005. - 509s

Supponiamo di avere un ampio insieme di affermazioni (ad esempio, "una persona sembra orgogliosa", "tutte le persone sono sorelle", "un brutto mondo è meglio di un bel litigio", ecc.), gli intervistati hanno valutato il loro atteggiamento nei loro confronti utilizzando lo stesso template (es. “d’accordo/non so/non sono d’accordo”). Puoi, ovviamente, dare indicazioni per ogni punto dell'articolo, ma puoi provare a trovare qualcosa che unisca una parte dei punti in una categoria più generale, un'altra in un'altra categoria ancora (ovviamente, potrebbe risultare che il tuo le dichiarazioni non uniscono nulla). L'analisi fattoriale è uno degli strumenti che consente di trovare questa comunanza, se esiste, ovviamente.

Più strettamente parlando, se i punteggi su due o più elementi sono correlati tra loro, allora è logico supporre che questa correlazione indichi qualche fattore comune (ad esempio, è probabile che punteggi elevati in algebra e punteggi elevati in geometria si verifichino simultaneamente e indichino un buon punteggio). abilità astratte), pensiero e logica sviluppata). L'analisi fattoriale ti aiuta a trovare queste relazioni nei tuoi dati.

Questo è sia un punto forte che un punto debole. Forte perché una grande quantità di dati è semplificata e più facile da analizzare. Ed è debole perché una forte correlazione, come sappiamo, non indica causalità e connessioni reali: il computer ti mostrerà qualcosa, ma sta a te giudicare cosa significa, quanto ragionevole e plausibile sia la scoperta. Come è scritto in un libro intelligente, "interpretare i fattori, che è più simile al voodoo che alla scienza".

Passiamo però ad un esempio.

Così, nel 2013, il Centro per le competenze sociali, commissionato dalla ONG “Gay Alliance of Ukraine”, ha intervistato la gente comune (800 persone) sul tema dell’omofobia (rapporto). Il questionario comprendeva, tra l'altro, anche elementi che non erano direttamente collegati all'omofobia. sulla fiducia nelle varie istituzioni politiche e sociali. La domanda era: “Qual è il tuo livello di fiducia nelle seguenti istituzioni sociali? (Dai una risposta più adeguata per ogni riga)” con opzioni di risposta “5. Non mi fido affatto - 4. Preferisco non fidarmi - 3. È difficile dire se mi fido o meno - 2. Preferisco fidarmi - 1. Mi fido completamente. L’elenco delle istituzioni verso le quali l’intervistato ha espresso il suo atteggiamento è il seguente:

1. Famiglia e parenti
2. Ai vicini
3. Colleghi
4. Chiese e clero
5. Astrologi
6. Mass media (televisione, radio, giornali)
7. Partiti politici
8. Ufficio delle imposte
9. Polizia
10. Procura
11. Navi
12. Al Presidente
13. Verkhovna Rada
14. Al governo
15. Enti locali
16. Banche
17. Compagnie di assicurazione
18. Fondazioni di beneficenza, enti pubblici

Come fattorizzare l'analisi di questi dati? (assumiamo che la tabella con le risposte si chiami dovira)
Aggiungiamo l'array:

>attaccare(dovira)

Innanzitutto, dovresti assicurarti che non ci siano spazi vuoti o errori di input nell'array caricato:

>quale(is.na(dovira)==T)
intero(0)
>riassunto(dovira)
p1
minimo :1.000
1a Qu.:2.000
Mediana: 2.000
Media:2.711
3a Qu.:4.000
Massimo. :5.000 ... ... ...

Come puoi vedere, è tutto in ordine (per non ingombrare la presentazione, nella conclusione viene lasciata solo la prima domanda).
Il comando che esegue l'analisi fattoriale è incluso nel set di pacchetti installati per impostazione predefinita. È molto semplice:

>fattonale(dovira,6)
Chiamata:
factanal(x = dovira, fattori = 6)

Unicità:

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	Fattore1	Fattore2	Fattore3	Fattore4	Fattore5	Fattore6
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

	Fattore1	Fattore2	Fattore3	Fattore4	Fattore5	3.662	3.399	2.079	0.324	1.275	0.765
ProporzioneVar	0.203	0.189	0.116	0.074	0.071	0.043
Var.cumulativo	0.203	0.392	0.508	0.581	0.652	0.695

Verifica dell'ipotesi che 6 fattori siano sufficienti.
La statistica chi quadrato è 257,27 su 60 gradi di libertà.
Il valore p è 2,95e-26

Diamo un'occhiata ai risultati.

Innanzitutto, l’output ripete il comando dato alla macchina, poi c’è una tabella di “unicità”, ovvero le quote della varianza totale fornite da ciascuna variabile separatamente. Successivamente vediamo una tabella dei caricamenti, in cui le colonne corrispondono ai coefficienti di correlazione delle singole variabili con i fattori selezionati. Infine, la terza tabella mostra la proporzione della varianza totale spiegata da ciascun fattore specifico e l'accumulo di tali varianze. La conclusione si conclude con informazioni sulla verifica dell'ipotesi "il numero selezionato di fattori è sufficiente per descrivere la matrice".

Le tabelle più importanti sono i caricamenti e la proporzione della varianza spiegata.

Da quest'ultimo si evince che in totale i 6 fattori selezionati spiegano il 70% della dispersione dei dati, mentre il primo fattore è responsabile di un quinto della varianza totale, il secondo - 19%, il terzo - 12%, ecc.
La tabella di caricamento indica che il primo fattore combina 7, 12, 13, 14 e 15 istituzioni (i coefficienti di correlazione sono maggiori di 0,5), il secondo - 8, 9, 10, 11, il terzo - 2, 3, 4, ecc.

Proviamo a interpretare i risultati.

Fattore 1 unisce la fiducia nei partiti politici, nel presidente, nella Verkhovna Rada, nel governo e nelle autorità locali. In altre parole, questo fiducia nella sfera politica in generale.
Fattore 2 unisce la fiducia nell'ispettorato fiscale, nella polizia, nella procura e nei tribunali. In altre parole, questo fiducia nelle autorità fiscali e di sicurezza.
Fattore 3 uniti dalla fiducia nei vicini, nei colleghi e, inaspettatamente, nella Chiesa e nel clero. Queste istituzioni possono essere riassunte come segue: − fiducia nelle persone con cui gli intervistati si incontrano faccia a faccia. Ciò è supportato anche dalla correlazione con il livello di fiducia nei parenti (è solo leggermente inferiore alla soglia del coefficiente di correlazione di 0,5, da noi scelta arbitrariamente).
Fattore 4- questa è fiducia nelle banche e nelle compagnie di assicurazione, cioè alle istituzioni finanziarie.
Fattore 5 si distingue: fiducia agli astrologi(nessuna altra correlazione significativa).
Fattore 6 come il precedente, è correlato solo al livello di fiducia in una sola istituzione - enti di beneficenza e organizzazioni pubbliche.
Solo un'istituzione non è stata inclusa in questi fattori: i media (televisione, radio, giornali). La fiducia in esso è più o meno equamente “distribuita” tra i fattori identificati.

Cosa ci dicono questi risultati?

Se calcoliamo la media del livello di fiducia nelle istituzioni sociali tra i fattori (ovvero, per ciascun intervistato, sommiamo i punteggi delle istituzioni incluse nel fattore e dividiamo per il numero di queste istituzioni combinate per il fattore), otterremo un quadro dei sentimenti degli ucraini riguardo ai singoli elementi dello Stato e della società:

Si può vedere che gli intervistati hanno maggiore fiducia nelle persone che incontrano faccia a faccia. E la fiducia minore è nelle autorità fiscali e di sicurezza, così come nelle istituzioni finanziarie.

L'ultimo aspetto, che non può che sollevare domande: come facciamo a sapere che devono essere identificati esattamente 6 fattori? Forse la risposta più accurata sarebbe: dal nulla. Ogni volta bisogna sperimentare usando il buon senso. Innanzitutto il numero dei fattori non può essere maggiore del numero delle variabili. In secondo luogo, puoi concentrarti sulla varianza totale spiegata, perché non ha senso parlare di fattori se collettivamente non ne descrivono almeno la metà (e le persone intelligenti consigliano di raggiungere almeno il 70%). In terzo luogo, è necessario concentrarsi sulla capacità di trovare una spiegazione ragionevole per i fattori ottenuti.

In questo saggio non abbiamo toccato molti aspetti importanti dell’analisi fattoriale, ad es. come i metodi di rotazione. Il nostro obiettivo era dimostrare in termini molto generali perché questo metodo è necessario e come utilizzarlo. Una familiarità più profonda richiede naturalmente un lavoro indipendente con manuali e dati.

Letteratura

Tetore P. Libro di cucina R. — O'Reilly, 2011

Random Forest è uno dei miei algoritmi di data mining preferiti. In primo luogo, è incredibilmente versatile; può essere utilizzato per risolvere sia problemi di regressione che di classificazione. Cerca anomalie e seleziona predittori. In secondo luogo, si tratta di un algoritmo davvero difficile da applicare in modo errato. Semplicemente perché, a differenza di altri algoritmi, ha pochi parametri personalizzabili. Ed è anche sorprendentemente semplice in natura. E allo stesso tempo è sorprendentemente accurato.

Qual è l’idea dietro un algoritmo così meraviglioso? L'idea è semplice: diciamo di avere un algoritmo molto debole, diciamo . Se facciamo molto modelli diversi utilizzando questo debole algoritmo e calcolando la media del risultato delle loro previsioni, il risultato finale sarà significativamente migliore. Questo è ciò che viene chiamato apprendimento d’insieme in azione. L’algoritmo Random Forest è quindi chiamato “Random Forest”; per i dati ricevuti, crea tanti alberi decisionali e poi media il risultato delle loro previsioni. Il punto importante qui è l'elemento del caso nella creazione di ogni albero. Dopotutto, è chiaro che se creiamo molti alberi identici, il risultato della loro media avrà la precisione di un albero.

Come lavora? Supponiamo di avere alcuni dati di input. Ogni colonna corrisponde ad alcuni parametri, ogni riga corrisponde ad alcuni elementi di dati.

Possiamo selezionare casualmente un certo numero di colonne e righe dall'intero set di dati e costruire un albero decisionale basato su di esse.

Giovedì 10 maggio 2012

Giovedì 12 gennaio 2012

È tutto. Il volo di 17 ore è finito, la Russia resta all'estero. E attraverso la finestra di un accogliente appartamento con 2 camere da letto, San Francisco, la famosa Silicon Valley, California, USA, ci guarda. Sì, questo è proprio il motivo per cui praticamente non ho scritto Ultimamente. Ci siamo trasferiti.

Tutto è iniziato nell'aprile 2011, quando ho avuto un colloquio telefonico con Zynga. Allora tutto sembrava una specie di gioco estraneo alla realtà e non potevo nemmeno immaginare a cosa avrebbe portato. Nel giugno 2011, Zynga è venuta a Mosca e ha condotto una serie di colloqui, sono stati considerati circa 60 candidati che hanno superato un colloquio telefonico e da loro sono state selezionate circa 15 persone (non conosco il numero esatto, alcuni in seguito hanno cambiato idea, altri immediatamente rifiutato). L'intervista si è rivelata sorprendentemente semplice. Nessun problema di programmazione, nessuna domanda complicata sulla forma dei portelli, soprattutto per testare la tua capacità di chattare. E la conoscenza, secondo me, è stata valutata solo superficialmente.

E poi è iniziata la trafila. Prima abbiamo aspettato i risultati, poi l'offerta, poi l'approvazione della LCA, poi l'approvazione della richiesta di visto, poi i documenti dagli USA, poi la coda all'ambasciata, poi l'ulteriore verifica, poi il visto. A volte mi sembrava di essere pronto a mollare tutto e segnare. A volte dubitavo che avessimo bisogno di questa America, dopotutto anche la Russia non è male. L'intero processo è durato circa sei mesi, alla fine, a metà dicembre, abbiamo ricevuto i visti e abbiamo iniziato a prepararci per la partenza.

Lunedì è stato il mio primo giorno lavorativo in un posto nuovo. L'ufficio ha tutte le condizioni non solo per lavorare, ma anche per vivere. Colazioni, pranzi e cene preparati dai nostri chef, tanti cibi vari sparsi in ogni angolo, palestra, massaggi e persino un parrucchiere. Tutto questo è completamente gratuito per i dipendenti. Molte persone vanno al lavoro in bicicletta e diversi locali sono attrezzati per il deposito dei veicoli. In generale, non ho mai visto nulla di simile in Russia. Tutto però ha il suo prezzo; siamo stati subito avvisati che avremmo dovuto lavorare molto. Che cosa sia “molto”, secondo i loro standard, non mi è molto chiaro.

Spero però che, nonostante la mole di lavoro, nel prossimo futuro potrò riprendere a scrivere sul blog e, magari, raccontare qualcosa della vita americana e del lavoro di programmatore in America. Aspetta e vedi. Nel frattempo auguro a tutti un Felice Anno Nuovo e Natale e ci rivediamo!

Per fare un esempio di utilizzo, stamperemo il rendimento dei dividendi delle società russe. Come prezzo base prendiamo il prezzo di chiusura del titolo il giorno della chiusura del registro. Per qualche motivo, queste informazioni non sono disponibili sul sito web della Troika, ma sono molto più interessanti dei valori assoluti dei dividendi.
Attenzione! Il codice richiede molto tempo per essere eseguito, perché... Per ogni promozione è necessario fare una richiesta ai server finam e ottenerne il valore.

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

Allo stesso modo, puoi costruire statistiche per gli anni precedenti.

Oggi parlerò un po' della risoluzione di un problema di classificazione utilizzando il pacchetto software R e le sue estensioni. Il problema della classificazione è forse uno dei più comuni nell’analisi dei dati. Esistono molti metodi per risolverlo utilizzando diverse tecniche matematiche, ma tu ed io, come apologeti di R, non possiamo fare a meno di essere contenti di non aver bisogno di programmare nulla da zero: è tutto lì (e non in un'unica copia ) nel sistema del pacchetto R.

Problema di classificazione

Il compito di classificazione è un tipico esempio di “apprendimento supervisionato”. In genere, i dati sono disponibili sotto forma di tabella, in cui le colonne contengono il valore dei set di funzionalità per ciascun caso. Inoltre tutte le righe sono premarcate in modo tale che una delle colonne (supponiamo l'ultima) indichi la classe a cui appartiene tale riga. Un buon esempio è il compito di classificare le email in spam e non spam. Per utilizzare gli algoritmi di machine learning, è necessario prima avere dati etichettati, ovvero dati di cui è noto il valore della classe insieme ad altre funzionalità. Inoltre, il set di dati deve essere significativo, soprattutto se il numero di caratteristiche è elevato.

Se disponiamo di dati sufficienti, possiamo iniziare ad addestrare il modello. La strategia generale con i classificatori non dipende particolarmente dal modello e prevede i seguenti passaggi:

• selezione dei set di formazione e test;
• addestrare il modello sul training set;
• verificare il modello su un set di prova;
• convalida incrociata;
• miglioramento del modello.

Precisione e completezza

Come possiamo valutare quanto bene funziona il nostro classificatore? Non è una domanda facile. Il fatto è che sono possibili diversi scenari, anche se abbiamo solo due classi. Diciamo che stiamo risolvendo il problema del filtraggio dello spam. Dopo aver controllato il modello sul set di test, otteniamo quattro valori:

TP (vero positivo): quanti messaggi sono stati correttamente classificati come spam,
TN (vero negativo): quanti messaggi sono stati correttamente classificati come non spam,
FP (falso positivo): quanti messaggi sono stati erroneamente classificati come spam (ovvero, i messaggi non erano spam, ma il modello li ha classificati come spam),
FN (falso negativo): quanti messaggi sono stati erroneamente classificati come non spam, ma in realtà era ancora il Centro per l'inglese americano.

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introduzione

Prima di tutto, discutiamo della terminologia. Stiamo parlando di un’area che nella letteratura occidentale viene chiamata Data Mining, e spesso viene tradotta in russo come “analisi dei dati”. Il termine non ha del tutto successo, poiché la parola "analisi" in matematica è abbastanza familiare, ha un significato consolidato ed è inclusa nei nomi di molte sezioni classiche: analisi matematica, analisi funzionale, analisi convessa, analisi non standard, complesso multidimensionale analisi, analisi discreta, analisi stocastica, analisi quantistica ecc. In tutte queste aree della scienza si studia un apparato matematico che si basa su alcuni risultati fondamentali e consente di risolvere i problemi in queste aree. Nell’analisi dei dati la situazione è molto più complicata. Si tratta, innanzitutto, di una scienza applicata in cui non esiste un apparato matematico, nel senso che non esiste un insieme finito di fatti fondamentali da cui consegue come risolvere i problemi. Molti problemi sono “individuali”, e ora appaiono sempre più nuove classi di problemi, per i quali è necessario sviluppare un apparato matematico. Un ruolo ancora maggiore qui è giocato dal fatto che l’analisi dei dati è una direzione relativamente nuova nella scienza.

Successivamente, dobbiamo spiegare cos’è l’“analisi dei dati”. L’ho chiamata “area”, ma un’area di cosa? È qui che le cose si fanno interessanti perché questo non è solo un campo scientifico. Un vero analista risolve innanzitutto i problemi applicati e si concentra sulla pratica. Inoltre, i dati devono essere analizzati in economia, biologia, sociologia, psicologia, ecc. Soluzione

nuovi compiti, come ho già detto, richiedono l'invenzione di nuove tecniche (non sempre si tratta di teorie, ma anche di tecniche, metodi, ecc.), quindi alcuni dicono che anche l'analisi dei dati è un'arte e un mestiere.

IN Nelle aree applicative, la cosa più importante è la pratica! È impossibile immaginare un chirurgo che non abbia eseguito una sola operazione. In realtà, questo non è affatto un chirurgo. Inoltre, un analista di dati non può fare a meno di risolvere problemi applicati reali. Più problemi di questo tipo risolverai da solo, più specialisti qualificati diventerai.

In primo luogo, l’analisi dei dati è pratica, pratica e ancora pratica. Dobbiamo risolvere problemi reali, molti dei quali, provenienti da ambiti diversi. Perché, ad esempio, la classificazione dei segnali e dei testi sono due ambiti completamente diversi. Gli specialisti che possono facilmente creare un algoritmo diagnostico del motore basato sui segnali dei sensori potrebbero non essere in grado di creare un semplice filtro antispam per le e-mail. Ma è molto auspicabile acquisire competenze di base quando si lavora con oggetti diversi: segnali, testi, immagini, grafici, descrizioni di caratteristiche, ecc. Inoltre, questo ti consentirà di scegliere le attività a tuo piacimento.

In secondo luogo, è importante scegliere saggiamente i corsi di formazione e i tutor.

IN In linea di principio, puoi imparare tutto da solo. Dopo tutto, non abbiamo a che fare con un settore in cui esiste alcuni segreti passavano di bocca in bocca. Al contrario, ci sono molti corsi di formazione competenti, codici sorgente per programmi e dati. Inoltre, è molto utile quando più persone risolvono lo stesso problema in parallelo. Il fatto è che quando si risolvono tali problemi è necessario affrontare una programmazione molto specifica. Diciamo il tuo algoritmo

ha dato l'89% di risposte corrette. Domanda: è tanto o poco? Se ciò non bastasse, allora qual è il problema: hai programmato l'algoritmo in modo errato, hai scelto i parametri dell'algoritmo sbagliati o l'algoritmo stesso è cattivo e non adatto a risolvere questo problema? Se il lavoro viene duplicato, è possibile trovare rapidamente errori nel programma e parametri errati. E se viene duplicato da uno specialista, anche i problemi relativi alla valutazione del risultato e all'accettabilità del modello vengono risolti rapidamente.

In terzo luogo, è utile ricordare che l’analisi dei dati richiede molto tempo per essere risolta.

Statistiche

Analisi dei dati in R

1. Variabili

IN R, come tutti gli altri linguaggi di programmazione, ha variabili. Cos'è una variabile? In sostanza, questo è l'indirizzo con cui possiamo trovare alcuni dati che conserviamo in memoria.

Le variabili sono costituite da un lato sinistro e uno destro, separati da un operatore di assegnazione. In R l’operatore di assegnazione è la costruzione “<-”, 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: “->”.

IN A seconda dei dati memorizzati le variabili possono essere di vario tipo: intere, reali, stringhe. Per esempio:

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

In questo caso, la variabile my.var1 sarà di tipo intero e my.var2 sarà di tipo reale.

Proprio come in altri linguaggi di programmazione, puoi eseguire varie operazioni aritmetiche sulle variabili.

mia.var1 + mia.var2 - 12

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

Oltre alle operazioni aritmetiche, è possibile eseguire operazioni logiche, ovvero operazioni di confronto.

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

Il risultato di un'operazione logica sarà un'istruzione vera (TRUE) o falsa (FALSE). Puoi anche eseguire operazioni logiche non solo tra una variabile con un determinato valore, ma anche con un'altra variabile.

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