Tietojen analysointi tehtäväkielellä. Faktorianalyysi kirjassa R

Zazimko Valentina Lentevna Ph.D., Art. Lehtori Kubanin osavaltion maatalousyliopiston taloudellisen analyysin osastolla

Perinteinen lähestymistapa rahoitustilanteen analysointiin perustuu yleiseen "järjestelmien tasapaino" -käsitykseen, joka on lainattu markkinatalousmaista (kuva 1).

Kuva 1 – Metodologia taloudellisen tilanteen analysoimiseksi, joka vastaa länsimaista järjestelmän "tasapainon" käsitettä

Samaan aikaan sellaisia ​​ongelmia kuin: 1) joidenkin metodologisten lähestymistapojen epäjohdonmukaisuus Venäjän liiketoiminnan erityispiirteiden kanssa; 2) Venäjän talouden maataloussektorin sosiaalisen luonteen huomioimatta jättäminen (erotettäessä arviointimenetelmiä organisaatioiden alakohtaisen kuuluvuuden mukaan); 3) tärkeimpien liiketoiminnan tulokseen vaikuttavien tekijöiden analysointi tilastollisen analyysin avulla; 4) taloudellisen tilanteen analysointimenetelmien jäsentäminen (ainakin kielellisen oikeudenmukaisuuden palauttamiseksi); 5) rahoitusanalyysin vastaavuutta taloudellisten yksiköiden nykytarpeisiin ja lainattujen talousluokkien epäselvää tulkintaa on tutkittu riittämättömästi.

Pääsuunnassa organisaation taloudellisen tilanteen analysointimenetelmien parantamisessa tulisi ottaa huomioon:

Nykyinen poliittinen ilmapiiri ja hallituksen lähestymistapa taloudellisten ilmiöiden, prosessien ja liiketoiminnan tulosten arvioinnissa;

Tilinpäätöksen laatimista koskevan lainsäädännöllisen sääntelyn piirteet (tämä koskee erityisesti organisaation vakavaraisuuden arviointimenetelmien tarkistamista);

Taloudellisen yksikön omaisuuden sektorikohtainen rakenne;

Nykyaikaiset parametrit liiketoiminnan tehokkuuden arviointiin.

Organisaation taloudellisen tilanteen analysoinnin tarkoituksena on objektiivinen arvio taloudellisesta tilanteesta ja sen kehitysnäkymistä, ottaen huomioon alan nykytilanne tietyllä aikavälillä, joka vastaa yleistä poliittista ja taloudellista strategiaa suhteessa organisaatioon. tutkimuksen kohde.

Nykyajan maatalouden muutokset Venäjän historiassa ovat syviä ja merkittäviä: Venäjän federaation hallitus on vuoden 2005 toisesta puoliskosta lähtien merkittävästi lisännyt kiinnostusta maatalouteen ja käynnistänyt muun muassa kansallisen hankkeen "Maatalouden kehitys Agroteollisuuskompleksi”; Vuoden 2006 lopussa hyväksyttiin liittovaltion laki "Maatalouden kehittämisestä". Valtion maatalouden tukipolitiikka kannustaa saamaan lainaa korkotuen ehdoilla. Yhtiöiden taloudellisen riippumattomuuden heikkeneminen, joka johtuu toteutetuista toimenpiteistä, yleisesti hyväksyttyjen taloudellisen tilanteen määrittämismenetelmien mukaisesti, on arvioitu negatiivisesti. Kotimaisten taloustieteilijöiden arvioiden mukaan, jotka tunnistavat nykyisen maataloustuottajien taloudellisen tilanteen indikaattoreiden laskentamenetelmän puutteet, muun muassa välimiestuomioistuimissa (taulukko 1), konkurssiin menneitä tiloja ei maassa olisi niin paljon.

Taulukko 1. Fragmentti kertoimien laskennasta maataloustuottajien luokittelemiseksi velallisen taloudellisen vakauden ryhmiin

Kertoimet:	ryhmät
taloudellinen itsenäisyys		0,56≤K<0,6	0,5≤K<0,56	0,44≤K<0,5
taloudellinen riippumattomuus varausten ja kustannusten muodostamisessa				0,65≤K<0,8
oman käyttöpääoman turvaa

Organisaation taloudellisen tilanteen tutkimisen tulee noudattaa johdonmukaisuuden käsitettä. Organisaation taloudellisen tilanteen analysointimenetelmä esiintyy samalla sovitun sekvenssin muodossa, jonka avulla voimme todeta tosiasian termin "metodologia" kielellisen pätevyyden palauttamisesta. Se koostuu kuudesta päävaiheesta, yleinen lohkokaavio on esitetty kuvassa 2.

Kuva 2 — Vuokaavio maatalousjärjestöjen taloudellisen tilanteen analysoinnin vaiheiden toteuttamisesta

Tiedon keräämiseen kuuluu kysymysluettelon laatiminen ja asiaankuuluvien tietojen hankkiminen tutkittavasta organisaatiosta ja muista lähteistä. Järjestelmien toimintaolosuhteiden tutkimisesta tulisi tulla analyysin alustava vaihe, mikä johtuu sisäisen ja ulkoisen tekijän välttämättömän synteesin tehtävästä, joka syntyy, kun otetaan huomioon edellä kuvatut Venäjän taloudellisen analyysin kehityksen erityispiirteet. . Maatalousorganisaatioille on siis erityistä tutkia analysoitavan kohteen liiketoiminnan maantieteellisiä, sää- ja ilmasto-olosuhteita. Alkutietojen strukturoimiseen tulisi sisältyä tietoosien kokoaminen, jotka tulisi sisällyttää tietokantaan, jolla analysoidaan organisaation taloudellista tilaa sen pääominaisuuksilla: toimiala, liiketoiminnan laajuus ja muut.

Seuraavassa vaiheessa syntyvässä tietojoukossa on tarpeen tuoda esiin indikaattorit, jotka ovat tärkeimmät suorituskriteerit. Monet akateemiset analyytikot, sekä ulkomaiset että venäläiset, asettavat kannattavuusindikaattorit muiden indikaattoreiden edelle. Näin ollen E. Altman esitti tunnetussa viisitekijäisessä "Z-mallissaan" mahdollisen konkurssin todennäköisyyden määrittämiseksi kaksi viidestä tekijästä kannattavuusindikaattoreina. Kannattavuusindikaattoreiden merkitys heijastuu myös "taloustieteen kultaiseen sääntöön", jonka mukaan tasevoiton kasvuvauhdin tulee ylittää tuotemyynnin tuottojen kasvuvauhti ja myynnin kasvuvauhdin omaisuutta.

Perinteisen elinkaariaikataulun vaiheiden tunnistamisen kriteerinä on myös kannattavuusindikaattori (y-akseli kuvassa 3).

Kuva 3 - Organisaation elinkaari

Yhdessä absoluuttisten taloudellisten tulosindikaattoreiden kanssa maatalousorganisaation toiminnan avainindikaattorit ovat: bruttotuotanto käypiin myyntihintoihin, tuotot ja myyntivoitto (tappio) tuotteiden (työt, palvelut) myynnistä, voitto (tappio) raportointivuosi, nettotulos (tappio) , käyttöpääoman kiertonopeus, oman pääoman tuotto, käyttöpääoman tuotto.

Talouden maataloussektorilla toimivien yritysten taloudellisen tilanteen analysoimiseksi ehdotettu indikaattorijärjestelmä testattiin Krasnodarin alueella sijaitsevan JSC Agrofirm Kavkazin todellisten tietojen esimerkillä. Organisaatio on kaukana viimeisestä sijasta kolmensadan suurimman ja tehokkaimman maatalousyrityksen joukossa vuosien 2003-2007 tulosten perusteella, jotka sisältyvät Agro-300-klubiin.

Kuva 4 - CJSC Agrofirm Kavkazin taloudellisten tunnuslukujen dynamiikka

Absoluuttisten taloudellisten tunnuslukujen analyysi kertoo yrityksen kehityksestä ja kasvusta (kuva 4). Näin ollen tasainen dynamiikka osoitettuun suuntaan on tyypillistä bruttotuotannon (+ 39 %), tuotteiden myyntituottojen (+ 43,9 %) sekä toiminnan lopullisen taloudellisen tuloksen (+ 16,8 %) indikaattoreille. Indikaattorien dynamiikkaan positiivisesti vaikuttaneista tekijöistä voidaan mainita tuotettujen ja kaupan pidettävien kasvinviljelytuotteiden - ensisijaisesti viljan (3,4 %), sokerijuurikkaan (13,9 %), auringonkukan (47,9 %) ja maidon (9) määrän kasvu. ,9 %). Katsauskauden käyttöpääoman tuotto parani vertailukauteen verrattuna, mikä osoittaa osakeyhtiön korkean tehokkuuden.

Liiketoiminnan tehokkuuteen vaikuttavien merkittävien tekijöiden tunnistamiseksi suoritettiin korrelaatio- ja regressioanalyysi 46 Krasnodarin alueen keskivyöhykkeellä sijaitsevan maatalousorganisaation liiketoiminnan tehokkuudesta. Efektiiviseksi tunnusluvuksi (y) on otettu oman pääoman tuotto (prosentteina), joka lasketaan raportointivuoden nettotuloksen (tappion) ja oman pääoman keskimääräisen vuotuisen saldon suhteena. Tämän nimenomaisen indikaattorin valinta selittyy sillä, että tilinpäätöksen ulkopuoliset käyttäjät vaativat sitä liiallisesti indikaattorina, joka kuvaa paitsi yrityksen tehokkuutta myös sen riskialttiutta, strategisia vakavaraisuusnäkymiä ja liikkeenjohdon laatua. Analysoitavaksi valittiin avainindikaattorit-tekijät, jotka mahdollisesti vaikuttavat oman pääoman tuottoasteeseen; näiden tekijöiden haku ja laskeminen voidaan tehdä julkisen tilinpäätöksen perusteella. Nämä ovat: x 1 - osuus omasta pääomasta taseen valuutassa, %; x 2 on velan ja oman pääoman välinen suhde (rahoitusvelkasuhde); x 3 - likvidien varojen osuus varoista, %; x 4 – omaisuuden kiertonopeus (resurssien tuottavuus).

Parillisten korrelaatiokertoimien analyysi osoitti, että oman pääoman tuoton sekä velan ja oman pääoman suhteen välillä on suora ja melko läheinen yhteys Chaddockin asteikon mukaan, mikä vahvistaa väitteen, että rationaalisen suhteen etsiminen velan ja oman pääoman lähteiden välillä rahoituksen lisääminen on selkeä tie viimeksi mainitun tehokkuuden lisäämiseen. Käänteinen keskimääräinen suhde tulosindikaattorin ja oman pääoman osuuden välillä tasevaluutassa (taulukot 2 ja 3) osoittaa, että oman pääoman tuotto nykyaikaisissa olosuhteissa kasvaa, jos sen osuus kokonaispääomasta pienenee. Samalla oman pääoman tuoton ja likvidien varojen osuuden välillä on suora keskimääräinen yhteys, ja sen (kannattavuuden) ja varojen tuoton välillä on suora heikko yhteys.

Taulukko 2. Nelitekijän moniregressioyhtälön parillisten korrelaatiokertoimien matriisi

β-kertoimien analyysi osoittaa, että heikoin vaikutus oman pääoman tuoton muutokseen on oman pääoman osuudella tasevaluutassa ja vahvin on vieraan pääoman ja oman pääoman suhde. Lisäksi juuri toisen ominaisuuden mukaan tutkittu maatalousorganisaatioiden populaatio on erittäin heterogeeninen. Lisäksi tämä joukko on heterogeeninen oman pääoman tuoton, oman pääoman osuuden tasevaluutassa ja likvidien varojen osuuden varoista, mikä kertoo tuotannon ja taloudellisen toiminnan erilaisesta organisoinnin tasosta ja tehokkuudesta tiloilla.

Taulukko 3. Oman pääoman tuoton yleiset ominaisuudet ja valitut tekijät, 2006

Merkki	Keskiarvo	Parilliset kertoimet
		korrelaatioita
y – oman pääoman tuotto, %
x 1 - osuus omasta pääomasta tasevaluutassa, %
x 2 - velan ja oman pääoman suhde
x 3 - likvidien varojen osuus varoista, %
x 4 - omaisuuden kiertonopeus (resurssien tuottavuus)

Ratkaisun tuloksena saadulla moninkertaisella regressioyhtälöllä on muoto:

y = -12,454-0,164x1 +0,688x2 +0,905x3 +39,335x4. (1)

Kertoimen positiivinen arvo x 2:ssa on todiste siitä, että rationaalisilla viljelymenetelmillä ja normaalilla pääoman tuotto- ja lainarahoituksen korkosuhteella omien varojen kannattavuuden pitäisi kasvaa.

Taulukko 4. Nelitekijäregressiomallin arvioinnin yleiset tulokset

Oman pääoman tuoton ja kaikkien malliin sisältyvien tekijöiden välinen suhde on läheinen (moninkertainen korrelaatiokerroin R = 0,901) ja tilastollisesti merkitsevä (taulukko 4). Lisäksi lineaarinen yhtälö selittää 81,2 % oman pääoman tuoton vaihtelusta. Loput johtuvat satunnaisista huomioimattomista tekijöistä.

Käytännössä maataloustuottajien liiketoiminnan tehokkuuden tason ja sen parantamiskeinojen laskemiseksi tunnistetaan tärkeimmät tekijät ja niiden vaikutuksen aste tulosindikaattoriin. On todettu, että tutkitun maatalousorganisaatioiden oman pääoman tuotto: laskee oman pääoman osuuden kasvaessa rahoituslähteiden rakenteessa (oman pääoman tuotto kasvaa vain tiettyyn oman pääoman tasoon asti ja alkaa laskea sen osuuden kasvaessa edelleen taseen rakenteessa); kasvaa rahoitusomaisuusasteen noustessa, mikä heijastaa velan ja oman pääoman suhdetta ja luonnehtii voiton riippuvuutta rahoituslähteiden rakenteesta, mikä on mahdollista edullisella verorasituksella ja maatilojen valtiontuella. Venäjän federaatio; on kasvava dynamiikka likvidien varojen osuuden kasvun myötä organisaation omaisuuden rakenteessa, mikä on loogista selvitys- ja maksukurin toteuttamisen valossa ja on seurausta organisaation liiketoiminnan kasvusta, joka ilmenee mm. tulojen (tulojen) kasvu maataloustuotteiden myynnistä ja muusta toiminnasta (organisaation prioriteetti); lisääntyy organisaation oman omaisuuden käyttöasteen myötä (organisaation taloushallinnon ensisijainen tehtävä).

Tästä eteenpäin on mahdollista muodostaa oikea vektori maatalousorganisaatioiden liiketoiminnan tehostamiseen käyttämällä selkeitä mekanismeja, jotka edistävät sen kasvua. Yleisimmässä muodossa tällaisia ​​mekanismeja ovat: 1) organisaation toiminnan rahoituslähteiden kohtuullinen määrittely; 2) organisaation resurssien käytön tehostaminen keskinäisten selvitysten ja selvitys- ja maksukurijärjestelmän vakauttamiseksi; 3) tuotannonohjausjärjestelmän parantaminen.

Tutkimus maatalousorganisaatioiden oman pääoman tuoton dynamiikasta riippuen oman pääoman osuuden todellisesta tasosta rahoituslähteiden rakenteessa osoitti, että oman pääoman käytön tehokkuusindikaattorin korkein arvo kirjattiin klo. oman pääoman taso välillä 44-58 %. Oman pääoman kasvun myötä lähteiden rakenteessa on havaittavissa kannattavuuden lasku (kuvio 5).

Kuva 5 – Oman pääoman tuoton dynamiikka riippuen oman pääoman osuudesta pääomarakenteessa

Organisaation rahoitusstrategian vaikutusten tutkiminen lainavarojen käyttöön jatkaa kuvattua ketjua.

Kehitetty menetelmä laina- ja osakerahastojen rationaalisen suhteen määrittämiseksi oman pääoman tuoton ja maatalousorganisaatioiden etuoikeutetun luoton yhteydessä ottaa tässä hyväksyttävän paikan.

Koko joukosta taloudellisen vakauden suhteellisia indikaattoreita ehdotamme taloudellisen riippumattomuuden kertoimen laskemista (oma pääoman kokonaismäärään), joka kuvaa rahoituksen alalla meneillään olevaa politiikkaa ja heijastaa oman pääoman osuutta rahoituslähteiden rakenteessa. omaisuus ja velan ja oman pääoman suhde (financial leverage ratio, tai "vipuvaikutus"), jotka kuvaavat organisaation riskiastetta.

Pääomarakenteen tunnusluvut kuvaavat velkojien ja sijoittajien suojaustasoa mahdolliselta velkojen maksamatta jättämiseltä eivätkä anna käytännössä mitään tietoa organisaation taloudellisesta potentiaalista. Kuvattu ongelma "ratkaistaan" indikaattorilla, joka kuvaa voiton riippuvuutta kuluista, jotka liittyvät organisaation toiminnan rahoituslähteiden rakenteeseen - "taloudellinen vipuvaikutus".

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

jossa EFR on rahoitusvelan vaikutus, joka koostuu oman pääoman tuottoasteen kasvusta, %; Neskh - yhtenäisen maatalousveron osuus desimaalilukuna ilmaistuna; CR - varojen bruttotuottosuhde, %; PC - organisaation lainapääoman käytöstä maksaman lainan keskimääräinen koron määrä, %; ZK - organisaation käyttämän lainatun pääoman keskimääräinen määrä; SK on organisaation oman pääoman keskimääräinen määrä.

Kaava (2) saatiin ottamalla huomioon venäläisten organisaatioiden tilinpäätöstietojen muodostamisen ja maataloustuottajien verotuksen erityispiirteet: 1) koko käytetyn pääoman sijaan mielestämme organisaation ostovelkojen määrä olisi vähennettävä sen arvosta; 2) "bruttovoiton määrä ilman lainan koronmaksukustannuksia" korvattiin tunnusluvulla "voitto tuotteiden (töiden, palvelujen) myynnistä"; 3) tuloveroa, jonka maksaminen suoritetaan yleisen verojärjestelmän mukaisesti, tekijä ei pidä vaikutuksen suuruuteen vaikuttavana tekijänä: maataloustuottajat maksavat voimassa olevan lainsäädännön mukaisesti yhden maatalousveron, joka oli sisällytetty kaavaan.

Taulukko 5. CJSC Agrofirm Kavkazin rahoitusvakausindikaattoreiden dynamiikka

Siten lainapääoman osuus CJSC Agrofirma Kavkazin omasta pääomasta oli vuoden 2006 lopussa taulukon 5 mukaan 52,8 %, mikä on 42,1 prosenttiyksikköä. suurempi kuin perusvuoden taso. Vieraan pääoman osuuden kasvu taseen velkarakenteessa viittaa siirtymiseen konservatiivisesta maltilliseen rahoituspolitiikkaan; ja vaikka tämä liittyy liiketoimintayksikön autonomian heikkenemiseen, se voi tietyin edellytyksin johtaa oman pääoman tuoton kasvuun. On huomattava, että maataloustuottajien elinkeinotoiminnan aste ei ole niin korkea tällaisen rahoituspolitiikan toteuttamiseksi tulevaisuudessa, mikä tarkoittaa, että muutosten seurauksia tulee tutkia huolellisesti ja tehdä järkevä päätös.

Laskelmien tulokset CJSC Agrofirma Kavkazin rahoitusvipuvaikutuksen määrittämiseksi (taulukko 6) osoittavat sen positiivisen dynamiikan: vuoden 2006 arvo oli 2,5 %, mikä on 3,3 prosenttiyksikköä. suurempi kuin perusvuoden taso. Näin ollen CJSC Agrofirma Kavkaz, joka oli muodostanut varansa 65 % omista varoistaan ​​ja 35 % lainapääomasta, lisäsi oman pääoman tuottoaan 2,5 %, kaikkien muiden seikkojen pysyessä ennallaan, johtuen siitä, että se maksaa luottoresursseja Kun otetaan huomioon Venäjän federaation hallituksen harjoittama maataloustuottajille myönnettävä etuuslainapolitiikka, pääoman tuotto on 16,2 prosenttia. Rahoitusvipuvaikutuksen mallin tekijäanalyysi osoitti, että nykytilanteessa lainattujen varojen käyttäminen organisaation liikevaihdossa on kannattavaa, koska seurauksena on oman pääoman käytön tehostuminen. Tämä tarkoittaa, että lainattuja resursseja houkuttelemalla analysoitava organisaatio voi kasvattaa omaa pääomaansa edellyttäen, että sijoitetun pääoman tuotto ylittää houkutettujen resurssien hinnan.

Taulukko 6. Rahoitusvipuvaikutuksen muodostumismekanismi

Indeksi	2004	2005	2006	Muutos ajanjaksolla (+,-)
Voitto tuotteiden, töiden, palveluiden myynnistä, tuhat ruplaa.
Korko maksettava, tuhat ruplaa.
Tuotteiden, töiden, palveluiden myynnistä saadun voiton määrä, kun otetaan huomioon lainan koronmaksukustannukset, tuhat ruplaa.
Keskimääräinen vuotuinen käytetyn pääoman (omaisuus) vähennettynä ostovelat, tuhat ruplaa.
Rahoitusomavaraisuusaste
Koko pääoman tuotto, %
Lainattujen resurssien painotettu keskimääräinen nimellishinta, %
Rahoitusvipuvaikutus, %
Rahoitusvipuvaikutuksen poikkeama yhteensä, %
muun muassa johtuen:
Omaisuuden tuottotaso, %
Lainojen korot, %
Rahoitusomaisuusaste, %

Rahoitusvipuvaikutuksen kasvun rajojen määrittämiseksi tulisi käyttää ranskalaisten tutkijoiden J. Conanin ja M. Golderin kehittämää mallia. Selitys tälle on kriteerien koostumus, joka on parhaiten soveltuva kotimaisen tilinpäätöksen laatimisen vaatimuksiin. Mitä pienempi arvioitu tunnusluku on, sitä pienempi on yrityksen maksuviivästysten todennäköisyys. Kriteerien todelliset arvot, jotka on laskettu CJSC Agrofirm Kavkazin tietojen mukaan, on esitetty taulukossa 7.

Taulukko 7. Arvio Agrofirm Kavkaz CJSC:n maksuviivästysten todennäköisyydestä

Indeksi	2004	2005	2006
Rahan ja saamisten suhde varoihin (R1)
Oman pääoman ja pitkäaikaisten velkojen määrän suhde omaisuuskatteen lähteisiin (U2)
Rahoituskulujen suhde myyntituottoihin (R3)
Henkilöstöpalvelukustannusten suhde lisäarvoon (U4)
Tuloksen ennen korkoja ja veroja suhde lainapääomaan (U5)
Arvio maksuviivästysten todennäköisyydestä: Q=-0.16хУ1-0.22хУ2+0.87хУ3+0.10хУ4-0.24хУ5

Laskelmat osoittavat, että yrityksen todennäköisyys viivästyttää maksuja on hyvin pieni, mutta integraaliindikaattorin dynamiikka pyrkii olemaan nolla, mikä tarkoittaa, että vakavaraisuustaso tulevaisuudessa on uhattuna. Tämä aalto on perusteltua, kun otetaan huomioon lainattujen varojen määrän ja velanhoitokustannusten kasvu. Mahdollisten vaikeuksien ehkäisemiseksi tarvitaan operatiivista selvitys- ja maksukurin valvontaa.

Positiivisten ja negatiivisten kassavirtojen synkronoimiseksi tarvitaan operatiivista vakavaraisuuden hallintaa. Tutkimuksen tekijät vastustavat jyrkästi likviditeettilukujen käyttöä vakavaraisuuden mittareina, koska ne ovat ristiriidassa toiminnan jatkuvuuden kirjanpitovaatimuksen kanssa. Vakavaraisuusaste riippuu mielestämme tulosindikaattoreiden täyttymisestä todellisilla varoilla. Vastakkaisten transaktioiden käyttö selvityksissä ja käteisen korvaaminen saamisilla muodostaa uhan organisaation kyvylle täyttää nykyiset velvoitteensa.

Tällä hetkellä kassavirta-analyysiin ei kiinnitetä riittävästi huomiota. Samaan aikaan tämä on ristiriitaisin menetelmä, jonka avulla voimme seurata varojen riittävyyttä lyhytaikaisten velvoitteiden kattamiseen. Endovitsky D.A. ehdottaa nykyisen toiminnan nettokassavirran vertaamista myyntivoittoon. Negatiivinen nettokassavirta, vaikka myyntivoittoa syntyy, osoittaa, että käyttöpääoman muodostus vaatii suuria taloudellisia investointeja. Tämä tilanne voi johtaa maksukyvyttömyyteen. Syyt: myynnin alhainen kannattavuus, korkeat käyttöpääoman muodostuskustannukset.

Taulukko 8. Nettokassavirran ja myyntivoiton suhde, tuhatta ruplaa.

CJSC Agrofirma Kavkazin nykyisen toiminnan nettokassavirta on positiivinen, mutta tarkemmin kassavirtojen riittävyys käyttöpääoman rahoittamiseen osoitetaan tekijäanalyysillä (kaava 3):

, (3)

missä Dptd on juoksevan toiminnan kassavirta, tuhat ruplaa, OK on käyttöpääoma, tuhat ruplaa; Dotd - varojen ulosvirtaus nykyisestä toiminnasta, tuhat ruplaa. Suorituskyvyn osoitin ( Kdost1) tietyssä suhteessa kuvaa organisaation kykyä rahoittaa käyttöpääomaa, osoittaa rahavirtojen riittävyyden kattamaan käyttöpääoman rahoittamiseen liittyvät kulut. Indikaattorin suositusarvon tulee olla vähintään 1.

1. Nettorahavirtasuhteen muutosten vaikutus nykyiseen toimintaan: . (4)

2. Varojen ulosvirtauksen muutosten vaikutus yhtä käyttöpääoman ruplaa kohden: . (5)

Taulukko 9. Käyttöpääoman rahoituksen kassatulojen riittävyyskertoimen tekijäanalyysin tiedot, tuhatta ruplaa.

Indeksi	Vuosia			Poikkeamat
Kassavirta nykyisestä toiminnasta, tuhatta ruplaa.
Ulosvirtaus nykyisestä toiminnasta, tuhat ruplaa.
Kaikentyyppisten toimintojen kassavirta yhteensä, tuhat ruplaa.
Käyttöpääomarahoituksen kassavirran riittävyyssuhde
Nettorahavirtasuhde nykyiseen toimintaan
Nykyisen toiminnan kassavirtojen osuus kaikentyyppisten toimintojen kassavirroista, tuhatta ruplaa.
Kassavirta nykyisestä toiminnasta per 1 hiero. käyttöpääoma
Kaikentyyppisten toimintojen nettokassavirta, tuhatta ruplaa.
Nettokassavirran riittävyys lyhytaikaisten velkojen kattamiseen
Nettokassavirta per 1 hiero. tulot
Myyntitulot per 1 rupla. lyhytaikaiset velat, hiero.
Nettokassavirran suhde nettotulokseen
Myyntisaamisten ja myyntivolyymien kasvun suhde

Näin ollen positiivinen muutos kassavirran riittävyyssuhteessa tarkastelujaksolla (+0,148) johtuu nykyisen toiminnan varojen lisääntymisestä käyttöpääoman kattamiseksi. Suhteeseen vaikutti negatiivisesti ulosmenevien kassavirtojen nopeampi kasvu kuin rahavirtojen kasvuvauhti.

CJSC Agrofirma Kavkazin mukaan juoksevan toiminnan kassavirran ja ulosmenevän rahavirran suhde oli raportointikaudella 1,018, kun taas kertoimen dynamiikka oli negatiivinen - laskua 0,076. Tämä ei kuitenkaan tarkoita varojen puutetta lyhytaikaisten velvoitteiden kattamiseen. Kassavirran riittävyyssuhde lyhytaikaisten velkojen kattamiseen on erittäin hyväksyttävä sekä aiemmilla että raportointikausilla (0,966, 4,216 ja 2,780).

Säännöllinen rahaston nykytilan seuranta

Kuva 6 — Maatalousorganisaation vakavaraisuuden analysoinnin vaiheet

Seuraava askel on arvioida voiton laatua (kaava 4):

, (4)

Missä NPV- nettokassavirta kaikentyyppisille toimille, tuhat ruplaa, PE - nettotulos, tuhat ruplaa.

Jos organisaatiolla on toimintansa tulosten perusteella jatkuva negatiivinen nettokassavirta, voi tämä johtaa taloudelliseen maksukyvyttömyyteen, joka johtuu todellisesta resurssien vähenemisestä ja organisaation taloudellisen potentiaalin heikkenemisestä. Analysoidussa tilanteessa, kuten taulukosta 9 voidaan nähdä, organisaatio sai nettovoiton, kun taas jokaista voittoruplaa kohden on 3 ruplaa varojen sisään- ja ulosvirtauksen vertailutulosta. Maatalousorganisaation maksukyvyn arviointimahdollisuuksien tutkiminen mahdollisti kuvassa 7 esitetyn analyysisuunnitelman laatimisen.

Tutkimuksen tulokset perustuvat täysin maatalousjärjestöjen työn realiteetteihin. Tämä ratkaisee nykyisten rahoitusanalyysimenetelmien toimialakohtaisuuden puutteen. Tutkimuksen käytännön merkitys on siinä, että maatalousorganisaatioille kehitetyn metodologian pohjalta ehdotetaan perusteita järkevän rahoituspolitiikan muodostamiselle maaseututeollisuuden muuttuvassa taloudellisessa tilanteessa. Suositeltujen menetelmien avulla voit mitata tarkemmin taloudellisen riskin tasoa ja kehittää tehokkaamman mekanismin sen hallintaan liiketoiminnan suorituskyvyn parantamiseksi.

R-analyysi eli kriteeripohjaisten lähestymistapojen hyväksyttävyys maatalousorganisaatioiden taloudellisen tilanteen arvioinnissa

Nykyisessä taloudellisessa tilanteessa kaupallisten yritysten rahoituspalvelutoiminnan pääpaino on keskittynyt organisaation taloudellisen tilanteen mittareiden operatiiviseen seurantaan. Tässä tapauksessa etusija annetaan suhteellisille indikaattoreille, jotka kuvaavat tätä tai tätä tietoa sisältävien raportointitietojen välistä suhdetta. Kuvatun lähestymistavan pohjalta yrityksen toiminnan analysointimenetelmää kutsutaan terminologisesti R-analyysiksi eli taloudellisten tunnuslukujen analyysiksi.

Kertoimien joukko yksittäisen liiketoimintakokonaisuuden sisällä riippuu strategiasta ja tavoitteista, jotka se haluaa saavuttaa. Tässä tapauksessa laskettavat kertoimet tunnistetaan ja niiden standardiarvot määritetään. Tämä työ tehdään yleensä osana johdon laskentaa, budjetointia tai tasapainotettua tuloskorttiprojektia. "Jos joukko indikaattoreita otetaan rahoituksen oppikirjasta", huomauttavat analyytikot, "sellainen talousanalyysi ei hyödytä yrityksiä" /10/.

Samaan aikaan tietyt indikaattorit, jotka liittyvät organisaation toiminnan rahoittamiseen, ovat kehittyneet perinteisesti ja sisältyvät kaikkiin metodologisiin algoritmeihin, mukaan lukien lailla säädetyt.

Puhumme seuraavista indikaattoreista:

I. Likviditeettisuhteet

Likviditeettiindikaattorit kuvaavat yhtiön kykyä kattaa lyhytaikaisten velkasitoumusten haltijoiden saatavat.

1. Absoluuttinen likviditeettisuhde

Näyttää, kuinka suuri osa lyhytaikaisista velkasitoumuksista voidaan kattaa käteisellä ja rahavaroilla jälkimarkkinakelpoisina arvopapereina ja talletuksina eli lähes täysin likvideinä varoina.

2. Pikasuhde (happotestisuhde, pikasuhde)

Vaihto-omaisuuden (käteiset, myyntisaamiset, lyhytaikaiset rahoitussijoitukset) likvideimmän osan suhde lyhytaikaisiin velkoihin. Yleensä suositellaan, että tämän indikaattorin arvo on suurempi kuin 1. Venäläisten yritysten todelliset arvot ovat kuitenkin harvoin yli 0,7 - 0,8, mikä on hyväksyttävää.

3. Nykyinen suhde (Current Ratio)

Se lasketaan vaihto-omaisuuden osamääränä jaettuna lyhytaikaisilla veloilla ja osoittaa, onko yrityksellä riittävästi varoja lyhytaikaisten velkojen maksamiseen. Kansainvälisen käytännön mukaan likviditeettisuhteen arvojen tulisi vaihdella yhdestä kahteen (joskus jopa kolmeen). Alaraja johtuu siitä, että käyttöpääoman tulee riittää vähintään lyhytaikaisten velvoitteiden maksamiseen, muuten yritys on konkurssivaarassa. Myös lyhytaikaisten varojen yli kolminkertainen ylitys lyhytaikaisiin velkoihin ei ole toivottavaa, koska se voi viitata irrationaaliseen omaisuusrakenteeseen.

Laskettu kaavalla:

II. Velkaantumisaste - pääomarakenteen indikaattorit (rahoituksen vakausluvut)

Pääomarakenneindikaattorit kuvaavat oman pääoman ja lainattujen varojen suhdetta yrityksen rahoituslähteissä, eli ne kuvaavat yrityksen taloudellista riippumattomuutta velkojista. Tämä on yrityksen kestävyyden tärkeä ominaisuus. Pääomarakenteen arvioinnissa käytetään useimmiten taloudellisen riippumattomuuden kerrointa (Equity to Total Assets), joka kuvaa yrityksen riippuvuutta ulkoisista lainoista. Mitä pienempi suhdeluku, sitä enemmän lainoja yrityksellä on, sitä suurempi on maksukyvyttömyyden riski. Suhteen alhainen arvo heijastaa myös mahdollista kassapulan vaaraa yritykselle. Tämän indikaattorin tulkinta riippuu monista tekijöistä: tämän suhteen keskimääräisestä tasosta muilla toimialoilla, yrityksen mahdollisuudesta saada lisävelkarahoitusta ja nykyisen tuotantotoiminnan ominaisuuksista.

Laskettu kaavalla:

Muita tunnuslukuja, kuten: Kannattavuusluvut - Kannattavuusluvut, Aktiviteettiluvut - Liiketoimintasuhteet, Investointisuhteet - Investointikriteerit, ei anneta tämän artikkelin puitteissa aineiston tiivistämisen aiheuttaman ongelman paljastamisen vuoksi.

Tärkeintä taloudellisen analyysin suorittamisessa ei ole indikaattoreiden laskeminen, vaan kyky tulkita saatuja tuloksia. Johtopäätökset eivät kuitenkaan eroa laajuudeltaan: pääasiallinen käsitteellinen lähestymistapa perustuu saatujen tietojen vertailuun perinteisen lähestymistavan puitteissa laadittuihin standardeihin. Perinteisellä lähestymistavalla tarkoitetaan menetelmiä, työkaluja ja teknologioita, joilla kerätään, käsitellään ja tulkitaan (tulkitaan) yrityksen taloudellista toimintaa koskevia tietoja.

Vaikka taloudellisen analyysin teoriaan ja käytäntöön pääosin antoivat kehittyneiden markkinatalouksien maiden ekonomistit, on syytä muistaa 20-luvun Neuvostoliiton taloustieteilijän N. Blatovin teokset, joissa hahmoteltiin edistyneitä analyysikonsepteja ja -menetelmiä. niiden aika: vertaileva analyyttinen tasapaino, jakautumiskertoimet, koordinaatiokertoimet jne.

Mielenkiintoinen kohta on vakavaraisuutta ja taloudellista vakautta kuvaavien analyyttisten kertoimien "ääriarvojen" lainaus ja jossain määrin tulkinta niiden kattavasti jakautuneena.

Yhdessä V. V. Kovalevin kanssa kirjoitetun Y. V. Sokolovin työn yhdestä osiosta löytyy siis kuvaus länsimaisen kirjanpidon ja analyyttisen käytännön tulkinnasta venäläisten erityispiirteiden mukaan. Samalla annetaan tietoja kymmenen suuren Venäjän osakeyhtiön taloudellisesta tilasta vuosien 1907 ja 1908 työn tulosten perusteella:

"JSC "Caucasus and Mercury" (laivayhtiö), Bogorodsko-Glukhovskaya manufactory, Provodnik-yritys (kumi- ja lennätintuotanto), kumppanuus M.S. Kuznetsova (posliinituotteiden tuotanto), Venäjän sähköyhdistys "Westinghouse", JSC Russian Electrotechnical Plants "Siemens ja Gallskoye", Singer Company, JSC Maltsov Plants, Bryansk Rail Rolling, Ruukki ja mekaaniset tehtaat (JSC), Putilov Plants -yhdistys "/ 2, kanssa. 280/.

Kertoimista lasketaan rajoitettu luettelo (niiden luettelo on edellä). Annetun otoksen perusteella laskettujen kertoimien keskiarvoja (yritysten ryhmittelykriteeriä ei ole määritelty) verrataan "maailman" standardeihin. Kun niiden läheisyys havaitaan, päätellään, että nämä arvot ovat hyväksyttäviä suhteessa maan tämänhetkiseen tilanteeseen omaisuusrakenteessa ja niiden kattavuuden lähteissä /11/.

Tähän päivään asti on olemassa useita ristiriitoja, joiden välttäminen tarkoittaa mielestämme vaikenemista pääasiasta.

Kääntykäämme ministeriöiden ja muiden liittovaltion toimeenpanoviranomaisten ohjeisiin (suosituksiin) taloudellisen tilanteen analysoinnin metodologisten lähestymistapojen näkökulmasta niissä annettujen kertoimien yhteydessä. Näistä merkittävimpiä ovat alla olevissa asiakirjoissa esitetyt menetelmät:

1. Metodologiset määräykset yritysten taloudellisen tilanteen arvioimiseksi ja epätyydyttävän taserakenteen määrittämiseksi, jotka on hyväksytty Venäjän valtion omaisuuden alaisten yritysten maksukyvyttömyyden (konkurtti) hallinnon 12. elokuuta 1994 annetulla määräyksellä nro 31-r.

3. Liittovaltion yhtenäisyritysten johtajien ja Venäjän federaation edustajien raportointimenettely avointen osakeyhtiöiden hallintoelimissä, hyväksytty Venäjän federaation hallituksen asetuksella 4. lokakuuta 1999 nro 1116.

4. Suuntaviivat organisaatioiden taloudellisen tilanteen analysoimiseksi, jotka on hyväksytty Venäjän liittovaltion talouden elvytys- ja konkurssipalvelun (jäljempänä FSFR) 23. tammikuuta 2001 päivätyllä määräyksellä nro 16.

5. Välimiesmenettelyn johtajan suorittaman taloudellisen analyysin säännöt. Hyväksytty Venäjän federaation hallituksen asetuksella, päivätty 25. kesäkuuta 2003 nro 367. Näissä säännöissä 26. lokakuuta 2002 päivätyn liittovaltion lain nro 127 FZ "maksukyvyttömyydestä (konkurista)" mukaisesti määritellään periaatteet ja ehdot välimiesmenettelyn johtaja suorittaa taloudellinen analyysi sekä tässä tapauksessa käytettyjen tietojen koostumus.

6. Ohjeet tilinpäätösten laatimis- ja esittämismenettelystä, hyväksytty Venäjän valtiovarainministeriön 22. heinäkuuta 2003 antamalla määräyksellä nro 67n.

7. Venäjän federaation hallituksen asetus, annettu 30. tammikuuta 2003, nro 52 "Maataloustuottajien taloudellisesta elpymisestä annetun liittovaltion lain täytäntöönpanosta".

Näiden asiakirjojen tarkastelu osoitti, että analysoitujen yritysten välillä ei ollut toimialakohtaisia ​​eroja. Samalla on syytä muistaa, että tunnuslukujen hyväksyttävät arvot voivat vaihdella merkittävästi paitsi eri toimialoilla, myös saman toimialan eri yrityksissä, ja täydellinen kuva yrityksen taloudellisesta tilasta voidaan saada vain analysoimalla koko joukko taloudellisia indikaattoreita ottaen huomioon sen toiminnan erityispiirteet. Hyväksytyt indikaattoriarvot ovat luonteeltaan puhtaasti informatiivisia, eikä niitä voida käyttää toimintaohjeina. Tältä osin on tarpeen kehittää sääntelykehys hallituksen asetusten tasolla tai ministeriöiden ja osastojen tasolla teollisuuden tasolla.

Nykyaikaisten maatalousyritysten tunnusomaisia ​​piirteitä ovat käyttöpääoman puute, alhainen vakavaraisuuskuri, vaihtokauppojen määrän kasvu ja luottoresurssien korkeat kustannukset. Näiden ja muiden tekijöiden seurauksena yrityksillä ei ole keinoja suorittaa maksuvelvoitteitaan, mukaan lukien palkanmaksu, tavaroiden (työ, palvelut) maksaminen ja velat budjetille kasvavat.

Samaan aikaan monet yritykset pysyvät pystyssä vaikeissakin olosuhteissa. Siksi taseen varojen ja velkojen rakennetta, vakavaraisuutta ja taloudellista vakautta kuvaavien indikaattoreiden "ääriarvoissa" on otettava huomioon nykytilanteen erityispiirteet ja rajat, joissa yrityksen johto pystyy vielä kehittää strategisia toimia kriisin voittamiseksi johtamatta konkurssimenettelyyn.

Myös Yhdysvalloissa voimassa olevat maatalousyritysten kriteerit (koska olemme ottaneet angloamerikkalaisen rahoitusmallin lainaamisen) ovat kaukana venäläisistä erityispiirteistä. Tämä tapahtuu ensisijaisesti kahdesta syystä: ensinnäkin Venäjän maataloustuotannon taloudelliset olosuhteet poikkeavat suuresti Yhdysvaltojen tai Kanadan taloudellisista olosuhteista; toiseksi, sisäpolitiikan ja maatalouden erityispiirre on se, että - erityisesti pienten maatalousyritysten keskuudessa - taloudelliset vaikeudet alkavat saada sosiaalista luonnetta. Näin ollen markkinatalouden periaatteita rikotaan.

Perinteistä lähestymistapaa sovellettaessa päähuomio tulisi mielestämme keskittyä olemassa olevien aukkojen kuromiseen taloudellisia analyysitoimenpiteitä tehtäessä.

Tärkeimmät ehdotukset lopullisen taloudellisen analyysin menettelyjen edelleen kehittämiseksi ovat seuraavat:

Omien standardien tai taloudellisten tunnuslukujen optimaalisten tasojen laskeminen analysoitavalle yritykselle tunnetuilla metodologisilla tekniikoilla;

Valitsemalla kapea (<индикаторной>) otos taloudellisista tunnusluvuista, joiden kokoonpano voi vaihdella organisaatioittain;

Indikaattoriindikaattoreiden laadullinen arviointi ja painojen määrittäminen laskettujen optimaalisten tasojen vertailun, trendien, keskinäisen vertailun ja hyväksyttyjen loogisten sääntöjen perusteella;

Yrityksen taloudellisen toiminnan johtopäätöksen vakiomuodon kehittäminen, jossa ei vain todeta analysoitavan yrityksen ongelmat, vaan myös esitetään nykyisten ja tulevien muutosten tekijät sekä annetaan suosituksia niiden voittamiseksi, lieventämiseksi tai vahvistamiseksi. .

Bibliografia

1. Bocharov, V.V. Talousanalyysi/V.V. Bocharov. - Pietari: Pietari, 2007. -204 s.

2. Vasilyeva, L.S. Talousanalyysi / L.S. Vasilyeva, M.V. Petrovskaja - 3. painos - M.: KNORUS, 2008. - 816 s.

3. Efimova, O.V. Talousanalyysi/O.V. Efimova.-5. painos, tarkistettu. ja ylimääräistä - M.: Kirjanpito, 2006.-528 s.

4. Endovitsky D.A. Organisaatioiden taloudellisen maksukyvyttömyyden diagnostinen analyysi: oppikirja. korvaus / D.A. Endovitsky, M.V. Shcherbakov. - M.: Ekonomisti, 2007. -287 s.

5. Metodologia maataloustuottajien taloudellisen tilanteen indikaattoreiden laskemiseksi: hyväksytty. Venäjän federaation hallituksen 30. tammikuuta 2003 asetuksella nro 52-M.: Rahoitus ja tilastot, 2004.- 2 s.

6. Morozova V.L. Historiallinen kokemus eli Venäjän taloudellisen toiminnan taloudellisen analyysin evoluutionaalinen kehitys ulkoistumisen näkökulmasta / V.L. Morozova // Taloudellinen analyysi: teoria ja käytäntö - 2007. - Nro 16 (97). - s. 60-68.

7. Venäjän federaation verolaki (osa 2): luku 26 1. Maataloustuottajien verotusjärjestelmä (yhtenäinen maatalousvero) . – Lakiviittausjärjestelmä "Garant"

8. Maatalouden kehittäminen: Venäjän federaation liittovaltiolaki 29. joulukuuta 2007 nro 264-FZ

9. Savitskaya, G.V. Maatalousyritysten taloudellisen toiminnan analyysi: oppikirja. lisäys/G.V. Savitskaja. — 5. painos, rev. ja lisä - Mn.: Uusi tieto, 2005.

10. Kubyshkin I. Talousanalyysin käyttö yrityksen johtamiseen/ Kubyshkin I.//Talousjohtaja. - 2005. -Nro 4

11. Sokolov Ya.V. Kirjanpito sen alkuperästä nykypäivään / Sokolov Y.V. — M.: Audit. YKSITYISYYS. 1996.

12. Zimin N.E. Yrityksen taloudellisen ja taloudellisen toiminnan analyysi ja diagnostiikka/N.E. Zimin, V.N. Solopova. M.: KolosS, 2005 -384 s.

13. Voitolovsky N.V. Taloudellinen analyysi: teorian perusteet. Organisaation taloudellisen toiminnan kattava analyysi: Oppikirja / Voitolovsky N.V., Kalinina A.P., Mazurova I.I. - M.: Higher Education, 2005. - 509s

Oletetaan, että sinulla on suuri joukko väitteitä (esim. "ihminen kuulostaa ylpeältä", "kaikki ihmiset ovat siskoja", "huono maailma on parempi kuin hyvä riita" jne.), vastaajat arvioivat suhtautumistaan ​​niihin käyttämällä sama malli (esimerkiksi ., "samaa mieltä / en tiedä / eri mieltä"). Voit toki antaa merkkejä jokaiselle artikkelin pisteelle, mutta voit yrittää löytää jotain, joka yhdistää yhden osan pisteistä yleisempään kategoriaan, toisen osan vielä toiseen luokkaan (tottakai voi käydä niin, että lausunnot eivät yhdistä mitään). Faktorianalyysi on yksi työkaluista, jonka avulla voit löytää tämän yhteisyyden, jos se tietysti on olemassa.

Tarkemmin sanottuna, jos kahden tai useamman kohteen pisteet korreloivat keskenään, on loogista olettaa, että tämä korrelaatio viittaa johonkin yhteiseen tekijään (esimerkiksi korkeat pisteet algebrassa ja korkeat pisteet geometriassa esiintyvät todennäköisesti samanaikaisesti ja osoittavat hyvää abstraktit taidot). ajattelu ja kehittynyt logiikka). Tekijäanalyysi auttaa sinua löytämään nämä suhteet tiedoistasi.

Tämä on sekä vahva että heikko kohta. Vahva, koska suuri tietomäärä on yksinkertaistettu ja helpompi analysoida. Ja se on heikko, koska vahva korrelaatio, kuten tiedämme, ei osoita syy-yhteyttä ja todellisia yhteyksiä - tietokone näyttää sinulle jotain, mutta mitä se tarkoittaa, kuinka järkevä ja uskottava havainto on, on sinun arvioitavasi. Kuten eräässä älykkäässä kirjassa on kirjoitettu "tekijöiden tulkitsemiseen, mikä on enemmän voodooa kuin tiedettä".

Siirrytään kuitenkin esimerkkiin.

Joten vuonna 2013 Sosiaalisen asiantuntemuksen keskus, jonka tilasi kansalaisjärjestö "Gay Alliance of Ukraine", tutki tavallisia ihmisiä (800 henkilöä) homofobiasta (raportti). Kyselyyn sisältyi muun muassa asioita, jotka eivät suoraan liittyneet esimerkiksi homofobiaan. luottamuksesta erilaisiin poliittisiin ja yhteiskunnallisiin instituutioihin. Kysymys kuului: "Mikä on luottamuksen tasosi seuraaviin sosiaalisiin instituutioihin? (Anna kullekin riville yksi sopivin vastaus)" vastausvaihtoehdoilla "5. En luota ollenkaan - 4. En mieluummin luota - 3. On vaikea sanoa luotanko vai en - 2. Luotan pikemminkin - 1. Luotan täysin." Luettelo laitoksista, joihin vastaaja ilmaisi asenteensa, on seuraava:

1. Perhe ja sukulaiset
2. Naapureille
3. Kollegat
4. Kirkot ja papisto
5. Astrologit
6. Joukkotiedotusvälineet (televisio, radio, sanomalehdet)
7. Poliittiset puolueet
8. Verovirasto
9. Poliisi
10. Syyttäjänvirasto
11. Laivat
12. Presidentille
13. Verhovna Rada
14. Hallitukselle
15. Paikalliset viranomaiset
16. Pankit
17. Vakuutusyhtiöt
18. Hyväntekeväisyyssäätiöt, julkiset järjestöt

Kuinka nämä tiedot analysoidaan tekijä-analyysissä? (oletetaan, että vastaustaulukkoa kutsutaan doviraksi)
Liitämme taulukon:

>kiinnitä (dovira)

Ensinnäkin sinun tulee varmistaa, että ladatussa taulukossa ei ole aukkoja tai syöttövirheitä:

>joka(is.na(dovira)==T)
kokonaisluku(0)
>yhteenveto (dovira)
p1
Min. :1.000
1. vuosi: 2.000
Mediaani: 2.000
Keskiarvo: 2,711
3. osa: 4.000
Max. :5.000 ... ... ...

Kuten näet, kaikki on kunnossa (jotta esitys ei sotkeutuisi, vain ensimmäinen kysymys on jätetty päätökseen).
Komento, joka suorittaa tekijäanalyysin, sisältyy oletusarvoisesti asennettujen pakettien joukkoon. Se on hyvin yksinkertainen:

>faktanaali (dovira,6)
Puhelu:
tosiasiallinen (x = dovira, tekijät = 6)

Ainutlaatuisuudet:

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	Tekijä 1	Tekijä 2	Tekijä 3	Tekijä 4	tekijä 5	Tekijä 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

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

Testaa hypoteesi, että 6 tekijää riittää.
Chi-neliötilasto on 257,27 60 vapausasteessa.
P-arvo on 2,95e-26

Katsotaanpa tuloksia.

Ensin tulos toistaa koneelle annetun komennon, sitten on taulukko "ainutlaatuisuudesta", eli kunkin muuttujan erikseen tuottamasta kokonaisvarianssista. Seuraavaksi näemme kuormitustaulukon, jossa sarakkeet vastaavat yksittäisten muuttujien korrelaatiokertoimia valittujen tekijöiden kanssa. Lopuksi kolmas taulukko näyttää kunkin tekijän selittämän kokonaisvarianssin osuuden ja näiden varianssien kertymisen. Johtopäätös päättyy tietoihin hypoteesin "valittu määrä tekijöitä riittää kuvaamaan taulukkoa" testaamisesta.

Tärkeimmät taulukot ovat kuormitukset ja selitetty varianssiosuus.

Jälkimmäisestä voidaan nähdä, että yhteensä kuusi valittua tekijää selittävät 70 % datan hajoamisesta, kun taas ensimmäinen tekijä vastaa viidenneksestä kokonaisvarianssista, toinen - 19%, kolmas - 12 % jne.
Lataustaulukko osoittaa, että ensimmäinen tekijä yhdistää 7, 12, 13, 14 ja 15 laitosta (korrelaatiokertoimet ovat suurempia kuin 0,5), toinen - 8, 9, 10, 11, kolmas - 2, 3, 4 jne.

Yritetään tulkita tuloksia.

tekijä 1 yhdistää luottamusta poliittisiin puolueisiin, presidenttiin, Verhovna Radaan, hallitukseen ja paikallisviranomaisiin. Toisin sanoen tämä luottamus politiikkaan yleensä.
tekijä 2 yhdistää luottamusta verovirastoon, poliisiin, syyttäjävirastoon ja tuomioistuimiin. Toisin sanoen tämä luottamus vero- ja turvallisuusviranomaisiin.
Tekijä 3 jota yhdistää luottamus naapureihin, työtovereihin ja yllättäen kirkkoon ja papistoon. Nämä instituutiot voidaan tiivistää seuraavasti − luottaa ihmisiin, joiden kanssa vastaajat tapaavat kasvokkain. Tätä tukee myös korrelaatio omaisten luottamuksen tasoon (se on vain hieman pienempi kuin mielivaltaisesti valitsemamme korrelaatiokertoimen kynnys 0,5).
Tekijä 4- tämä on luottamusta pankkeihin ja vakuutusyhtiöihin, ts. rahoituslaitoksille.
Tekijä 5 erottuu - luottamus astrologeille(ei muita merkittäviä korrelaatioita).
Tekijä 6 kuten edellinen, se korreloi vain luottamuksen tason kanssa vain yhteen instituutioon - hyväntekeväisyyssäätiöt ja julkiset järjestöt.
Vain yksi instituutio ei kuulunut näihin tekijöihin - tiedotusvälineet (televisio, radio, sanomalehdet). Luottamus siihen on suunnilleen yhtä "hajautunut" tunnistettujen tekijöiden kesken.

Mitä nämä tulokset kertovat meille?

Jos laskemme luottamuksen yhteiskunnallisiin instituutioihin tekijöiden välillä (eli kunkin vastaajan osalta lasketaan yhteen tekijään sisältyvien instituutioiden pisteet ja jaetaan näiden instituutioiden lukumäärällä tekijän kanssa), saadaan kuva. ukrainalaisten mielipiteistä valtion ja yhteiskunnan yksittäisistä osista:

Voidaan nähdä, että vastaajat luottavat eniten kasvokkain tapaamiinsa ihmisiin. Ja vähiten luottamusta on vero- ja turvallisuusviranomaisiin sekä rahoituslaitoksiin.

Viimeinen näkökohta, joka ei voi muuta kuin herättää kysymyksiä: mistä tiedämme, että tarkalleen 6 tekijää on tunnistettava. Ehkä tarkin vastaus olisi - tyhjästä. Joka kerta sinun on kokeiltava maalaisjärkeä käyttäen. Ensinnäkin tekijöiden määrä ei voi olla suurempi kuin muuttujien lukumäärä. Toiseksi, voit keskittyä selitettyyn kokonaisvarianssiin, koska on turha puhua tekijöistä, jos ne eivät yhdessä kuvaa vähintään puolta siitä (ja älykkäät suosittelevat saavuttamaan vähintään 70 %). Kolmanneksi sinun on keskityttävä kykyyn löytää kohtuullinen selitys saaduille tekijöille.

Tässä esseessä emme ole käsitelleet monia tärkeitä tekijäanalyysin näkökohtia, esim. kuten kiertomenetelmät. Tavoitteenamme oli havainnollistaa hyvin yleisellä tasolla, miksi tätä menetelmää tarvitaan ja miten sitä käytetään. Syvällisempi perehtyminen edellyttää luonnollisesti itsenäistä työskentelyä käsikirjojen ja tietojen parissa.

Kirjallisuus

Teetor P. R Keittokirja. – O'Reilly, 2011

Johdanto

Ensinnäkin keskustellaan terminologiasta. Puhumme alueesta, jota länsimaisessa kirjallisuudessa kutsutaan tiedon louhinnaksi ja jota usein käännetään venäjäksi "data-analyysiksi". Termi ei ole täysin onnistunut, koska matematiikan sana "analyysi" on melko tuttu, sillä on vakiintunut merkitys ja se sisältyy monien klassisten osien nimiin: matemaattinen analyysi, funktionaalinen analyysi, kupera analyysi, epästandardi analyysi, moniulotteinen kompleksi analyysi, diskreetti analyysi, stokastinen analyysi, kvanttianalyysi jne. Kaikilla näillä tieteenaloilla tutkitaan matemaattista laitteistoa, joka perustuu joihinkin perustavanlaatuisiin tuloksiin ja mahdollistaa näiden alueiden ongelmien ratkaisemisen. Tietojen analysoinnissa tilanne on paljon monimutkaisempi. Tämä on ennen kaikkea soveltavaa tiedettä, jossa ei ole matemaattista laitteistoa siinä mielessä, ettei ole olemassa rajallista joukkoa perustietoja, joista seuraa, kuinka ongelmia ratkaistaan. Monet ongelmat ovat "yksilöllisiä", ja nyt ilmaantuu yhä enemmän uusia ongelmaluokkia, joille on tarpeen kehittää matemaattinen laite. Vielä suurempi rooli tässä on sillä, että data-analyysi on suhteellisen uusi suunta tieteessä.

Seuraavaksi meidän on selitettävä, mitä "data-analyysi" on. Kutsuin sitä "alueeksi", mutta minkä alueeksi? Täällä asiat ovat mielenkiintoisia, koska tämä ei ole vain tieteenala. Todellinen analyytikko ratkaisee ennen kaikkea sovelletut ongelmat ja keskittyy käytäntöön. Lisäksi tietoja on analysoitava taloustieteissä, biologiassa, sosiologiassa, psykologiassa jne. Ratkaisu

uudet tehtävät, kuten jo sanoin, vaativat uusien tekniikoiden keksimistä (nämä eivät aina ole teorioita, vaan myös tekniikoita, menetelmiä jne.), joten jotkut sanovat, että data-analyysi on myös taidetta ja käsityötä.

SISÄÄN Soveltuvilla aloilla tärkeintä on harjoittelu! On mahdotonta kuvitella kirurgia, joka ei ole tehnyt yhtäkään leikkausta. Itse asiassa tämä ei ole ollenkaan kirurgi. Dataanalyytikko ei myöskään voi tulla toimeen ilman todellisten sovellettavien ongelmien ratkaisemista. Mitä enemmän tällaisia ​​ongelmia ratkaiset itse, sitä pätevämpiä asiantuntijoita sinusta tulee.

Ensinnäkin data-analyysi on käytäntöä, käytäntöä ja enemmän harjoittelua. Meidän on ratkaistava todelliset ongelmat, monet niistä, eri aloilta. Koska esimerkiksi signaalien ja tekstien luokittelu on kaksi täysin erilaista aluetta. Asiantuntijat, jotka voivat helposti rakentaa moottorin diagnostiikka-algoritmin anturisignaalien perusteella, eivät välttämättä pysty luomaan yksinkertaista roskapostisuodatinta sähköpostit. Mutta on erittäin toivottavaa hankkia perustaidot työskennellessäsi erilaisten esineiden kanssa: signaalit, tekstit, kuvat, kaaviot, ominaisuuskuvaukset jne. Lisäksi voit valita mieleisesi tehtävät.

Toiseksi on tärkeää valita koulutuskurssit ja mentorit viisaasti.

SISÄÄN Periaatteessa kaiken voi oppia itse. Loppujen lopuksi emme ole tekemisissä alueen kanssa, jolla se on Jotkut salaisuudet siirtyivät suusta suuhun. Päinvastoin, on olemassa monia päteviä koulutuskursseja, ohjelmien ja tietojen lähdekoodeja. Lisäksi se on erittäin hyödyllistä, kun useat ihmiset ratkaisevat yhden ongelman rinnakkain. Tosiasia on, että kun ratkaiset tällaisia ​​​​ongelmia, sinun on käsiteltävä hyvin erityistä ohjelmointia. Sanotaan vaikka algoritmisi

antoi 89% oikeita vastauksia. Kysymys: onko paljon vai vähän? Jos se ei riitä, niin mistä on kysymys: ohjelmoitko algoritmin väärin, valitsitko väärät algoritmiparametrit vai itse algoritmi on huono eikä sovellu tämän ongelman ratkaisemiseen? Jos työ kopioidaan, ohjelman virheet ja virheelliset parametrit löytyvät nopeasti. Ja jos asiantuntija toistaa sen, myös tuloksen arviointiin ja mallin hyväksyttävyyteen liittyvät kysymykset ratkaistaan ​​nopeasti.

Kolmanneksi on hyödyllistä muistaa, että data-analyysin ratkaiseminen vie paljon aikaa.

Tilastot

Tietojen analyysi kirjassa R

1. Muuttujat

SISÄÄN R:llä, kuten kaikilla muilla ohjelmointikielillä, on muuttujia. Mikä on muuttuja? Pohjimmiltaan tämä on osoite, jolla voimme löytää joitakin tietoja, jotka tallennamme muistiin.

Muuttujat koostuvat vasemmasta ja oikeasta puolelta, jotka on erotettu kohdistamisoperaattorilla. R:ssä tehtäväoperaattori on konstruktio "<-”, 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: “->”.

SISÄÄN Tallennetusta tiedosta riippuen muuttujat voivat olla erityyppisiä: kokonaisluku, real, merkkijono. Esimerkiksi:

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

Tässä tapauksessa muuttuja my.var1 on kokonaislukutyyppiä ja my.var2 on todellista tyyppiä.

Kuten muissakin ohjelmointikielissä, voit suorittaa erilaisia ​​aritmeettisia operaatioita muuttujille.

my.var1 + my.var2 - 12

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

Aritmeettisten operaatioiden lisäksi voit suorittaa loogisia operaatioita eli vertailutoimintoja.

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

Loogisen operaation tulos on tosi (TRUE) tai epätosi (FALSE). Voit myös suorittaa loogisia operaatioita paitsi tietyn arvon omaavan muuttujan, myös toisen muuttujan välillä.

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

Tänään puhun hieman luokitusongelman ratkaisemisesta R-ohjelmistopaketilla ja sen laajennuksilla. Luokitteluongelma on ehkä yksi yleisimmistä data-analyysissä. Sen ratkaisemiseen on monia menetelmiä eri matemaattisilla tekniikoilla, mutta sinä ja minä R-apologeeteina emme voi olla iloisia siitä, että sinun ei tarvitse ohjelmoida mitään tyhjästä - kaikki on olemassa (eikä yhdessä kopiossa ) R-pakettijärjestelmässä.

Luokitteluongelma

Luokittelutehtävä on tyypillinen esimerkki "ohjatusta oppimisesta". Yleensä meillä on tiedot taulukon muodossa, jossa sarakkeet sisältävät ominaisuusjoukkojen arvon kullekin tapaukselle. Lisäksi kaikki rivit on merkitty valmiiksi siten, että yksi sarakkeista (oletetaan, että viimeinen) osoittaa luokan, johon tämä rivi kuuluu. Hyvä esimerkki on tehtävä luokitella sähköpostit roskapostiksi ja ei-roskapostiksi. Jotta voit käyttää koneoppimisalgoritmeja, sinulla on ensin oltava merkittyjä tietoja – tietoja, joiden luokan arvo tunnetaan muiden ominaisuuksien ohella. Lisäksi tietojoukon on oltava merkittävä, varsinkin jos ominaisuuksia on paljon.

Jos meillä on tarpeeksi tietoa, voimme aloittaa mallin harjoittamisen. Yleinen luokittimien strategia ei ole erityisen malliriippuvainen ja sisältää seuraavat vaiheet:

• koulutus- ja testisarjojen valinta;
• mallin koulutus koulutussarjassa;
• mallin tarkistaminen testisarjassa;
• ristiinvalidointi;
• mallin parannus.

Tarkkuus ja täydellisyys

Kuinka voimme arvioida, kuinka hyvin luokittelumme toimii? Ei helppo kysymys. Tosiasia on, että erilaiset skenaariot ovat mahdollisia, vaikka meillä olisi vain kaksi luokkaa. Oletetaan, että ratkaisemme roskapostin suodatusongelman. Tarkastettuamme mallin testisarjasta, saamme neljä arvoa:

TP (tosi positiivinen) – kuinka monta viestiä luokiteltiin oikein roskapostiksi,
TN (tosi negatiivinen) - kuinka monta viestiä luokiteltiin oikein ei-roskapostiksi,
FP (väärä positiivinen) - kuinka monta viestiä luokiteltiin väärin roskapostiksi (eli viestit eivät olleet roskapostia, mutta malli luokitteli nämä viestit roskapostiksi),
FN (väärä negatiivinen) - kuinka monta viestiä luokiteltiin virheellisesti ei-roskapostiksi, mutta itse asiassa se oli silti Center for American English.

Jatkoa on vain jäsenille

Vaihtoehto 1. Liity "sivusto"-yhteisöön lukeaksesi kaiken sivuston materiaalin

Yhteisön jäsenyys tietyn ajanjakson sisällä antaa sinulle pääsyn KAIKKIIN Hacker-materiaaliin, lisää henkilökohtaista kumulatiivista alennustasi ja voit kerätä ammattimaisen Xakep Score -luokituksen!

Kohde koulutuksen järjestäminen "Tietojen analysointi ja suhdemallinnus R-paketissa" - oppia R-ohjelman perusominaisuudet - ilmainen ohjelmointikieli tilastolaskelmien suorittamiseen, sekä oppia järjestämään ja hallitsemaan tietojen syöttämistä, suorittamaan datan ensisijaista tilastollista analyysiä, esittämään ne graafisesti ja löytämään suhteita tiedoista . Koulutus on tarkoitettu opiskelijoille, joilla ei ole kokemusta R:stä tai joilla on perustiedot paketista.

Opiskelijalta suositellaan ohjelmointitaitoja ja tilastollisen analyysin perusteiden tuntemista.

Koulutuksen päätyttyä voit käyttää R-ohjelmaa:

• Muodosta näyte tiedoista oikein analysointia varten
• Järjestä tietojen syöttäminen ja hallitse tietoja
• Suorita kuvaava tilastollinen analyysi
• Tutki suhteita ehdollisuustaulukoissa
• Testaa tilastollisia hypoteeseja keskiarvojen yhtäläisyydestä
• Käytä grafiikkaominaisuuksia
• Suorita korrelaatioanalyysi
• Suorita regressioanalyysi
• Suorita ANOVA

Koulutuksen kesto: 32 akateemista tuntia. tai 4 päivää.

Koulutusohjelma:

Aihe 1. Tilastollisen data-analyysin peruskäsitteet – 2 akateemista tuntia.

• Tilastollinen tutkimus
• Menetelmät tiedon saamiseksi
• Ero havainnoinnin ja kokeen välillä
• Populaatio ja näyte
• Tietovaatimukset näytettä muodostettaessa
• Piste- ja intervallitilastollisen estimoinnin käsite
• Merkit ja muuttujat
• Muuttuvat mitta-asteikot
• Tilastollisen data-analyysin alueet
• Kuvaava ja analyyttinen tilasto
• Tilastollisten analyysimenetelmien valinta muuttujien mitta-asteikkojen mukaan
• Tilastollinen hypoteesi
• Tilastovirheiden tyypit
• Tilastollisen hypoteesin testauksen periaatteet
• Merkitystason valinta hypoteeseja testattaessa

Aihe 2. Johdatus työskentelyyn R-ympäristössä – 2 akateemista tuntia.

• R:n kanssa työskentelyn ominaisuudet
• Ohjelman asennus
• Ohjelman käynnistäminen
• R ympäristö
• Komentorivi ja dialogiliittymä
• Säännöt komentojen määrittämiseen
• Työhakemiston luominen
• Paketit
• Graafiset rajapinnat
• R laskimena
• viitejärjestelmä

Aihe 3. Ohjelmoinnin perusteet R - 2 akateemista tuntia.

• R:n esinetyypit
• Vektori
• Luettelot
• Matriisit
• tekijät
• Tietotaulukot
• Ilmaisut
• Tietojen käyttöoperaattorit
• Funktiot ja argumentit
• Silmukat ja ehdolliset lauseet
• Tietokannan hallinta R:ssä
• Toiminnan vektorointi
• Virheenkorjaus
• Olio-ohjelmointi

Aihe 4. Tietojen syöttäminen ja järjestäminen R - 2 akateemista tuntia.

• Tietojen latausmenetelmät
• Suora tiedonsyöttö
• Tietojen syöttäminen taulukkoon
• Tietojen tuonti MS Excelistä
• Tietojen tuonti muista tilastopaketeista ja tietokannoista
• Tallennetaan analyysituloksia
• Määrällisten tietojen määrittäminen
• Järjestys- ja nimellistietojen määrittäminen
• Puuttuvien arvojen asettaminen tiedoista
• Poikkeamien ja virheiden tunnistaminen
• Tietojen muuntamisen periaatteet

Aihe 5. R:n graafiset ominaisuudet – 2 akateemista tuntia.

• Graafiset toiminnot
• Grafiikkalaitteet
• Grafiikkavaihtoehdot
• Interaktiivinen grafiikka
• Yhdistelmäkuvat
• Ulostulolaitteet

Aihe 6. Kuvaava tilastollinen analyysi R - 4 akateemista tuntia.

• Tilastot Central Tendency
• Aritmeettinen keskiarvo
• Modaalinen merkitys
• Mediaaniarvo
• Scatter tilastot
• Varianssi ja keskihajonta
• Variaatiokerroin
• Persentiilit
• Histogrammit
• Laatikko tontit
• Z-muunnos
• Normaali jakelulaki
• Vino ja kurtoosi
• Tarkistetaan jakaumaa normaalin suhteen
• Joitakin jakelulakeja
• Binomijakauma
• Poisson-jakauma
• Virka-asujen jakelu
• Eksponentiaalinen jakautuminen
• Lognormaali jakauma
• Keskiarvon standardivirhe ja intervalli

Aihe 7. Analyysiaineiston muodostaminen otantamenetelmällä – 2 akateemista tuntia.

• Yleinen ja otantapopulaatio
• Näytteen ominaisuudet
• Tutkimuksen otantamenetelmän piirteet
• Esimerkkiluokitus
• Todennäköisyyspohjaisen valinnan tyypit ja menetelmät
• Näytteenottomenetelmät
• Yksinkertainen satunnainen valinta
• Systemaattinen satunnainen valinta
• Klusterin valinta
• Yksivaiheinen klusterin valinta
• Monivaiheinen klusterin valinta
• Algoritmi otantatutkimusten suorittamiseksi
• Tarvittavan näytekoon määrittäminen

Aihe 8. Tilastolliset testit näytteiden erojen tunnistamiseksi R – 4 akateemista tuntia.

• Hypoteesit keinojen vertailusta
• Z-testi keskiarvojen vertailua varten
• Z-testi osakkeiden vertailuun
• Yhden otoksen t-testi
• T-testi riippumattomille näytteille
• T-testi riippuvaisille näytteille
• Edellytykset ei-parametristen testien soveltamiselle
• Yhden näytteen Wilcoxon signed-rank testi
• Mann-Whitneyn testi
• Merkitse testi asiaan liittyville näytteille
• Wilcoxonin signed-rank testi vastaaville näytteille
• Ei-parametrinen Kruskal-Wallis-varianssianalyysi
• Friedmanin testi riippuvaisille näytteille

Aihe 9. Muuttujien välisen suhteen arviointi R – 4 akateemista tuntia.

• Kategoristen muuttujien välisen suhteen analyysi
• Varautumistaulukot
• Odotetut taajuudet ja jäännösmäärät valmiustaulukoissa
• Chi-neliö testi
• Sopimuskriteeri
• Kvantitatiivisten muuttujien välisten suhteiden luokittelu
• Sirontakaaviot
• Korrelaatioanalyysin suorittamisen edellytykset ja edellytykset
• Pearsonin korrelaatiokerroin
• Rankkorrelaatiokertoimet
• Spearmanin korrelaatiokerroin
• Parisuhteen merkityksen tarkistaminen
• Korrelaatiokertoimien intervalliarviot
• Osittaiset korrelaatiokertoimet

Aihe 10. Viestinnän muodon mallintaminen regressioanalyysillä R–4 akateemisessa tunnissa.

• Regressioanalyysin peruskäsitteet
• Pari- ja moninkertainen lineaarinen regressiomalli
• Lineaarisen regressioanalyysin edellytykset
• Regressiokertoimien estimointi
• Regressiomallin validiteetin tarkistaminen
• Regressioyhtälön merkitys
• Regressiokertoimien merkitys
• Muuttujien valinta regressioanalyysissä
• Regressioyhtälön tarkkuuden arviointi
• Regressioyhtälön tilastollisen stabiilisuuden arviointi
• Riippuvan muuttujan piste- ja intervalliestimaatit
• Epälineaariset regressiomallit
• Kategoriset riippumattomat muuttujat regressiomallissa

Aihe 11. Suhteiden mallinnus varianssianalyysin avulla R-4 akateemisessa tunnissa.

• ANOVA mallit
• Varianssianalyysin käytön edellytykset
• Varianssien yhtäläisyyden hypoteesin testaus
• Yksisuuntainen ANOVA-malli
• Yksisuuntainen ANOVA-pöytä
• Arvioi tekijän vaikutuksen astetta
• Post hoc -testit parivertailuja varten
• Varianssianalyysi kahdella tai useammalla tekijällä
• Kaksisuuntainen ANOVA-taulukko vuorovaikutuksella
• Tekijöiden vuorovaikutuksen graafinen tulkinta
• Monitekijämallianalyysi