Analýza dat v jazyce úloh. Faktorová analýza v R

Zazimko Valentina Lentevna Ph.D., Art. Přednášející na katedře ekonomické analýzy Federální státní rozpočtové vzdělávací instituce vyššího odborného vzdělávání "Kubáňská státní agrární univerzita"

Tradiční přístup k analýze finanční situace je založen na obecném konceptu „rovnováhy systémů“, převzatém ze zemí s tržní ekonomikou (obr. 1).

Obrázek 1 — Metodika pro analýzu finanční situace, odpovídající západnímu konceptu „rovnováhy“ systému

Mezitím takové problémy jako: 1) nesoulad některých metodických přístupů s podmínkami ruských specifik podnikání; 2) nezohlednění sociálního charakteru zemědělského sektoru ekonomiky v Rusku (při diferenciaci přístupů k hodnocení v závislosti na odvětvové příslušnosti organizací); 3) analýza hlavních faktorů ovlivňujících výkonnost podniku pomocí statistické analýzy; 4) strukturování metodologie pro analýzu finanční situace (alespoň za účelem obnovení jazykové spravedlnosti); 5) soulad finanční analýzy s moderními potřebami ekonomických subjektů a nejednoznačný výklad přejatých ekonomických kategorií byly studovány s nedostatečnou úplností.

Hlavním směrem ke zlepšení metodiky pro analýzu finanční situace organizace by mělo být vzít v úvahu:

Stávající politické klima a vládní přístup k hodnocení ekonomických jevů, procesů a obchodních výsledků;

Vlastnosti legislativní úpravy sestavení účetní závěrky (jedná se zejména o revizi přístupů k hodnocení solventnosti organizace);

Sektorová struktura majetku ekonomického subjektu;

Moderní parametry pro hodnocení efektivity podnikání.

Účelem analýzy finanční situace organizace je objektivní posouzení finanční situace a vyhlídek jejího vývoje s přihlédnutím k aktuální situaci v odvětví v konkrétním časovém intervalu odpovídajícím obecné politické a ekonomické strategii ve vztahu k předmět studia.

Agrární proměny moderní éry v dějinách Ruska jsou hluboké a významné: od druhé poloviny roku 2005 vláda Ruské federace výrazně zintenzivnila svůj zájem o zemědělství a iniciovala mimo jiné národní projekt „Rozvoj Agroprůmyslový komplex“; Na konci roku 2006 byl přijat federální zákon „O rozvoji zemědělství“. Státní politika podpory zemědělství poskytuje pobídky k získávání úvěrů za podmínek dotování úrokových plateb. Negativně je hodnoceno oslabení finanční nezávislosti Společností v důsledku přijatých opatření podle obecně uznávaných přístupů ke stanovení finanční situace. Podle odhadů tuzemských ekonomů, kteří uznávají nedostatky stávající metodiky výpočtu ukazatelů finanční situace zemědělských výrobců, používané i rozhodčími soudy (tab. 1), by v zemi nebylo tolik zkrachovalých farem.

Tabulka 1. Fragment výpočtu koeficientů pro zařazení zemědělských výrobců do skupin finanční stability dlužníka

šance:	Skupiny
finanční nezávislost		0,56≤K<0,6	0,5≤K<0,56	0,44≤K<0,5
finanční nezávislost na tvorbě rezerv a nákladů				0,65≤K<0,8
zabezpečení vlastního pracovního kapitálu

Studie finanční situace organizace musí být v souladu s konceptem konzistence. Metodika analýzy finanční situace organizace se zároveň objevuje ve formě dohodnuté sekvence, která nám umožňuje konstatovat skutečnost obnovení jazykové platnosti termínu „metodika“. Skládá se ze šesti hlavních fází, obecné blokové schéma je znázorněno na obrázku 2.

Obrázek 2 — Vývojový diagram pro realizaci fází analýzy finanční situace zemědělských organizací

Shromažďování informací zahrnuje sestavení seznamu otázek a získání relevantních dat ze zkoumané organizace az jiných zdrojů. Studium provozních podmínek systémů by se mělo stát předběžnou fází analýzy, která je způsobena úkolem nepostradatelné syntézy vnitřních a vnějších faktorů, která vyvstává s ohledem na zvláštnosti vývoje ekonomické analýzy v Rusku, popsané výše. . Pro zemědělské organizace je tedy specifické studovat geografické, povětrnostní a klimatické podmínky podnikání analyzovaného subjektu. Strukturování počátečních informací by mělo zahrnovat sestavení datových řezů, které by měly být zahrnuty do informační základny pro analýzu finanční situace organizace s jejími hlavními charakteristikami: odvětví, obchodní měřítko a další.

V další fázi, ve vygenerovaném poli informací, je nutné zvýraznit ukazatele, které jsou nejdůležitějšími kritérii výkonnosti. Mnoho akademických analytiků, zahraničních i ruských, staví ukazatele ziskovosti nad ostatní ukazatele. E. Altman tedy ve svém známém pětifaktorovém „Z-modelu“ pro stanovení pravděpodobnosti potenciálního bankrotu představil dva z pěti faktorů jako ukazatele ziskovosti. Význam ukazatelů ziskovosti odráží i „Zlaté pravidlo ekonomiky“, které říká, že tempo růstu bilančního zisku musí převyšovat tempo růstu tržeb z prodeje výrobků a tempo růstu tržeb musí převyšovat tempo růstu aktiva.

Kritériem pro identifikaci fází v tradičním harmonogramu životního cyklu je také ukazatel ziskovosti (osa y na obrázku 3).

Obrázek 3 - Životní cyklus organizace

V kombinaci s absolutními ukazateli finanční výkonnosti jsou klíčovými ukazateli činnosti zemědělské organizace: hrubý výkon v běžných prodejních cenách, tržby a zisk (ztráta) z prodeje výrobků (práce, služby), zisk (ztráta) účetní rok, čistý zisk (ztráta), ukazatel obratu provozního kapitálu, rentabilita vlastního kapitálu, rentabilita provozního kapitálu.

Systém indikátorů navržený pro účely analýzy finanční situace podnikatelských subjektů v zemědělském sektoru ekonomiky byl testován na příkladu aktuálních dat společnosti JSC Agrofirm Kavkaz na území Krasnodar. V žebříčku tří set největších a nejvýkonnějších zemědělských firem podle výsledků let 2003-2007, zařazených do klubu Agro-300, zaujímá organizace zdaleka poslední místo.

Obrázek 4 - Dynamika ukazatelů finanční výkonnosti CJSC Agrofirm Kavkaz

Analýza absolutních ukazatelů finanční výkonnosti ukazuje vývoj a růst společnosti (obrázek 4). Stabilní dynamika v naznačeném směru je tedy typická pro ukazatele hrubého výkonu (+ 39 %), tržeb za prodej výrobků (+ 43,9 %) i konečného finančního výsledku činnosti (+ 16,8 %). Mezi faktory, které pozitivně ovlivnily dynamiku ukazatelů, lze jmenovat nárůst objemu vyrobených a prodejných rostlinných produktů - především obilí (o 3,4 %), cukrové řepy (13,9 %), slunečnice (47,9 %) a mléka (9). ,9 %). Rentabilita provozního kapitálu za sledované období oproti základnímu období vzrostla, což svědčí o vysoké efektivitě akciové společnosti.

Za účelem identifikace významných faktorů ovlivňujících úroveň efektivnosti podnikání byla provedena korelační a regresní analýza efektivnosti podnikání 46 zemědělských organizací v centrální zóně Krasnodarského území. Úroveň rentability vlastního kapitálu (v procentech) je brána jako efektivní ukazatel (y), vypočítaná jako podíl čistého zisku (ztráty) za účetní období a průměrného ročního zůstatku vlastního kapitálu. Volba tohoto konkrétního ukazatele je vysvětlena jeho nadměrnou poptávkou ze strany externích uživatelů účetních výkazů jako ukazatele charakterizujícího nejen efektivitu podniku, ale také jeho rizikovost, strategické vyhlídky na solventnost a kvalitu řízení podniku. K analýze byly vybrány klíčové ukazatele-faktory, které potenciálně ovlivňují míru návratnosti vlastního kapitálu; vyhledávání a výpočet těchto faktorů lze provést na základě veřejných finančních výkazů. Jsou to: x 1 - podíl vlastního kapitálu v měně rozvahy, %, %; x 2 je poměr mezi cizím a vlastním kapitálem (finanční pákový poměr); x 3 - podíl likvidních prostředků na majetku, %; x 4 – ukazatel obratu aktiv (produktivita zdrojů).

Analýza párových korelačních koeficientů ukázala, že existuje přímá a poměrně úzká souvislost mezi návratností vlastního kapitálu a poměrem cizího a vlastního kapitálu podle Chaddockovy škály, což potvrzuje tvrzení, že hledání racionálního poměru mezi dluhovými a vlastními zdroji financování je jasnou cestou ke zvýšení efektivity toho druhého. Inverzní průměrný vztah mezi ukazatelem výkonnosti a podílem vlastního kapitálu v měně rozvahy (tabulky 2 a 3) naznačuje, že rentabilita vlastního kapitálu v moderních podmínkách roste, pokud se jeho podíl na celkovém kapitálu snižuje. Přitom existuje přímá průměrná souvislost mezi rentabilitou vlastního kapitálu a podílem likvidních prostředků na aktivech a přímá slabá souvislost mezi ní (rentabilitou) a rentabilitou aktiv.

Tabulka 2. Matice párových korelačních koeficientů čtyřfaktorové vícenásobné regresní rovnice

Analýza β-koeficientů ukazuje, že nejslabší vliv na změnu rentability vlastního kapitálu má podíl vlastního kapitálu v měně rozvahy a nejsilnější je poměr mezi cizím a vlastním kapitálem. Navíc právě podle druhé charakteristiky je studovaná populace zemědělských organizací extrémně heterogenní. Tento soubor je navíc heterogenní z hlediska rentability vlastního kapitálu, podílu vlastního kapitálu v bilanční měně a podílu likvidních prostředků na aktivech, což svědčí o odlišné úrovni organizace výrobních a finančních činností a její efektivnosti v zemědělských podnicích.

Tabulka 3. Obecná charakteristika rentability vlastního kapitálu a vybraných faktorů, 2006

Podepsat	Průměrná hodnota	Párové kurzy
		korelace
y – návratnost vlastního kapitálu, %
x 1 - podíl na vlastním kapitálu v měně rozvahy, %
x 2 - poměr mezi cizím a vlastním kapitálem
x 3 - podíl likvidních prostředků na majetku, %
x 4 - poměr obratu aktiv (produktivita zdrojů)

Vícenásobná regresní rovnice získaná jako výsledek řešení má tvar:

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

Kladná hodnota koeficientu na x 2 svědčí o tom, že při racionálním způsobu hospodaření a normálním poměru rentability aktiv a úroků placených z vypůjčených zdrojů financování by se měla zvýšit rentabilita vlastních zdrojů.

Tabulka 4. Obecné výsledky hodnocení čtyřfaktorového regresního modelu

Vztah mezi rentabilitou vlastního kapitálu a všemi faktory zahrnutými v modelu je úzký (násobný korelační koeficient R = 0,901) a statisticky významný (tabulka 4). Navíc lineární rovnice vysvětluje 81,2 % variací v návratnosti vlastního kapitálu. Zbytek je způsoben náhodnými nezapočítanými faktory.

V praxi jsou pro výpočet úrovně obchodní efektivnosti zemědělských výrobců a způsobů jejího zlepšení identifikovány hlavní faktory a míra jejich vlivu na ukazatel výkonnosti. Bylo zjištěno, že rentabilita vlastního kapitálu studované populace zemědělských organizací: klesá s růstem podílu vlastního kapitálu ve struktuře zdrojů financování (rentabilita vlastního kapitálu se zvyšuje pouze do určité úrovně vlastního kapitálu a začíná klesat s dalším zvýšením jeho podílu na struktuře bilance); roste s nárůstem ukazatele finanční páky, který odráží poměr cizího a vlastního kapitálu a charakterizuje závislost zisku na struktuře zdrojů financování, což je možné při zvýhodněném daňovém zatížení a podpoře zemědělských podniků ze strany vlády ČR. Ruská Federace; má rostoucí dynamiku s nárůstem podílu likvidních aktiv ve struktuře majetku organizace, což je logické z hlediska realizace zúčtovací a platební disciplíny a je důsledkem růstu podnikatelské činnosti organizace, projevující se v zvýšení příjmů (tržeb) z prodeje zemědělských produktů a dalších činností (priorita aktivit marketingové strategie organizace); roste s mírou využití vlastního majetku organizace (přednostní úkol finančního řízení organizace).

Odtud je možné vytvořit správný vektor pro zvýšení efektivity podnikání zemědělských organizací pomocí jasných mechanismů, které přispívají k jejímu růstu. V nejobecnější podobě jsou takovými mechanismy: 1) rozumné stanovení zdrojů financování činností organizace; 2) zvýšení efektivity využívání zdrojů organizace na základě stabilizace vzájemného vypořádání a systému vypořádání a platební disciplíny; 3) zlepšení systému řízení výroby.

Studie dynamiky rentability vlastního kapitálu zemědělských organizací v závislosti na skutečné výši podílu vlastního kapitálu ve struktuře zdrojů financování ukázala, že nejvyšší hodnota ukazatele efektivnosti pro použití vlastního kapitálu byla zaznamenána v roce výše vlastního kapitálu v rozmezí od 44 do 58 %. S dalším růstem vlastního kapitálu ve struktuře zdrojů je pozorován pokles rentability (obrázek 5).

Obrázek 5 — Dynamika rentability vlastního kapitálu v závislosti na podílu vlastního kapitálu na kapitálové struktuře

Studium dopadu finanční strategie organizace na využití vypůjčených prostředků pokračuje v popsané sekvenci.

Přijatelné místo zde zaujímá vypracovaná metodika stanovení racionálního poměru cizích a vlastních prostředků v souvislosti s návratností vlastního kapitálu a zvýhodněným úvěrováním zemědělským organizacím.

Z celého souboru relativních ukazatelů finanční stability navrhujeme vypočítat koeficient finanční nezávislosti (Equity to Total Assets), který charakterizuje probíhající politiku v oblasti financování a odráží podíl vlastního kapitálu ve struktuře zdrojů finanční stability. majetek, a poměr dluhu a vlastního kapitálu (finanční pákový poměr, neboli „leverage of financial leverage“), charakterizující míru rizika organizace.

Ukazatele kapitálové struktury charakterizují míru ochrany věřitelů a investorů před možným nesplácením dluhů a neposkytují prakticky žádné informace o ekonomickém potenciálu organizace. Popsaný problém „řeší“ ukazatel charakterizující závislost zisku na výdajích spojených se strukturou zdrojů financování činnosti organizace – „finanční pákový efekt“.

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

kde EFR je efekt finanční páky, která spočívá ve zvýšení ukazatele návratnosti vlastního kapitálu,%; Neskh - sazba jednotné zemědělské daně, vyjádřená jako desetinný zlomek; ČR - ukazatel hrubé rentability aktiv, %; PK - průměrná výše úroku z půjčky placené organizací za použití vypůjčeného kapitálu, %; ZK - průměrná výše vypůjčeného kapitálu použitého organizací; SK je průměrná výše vlastního kapitálu organizace.

Vzorec (2) byl získán s přihlédnutím ke zvláštnostem tvorby dat ve finančních výkazech ruských organizací a také ke zdanění zemědělských výrobců: 1) namísto celého objemu použitého kapitálu podle našeho názoru částka splatných účtů organizace by měla být odečtena od její hodnoty; 2) „výše hrubého zisku bez nákladů na placení úroků z úvěru“ byla nahrazena ukazatelem „zisk z prodeje výrobků (práce, služby)“; 3) daň z příjmu, jejíž placení probíhá v obecném daňovém režimu, autor nepovažuje za faktor ovlivňující velikost vlivu: v souladu s platnou legislativou platí zemědělští výrobci jednotnou zemědělskou daň, která byla zaveden do vzorce.

Tabulka 5. Dynamika ukazatelů finanční stability CJSC Agrofirm Kavkaz

Podíl cizího kapitálu na vlastním kapitálu v CJSC Agrofirma Kavkaz tak na konci roku 2006 podle tabulky 5 činil 52,8 %, což je 42,1 procentních bodů. vyšší než úroveň základního roku. Růst podílu cizího kapitálu ve struktuře pasiv bilance naznačuje přechod od konzervativní k umírněné finanční politice; a přestože je to spojeno s oslabením autonomie podnikatelského subjektu, může to za určitých podmínek vést ke zvýšení rentability vlastního kapitálu. Je třeba poznamenat, že míra podnikatelské aktivity zemědělských výrobců není pro realizaci takovéto politiky financování v budoucnu tak vysoká, což znamená, že je třeba pečlivě prostudovat důsledky změn a učinit racionální rozhodnutí.

Výsledky výpočtů pro zjištění vlivu finanční páky pro CJSC Agrofirma Kavkaz (tabulka 6) naznačují její pozitivní dynamiku: hodnota v roce 2006 byla 2,5 %, což je 3,3 procentního bodu. vyšší než úroveň základního roku. V důsledku toho společnost CJSC Agrofirma Kavkaz, která vytvořila svá aktiva z 65 % z vlastních prostředků a 35 % z vypůjčeného kapitálu, zvýšila svou návratnost vlastního kapitálu o 2,5 %, všechny ostatní věci zůstaly stejné, a to díky skutečnosti, že úvěrové zdroje platí s přihlédnutím k politice preferenčního poskytování úvěrů zemědělským výrobcům prováděné vládou Ruské federace je návratnost celkového kapitálu 16,2 %. Faktorová analýza modelu vlivu finanční páky ukázala, že v současných podmínkách je výhodné použít vypůjčené prostředky do obratu organizace, neboť důsledkem toho je zvýšení efektivity využití vlastního kapitálu. To znamená, že přilákáním vypůjčených zdrojů může analyzovaná organizace navýšit svůj vlastní kapitál za předpokladu, že návratnost investovaného kapitálu převyšuje cenu přitahovaných zdrojů.

Tabulka 6. Mechanismus vzniku efektu finanční páky

Index	2004	2005	2006	Změna za období (+,-)
Zisk z prodeje výrobků, prací, služeb, tisíc rublů.
Splatný úrok, tisíc rublů.
Výše zisku z prodeje výrobků, prací, služeb, s přihlédnutím k nákladům na placení úroků z půjčky, tisíc rublů.
Průměrná roční výše použitého kapitálu (aktiv) mínus splatné závazky, tisíce rublů.
Poměr finanční páky
Návratnost celkového kapitálu, %
Vážená průměrná nominální cena vypůjčených zdrojů, %
Vliv finanční páky, %
Odchylka vlivu finanční páky celkem, %
včetně kvůli:
Úroveň návratnosti aktiv, %
Úrokové sazby úvěru, %
Finanční pákový poměr, %

K určení mezí růstu finanční páky je třeba použít model vyvinutý francouzskými vědci J. Conanem a M. Golderem. Vysvětlením je skladba kritérií, která je nejvíce přizpůsobena požadavkům na sestavení domácí účetní závěrky. Čím nižší je hodnota odhadovaného ukazatele, tím nižší je pravděpodobnost zpoždění plateb ze strany společnosti. Skutečné hodnoty kritérií, vypočtené podle údajů CJSC Agrofirm Kavkaz, jsou uvedeny v tabulce 7.

Tabulka 7. Posouzení pravděpodobnosti zpoždění plateb Agrofirm Kavkaz CJSC

Index	2004	2005	2006
Poměr hotovosti a pohledávek k aktivům (R1)
Poměr výše vlastního kapitálu a dlouhodobých závazků ke zdrojům krytí majetku (U2)
Poměr finančních nákladů k výnosům z prodeje (R3)
Poměr nákladů na personální služby k přidané hodnotě (U4)
Poměr zisku před úroky a zdaněním k vypůjčenému kapitálu (U5)
Odhad pravděpodobnosti opožděných plateb: Q=-0,16хУ1-0,22хУ2+0,87хУ3+0,10хУ4-0,24хУ5

Výpočty ukazují, že pravděpodobnost, že společnost zpozdí platby, je velmi malá, nicméně dynamika integrálního ukazatele má tendenci k nule, což znamená, že úroveň solventnosti v budoucnu je ohrožena. Tato vlna je opodstatněná na pozadí nárůstu objemu vypůjčených prostředků a nákladů na obsluhu dluhu. Aby se předešlo případným potížím, je nutné operativní sledování vypořádání a platební disciplíny.

Aby bylo možné synchronizovat kladné a záporné peněžní toky, je nezbytné operativní řízení solventnosti. Autoři studie jsou kategoricky proti používání ukazatelů likvidity jako ukazatelů solventnosti z důvodu jejich rozporu s účetním požadavkem nepřetržitého trvání podniku. Míra solventnosti podle našeho názoru závisí na naplnění ukazatelů finanční výkonnosti reálnými prostředky. Používání offsetových transakcí při vypořádání a nahrazování hotovosti pohledávkami ohrožuje schopnost organizace dostát svým současným závazkům.

V současné době není věnována dostatečná pozornost analýze peněžních toků. Přitom se jedná o nejvíce nekonfliktní metodu, která nám umožňuje sledovat míru dostatku finančních prostředků na krytí krátkodobých závazků. Endovitsky D.A. navrhuje porovnat čistý peněžní tok z běžné činnosti se ziskem z prodeje. Záporný čistý peněžní tok, zatímco existuje zisk z prodeje, bude znamenat, že tvorba pracovního kapitálu vyžaduje velké finanční investice. Tato situace může vést k platební neschopnosti. Důvody: nízká rentabilita tržeb, vysoké náklady na tvorbu pracovního kapitálu.

Tabulka 8. Poměr čistého peněžního toku a zisku z prodeje, tisíc rublů.

Čistý peněžní tok z běžných činností v CJSC Agrofirma Kavkaz je pozitivní, nicméně podrobněji dostatek peněžních toků k financování pracovního kapitálu prokáže faktorová analýza (vzorec 3):

, (3)

kde Dptd je peněžní přítok z běžných činností, tisíc rublů, OK je provozní kapitál, tisíc rublů; Dotd - odliv finančních prostředků ze současných aktivit, tisíc rublů. Ukazatel výkonu ( Kdost1) v daném vztahu charakterizuje schopnost organizace financovat pracovní kapitál, ukazuje dostatek peněžních toků na pokrytí nákladů spojených s financováním pracovního kapitálu. Doporučená hodnota ukazatele by měla být alespoň 1.

1. Dopad změn v poměru čistého peněžního toku na běžnou činnost: . (4)

2. Dopad změn v odlivu finančních prostředků na jeden rubl provozního kapitálu: . (5)

Tabulka 9. Údaje pro faktorovou analýzu koeficientu přiměřenosti peněžních příjmů pro financování pracovního kapitálu, tisíce rublů.

Index	let			Odchylky
Peněžní příliv z běžných činností, tisíce rublů.
Odliv ze současných aktivit, tisíce rublů.
Celkový peněžní odtok pro všechny typy činností, tisíc rublů.
Ukazatel přiměřenosti peněžních toků pro financování pracovního kapitálu
Ukazatel čistých peněžních toků za běžné činnosti
Podíl peněžních toků z běžných činností k celkovému peněžnímu odtoku ze všech typů činností, tisíce rublů.
Odliv hotovosti z běžné činnosti za 1 rub. pracovní kapitál
Čistý peněžní tok ze všech typů činností, tisíc rublů.
Přiměřenost čistého peněžního toku ke krytí krátkodobých závazků
Čistý peněžní tok na 1 rub. příjmy
Tržby z prodeje za 1 rub. krátkodobé závazky, rub.
Poměr čistého peněžního toku k čistému zisku
Poměr temp růstu pohledávek a objemu prodeje

Pozitivní změna ukazatele přiměřenosti peněžních toků za analyzované období (+0,148) je tedy způsobena zvýšením odlivu prostředků z běžné činnosti na krytí pracovního kapitálu. Ukazatel byl negativně ovlivněn rychlejším tempem růstu peněžních toků než tempem růstu peněžních toků.

Podle CJSC Agrofirma Kavkaz byl koeficient poměru přílivu a odlivu hotovosti za běžnou činnost ve vykazovaném období 1,018, zatímco dynamika koeficientu byla záporná - pokles o 0,076. Neznamená to však nedostatek finančních prostředků na krytí krátkodobých závazků. Ukazatel přiměřenosti peněžních toků ke krytí krátkodobých závazků je velmi přijatelný jak v předchozích, tak i ve vykazovaných obdobích (0,966, 4,216 a 2,780).

Pravidelné sledování aktuálního stavu finančních prostředků

Obrázek 6 – Fáze analýzy solventnosti zemědělské organizace

Dalším krokem je vyhodnocení kvality zisku (vzorec 4):

, (4)

Kde NPV- čistý peněžní tok pro všechny typy činností, tisíc rublů, PE - čistý zisk, tisíc rublů.

Pokud má organizace na základě výsledků své činnosti trvale záporný čistý peněžní tok, může to vést k finanční insolvenci způsobené skutečným poklesem zdrojů a snížením ekonomického potenciálu organizace. V analyzované situaci, jak je vidět z tabulky 9, organizace obdržela čistý zisk, přičemž na každý rubl zisku připadají 3 rubly vyváženého výsledku srovnání přílivu a odlivu finančních prostředků. Studium možností posouzení solventnosti zemědělské organizace umožnilo formulovat plán rozboru uvedený na obrázku 7. Obr.

Výsledky studie plně vycházejí z reálií práce zemědělských organizací. To řeší problém nedostatku oborové specifičnosti ve stávajících metodách finanční analýzy. Praktický význam studie spočívá v tom, že na základě vypracované metodiky pro zemědělské organizace je navržen základ pro formování racionální finanční politiky v transformující se ekonomické situaci venkovského průmyslu. Použití doporučené metodiky vám umožní přesněji změřit míru finančního rizika a vyvinout efektivnější mechanismus jeho řízení za účelem zlepšení výkonu obchodních činností.

R-analýza neboli přijatelnost kriteriálních přístupů při hodnocení finanční situace zemědělských organizací

V současných ekonomických podmínkách je hlavní důraz v činnosti finančních služeb obchodních podniků zaměřen na operativní sledování ukazatelů finanční situace organizace. V tomto případě mají přednost relativní ukazatele, které charakterizují vztah mezi vykazovanými údaji, které nesou tu či onu informaci. Terminologicky se metoda analýzy činnosti podniku založená na popsaném přístupu nazývá R-analýza, neboli analýza poměrových ukazatelů.

Sada koeficientů v rámci jednotlivého podnikatelského subjektu závisí na strategii a cílech, kterých chce dosáhnout. V tomto případě jsou určeny koeficienty, které by měly být vypočteny, a jsou stanoveny jejich standardní hodnoty. Tato práce je obvykle prováděna jako součást projektu manažerského účetnictví, rozpočtování nebo vyváženého skóre. „Pokud je soubor ukazatelů převzat z učebnice financí,“ poznamenávají analytici z praxe, „taková finanční analýza nepřinese podniku žádný užitek“ /10/.

Mezitím se některé ukazatele týkající se aspektů financování činností organizace tradičně vyvíjely a jsou součástí všech metodických algoritmů, včetně těch, které jsou regulovány zákonem.

Mluvíme o následujících ukazatelích:

I. Poměry likvidity

Ukazatele likvidity charakterizují schopnost společnosti uspokojovat nároky držitelů krátkodobých dluhových závazků.

1. Absolutní ukazatel likvidity

Ukazuje, jaký podíl krátkodobých dluhových závazků lze pokrýt hotovostí a peněžními ekvivalenty ve formě obchodovatelných cenných papírů a vkladů, tedy téměř absolutně likvidních aktiv.

2. Rychlý poměr (poměr testu kyseliny, rychlý poměr)

Poměr nejlikvidnější části oběžných aktiv (hotovost, pohledávky, krátkodobé finanční investice) ke krátkodobým závazkům. Obvykle se doporučuje, aby hodnota tohoto ukazatele byla větší než 1. Skutečné hodnoty pro ruské podniky jsou však zřídka vyšší než 0,7 - 0,8, což je považováno za přijatelné.

3. Aktuální poměr (Current Ratio)

Vypočítává se jako podíl oběžných aktiv dělený krátkodobými závazky a ukazuje, zda má podnik dostatek finančních prostředků, které lze použít na úhradu krátkodobých závazků. Podle mezinárodní praxe by se hodnoty ukazatele likvidity měly pohybovat od jedné do dvou (někdy až tří). Spodní hranice je dána tím, že pracovní kapitál musí stačit alespoň na splacení krátkodobých závazků, jinak bude společnosti hrozit bankrot. Nežádoucí je také více než trojnásobný přebytek oběžných aktiv nad krátkodobými závazky, protože může naznačovat iracionální strukturu aktiv.

Vypočítá se pomocí vzorce:

II. Ukazatele zadluženosti - Ukazatele kapitálové struktury (ukazatele finanční stability)

Ukazatele kapitálové struktury odrážejí poměr vlastního a cizího kapitálu ve zdrojích financování podniku, to znamená, že charakterizují míru finanční nezávislosti podniku na věřitelích. To je důležitá vlastnost udržitelnosti podniku. Pro posouzení kapitálové struktury se nejčastěji používá koeficient finanční nezávislosti (Equity to Total Assets), který charakterizuje závislost firmy na externích úvěrech. Čím je poměr nižší, čím více úvěrů má společnost, tím vyšší je riziko insolvence. Nízká hodnota ukazatele také odráží potenciální nebezpečí nedostatku hotovosti pro podnik. Interpretace tohoto ukazatele závisí na mnoha faktorech: na průměrné úrovni tohoto ukazatele v jiných odvětvích, na přístupu společnosti k dalším dluhovým zdrojům financování a na charakteristikách současných výrobních aktivit.

Vypočítá se pomocí vzorce:

Jiné ukazatele, jako jsou: Ukazatele ziskovosti - Ukazatele ziskovosti, Ukazatele aktivity - Ukazatele obchodní aktivity, Ukazatele investic - Investiční kritéria, nebudou v rámci tohoto článku uvedeny z důvodu odhalení problému nastoleného zhuštěním materiálu.

Hlavní věcí při provádění finanční analýzy není výpočet ukazatelů, ale schopnost interpretovat získané výsledky. Závěry se však neliší v šíři záběru: hlavní koncepční přístup je založen na porovnání získaných dat se standardy stanovenými v rámci tradičního přístupu. Tradiční přístup je chápán jako soubor metod, nástrojů a technologií používaných ke sběru, zpracování a interpretaci (interpretaci) dat o ekonomických aktivitách společnosti.

Přestože hlavní příspěvek do teorie a praxe finanční analýzy přinesli ekonomové ze zemí s vyspělou tržní ekonomikou, je třeba připomenout práce sovětského ekonoma 20. let N. Blatova, který nastínil pokročilé koncepty a metody analýzy pro jejich čas: srovnávací analytická bilance, distribuční koeficienty, koordinační koeficienty atd.

Zajímavé je zapůjčení a do jisté míry i interpretace „extrémních hodnot“ analytických koeficientů charakterizujících solventnost a finanční stabilitu s jejich komplexním rozložením.

V jedné z částí práce Y. V. Sokolova, napsané společně s V. V. Kovalevem, tak najdeme popis výkladu západní účetní a analytické praxe k ruským specifikům. Současně jsou uvedeny informace o finanční situaci deseti velkých akciových společností v Rusku na základě výsledků prací v letech 1907 a 1908:

“JSC “Kavkaz a Merkur” (přepravní společnost), Bogorodsko-Glukhovskaya manufaktura, Firma “Provodnik” (výroba gumy a telegrafu), Partnerství M.S. Kuzněcovová (výroba porcelánových výrobků), Ruská elektrotechnická společnost "Westinghouse", JSC Ruské elektrotechnické závody "Siemens a Gallskoye", Singer Company, JSC Malcovovy závody, Brjanské železniční válcovny, železárny a mechanické závody (JSC), Společnost Putilovových závodů "/ 2, S. 280/.

Vypočítá se omezený seznam koeficientů (jejich seznam je uveden výše). Průměrné hodnoty koeficientů vypočtené na základě daného vzorku (kritérium pro seskupování podniků není stanoveno) jsou porovnány se „světovými“ standardy. Při zjištění jejich blízkosti je učiněn závěr, že tyto hodnoty jsou přijatelné ve vztahu k aktuální situaci v zemi ve struktuře majetku a zdrojích jejich krytí /11/.

Dodnes existuje řada rozporů, vyhnout se tomu podle nás znamená mlčet o tom hlavním.

Obraťme se na pokyny (doporučení) ministerstev a dalších federálních výkonných orgánů k aspektu metodických přístupů k analýze finanční situace v kontextu koeficientů v nich uvedených. Z nich jsou nejvýznamnější metody uvedené v níže uvedených dokumentech:

1. Metodická ustanovení pro hodnocení finanční situace podniků a stanovení nevyhovující struktury rozvahy, schválená nařízením Federální správy pro insolvenci (bankrot) podniků ve státním majetku Ruska ze dne 12. srpna 1994 č. 31-r. .

3. Postup podávání zpráv pro vedoucí federálních státních unitárních podniků a zástupce Ruské federace v řídících orgánech otevřených akciových společností, schválený nařízením vlády Ruské federace ze dne 4. října 1999 č. 1116.

4. Směrnice pro provádění analýzy finanční situace organizací, schválené nařízením Federální služby Ruska pro finanční zotavení a bankrot (dále jen FSFR) ze dne 23. ledna 2001 č. 16.

5. Pravidla pro provádění finanční analýzy manažerem arbitráže. Schváleno nařízením vlády Ruské federace ze dne 25. června 2003 č. 367. Tato pravidla v souladu s federálním zákonem ze dne 26. října 2002 č. 127 FZ „O insolvenci (konkursu)“ definují zásady a podmínky pro rozhodčího manažera k provedení finanční analýzy, jakož i složení informací, použitých v tomto případě.

6. Pokyny k postupu při sestavování a předkládání účetní závěrky, schválené nařízením Ministerstva financí Ruska ze dne 22. července 2003 č. 67n.

7. Nařízení vlády Ruské federace ze dne 30. ledna 2003 č. 52 „O provádění federálního zákona „O finančním ozdravení zemědělských výrobců“.

Přezkoumání těchto dokumentů prokázalo naprostou absenci jakýchkoliv oborových rozdílů mezi analyzovanými podniky. Mezitím je třeba mít na paměti, že přijatelné hodnoty ukazatelů se mohou výrazně lišit nejen pro různá odvětví, ale také pro různé podniky stejného odvětví, a úplný obrázek o finanční situaci společnosti lze získat pouze analýzou celý soubor finančních ukazatelů s přihlédnutím ke specifikům své činnosti. Schválené hodnoty indikátorů mají čistě informativní charakter a nelze je použít jako vodítko k akci. V tomto ohledu je nutné vytvořit regulační rámec na úrovni vládních nařízení nebo ministerstev a ministerstev na průmyslové úrovni.

Charakteristickými rysy moderních zemědělských podniků jsou nedostatek provozního kapitálu, nízká solventnostní disciplína, nárůst objemu barterových obchodů a vysoká cena úvěrových zdrojů. V důsledku těchto a dalších faktorů podniky nemají prostředky na plnění svých platebních závazků, včetně výplaty mezd, plateb za zboží (práce, služby), narůstají dluhy vůči rozpočtu.

Zároveň i v tak obtížných podmínkách zůstává mnoho podniků nad vodou. Proto „extrémní“ hodnoty ukazatelů charakterizujících strukturu aktiv a pasiv rozvahy, solventnost a finanční stabilitu organizací musí zohledňovat zvláštnosti současné situace a hranice, ve kterých je management podniku ještě schopen rozvíjet strategické kroky k překonání krize , aniž by to vedlo k konkurznímu řízení .

Kritéria platná pro zemědělské podniky ve Spojených státech (protože jsme se vydali cestou půjčování si anglo-amerického finančního modelu) jsou rovněž vzdálena ruským specifikům. Děje se tak především ze dvou důvodů: za prvé, ekonomické podmínky ruské zemědělské výroby jsou velmi odlišné od ekonomických podmínek Spojených států nebo Kanady; zadruhé, charakteristickým rysem domácí politiky a zemědělství je skutečnost, že zejména mezi malými zemědělskými podniky začínají hospodářské potíže nabývat sociálního charakteru. Jsou tak porušeny principy tržní ekonomiky.

Podle našeho názoru by hlavní pozornost při adaptaci tradičního přístupu měla být zaměřena na odstranění existujících mezer při provádění postupů finanční analýzy.

Hlavní návrhy pro další rozvoj postupů závěrečné finanční analýzy jsou následující:

Výpočet vlastních standardů nebo optimálních úrovní finančních poměrových ukazatelů pro analyzovaný podnik pomocí známých metodických postupů;

Výběr úzkého (<индикаторной>) vzorek poměrových ukazatelů, jejichž složení se může u různých organizací lišit;

Kvalitativní posouzení a stanovení vah indikátorových ukazatelů na základě porovnání s vypočítanými optimálními úrovněmi, trendy, vzájemného srovnání a přijatých logických pravidel;

Vypracování standardního formátu závěru o finanční činnosti podniku, který nejen uvádí problémy analyzovaného podniku, ale uvádí faktory současných i budoucích změn a dává doporučení k jejich překonání, zmírnění či posílení. .

Bibliografie

1. Bocharov, V.V. Finanční analýza/V.V. Bocharov. - Petrohrad: Petr, 2007. -204 s.

2. Vasiljevová, L.S. Finanční analýza / L.S. Vasiljevová, M.V. Petrovská - 3. vyd. - M.: KNORUS, 2008. - 816 s.

3. Efimová, O.V. Finanční analýza/O.V. Efimova.-5. vyd., revidováno. a doplňkové - M.: Účetnictví, 2006.-528 s.

4. Endovitsky D.A. Diagnostická analýza finanční insolvence organizací: učebnice. příspěvek / D.A. Endovitsky, M.V. Shcherbakov.-M.: Economist, 2007. -287 s.

5. Metodika výpočtu ukazatelů finanční situace zemědělských výrobců: schválena. nařízením vlády Ruské federace ze dne 30. ledna 2003 č. 52-M.: Finance a statistika, 2004.- 2 s.

6. Morozová V.L. Historická zkušenost nebo evoluční vývoj ekonomické analýzy ekonomické aktivity v Rusku z hlediska externalismu / V.L. Morozova // Ekonomická analýza: teorie a praxe - 2007. - č. 16 (97). — S. 60-68.

7. Daňový řád Ruské federace (část 2): Kapitola 26 1. Daňový systém pro zemědělské výrobce (jednotná zemědělská daň) . – Právní referenční systém „Garant“

8. O rozvoji zemědělství: Federální zákon Ruské federace ze dne 29. prosince 2007 č. 264-FZ

9. Savitská, G.V. Analýza ekonomické činnosti zemědělských podniků: učebnice. příspěvek/G.V. Savitská. — 5. vyd., rev. a doplňkové - Mn.: Nové poznatky, 2005.

10. Kubyshkin I. Využití finanční analýzy pro řízení společnosti/ Kubyshkin I.//Finanční ředitel. — 2005. -č. 4

11. Sokolov Ya.V. Účetnictví od počátků po současnost / Sokolov Y.V. — M.: Audit. JEDNOTA. 1996.

12. Zimin N.E. Analýza a diagnostika finanční a ekonomické činnosti podniku/N.E. Zimin, V.N. Solopová. M.: KolosS, 2005 -384 s.

13. Voitolovský N.V. Ekonomická analýza: Základy teorie. Komplexní analýza ekonomické činnosti organizace: Učebnice / Voitolovsky N.V., Kalinina A.P., Mazurova I.I. - M.: Vysoké školství, 2005. - 509s

Předpokládejme, že máte velký soubor výroků (například „člověk zní hrdě“, „všichni lidé jsou sestry“, „špatný svět je lepší než dobrá hádka“ atd.), respondenti hodnotili svůj postoj k nim pomocí stejnou šablonu (například „souhlasím / nevím / nesouhlasím“). Každý bod v článku můžete samozřejmě označit, ale můžete zkusit najít něco, co spojuje jednu část bodů do obecnější kategorie, jinou do další kategorie (samozřejmě se může ukázat, že vaše výroky nic nesjednocují). Faktorová analýza je jedním z nástrojů, který vám umožní najít tuto společnou vlastnost, pokud tam samozřejmě existuje.

Přesněji řečeno, pokud skóre u dvou nebo více položek spolu koreluje, pak je logické předpokládat, že tato korelace ukazuje na nějaký společný faktor (například vysoké skóre v algebře a vysoké skóre v geometrii se pravděpodobně vyskytnou současně a naznačují dobré abstraktní dovednosti).myšlení a rozvinutá logika). Faktorová analýza vám pomůže najít tyto vztahy ve vašich datech.

To je silná i slabá stránka. Silné, protože velké množství dat je zjednodušené a snadněji analyzovatelné. A je to slabé, protože silná korelace, jak víme, nenaznačuje kauzalitu a skutečné souvislosti – počítač vám něco ukáže, ale co to znamená, jak rozumné a věrohodné je zjištění, to musíte posoudit vy. Jak je napsáno v jedné chytré knize „interpretovat faktory, což je spíše voodoo než věda“.

Přejděme však k příkladu.

V roce 2013 tedy Centrum pro sociální expertízu, pověřené nevládní organizací „Gay Alliance of Ukraine“, provedlo průzkum mezi obyčejnými lidmi (800 lidí) na téma homofobie (zpráva). Dotazník mimo jiné obsahoval i položky, které přímo nesouvisely například s homofobií. o důvěře v různé politické a společenské instituce. Otázka zněla: „Jaká je vaše úroveň důvěry v následující sociální instituce? (Uveďte jednu nejvhodnější odpověď pro každý řádek)“ s možnostmi odpovědi „5. Vůbec nedůvěřuji - 4. Spíše nedůvěřuji - 3. Těžko říct, zda věřím nebo ne - 2. Spíše věřím - 1. Úplně věřím." Seznam institucí, ke kterým respondent vyjádřil svůj postoj, je následující:

1. Rodina a příbuzní
2. K sousedům
3. Kolegové
4. Církve a duchovenstvo
5. Astrologové
6. Masmédia (televize, rozhlas, noviny)
7. Politické strany
8. Daňová inspekce
9. Policie
10. Státní zastupitelství
11. Lodě
12. Předsedovi
13. Nejvyšší rada
14. Do vlády
15. Místní úřady
16. Banky
17. Pojišťovny
18. Charitativní nadace, veřejné organizace

Jak faktorově analyzovat tato data? (předpokládejme, že tabulka s odpověďmi se nazývá dovira)
Připojíme pole:

> připojit (dovira)

Nejprve byste se měli ujistit, že v načteném poli nejsou žádné mezery nebo chyby vstupu:

>což(is.na(dovira)==T)
celé číslo (0)
>souhrn (dovira)
p1
Min. :1 000
1. Q: 2 000
Medián: 2 000
Průměr: 2,711
3. Q: 4 000
Max. :5 000 ......

Jak je vidět, vše je v pořádku (aby nebyla prezentace zaneřáděná, na závěr zbývá jen první otázka).
Příkaz, který provádí faktorovou analýzu, je standardně součástí sady nainstalovaných balíčků. Je to velmi jednoduché:

>factanal(dovira,6)
Volání:
factanal(x = dovira, faktory = 6)

Jedinečnosti:

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	Faktor1	Faktor2	Faktor 3	Faktor4	Faktor 5	Faktor 6
1	-0.407	-0.324	0.489	-0.106	-0.213
2			0.879	0.131		-0.112
3			0.784
4		-0.128	0.540	-0.170		0.193
5	0.125	0.171		0.133	0.943
6	0.265	0.122	0.252		0.393	0.139
7	0.522	0.382		0.148	0.151	0.175
8	0.395	0.673	-0.119	0.204	0.182	0.131
9	0.329	0.817		0.181
10	0.297	0.865	-0.113	0.145	0.122
11	0.353	0.769	-0.104	0.277
12	0.805	0.320				0.111
13	0.853	0.318	-0.144	0.151	0.121
14	0.902	0.250			0.125
15	0.582	0.230		0.181		0.325
16	0.196	0.414		0.667	0.139	0.184
17	0.243	0.351		0.694	0.160	0.317
18	0.162	0.109		0.228		0.608

	Faktor1	Faktor2	Faktor 3	Faktor4	Faktor 5	3.662	3.399	2.079	0.324	1.275	0.765
ProporceVar	0.203	0.189	0.116	0.074	0.071	0.043
CumulativeVar	0.203	0.392	0.508	0.581	0.652	0.695

Test hypotézy, že stačí 6 faktorů.
Statistika chí-kvadrát je 257,27 při 60 stupních volnosti.
Hodnota p je 2,95e-26

Podívejme se na výsledky.

Nejprve výstup zopakuje příkaz zadaný stroji, poté je zde tabulka „unikátnosti“, tj. podíly na celkovém rozptylu, které přispěla každá proměnná samostatně. Dále vidíme tabulku zatížení, ve které sloupce odpovídají korelačním koeficientům jednotlivých proměnných se zvolenými faktory. Konečně třetí tabulka ukazuje podíl celkového rozptylu vysvětlený každým konkrétním faktorem a akumulaci těchto rozptylů. Závěr uzavírá informace o testování hypotézy „vybraný počet faktorů je dostatečný k popisu pole“.

Nejdůležitějšími tabulkami jsou vysvětlení zatížení a podílu rozptylu.

Z posledně jmenovaného je vidět, že celkem 6 vybraných faktorů vysvětluje 70 % rozptylu dat, přičemž první faktor odpovídá za pětinu celkového rozptylu, druhý – 19 %, třetí – 12 % atd.
Tabulka zatížení ukazuje, že první faktor kombinuje 7, 12, 13, 14 a 15 institucí (korelační koeficienty jsou větší než 0,5), druhý - 8, 9, 10, 11, třetí - 2, 3, 4 atd.

Pokusme se interpretovat výsledky.

Faktor 1 sjednocuje důvěru v politické strany, prezidenta, Nejvyšší radu, vládu a místní úřady. Jinými slovy, toto důvěra v politickou sféru obecně.
Faktor 2 sjednocuje důvěru v daňovou inspekci, policii, státní zastupitelství a soudy. Jinými slovy, toto důvěru ve finanční a bezpečnostní úřady.
Faktor 3 spojuje důvěra v sousedy, kolegy a nečekaně i v církev a duchovenstvo. Tyto instituce lze shrnout následovně − důvěru v lidi, se kterými se respondenti setkávají tváří v tvář. Tomu nahrává i korelace s mírou důvěry v příbuzné (je jen o málo nižší než námi libovolně zvolený práh korelačního koeficientu 0,5).
Faktor 4- jedná se o důvěru v banky a pojišťovny, tzn. finančním institucím.
Faktor 5 stojí stranou – důvěřovat k astrologům(žádné jiné významné korelace).
Faktor 6 stejně jako předchozí koreluje pouze s mírou důvěry pouze v jednu instituci - charitativní nadace a veřejné organizace.
Do těchto faktorů nebyla zahrnuta pouze jedna instituce - média (televize, rozhlas, noviny). Důvěra v něj je přibližně rovnoměrně „rozložena“ napříč identifikovanými faktory.

Co nám tyto výsledky říkají?

Pokud zprůměrujeme úroveň důvěry v sociální instituce napříč faktory (tj. u každého respondenta sečteme skóre institucí zahrnutých ve faktoru a vydělíme počtem těchto institucí kombinovaným faktorem), získáme obrázek o pocitech Ukrajinců ohledně jednotlivých složek státu a společnosti:

Je vidět, že respondenti nejvíce důvěřují lidem, se kterými se setkají tváří v tvář. A nejmenší důvěra je ve fiskální a bezpečnostní úřady a také ve finanční instituce.

Poslední aspekt, který nemůže jinak než vyvolávat otázky: jak víme, že je potřeba identifikovat přesně 6 faktorů. Možná nejpřesnější odpověď by byla – odnikud. Pokaždé musíte experimentovat se zdravým rozumem. Za prvé, počet faktorů nemůže být větší než počet proměnných. Zadruhé se můžete zaměřit na celkový vysvětlený rozptyl, protože o faktorech nemá smysl mluvit, pokud dohromady nepopisují alespoň polovinu (a chytří lidé doporučují dosáhnout alespoň 70 %). Za třetí, musíte se zaměřit na schopnost najít rozumné vysvětlení pro získané faktory.

V této eseji jsme se nedotkli mnoha důležitých aspektů faktorové analýzy, např. jako jsou rotační metody. Naším cílem bylo velmi obecně demonstrovat, proč je tato metoda potřebná a jak ji používat. Hlubší seznámení přirozeně vyžaduje samostatnou práci s manuály a daty.

Literatura

Teetor P. R kuchařka. — O'Reilly, 2011

Úvod

Nejprve si proberme terminologii. Hovoříme o oblasti, která se v západní literatuře nazývá Data Mining a do ruštiny se často překládá jako „analýza dat“. Termín není zcela úspěšný, protože slovo „analýza“ v matematice je docela známé, má ustálený význam a je součástí názvů mnoha klasických sekcí: matematická analýza, funkční analýza, konvexní analýza, nestandardní analýza, vícerozměrný komplex analýza, diskrétní analýza, stochastická analýza, kvantová analýza atd. Ve všech těchto oblastech vědy se studuje matematický aparát, který se opírá o některé zásadní výsledky a umožňuje řešit problémy v těchto oblastech. V analýze dat je situace mnohem složitější. Jde především o aplikovanou vědu, ve které neexistuje žádný matematický aparát v tom smyslu, že neexistuje žádný konečný soubor základních faktů, z nichž by vyplývalo, jak řešit problémy. Mnoho problémů je „individuálních“ a nyní se objevují stále nové třídy problémů, pro které je nutné vyvinout matematický aparát. Ještě větší roli zde hraje skutečnost, že analýza dat je relativně novým směrem ve vědě.

Dále musíme vysvětlit, co je to „analýza dat“. Nazval jsem to „oblast“, ale oblast čeho? To je místo, kde věci začínají být zajímavé, protože to není jen oblast vědy. Opravdový analytik řeší především aplikované problémy a zaměřuje se na praxi. Kromě toho musí být data analyzována v ekonomii, biologii, sociologii, psychologii atd. Řešení

nové úkoly, jak jsem již řekl, vyžadují vymýšlení nových technik (nejsou to vždy teorie, ale také techniky, metody atd.), takže někteří říkají, že analýza dat je také umění a řemeslo.

V V aplikovaných oblastech je nejdůležitější praxe! Je nemožné si představit chirurga, který neprovedl jedinou operaci. Ve skutečnosti to vůbec není chirurg. Datový analytik se také neobejde bez řešení reálných aplikovaných problémů. Čím více takových problémů vyřešíte sami, tím kvalifikovanějšími specialisty se stanete.

Za prvé, analýza dat je praxe, praxe a další praxe. Musíme řešit skutečné problémy, mnohé z nich, z různých oblastí. Protože například klasifikace signálů a textů jsou dvě zcela odlišné oblasti. Specialisté, kteří mohou snadno sestavit diagnostický algoritmus motoru založený na signálech senzorů, nemusí být schopni vytvořit jednoduchý spamový filtr pro e-maily. Je však velmi žádoucí získat základní dovednosti při práci s různými objekty: signály, texty, obrázky, grafy, popisy funkcí atd. Navíc vám to umožní vybrat si úkoly podle vašich představ.

Za druhé, je důležité vybrat si své školicí kurzy a mentory moudře.

V V zásadě se vše můžete naučit sami. Koneckonců, nezabýváme se oblastí, kde existuje některá tajemství přecházela z úst do úst. Naopak, existuje mnoho kompetentních školení, zdrojových kódů programů a dat. Navíc je velmi užitečné, když několik lidí řeší jeden problém paralelně. Faktem je, že při řešení takových problémů se musíte vypořádat s velmi specifickým programováním. Řekněme váš algoritmus

odpovědělo 89 % správných odpovědí. Otázka: je to hodně nebo málo? Pokud to nestačí, o co jde: naprogramovali jste algoritmus špatně, zvolili špatné parametry algoritmu nebo je samotný algoritmus špatný a není vhodný pro řešení tohoto problému? Pokud je práce duplikována, lze rychle najít chyby v programu a nesprávné parametry. A pokud je duplikován specialistou, jsou rychle vyřešeny i otázky posouzení výsledku a přijatelnosti modelu.

Za třetí, je užitečné mít na paměti, že řešení analýzy dat zabere hodně času.

Statistika

Analýza dat v R

1. Proměnné

V R, stejně jako všechny ostatní programovací jazyky, má proměnné. Co je to proměnná? V podstatě je to adresa, se kterou můžeme najít některá data, která ukládáme do paměti.

Proměnné se skládají z levé a pravé strany, oddělené operátorem přiřazení. V R je operátor přiřazení konstrukce „<-”, 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: “->”.

V V závislosti na uložených datech mohou být proměnné různého typu: celé číslo, reálné číslo, řetězec. Například:

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

V tomto případě bude proměnná my.var1 typu celé číslo a proměnná my.var2 bude typu real.

Stejně jako v jiných programovacích jazycích můžete s proměnnými provádět různé aritmetické operace.

my.var1 + my.var2 - 12

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

Kromě aritmetických operací můžete provádět logické operace, tedy porovnávací operace.

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

Výsledkem logické operace bude pravdivý (TRUE) nebo nepravdivý (FALSE) výrok. Můžete také provádět logické operace nejen mezi proměnnou s určitou hodnotou, ale také s jinou proměnnou.

moje.nová.var<- my.var1 == my.var2

Dnes budu mluvit trochu o řešení klasifikačního problému pomocí softwarového balíku R a jeho rozšíření. Problém klasifikace je možná jedním z nejběžnějších v analýze dat. Existuje mnoho metod, jak to vyřešit pomocí různých matematických technik, ale vy a já, jako R apologeti, nemůžeme být rádi, že nemusíte nic programovat od začátku - vše je tam (a ne v jediné kopii ) v balíkovém systému R.

Klasifikační problém

Klasifikační úkol je typickým příkladem „učení pod dohledem“. Obvykle máme data ve formě tabulky, kde sloupce obsahují hodnoty sad funkcí pro každý případ. Všechny řádky jsou navíc předem označeny tak, že jeden ze sloupců (předpokládejme, že poslední) označuje třídu, do které tento řádek patří. Dobrým příkladem je úkol klasifikovat e-maily na spam a nespam. Abyste mohli používat algoritmy strojového učení, musíte mít nejprve označená data – data, u kterých je známá hodnota třídy spolu s dalšími funkcemi. Kromě toho musí být soubor dat významný, zejména pokud je počet prvků velký.

Pokud máme dostatek dat, můžeme začít model trénovat. Obecná strategie s klasifikátory není nijak zvlášť závislá na modelu a zahrnuje následující kroky:

• výběr tréninkových a testovacích sad;
• trénování modelu na cvičné sadě;
• kontrola modelu na testovací sadě;
• křížová validace;
• vylepšení modelu.

Přesnost a úplnost

Jak můžeme vyhodnotit, jak dobře náš klasifikátor funguje? Není to snadná otázka. Faktem je, že jsou možné různé scénáře, i když máme pouze dvě třídy. Řekněme, že řešíme problém filtrování spamu. Po kontrole modelu na testovací sadě získáme čtyři hodnoty:

TP (true positive) - kolik zpráv bylo správně klasifikováno jako spam,
TN (skutečně negativní) - kolik zpráv bylo správně klasifikováno jako ne spam,
FP (false positive) - kolik zpráv bylo nesprávně klasifikováno jako spam (tj. zprávy nebyly spamem, ale model klasifikoval tyto zprávy jako spam),
FN (false negative) - kolik zpráv bylo nesprávně klasifikováno jako ne spam, ale ve skutečnosti to bylo stále Centrum pro americkou angličtinu.

Pokračování je dostupné pouze pro členy

Možnost 1. Připojte se ke komunitě „stránky“ a přečtěte si všechny materiály na stránce

Členství v komunitě ve stanoveném období vám umožní přístup ke VŠEM hackerským materiálům, zvýší vaši osobní kumulativní slevu a umožní vám nashromáždit profesionální hodnocení Xakep Score!

cílová vedení školení „Analýza dat a modelování vztahů v balíčku R“ – naučit se základním možnostem programu R – bezplatného programovacího jazyka pro provádění statistických výpočtů, a také se naučit, jak organizovat a spravovat vstup dat, provádět primární statistickou analýzu dat, prezentovat je graficky a být schopen nacházet vztahy v datech . Školení je určeno pro studenty bez praxe v R nebo se základní znalostí balíčku.

Je vhodné, aby studenti měli znalosti programování a byli obeznámeni se základy statistické analýzy.

Po absolvování školení budete moci používat program R:

• Správně vytvořte vzorek dat pro analýzu
• Organizovat zadávání dat a spravovat data
• Proveďte deskriptivní statistickou analýzu
• Studujte vztahy v kontingenčních tabulkách
• Testovat statistické hypotézy o rovnosti průměrů
• Používejte grafické možnosti
• Proveďte korelační analýzu
• Proveďte regresní analýzu
• Proveďte ANOVA

Délka školení: 32 akademických hodin. nebo 4 dny.

Tréninkový program:

Téma 1. Základní pojmy statistické analýzy dat – 2 akademické hodiny.

• Statistický výzkum
• Metody získávání dat
• Rozdíl mezi pozorováním a experimentem
• Populace a vzorek
• Požadavky na data při vytváření vzorku
• Koncept bodového a intervalového statistického odhadu
• Znamení a proměnné
• Variabilní měřící stupnice
• Oblasti statistické analýzy dat
• Popisná a analytická statistika
• Výběr metod statistické analýzy v závislosti na měřítcích měření proměnných
• Statistická hypotéza
• Typy statistických chyb
• Principy testování statistických hypotéz
• Volba hladiny významnosti při testování hypotéz

Téma 2. Úvod do práce v prostředí R – 2 akademické hodiny.

• Vlastnosti práce s R
• Instalace programu
• Spuštění programu
• R prostředí
• Příkazový řádek a dialogové rozhraní
• Pravidla pro zadávání příkazů
• Vytvoření pracovního adresáře
• Balíčky
• Grafická rozhraní
• R jako kalkulačka
• referenční systém

Téma 3. Základy programování v R – 2 akademické hodiny.

• Typy objektů v R
• Vektor
• Seznamy
• Matice
• Faktory
• Datové tabulky
• Výrazy
• Operátoři přístupu k datům
• Funkce a argumenty
• Smyčky a podmíněné příkazy
• Správa databáze v R
• Vektorizace operací
• Ladění
• Objektově orientované programování

Téma 4. Zadávání dat a organizace v R – 2 akademické hodiny.

• Metody stahování dat
• Přímé zadávání dat
• Zadávání dat do tabulky
• Import dat z MS Excel
• Import dat z jiných statistických balíčků a databází
• Ukládání výsledků analýzy
• Specifikace kvantitativních dat
• Specifikace ordinálních a jmenovitých dat
• Nastavení chybějících hodnot v datech
• Identifikace odlehlých hodnot a chyb
• Principy transformace dat

Téma 5. Grafické možnosti R – 2 akademické hodiny.

• Grafické funkce
• Grafická zařízení
• Možnosti grafiky
• Interaktivní grafika
• Složené obrázky
• Výstupní zařízení

Téma 6. Popisná statistická analýza v R – 4 akademické hodiny.

• Statistika centrální tendence
• Aritmetický průměr
• Modální význam
• Střední hodnota
• Statistika rozptylu
• Rozptyl a směrodatná odchylka
• Variační koeficient
• Percentily
• Histogramy
• Krabicové parcely
• Z-transformace
• Zákon normálního rozdělení
• Šikmost a špičatost
• Kontrola normality rozdělení
• Některé zákony distribuce
• Binomické rozdělení
• Poissonovo rozdělení
• Jednotná distribuce
• Exponenciální rozdělení
• Lognormální rozdělení
• Směrodatná chyba a interval pro průměr

Téma 7. Tvorba dat pro analýzu metodou vzorkování – 2 akademické hodiny.

• Obecná a výběrová populace
• Ukázkové charakteristiky
• Vlastnosti výběrové metody výzkumu
• Klasifikace vzorku
• Typy a metody pravděpodobnostního výběru
• Metody odběru vzorků
• Jednoduchý náhodný výběr
• Systematický náhodný výběr
• Výběr clusteru
• Jednostupňový výběr clusteru
• Vícestupňový výběr clusteru
• Algoritmus pro provádění výběrových šetření
• Stanovení požadované velikosti vzorku

Téma 8. Statistické testy pro identifikaci rozdílů ve vzorcích v R – 4 akademické hodiny.

• Hypotézy o srovnávání prostředků
• Z-test pro srovnání průměrů
• Z-test pro srovnání akcií
• Jednovýběrový t-test
• T-test pro nezávislé vzorky
• T-test pro závislé vzorky
• Podmínky aplikace neparametrických testů
• Jednovzorkový test Wilcoxon se znaménkem
• Mann-Whitney test
• Znakový test pro související vzorky
• Wilcoxonův podepsaný test pro související vzorky
• Neparametrická Kruskal-Wallisova analýza rozptylu
• Friedmanův test pro závislé vzorky

Téma 9. Hodnocení vztahu mezi proměnnými v R – 4 akademické hodiny.

• Analýza vztahu mezi kategorickými proměnnými
• Kontingenční tabulky
• Očekávané frekvence a rezidua v kontingenčních tabulkách
• Chí-kvadrát test
• Kritérium dohody
• Klasifikace typů vztahů mezi kvantitativními proměnnými
• Rozptylové zákresy
• Předpoklady a podmínky pro provádění korelační analýzy
• Pearsonův korelační koeficient
• Pořadové korelační koeficienty
• Spearmanův korelační koeficient
• Kontrola významu vztahu
• Intervalové odhady korelačních koeficientů
• Parciální korelační koeficienty

Téma 10. Modelování formy komunikace pomocí regresní analýzy v R–4 akademických hodinách.

• Základní pojmy regresní analýzy
• Párový a vícenásobný lineární regresní model
• Předpoklady pro lineární regresní analýzu
• Odhad regresních koeficientů
• Kontrola platnosti regresního modelu
• Význam regresní rovnice
• Význam regresních koeficientů
• Výběr proměnných v regresní analýze
• Posouzení přesnosti regresní rovnice
• Posouzení statistické stability regresní rovnice
• Bodové a intervalové odhady závislé proměnné
• Nelineární regresní modely
• Kategorické nezávislé proměnné v regresním modelu

Téma 11. Modelování vztahů pomocí analýzy rozptylu v R–4 akademických hodinách.

• Modely ANOVA
• Předpoklady pro použití analýzy rozptylu
• Testování hypotézy rovnosti rozptylů
• Jednosměrný model ANOVA
• Jednosměrný stůl ANOVA
• Posouzení míry vlivu faktoru
• Post hoc testy pro párová srovnání
• Analýza rozptylu se dvěma nebo více faktory
• Obousměrný stůl ANOVA s interakcí
• Grafická interpretace interakce faktorů
• Multifaktorová modelová analýza