Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Бухгатерский учет, статистика

Статистический анализ финансового состояния предприятий пищевой промышленности тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Шашнов, Михаил Сергеевич
Место защиты Москва
Год 2004
Шифр ВАК РФ 08.00.12
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ финансового состояния предприятий пищевой промышленности"

На правах рукописи УДК 519.22

Шашнов Михаил Сергеевич

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность 08.00.12 - Бухгатерский учет, Статистика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2004

Диссертация выпонена на кафедре Математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ).

Научный руководитель

Официальные оппоненты

- кандидат технических наук, профессор

Трошин Лев Иванович

- доктор экономических наук, профессор

Агапова Татьяна Николаевна - кандидат экономических наук, доцент Кучмаева Оксана Викторовна

Ведущая организация

- Российская экономическая академия имени Г.В. Плеханова

Защита диссертации состоится 1 июля 2004 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета К 212.151.02 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ) по адресу:

119501, г. Москва, ул. Нежинская, д.7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан мая 2004 года.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Н.Я. Бамбаева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования.

Пищевая промышленность России является одной из важнейших отраслей промышленности, от успешного развития которой во многом зависит ситуация на потребительском рынке страны, обеспечение населения качественными и доступными продуктами питания.

В ходе экономических реформ предприятия пищевой промышленности стокнулись с многочисленными трудностями, в результате которых значительно ухудшилось их финансовое состояние и появилось большое количество неплатежеспособных предприятий. Финансовый кризис 1998 г. также негативно сказася на их финансово-хозяйственной деятельности. Только с началом восстановительных процессов в российской экономике в последние годы наметились позитивные сдвиги в финансовом состоянии предприятий пищевой промышленности. Вместе с тем финансовые результаты отрасли еще остаются крайне неудовлетворительными, о чем свидетельствует большая доля убыточных предприятий.

При обостряющейся конкуренции за потребителя умение адекватно оценить и сравнить финансовое состояние предприятий отрасли является необходимым условием для достижения успеха в финансово-хозяйственной деятельности. Получение и сравнение оценок финансового состояния предприятий предполагает использование методологии статистического анализа в сочетании с традиционными методами финансового анализа.

Финансовые результаты деятельности и финансовое состояние предприятий могут быть адекватно описаны только с помощью системы показателей. Поэтому при их исследовании важнейшая роль дожна принадлежать методам многомерного статистического анализа. Эти методы позволяют количественно оценить финансовое состояние предприятий и выявить факторы, влияющие на финансовые результаты их деятельности. Применение методов многомерного статистического анализа вместе с традиционным финансовым анализом существенно расширяет возможности исследования финансового состояния предприятий. Однако многие вопросы соответствующей методологии остаются недостаточно изученными. Все сказанное обусловило

БИБЛИОТЕКА

СПепр^т ОЭ

актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности.

Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи:

- проведен экономико-статистический анализ основных тенденций развития пищевой промышленности и финансовых результатов ее деятельности;

- предложен методический подход к оценке финансового состояния предприятий с использованием системы показателей, отражающих его важнейшие аспекты, и основанный на системном использовании методов многомерного статистического анализа;

разработана методика анализа основных взаимосвязей между показателями, характеризующими' наличие, привлечение и использование средств предприятий;

предложен агоритм разбиения предприятий пищевой промышленности на типологические группы по уровню их финансового состояния;

разработана методика анализа финансовых результатов деятельности предприятий пищевой промышленности с учетом их типологических групп;

построены и апробированы модели прогнозирования основных финансовых показателей деятельности предприятий.

Объект исследования. Объектом исследования явились предприятия пищевой промышленности, осуществляющие финансово-хозяйственную деятельность на территории Российской Федерации.

Предмет исследования. Предметом исследования явилась совокупность показателей, характеризующих финансовое состояние предприятий пищевой промышленности.

Методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, эконометрике и финансовому анализу. В качестве исследовательского инструментария использовались методы экономического и финансового

анализа, многомерные методы канонического корреляционного, регрессионного и кластерного анализа, табличные и графические методы представления результатов исследования. Для обработки исходной информации были использованы пакеты прикладных программ: EXCEL, "Олимп", "Мезозавр", "SPSS" и "Statistica".

Информационную базу исследования составили данные статистических сборников Госкомстата России, бухгатерских балансов и отчетов о прибылях и убытках предприятий пищевой промышленности, полученные из справочно-аналитической системы Альба-Y. В качестве основного информационного массива использовались финансовые показатели деятельности 360 предприятий различных отраслей пищевой промышленности.

Научная новизна. Новизна исследования состоит в совершенствовании методических подходов к комплексному экономико-статистическому анализу финансового состояния предприятий пищевой промышленности.

В диссертации сформулированы следующие положения, составляющие научную новизну и выносимые на защиту:

- выявлены тенденции и факторы развития финансового состояния предприятий пищевой промышленности;

- разработана и апробирована методика оценки финансового состояния предприятий, учитывающая их неоднородность и основанная на использовании многомерных статистических методов;

- предложена методика определения основных взаимосвязей между показателями активов и пассивов предприятий с помощью канонического корреляционного анализа;

- разработана методика многомерной классификации предприятий пищевой промышленности по уровню финансового состояния с использованием методов кластерного анализа;

- предложен агоритм оценки факторов, влияющих на прибыль различных типологических групп предприятий пищевой промышленности;

усовершенствована методика прогнозирования важнейших показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий, основанная на трендовых и адаптивных моделях.

Практическая значимость исследования. Разработанная автором методика комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности апробирована в работе Всероссийского Института аграрных проблем и информатики Российской Академии сельскохозяйственных наук, а также консатинговой фирмы Современные Бизнес-Технологии. Результаты работы могут быть использованы органами государственной статистики и организациями, предлагающими независимые оценки финансового состояния отраслей и отдельных предприятий.

Апробация и реализация результатов исследования.

Результаты и основные положения диссертационного исследования докладывались и получили одобрение на научно-практических конференциях молодых ученых и специалистов, проводимых в МЭСИ, а также на международной конференции Потребительская кооперация: опыт и проблемы управления, проведенной в 2002 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, общим объемом 1,1 п.л.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы исследования, сформулированы цели и задачи исследования, указаны теоретическая и методологическая основы диссертации и ее информационная база, определены научная новизна и практическая значимость исследования.

В первой главе диссертации Экономико-статистический анализ развития пищевой промышленности рассмотрены существующие подходы к оценке экономического и финансового состояния предприятий пищевой промышленности, исследованы основные тенденции развития пищевой промышленности в России в последние годы и проведен анализ финансовых результатов деятельности отрасли.

Пищевая промышленность состоит из трех крупных подотраслей -

пищевкусовой, мясной и молочной, рыбной. В отрасли функционирует около 23 тыс. предприятий, на которых работают свыше 1,4 мн. человек. На пищевую промышленность в 2002 г. приходилось 12% общего объема промышленного производства.

Темпы роста пищевой' промышленности в сопоставлении с промышленностью в целом за период 1995-2002 гг. приведены на рис. 1.

Рис. 1. Темпы роста пищевой промышленности и промышленности в целом, в % к предшествующему году

На протяжении 90-х годов пищевая промышленность функционировала в условиях сложного трансформационного перехода. На предприятиях этой отрасли спад промышленного производства продожася до 1997 года включительно. Только к началу второй половины 90-х годов в основном были созданы экономические и институциональные условия, позволяющие промышленным предприятиям функционировать в новых рыночных условиях хозяйствования.

Негативное влияние финансового кризиса 1998 г. в значительно меньшей степени сказалось на пищевой промышленности, чем на

промышленности в целом. Более того, из-за произошедшей девальвации рубля резко снизилась эффективность импорта продовольствия, что способствовало началу процессов импортозамещения и росту выпуска продукции отечественного производства. Однако в поной мере эффект импортозамещения проявися лишь в 1999-2000 гг. Начиная с 1999 года, пищевая промышленность демонстрирует достаточно позитивное развитие, постепенно восстанавливая уровень производства, характерный для начала реформ.

Проблемы и трудности экономического развития отрасли в 90-е годы нашли отражение в сложном финансовом состоянии ее предприятий, о чем свидетельствуют данные табл. 1.

Таблица 1

Основные показатели фипансовых результатов и финансового состояния пищевой промышленности

1997 1998 1999 2000 2001 2002

Сальдированный финансовый результат, мн.руб. 10436 -14312 27154 32493 45845 48125

Доля убыточных предприятий, в % 42,2 44 37,6 43,6 41,2 42

Коэффициент текущей ликвидности, в% 89,7 70,8 79,6 84,5 90,3 130,5

Коэффициент автономии 65,2 42 37,5 39,5 40,3 39,5

Рентабельность продукции, в% 8,4 12,8 13 10,1 11,5 11

В 1997-2002 гг. для пищевой промышленности в целом сальдированный результат ее финансовой деятельности был положительным, за исключением 1998 г. Однако все это время большая часть предприятий пищевой промышленности являлась убыточной и находилась под угрозой банкротства, достигали угрожающих размеров масштабы задоженности.

Наибольшая доля убыточных предприятий в пищевой промышленности наблюдалась в 1998 году, что было связано с последствиями финансового кризиса. В последующие годы эта доля несколько снизилась, но она по-прежнему остается очень высокой.

На сложное финансовое состояние многих предприятий указывают значения коэффициента текущей ликвидности. До 2001 г. он составлял менее 100%, то есть текущие активы предприятий отрасли не покрывали их текущие обязательства. Только в 2002 г. коэффициент текущей ликвидности впервые после 1997 г. в целом по пищевой промышленности достиг 130%.

За период 1997-2002 гг. зависимость предприятий от внешних источников финансирования значительно усилилась. Согласно значениям коэффициента автономии, доля собственных средств в источниках формирования ресурсов предприятия снизилась за этот период с 65% до 40% или на 25 процентных пунктов.

У большинства предприятий отсутствовали свободные, ни с какими обязательствами не связанные финансовые ресурсы. Все это отрицательно влияло на финансовое состояние предприятий отрасли.

Для пищевой промышленности характерны более низкие показатели рентабельности продукции, чем для всей промышленности. Резкое снижение рентабельности продукции наблюдалось в 1996 году. В дальнейшем происходил постепенный рост этих показателей. Рентабельность продукции в 2002 г. составляла 11,0%.

В 1995-2002 гг. динамика сальдированного финансового результата во многом отличалась для различных подотраслей пищевой промышленности, что отражено на рис. 2.

Переключение потребительского спроса населения на более дешевые продукты питания наиболее болезненно отразилось на предприятиях рыбной промышленности, которая в течение 7 лет с 1996 г. по 2002 г. работала с отрицательной прибылью. Заметно лучше было финансовое положение предприятий пищевкусовой промышленности, мясной и молочной промышленности.

Высокая доля убыточных предприятий пищевой промышленности и различные финансовые результаты ее подотраслей свидетельствуют о крайне неоднородном финансовом состоянии этих предприятий. Однако имеющаяся статистическая информация не позволяет проводить финансовый анализ на более детальном уровне, чем подотрасли пищевой промышленности в разрезе крупных и средних, а также малых предприятий. Оценить насколько неоднородно финансовое состояние предприятий пищевой промышленности можно, лишь проводя соответствующий анализ на микроуровне и затем

переходя от отдельных предприятии к их различным совокупностям.

Рис. 2. Динамика Х сальдированного финансового результата различных подотраслей пищевой промышленности

Для оценки финансового состояния отдельных предприятий, как правило, используются следующие методы финансового анализа: горизонтальный, вертикальный, коэффициентный и факторный (индексный) анализ. В работе в качестве основного использовася коэффициентный анализ, который позволяет отобразить важнейшие составляющие финансового состояния предприятий и хорошо сочетается с методами многомерного статистического анализа.

Для комплексной оценки финансового состояния и финансовых результатов деятельности предприятий пищевой промышленности применялась система показателей, представленных на рис. 3.

Рис 3 Система показателей для анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности

Достоинство предлагаемой системы заключается в том, что используемые показатели отражают не только отдельные аспекты финансового состояния предприятий, но и позволяют учитывать взаимосвязи между ними и финансовыми результатами деятельности предприятий. Возможность анализа всех этих аспектов и взаимосвязей

без существенной потери информации достигается при обращении к методам многомерного статистического анализа.

Во второй главе Совершенствование методологии комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности предлагается и обосновывается методология комплексного использования различных методов многомерного статистического анализа, предназначенная для дифференцированного анализа финансового состояния различных групп предприятий и оценки факторов, влияющих на эффективность их финансовой деятельности.

Предлагаемый подход включает последовательность шагов и агоритмов, составляющих содержание одного предварительного и четырех основных этапов, на каждом из которых к одной и той же совокупности предприятий последовательно применяются, методы канонического корреляционного и кластерного анализа, эконометрического моделирования. Его можно рассматривать как один из вариантов методики дифференцированного анализа финансового состояния совокупности предприятий и оценки факторов, влияющих на результаты их деятельности.

Первым этапом в рамках предлагаемого подхода является проведение традиционного коэффициентного финансового анализа. На данном этапе рассчитываются финансовые коэффициенты, отражающие различные аспекты финансового состояния: финансовую устойчивость, ликвидность, деловую активность и рентабельность. Они используются для предварительной оценки финансового состояния всей группы изучаемых предприятий.

На следующем этапе использование канонического корреляционного анализа направлено на выявление основных взаимодействий между показателями актива и пассива баланса, а также для уменьшения числа рассматриваемых показателей. В рамках этого этапа исходные показатели актива и пассива используются для построения канонических корреляций. Содержательная интерпретация полученных результатов проводится при помощи факторных нагрузок.

Из-за высокой неоднородности финансового состояния предприятий пищевой промышленности дальнейшему статистическому и содержательному анализу предшествует выделение их относительно однородных групп. Задача классификации изучаемых предприятий по

уровню их финансового состояния решается с помощью кластерного анализа.

Отобранные ранее показатели баланса, а также показатели отчета о прибылях и убытках используются для расчета финансовых коэффициентов и построения корреляционной матрицы этих коэффициентов. На основе анализа этой матрицы выбираются показатели, которые выступают в качестве классификационных признаков для проведения многомерной классификации предприятий по уровню их финансового состояния.

На этом этапе применяются различные агоритмы кластеризации. В результате их использования формируются кластеры предприятий, отличающихся друг от друга с точки зрения финансовой устойчивости, ликвидности, деловой активности и рентабельности, т.е. формируются достаточно устойчивые типологические группы предприятий по уровню их финансового состояния.

В каждой из этих групп предприятий далее анализируются факторы, которые оказывают наибольшее влияние на интегральный показатель их финансовой деятельности, которым является прибыль. Для этих целей применяется эконометрическое моделирование. Прибыль выступает в качестве зависимой переменной, а различные статьи актива и пассива - в качестве независимых переменных. При этом регрессионный анализ проводится не только на всей рассматриваемой совокупности предприятий, но в отдельности на построенных кластерах. При проведении расчетов для предприятий пищевой промышленности оказалось впоне оправданным применение множественной линейной регрессии, поскольку отсутствовали явно выраженные нелинейные зависимости между анализируемыми признаками.

Далее оценивается значимость влияния различных факторов на прибыль предприятия. Содержательная интерпретация результатов регрессионного анализа проводится как для всей совокупности предприятий, так и для каждого кластера.

На заключительном этапе строится многофакторная модель прибыли, которая используется для прогноза прибыли предприятий пищевой промышленности на ближайшую перспективу. В качестве факторов отбирались показатели, в наибольшей степени влияющие на прибыль в течение всего анализируемого периода.

Все предлагаемые решения о предпочтительности использования тех или иных методов классификации, формах эконометрических моделей и т.п. были определены в результате проведения расчетов и экспериментов на исходной информационной базе, состоящей из предприятий пищевой промышленности за 1996-2000 гг.

Коэффициентный анализ проводися по большинству указанных выше финансовых коэффициентов. Динамика соответствующих коэффициентов представлена на рис. 4.

Рис 4. Средние значения финансовых коэффициентов по совокупности предприятий пищевкусовой промышленности (раз) -

Полученные результаты свидетельствовали о снижении финансовой независимости предприятий и увеличении их зависимости от кредиторов, об увеличении скорости кругооборота средств предприятий, о росте объема реализованной продукции, приходящейся на рубль средств, вложенных в предприятия, и более эффективном использовании активов предприятий.

В третьей главе Статистический анализ финансовых результатов и финансового состояния предприятий пищевой промышленности проведена апробация предложенной в работе комплексной методики.

В этой главе для расчетов использовались данные о 111

предприятиях пищевкусовой промышленности и 66 предприятиях мясомолочной промышленности, что было связано с возможностью вычисления всех необходимых финансовых коэффициентов.

Для выяснения характера взаимозависимостей между показателями, характеризующими различные аспекты финансовой деятельности предприятий, использовася канонический корреляционный анализ. Этот метод применяся к двум сторонам агрегированного бухгатерского баланса предприятий. В качестве первого набора исходных переменных использовались следующие статьи актива баланса: основные средства, незавершенное строительство, запасы, дебиторская задоженность и денежные средства, в качестве второго набора - следующие статьи пассива: уставный и добавочный капитал, догосрочные и краткосрочные заемные средства (за вычетом кредиторской задоженности), кредиторская задоженность.

Линейные комбинации исходных, переменных (статей актива и пассива) образуют канонические переменные. В результате проведенного анализа для предприятий пищевкусовой промышленности из пяти канонических корреляций три первые оказались значимыми (на уровне значимости 0,01). Значения первого и второго коэффициентов канонической корреляции (0,89 и 0,84) указывают на тесную связь между полученными линейными комбинациями исходных переменных.

Для предприятий пищевкусовой промышленности первая каноническая переменная имеет очень высокую отрицательную корреляцию для основных средств и добавочного капитала. Это означает, что добавочный капитал используется для приобретения основных средств. Эта корреляция указывает на наличие зависимости между денежными средствами и догосрочными заемными средствами, то есть предприятия используют часть догосрочных кредитов для финансирования текущей деятельности. Также наблюдается зависимость между запасами и кредиторской задоженностью, что объясняется финансированием части запасов за счет кредитов.

Канонические нагрузки для второй канонической переменной показывают наличие зависимости между дебиторской и кредиторской задоженностью - предприятия расплачиваются со своими кредиторами денежными средствами, получаемыми от своих заемщиков.

Третья каноническая переменная имеет положительную нагрузку для дебиторской задоженности и догосрочных заемных средств, то есть средства получаемые предприятиями используются для выплаты процентов по догосрочным кредитам и самим кредитам.

Аналогичные результаты были получены для предприятий мясной и молочной промышленности, что свидетельствует об устойчивости выявленных зависимостей.

При проведении многомерной классификации предприятий пищевой промышленности в качестве классификационных признаков использовались коэффициенты: текущей ликвидности, соотношения заемных и собственных средств, оборачиваемости и рентабельности активов.

Для выделения разных типов предприятий по уровню их финансового состояния применялись различные агоритмы иерархической классификации (метод одиночной связи, метод поных связей, метод средней связи и метод Уорда). Использование этих методов показало, что среди агломеративных иерархических агоритмов классификации наилучшее разбиение получается на 4 кластера на основе метода Уорда (для 2000 г.).

Эти результаты свидетельствуют о существовании различных типов финансового состояния предприятий, характеризующихся разным сочетанием их основных финансовых коэффициентов. Средние значения финансовых коэффициентов в этих группах для 2000 г. приведены в табл. 2.

В первом кластере оказались предприятия менее ликвидные и рентабельные, с меньшей оборачиваемостью активов, чем в среднем по совокупности, и с более высоким уровнем (значением) соотношения заемных и собственных средств, т.е наименее финансово устойчивые. Это группа предприятий с наихудшими финансовыми показателями.

Во второй кластер вошли предприятия с более низким уровнем оборачиваемости и рентабельности активов, чем в среднем по совокупности. Показатели ликвидности чуть ниже, чем средние по совокупности, однако эти предприятия достаточно финансово устойчивые.

Таблица 2

Средние значения финансовых коэффициентов для кластеров и в целом по совокупности предприятии пищевкусовой промышленности, раз

Кластеры Соотношение заемных и собственных средств Коэффициент текущей ликвидности Оборачиваемость активов Рентабельность активов Число предприятий

8, 0,696 1,5482 1,4825 19,12 31

32 1,7423 0,7479 1,5961 13,35 21

Бэ 0,6278 1,6191 3,8085 35,67 25

84 0,3308 2,9427 2,0986 40,84 34

Среднее по совокупности 0,7667 1,8399 2,2166 28,41

В третьем кластере оказались предприятия с высоким уровнем оборачиваемости и рентабельности активов. Показатели финансовой устойчивости, ниже чем средние по совокупности, то есть это более финансово устойчивые предприятия. А показатели ликвидности для них хуже, чем в среднем по совокупности.

В четвертый кластер вошли предприятия, имеющие более высокую оборачиваемость и рентабельность активов по сравнению со средними значениями этих показателей для всей совокупности. Средние значения показателя ликвидности выше средних значений по совокупности, а средние значения показателей соотношения заемных и собственных средств ниже, чем в целом по совокупности. Эти предприятия - лидеры по финансовому состоянию или предприятия с наилучшими финансовыми показателями.

До 2000 г. совокупность делилась на 3 кластера предприятий (аутсайдеры, средние предприятия, лидеры). В 2000 г. средняя группа предприятий разделилась на 2 подгруппы - одни более финансовые успешные, с показателями близкими к лидерам, и другие с менее удачными показателями, но лучшими, чем у самой худшей группы.

Аналогичный анализ был проведен для предприятий мясной й молочной промышленности, в результате которого были выделены 3 кластера предприятий, которые значительно отличаются по своему финансовому состоянию.

Таким образом, в каждой из отраслей в первый кластер вошли наиболее проблемные предприятия (около 25%), во второй и третий кластеры - предприятия с финансовыми показателями близкими к средним значениям (около 45%), а в последнем кластере оказались предприятия - лидеры по своему финансовому состоянию (30% от всех предприятий).

Для выделенных групп различия по некоторым коэффициентам составляют 4-5 раз. Так, среднее значение коэффициента соотношения заемных и собственных средств в 1 кластере больше чем в четвертом в 5,3 раза, коэффициента текущей ликвидности Ч в 3,9 раза. Более того, даже в отдельных группах наблюдается значительная вариация, в показателях финансового состояния.

Одним из важнейших направлений финансового анализа предприятий с целью оценки успешности ведения ими финансово-хозяйственной деятельности является определение факторов, влияющих на величину прибыли предприятий. Эта задача решалась в работе с помощью, регрессионного анализа, который проводися как для всей совокупности предприятий, так и для групп предприятий, однородных, по финансовому состоянию.

Регрессионные модели для всей совокупности предприятий пищевкусовой и мясомолочной промышленности были построены за 5 лет, для различных типов предприятий за 2 года (1996 г. и 2000 г.).

Для предприятий пищевой промышленности- исследовалась зависимость прибыли предприятия- (у) от следующих факторов (показателей): основные средства (х1), незавершенное строительство (х2), нематериальные активы (х3), догосрочные (х4) и краткосрочные (х5) финансовые вложения, запасы (х6), дебиторская задоженность (х7), денежные средства (х8), уставный (х9) и добавочный капитал (х10), догосрочные (х11) и краткосрочные (х12) заемные средства (за исключением кредиторской задоженности), кредиторская задоженность (х13) и численность персонала (х14).

Некоторые из полученных результатов регрессионного анализа приведены в табл. 3.

Таблица3

Регрессионные модели прибыли предприятий пищевкусовой и мясомолочной промышленности*

за 2000 г.: для предприятий пищевкусовой промышленности:

У = 0,48x6 + 0,58x1 - 0,17x11 - 0,22x12 + 0,28x7 - 0,16x13 (5,94) (8,41) (-4,54) (-4,37) (4,57) (-3,04) Я2 = 0,894

для предприятий мясной и молочной промышленности:

У = 0,289x6 + 0,262x8 + 0,536x5 + 0,282x1 - 0,295x11 (4,36) (5,72) (8,66). (3,02) (-2,80) 2 = 0,9509

за 1996 г: для предприятий пищевкусовой промышленности:

У = 0,67x6 + 0,5x7 + 0,22x4 - 0,37x13 + 0,19x5 - 0,14x11 (10,0) (7,45) (5,80) (-5,17) (4,27) (-2,67) 2 = 0,8874

для предприятий мясной и молочной промышленности:

= 0,99x6 + 0,45x8 - 0,69x13 + 0,29x5 - 0,23x11 + 0,27x7 (9,04) (9,58) (-6,2) (4,87) (-4,19) (3,74) 0,8732

* в скобках указаны значения ^критерия для проверки значимости коэффициентов регрессии

Множественный коэффициент детерминации для предприятий пищевкусовой промышленности для 2000 г. был равен 0,894, то есть 89,4% вариации прибыли предприятий объясняется влиянием 5 факторов, включенных в модель. Для мясомолочной промышленности объясняющая сила модели была выше (95%).

Из проведенного анализу следует, что в течение пяти лет на прибыль оказывали влияние различные показатели. При этом в разные годы менялись не только показатели, но и степень их влияния. Все 5 лет на прибыль предприятий пищевкусовой промышленности, мясной и

молочной промышленности оказывали влияние запасы и заемные средства (краткосрочные и догосрочные).

На прибыль предприятий мясной и мясомолочной промышленности также оказывали отрицательное влияние краткосрочная и догосрочная задоженность. Практически все эти годы (за исключением двух лет для пищевкусовой промышленности) на прибыль предприятий обеих отраслей оказывали положительное воздействие догосрочные и краткосрочные финансовые вложения.

Согласно результатам анализа, увеличение запасов, краткосрочных и догосрочных финансовых вложений, денежных средств способствует росту прибыли. А увеличение задоженности ведет к снижению прибыли, так предприятия вынуждены платить проценты по кредитам и погашать сами кредиты. Несмотря на то, что в абсолютных показателях догосрочные и краткосрочные заемные средства за 5 лет выросли, их отрицательное влияние на прибыль ослабло (по сравнению с 1996 г.). Это объясняется тем, что их использование привело к увеличению оборачиваемости активов предприятий и соответственно к росту выручки и прибыли.

Регрессионный анализ для различных типов предприятий показал, что имеется значительная вариация в факторах, определяющих прибыль для различных групп предприятий. Поэтому подобный анализ способен дать наиболее интересные содержательные результаты именно для финансово однородных групп предприятий.

С целью определения будущих финансовых результатов и перспектив изменения величины прибыли предприятий в пищевкусовой промышленности был осуществлен ее многофакторный прогноз на 2003-2004 гг. на основе построенной динамической модели.

Для построения многофакторной динамической модели прибыли предприятий были отобраны те же 15 показателей, что и используемые при построении регрессионных моделей. Из показателей, характеризующих эффективность финансово-хозяйственной

деятельности предприятия, отбирались те, которые в наибольшей степени оказывали влияние на формирование прибыли. В качестве таких показателей были определены - запасы (х6) и дебиторская задоженность (х7).

Для каждого года исследуемого периода 1996-2000 гг. были построены регрессионные модели прибыли предприятий по этим

факторным признакам. Значения множественных коэффициентов детерминации свидетельствовали о том, что на всем рассматриваемом периоде вариация прибыли предприятий на 67-80 %% объяснялась изменением влияния двух факторов: запасов и дебиторской задоженности.

Прогноз параметров регрессионной модели был осуществлен методом экстраполяции. Наилучшую аппроксимацию существующим зависимостям прибыли предприятий от показателей запасов и дебиторской задоженности дала динамическая модель вида:

= (0,696 - 0,0170x6 + (0,103 - 0,08И + 0,126*2)х7

На рис. 5 представлен, исходный ряд и прогноз прибыли анализируемых предприятий; полученный на основе многофакторной динамической модели.

Рис. 5. Исходный ряд и прогноз показателя прибыли предприятий пищевкусовой промышленности, мн. руб.

Аналогичный анализ был проведен для предприятий мясной и молочной промышленности и был получен схожий прогноз прибыли -ожидается рост прибыли в 2003-2004 гг.

Таким образом, проведенный в работе анализ позволил выявить основные причины наблюдаемого финансового состояния предприятий пищевой промышленности и определить возможные меры, которые

могут способствовать улучшению финансовых результатов отрасли.

В заключении диссертации обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы и рекомендации по их практическому применению.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Шашнов М.С. Оценка значимости различных факторов рентабельности собственного капитала предприятия // Математико-статистический анализ социально-экономических явлений. - М.: МЭСИ, 2002.-0,2 п.л.

2. Шашнов М.С. Статистические методы составления прогнозной финансовой отчетности предприятий // Математико-статистический анализ социально-экономических явлений. - М: МЭСИ, 2002. - 0,2 п.л.

3. Гришина В.Т., Шашнов М.С. Некоторые проблемы информационного обеспечения анализа финансовой сферы региона -Потребительская кооперация России в XXI веке. Материалы Всероссийской научной конференции. Ч. 5. - М.: Наука и кооперативное образование, 2001 г. -0,3 п.л. (авт. 0.2 п.л.)

4. Шанина Н.А., Шашнов М.С. Оценка ситуации в финансовой сфере региона и ее информационного обеспечения - Потребительская кооперация: опыт и проблемы управления. Материалы Международной научной конференции. Ч. 4. - М.: Наука и кооперативное образование, 2002 г. - 0,3 п.л. (авт. 0.2 п.л.)

5. Шашнов М.С. Многомерная классификация предприятий кондитерской промышленности по уровню их финансового состояния // Математико-статистический анализ социально-экономических явлений. - М.: МЭСИ, 2003. - 0,1 п.л.

6. Шашнов М.С. Некоторые тенденции развития пищевой промышленности в 90-е годы // Математико-статистический анализ социально-экономических явлений. - М.: МЭСИ, 2003. - 0,1 п.л.

7. Шашнов М.С. Анализ зависимостей между активами и пассивами баланса предприятий пищевой промышленности. - Тезисы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов: Прикладные аспекты статистики и эконометрики (апрель 2003 г.). - М.: МЭСИ, 2003 г. - 0,1 п.л.

Лицензия Р № 020563 от 07.07.97 Подписано к печати 26.05.2004 Формат издания 60x84/16 Печ. л. 1,4

Заказ №2126_

Бум. офсет. №1 Печать офсетная Уч.-изд. л. 1,3 Тираж 100 экз.

Типография издательства МЭСИ. 119501, Москва, Нежинская ул., 7

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Шашнов, Михаил Сергеевич

Введение.

Глава 1. Экономико-статистический анализ развития пищевой промышленности.

1.1 Оценка состояния и основных тенденций развития пищевой промышленности.

1.2 Анализ финансового состояния пищевой промышленности.

1.3 Методы анализа финансового состояния предприятий.

Глава 2. Совершенствование методологии комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности.

2.1 Комплексное использование многомерных методов для оценки взаимосвязи показателей финансовой отчетности и анализа финансового состояния предприятий.

2.2 Разработка методики дифференцированного анализа показателей деятельности предприятий с учетом их типологических групп.

2.3 Исследование финансового состояния предприятий пищевкусовой и мясомолочной промышленности с использованием метода финансовых коэффициентов.

Глава 3. Статистический анализ финансовых результатов и финансового состояния предприятий пищевой промышленности.

3.1 Канонический корреляционный анализ показателей финансовой отчетности предприятий пищевой промышленности.

3.2 Определение типологических групп предприятий пищевкусовой и мясомолочной промышленности.

3.3 Построение эконометрических моделей прибыли от показателей финансовой деятельности предприятий с учетом их типологических групп.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ финансового состояния предприятий пищевой промышленности"

Актуальность темы исследования.

Пищевая промышленность России является одной из важнейших отраслей промышленности, от успешного развития которой во многом зависит ситуация на потребительском рынке страны, обеспечение населения качественными и доступными продуктами питания.

В ходе экономических реформ предприятия пищевой промышленности стокнулись с многочисленными трудностями, в результате которых значительно ухудшилось их финансовое состояние. Только с началом восстановительных процессов в российской экономике в последние годы наметились позитивные сдвиги в финансовом состоянии предприятий пищевой промышленности. Вместе с тем финансовые результаты отрасли еще остаются крайне неудовлетворительными, о чем свидетельствует большая доля убыточных предприятий.

При обостряющейся конкуренции за потребителя умение адекватно оценить и сравнить финансовое состояние предприятий отрасли является необходимым условием для достижения успеха в финансово-хозяйственной деятельности. Получение и сравнение оценок финансового состояния предприятий предполагает использование методологии статистического анализа в сочетании с традиционными методами финансового анализа.

Финансовое состояние предприятий может быть адекватно описано только с помощью системы показателей, Поэтому при их исследовании важнейшая роль дожна принадлежать методам многомерного статистического анализа. Эти методы позволяют количественно оценить финансовое состояние предприятий и выявить факторы, влияющие на финансовые результаты их деятельности. Применение методов многомерного статистического анализа вместе с традиционным финансовым анализом существенно расширяет возможности исследования финансового состояния предприятий. Однако многие вопросы соответствующей методологии остаются недостаточно изученными.

Все сказанное обусловило выбор темы исследования и ее актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности.

Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи: проведен экономико-статистический анализ основных тенденций развития пищевой промышленности и финансовых результатов ее деятельности; предложен методический подход к оценке финансового состояния предприятий с использованием системы показателей, отражающих его важнейшие аспекты, и основанный на системном использовании методов многомерного статистического анализа; разработана методика анализа основных взаимосвязей между показателями, характеризующими наличие, привлечение и использование средств предприятий; предложен агоритм разбиения предприятий пищевой промышленности на типологические группы по уровню их финансового состояния; разработана методика анализа финансовых результатов деятельности предприятий пищевой промышленности с учетом их типологических групп; построены и апробированы модели прогнозирования основных финансовых показателей деятельности предприятий.

Объект исследования. Объектом исследования явились предприятия пищевой промышленности, осуществляющие финансово-хозяйственную деятельность на территории Российской Федерации.

Предмет исследования. Предметом исследования явилась совокупность показателей, характеризующих финансовое состояние предприятий пищевой промышленности.

Методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, эконометрике и финансовому анализу. В качестве исследовательского инструментария использовались методы экономического и финансового анализа, многомерные методы канонического корреляционного, регрессионного и кластерного анализа, табличные и графические методы представления результатов исследования. Для обработки исходной информации были использованы пакеты прикладных программ: EXCEL, "Олимп", "Мезозавр", "SPSS" и "Statistica".

Информационную базу исследования составили данные статистических сборников Госкомстата России, бухгатерских балансов и отчетов о прибылях и убытках предприятий пищевой промышленности, полученные из справочно-аналитической системы Альба-Y. В качестве основного информационного массива использовались финансовые показатели деятельности 360 предприятий различных отраслей пищевой промышленности.

Научная новизна. Новизна исследования состоит в совершенствовании методических подходов к комплексному экономико-статистическому анализу финансового состояния предприятий пищевой промышленности.

В диссертации сформулированы следующие положения, составляющие научную новизну и выносимые на защиту: выявлены тенденции и факторы развития финансового состояния предприятий пищевой промышленности;

- разработана и апробирована методика оценки финансового состояния предприятий, учитывающая их неоднородность и основанная на использовании многомерных статистических методов; предложена методика определения основных взаимосвязей между показателями активов и пассивов предприятий с помощью канонического корреляционного анализа; разработана методика многомерной классификации предприятий пищевой промышленности; по уровню финансового состояния с использованием методов кластерного анализа; предложен агоритм оценки факторов, влияющих на прибыль различных типологических групп предприятий пищевой промышленности;

- усовершенствована методика прогнозирования важнейших показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий, основанная на трендовых и адаптивных моделях.

Практическая значимость исследования. Разработанная автором методика комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности апробирована в работе Всероссийского Института аграрных проблем и информатики Российской Академии : сельскохозяйственных наук, а также консатинговой фирмы Современные Бизнес-Технологии. Результаты работы могут быть использованы органами государственной статистики и организациями, предлагающими независимые оценки финансового состояния отраслей и отдельных предприятий.

Апробация и реализация результатов исследования.

Результаты и основные положения диссертационного исследования докладывались и получили одобрение на научно-практических конференциях молодых ученых и специалистов, проводимых в МЭСИ, а также на международной конференции Потребительская кооперация: опыт и проблемы управления, проведенной в 2002 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, общим объемом 1,1 п. л.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения.

Диссертация: заключение по теме "Бухгатерский учет, статистика", Шашнов, Михаил Сергеевич

Его основные результаты для 2000 г. представлены в табл. 3.5.

Заключение

Формирование высокоэффективных отраслей промышленности, ориентированных на внутренний спрос населения, к которым относится и пищевая? промышленность, является одним из важнейших факторов успешного развития экономики России. Вместе с тем финансовое состояние многих предприятий пищевой промышленности остается сложным, что негативно сказывается на перспективах отрасли.

В этих условиях особенно актуальными становятся проблемы повышения информационной прозрачности результатов финансово-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, получения надежных оценок их финансового состояния и обеспечения всех заинтересованных внешних пользователей соответствующей информацией.

Создание эффективной системы отслеживания финансового состояния предприятий пищевой промышленности и управления их финансовыми ресурсами для принятия обоснованных экономических решений предполагает проведение всестороннего финансового анализа и качественную оценку их финансово-хозяйственной деятельности, определение места отдельного предприятия в ряду других предприятий отрасли.

Проведение такого финансового анализа является сложной задачей.

Для ее решения необходимо не только выбрать методику адекватную целям и задачам анализа рассматриваемого предприятия, но и правильно проинтерпретировать показатели его финансового состояния в сравнении с финансовыми показателями как отрасли в целом, так и различных подотраслей.

В этой связи возникает необходимость в совершенствовании методологии экономико-статистического анализа финансового состояния как пищевой промышленности в целом, так и ее составляющих - отраслей и отдельных предприятий. Только применение экономико-статистического анализа позволяет подойти к решению этой задачи и получить объективную картину функционирования отрасли и предприятий, обеспечивая условия для осуществления эффективной финансово-хозяйственной деятельности.

Анализ финансового состояния предприятий пищевой промышленности в исследовании был проведен по системе показателей, отражающих различные стороны их финансового состояния и результаты деятельности. Исследование проводилось по представительной выборке предприятий пищевой промышленности на примере двух следующих подотраслей: пищевкусовой и мясомолочной.

В диссертации разработана методика комплексного статистического анализа и прогнозирования основных показателей финансово-экономической деятельности предприятий и получены следующие результаты:

1. Обоснована необходимость применения многомерных статистических методов при исследовании и анализе финансового состояния предприятий. Их применение в сочетании с традиционными методами финансового анализа значительно увеличивает аналитические возможности таких комплексных исследований.

2. Обоснована система финансовых показателей, характеризующих различные аспекты финансового состояния предприятий: финансовую устойчивость, ликвидность, деловую активность, рентабельность и позволяющая дать многомерную характеристику финансового состояния предприятий пищевой промышленности в их важнейших аспектах.

Отобранная система показателей была использована при проведении многомерного статистического анализа финансового состояния предприятий по разработанной в диссертации системе взаимосвязанных методик.

3. С учетом специфики решаемых задач была создана база эмпирических данных, удовлетворяющая требованиям представительности и информационной доступности показателей. В эту базу данных вошли разнообразные статистические данные микро и макроуровня, характеризующие развитие пищевой промышленности в целом и ее важнейших отраслей. Ее использование позволило провести апробацию предложенных методических решений.

4. Использование канонического корреляционного анализа позволило определить основные взаимосвязи между показателями активов и пассивов предприятий пищевой промышленности и ограничить круг показателей, используемых в дальнейшем анализе, наиболее информативными.

5. Проведена многомерная; классификация предприятий пищевой промышленности по уровню их финансового состояния.

Классификация исследуемых объектов проводилась с помощью кластерного анализа. Использование данного метода позволило получить однородные группы объектов - предприятий пищевой промышленности с близкими показателями финансового состояния.

По результатам кластерного анализа были выделены три типологические группы предприятий и проведен сравнительный анализ финансовых показателей внутри каждой группы. Согласно полученным результатам, первая группа предприятий - это проблемные предприятия с наихудшими финансовыми показателями; вторая группа предприятий -это предприятия с показателями близкими к средним по совокупности; последняя группа представляет собой лидеров по финансовому состоянию, предприятия с наилучшими показателями.

6. В целях выявления тенденции и оценки способов воздействия на финансовые результаты деятельности предприятий, был применен регрессионный анализ и построены уравнения регрессии по типологическим группам; Были построены многомерные статистические модели зависимости, отражающие влияние ряда факторов на прибыль от реализации продукции.

Анализ этих моделей показал, что основными факторами, определяющими уровень прибыли предприятий пищевой промышленности являются: производственные запасы, основные средства, дебиторская задоженность, краткосрочные и догосрочные заемные средства. Регрессионные модели, построенные для однородных групп предприятий, позволили более детально исследовать их деятельность.

В целом использование многомерных методов статистического анализа позволило не только выявить однородные по финансовому состоянию группы, что немаловажно для их оценки их перспектив и конкурентоспособности, но и изучать объективно существующие взаимосвязи между показателями финансово-экономической деятельности предприятий внутри различных типологических групп.

7. В рамках эконометрического моделирования рассматриваемых процессов была построена многофакторная динамическая модель прибыли предприятий двух указанных отраслей и получены прогнозные оценки прибыли. В динамических моделях прибыли для обеих отраслей присутствует как общий фактор, которым являются запасы, так и факторы, свойственные каждой отрасли. Так, в пищевкусовой промышленности таким фактором является дебиторская задоженность, а в мясомолочной этими факторами являются денежные средства и кредиторская задоженность, которые по-разному влияют на прибыль. Полученные прогнозы свидетельствуют о том, что в течение прогнозируемого периода в обеих отраслях ожидается рост прибыли.

8. Разработанные и усовершенствованные методики, а также результаты анализа могут быть использованы в аналитической работе органов государственной статистики, управленческими организациями при разработке стратегии развития отрасли, руководством предприятий и их деловыми партнерами.

Полученные оценки основных тенденций и факторов развития финансового состояния предприятий пищевой промышленности могут использоваться на макроэкономическом, региональном и отраслевом уровне, а также при разработке социально-экономической политики в регионах.

Различные элементы разработанной методики комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности были апробированы в работе Всероссийского Института аграрных проблем и информатики Российской Академии сельскохозяйственных наук, а также консатинговой фирмы Современные Бизнес-Технологии.

Использование разработанной методики позволяет: проводить сравнительный анализ предприятий пищевой промышленности по комплексу финансово-экономических показателей; проводить классификацию предприятий по степени финансовой устойчивости, ликвидности, деловой активности и рентабельности; выявлять показатели, оказывающие наиболее сильное влияние на финансовые результаты предприятий; осуществлять прогноз прибыли предприятий при помощи многофакторной динамической модели.

Предлагаемая методика комплексного анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности может использоваться в комплексе с другими задачами внешнего анализа для получения более детальной оценки их финансово-хозяйственной деятельности.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Шашнов, Михаил Сергеевич, Москва

1. Абрютина М.С., Грачев А.В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. М.: Дело и сервис, 1998. - 256 с.

2. Адамов В.Е. Факторный индексный анализ (методология и проблемы). М.: Статистика, 1977. - 200 с.

3. Адамов В.Е., Ильенкова С.Д., Сиротина Т.П., Смирнов С.А. Экономика и статистика фирм. М.: Финансы и статистика, 1996. - 240 с.

4. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей, применение методов корреляционного и регрессионного анализа к обработке результатов экспериментов. М.: Металургия, 1968.

5. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. - 240 с.

6. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешакин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. -М.: Финансы и статистика, 1985. -487 с.

7. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

8. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физмат, 1989.-500 с.

9. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. -756 с.

10. Артеменко В.Г., Белендир М.В. Финансовый анализ. М.: ДИС, 1997. -128 с.

11. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория анализа хозяйственной деятельности: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2002. - 228 с.

12. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2002. - 416 е.: ил.

13. Балабанов И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. М.: Финансы и статистика, 2000. - 192 с.

14. Басовский Л.Е. Теория экономического анализа: Учебное пособие. -М.: ИНФРА-М, 2003. 222 с.

15. Башкатов Б.И. Практикум по международной статистике. М.: Дело и сервис, 2000.-174 с.

16. Бернстайн Л.А. Анализ финансовой отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996. - 623 е.: ил.

17. Боч, Б.У., Хуань, К.Д. Многомерные статистические методы для экономики. -М.: Статистика, 1979. -317 е.: ил.

18. Боровиков В.П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. -2-е изд. М.: КомпьютерПресс, 2001. - 301 е.: ил.

19. Бородич С.А. Эконометрика. Мн.: Новое знание, 2001. - 408 с.

20. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс: В 2-х т. / Пер. с англ. Под ред. В.В.Ковалева. С-Пб.: Экон. школа, 1997. Т. 1. 497 с. Т. 2. 669 с.

21. Бригхем Юд. Ф. Энциклопедия финансового менеджмента. М.: Экономика, 1998. - 816 с.

22. Бро Г.Г., Шнайдман J1.M. Математические методы экономического анализа на предприятии. М.: Экономика, 1976. - 183 с.

23. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996. - 799 с.

24. Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1987. - 238 с.

25. Громыко Г.Л. Теория статистики. М.: Инфра-М, 2000. - 414 с.

26. Гусаров В.М. Теория статистики: Учебн. Пособие для вузов. М.: Аудит, ЮНИТИ, 2000. - 247 с.

27. Демиденко Е. 3. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. - 302 с.

28. Джонсон Д. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.

29. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ бухгатерской отчетности. -М.: ДИС, 1998.-208 с.

30. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997. -402 е.: ил.

31. Дрейпер, Н., Смит, Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. -М: Финансы и статистика, 1986. 349 е.: ил.

32. Дубров A.M. Статистические методы многомерной классификации в экономике. М.: МЭСИ, 1984.

33. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 е.: ил.

34. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ, 2003.-206 с.

35. Дубровский С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. -М: Финансы и статистика, 1982. -216 с.

36. Дюран Б., Одел П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977. 128 с.

37. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. М: Финансы и статистика, 1982. - 192 с.

38. Елисеева И.И., Семенова Е.В. Основные процедуры многомерного статистического анализа. Л.: УЭФ, 1993.

39. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 1996. -368 е.: ил.

40. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. М: ИНФРА-М, 1998. 416 с.

41. Ефимова О.В. Как анализировать финансовое положение предприятия. М.: АО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1994. - 118 с.

42. Ефимова О.В. Финансовый анализ. М.: Бухгатерский учет, 1998. -320 с.

43. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М: Финансы и статистика, 1988. - 342 с.

44. Иващенко Г.А., Кильдешев Г.С., Шмойлова Р.А. Статистическое изучение основной тенденции и взаимосвязи в рядах динамики. -Томск: Издательство Томского университета, 1985. 168 с.

45. Ильенкова С.Д. Менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1986.

46. Кади Дж. Количественные методы в экономике. М.: Прогресс, 1977. -246 с.

47. Кендал М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи М.: Наука, 1973.-900 с.

48. Кендал М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. -736 с.

49. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.И. Многомерные группировки. М.: Статистика, 1978. - 160 с.

50. Ким Дж.-О., Мьюлер Ч.У. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Пер. с англ. М: Финансы и статистика, 1989. -215 с.

51. Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ финансового состояния предприятия. М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. - 216 с.

52. Ковалев В.В. Финансовый анализ: управление капиталом, выбор инвестиций, анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 2000. -512 с.

53. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. Ч М.: Финансы и статистика, 1999. 768 с.

54. Ковалев В.В., Вокова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: Проспект, 2000. - 421 е.: ил.

55. Ковалев В.В:, Ковалев Вит. В. Финансы предприятий: Учеб. М.: ТК Веби, 2003. - 352 с.

56. Ковалев В.В, Патров В.В. Как читать баланс. М.: Финансы и статистика, 1998. -448 е.: ил.

57. Ковалева JI.H. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. -М.: Статистика, 1980. 102 с.

58. Коласс Б. Управление финансовой деятельностью предприятия: Проблемы, концепции и методы. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997. Ч 575 с.

59. Колемаев В.А., Староверов О.В, Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1991. -400 с.

60. Количественные методы финансового анализа: Пер. с англ./ Под ред. С.Дж. Брауна и М.П. Крицмена. М.: ИНФРА-М, 1996. - 336 с.

61. Комогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Наука, 1986. -534 с.

62. Компьютерные исследования временных рядов и взаимосвязи показателей с использованием пакета MESOSAUR: Методические указания/ B.C. Мхитарян, Н.Я. Бамбаева, Д. Балинтова. М: МЭСИ, 1996.

63. Корнилов И.А., Скорик М.А., Нефедов А.Г., Болотов С.С. Исследование зависимостей с помощью пакета MathCad. М.: МЭСИ, 2000.

64. Королев Ю.Г., Рабинович П.М., Шмойлова P.A. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие. М.: МЭСИ,1985.- 103 с.

65. Крейнина М.Н. Финансовое состояние предприятия. М.: ИКЦ ДИС, 1997.-224 с.

66. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика, ЮНИТИ, 2002. 311 с.

67. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.

68. Любу шин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. М.: ЮНИТИ, 1999. - 471 с.

69. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. 5 изд., испр. - М.: Дело, 2001. - 400 с.

70. Макроэкономическая статистика. /Под ред. Б.И. Башкатова, Г.Д. Кулагиной. М.: МЭСИ, 1997. - 58 с.

71. Мандель И.Д. Кластерный анализ М.: Финансы и статистика, 1988! -176 с.

72. Методика: комплексного финансово-экономического анализа предприятий. М.: КОНСЭКО, 1998. - 107 с.

73. Многомерный статистический анализ в экономике. Под ред. В.Н. Тамашевича. М.: Юнити-Дана, 1999. - 598 с.

74. Моляков Д.С. Финансы предприятий отраслей народного хозяйства. -М.: Финансы и статистика, 1999. 200 с.

75. Мостелер, Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. В 2-х вып. М.: Финансы и статистика, 1982. 239 е.: ил.

76. Негашев Е.В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка. М.: Высшая школа, 1997. - 192 с.

77. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности/ Под. Ред. О.Э. Башиной, А.А. Спирина. -М.: Финансы и статистика, 1999. 440 с.

78. Павлова Л.Н. Финансы предприятий: учебник для вузов. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998. - 639 с.

79. Панков Д.А. Современные методы анализа финансового положения. -Минск: ООО Профит, 1995.

80. Предприятие в условиях рыночной адаптации: анализ, моделирование, стратегия./Под ред. Г.Б. Кпейнера. М.: ЦЭМИ, 1996. - 236 с.

81. Промышленность России. 2000: Стат. Сб./ Госкомстат России. М., 2000.

82. Промышленность России. 2002: Стат. Сб./ Госкомстат России. Ч М., 2002. -453 с.

83. Райков Д.А. Многомерный математический анализ. М.: Высшая школа, 1989.-270 е.: ил.

84. Российский статистический ежегодник, 2002: Стат. сб./ Госкомстат России. М., 2002. - 690 с.

85. Российский статистический ежегодник, 2003: Стат. сб./ Госкомстат России. М., 2003. - 705 с.

86. Русак Н А., Русак В.А. Финансовый анализ субъекта хозяйствования. -Минск.: Высшая школа, 1997. 310 с.

87. Рындин А.Г., Шамаев Г.А. Организация финансового менеджмента на предприятии. -М.: РДЛ, 1997. 351 с.

88. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: ИНФРА-М, 2003.-400 с.

89. Савицкая Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности. М.: ИНФРА-М, 2001. - 288 с.

90. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980. - 456 с.

91. Современный менеджмент и статистика: Сборник научных трудов/ Под ред. С.Д. Ильенковой, В. И. Кузнецова, Е. В. Гречанного. М: Диалог-МГУ, 1999.-198 с.

92. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник/ Под ред. И.К. Беляевского. М.: Финансы и статистика, 1997J - 432 с: ил.

93. Стоун Д., Хитчинг К. Бухгатерский учет и финансовый анализ: Пер. с англ. СПб.: АОЗТ Литера плюс, 1994. - 272 с.94; Стоянова Е.С., Штерн. М.Г. Финансовый менеджмент для практиков. -М.: Перспектива, 1998. 239 с.

94. Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в управлении. М.: Дело, 2002. - 520 с.

95. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное практическое пособие. М.: МЭСИ, 2000. - 173 с.

96. Теория статистики: Учебник/ Под ред. Проф. Р.А. Шмойловой. 3 изд., перераб. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 560 е.: ил.

97. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности/Пер. с англ. М.: Издательство Дело и Сервис, 1999 -432 с.

98. Э. Фёрстер, Б. Рёнц Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

99. Финансовый менеджмент. /Под ред. Г.Б.Поляка. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997.-518 с.

100. Финансовый менеджмент: Учебник для вузов. /Под ред. Н.Ф. Самсонова. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. - 495 с.

101. Финансовый менеджмент: теория и практика. / Под ред. Е.С. Стояновой. -М.: Перспектива, 1996. 405 с.

102. Финансы предприятий: учебное пособие. /Под ред. Е.И. Бородиной. -М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995. 207 с.

103. Хеферт Э. Техника финансового анализа. /Пер. с англ. под ред. Л.П. Белых. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1996. - 663 с.

104. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. - 241 с.

105. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. М.: Инфра-М, 1999.-208 с.

106. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. М.: Инфра-М, 2003. - 237 с.

107. Шим Д.К., Сигел Д.Г. Финансовый менеджмент. М.: Филинъ, 1996. -400 с.

108. Юзбашев М.М., Манеля А.И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. М.: Финансы и статистика, 1983. - 208 с.

109. Altaian Е. I. "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy", Journal of Finance (September 1968), pp. 589-609.

110. Barnes P. "The Statistical Validity of the Ratio Method in Financial Analysis: An Empirical Examination: A Comment", Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1986), pp. 627-632.

111. Barnes P. "The Analysis and Use of Financial Ratios: A Review Article", Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1987), pp. 449-461.

112. Bayldon R., A. Woods and N. Zafiris, "A Note on the 'Pyramid' Technique of Financial Ratio Analysis of Firms' Performance", Journal of Business Finance & Accounting (Spring 1984), pp. 99-106.

113. Bird R. G. and A. J. McHugh "Financial Ratios An Empirical Study", Journal of Business Finance & Accounting (Spring 1977), pp. 29-45.

114. Chen К. H. And Shimerda "An Empirical Analysis of Useful Financial Ratios", Financial Management (Spring 1981), pp. 51-60.

115. Courtis J. K. "Modelling a Financial Ratios Categoric Framework", Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1978), pp. 371-386.

116. Deakin E. B. "Distributions of Financial Accounting Ratios: Some Empirical Evidence", The Accounting Review (January 1976), pp. 90-96.

117. Edminster R. O. "An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction", Journal of Financial and Quantitative Analysis, (March 1972), pp. 1477-1493.

118. Ezzamel M., C. Mar-Molinero and A. Beecher, "On the Distributional Properties of Financial Ratios", Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1987), pp. 463-482.

119. Fornell C. and D. F. Larcker. "The Use of Canonical Correlation Analysis in Accounting Research". Journal of Business Finance & Accounting 1980, pp. 455-473.

120. Fraser D. R., Wallace Phillips, Jr. and Peter S. Rose. " A Canonical Analysis of Bank Performance." Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 9 (March 1974), pp. 287-295.

121. Horrigan J. O. "Some Empirical Bases of Financial Ratio Analysis", The Accounting Review (July 1965), pp. 558-568.

122. Horrigan J. O. "A Short History of Financial Ratio Analysis", The Accounting Review, April 1968, pp. 284-294.

123. Houghton K. A. and D. R. Woodliff, "Financial Ratios: The Prediction of Corporate "Success" and Failure", Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1987), pp. 537-554.

124. Jensen R. E. "A Cluster Analysis Study of Financial Performance of Selected Business Firms." The Accounting Review, January 1971, pp. 36-56.

125. Laitinen E. K. "Financial Ratios and Different Failure Processes", Journal of Business Finance & Accounting (September 1991), pp. 649-673.

126. Laurent C. R. "Improving the Efficiency and Effectiveness of Financial Ratio Analysis", Journal of Business Finance & Accounting (Autumn 1979),pp. 401-413.

127. Lawrence S. R. "The application of Analysis of Variance to Inter-Firm Comparison Ratios", Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1982), pp. 523-530.

128. McDonald В. and M. H. Morris. "The Statistical Validity of the Ratio Method in Financial Analysis: An Empirical Examination", Journal of Business Finance & Accounting (Spring 1984), pp. 89-98.

129. McDonald B. and M. H. Morris. "The Statistical Validity of the Ratio Method in Financial Analysis: An Empirical Examination: A Reply", Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1986), pp. 633-635.

130. Murphy J. E. and J. R. Nelson, "Random and Nonrandom Relationships Among Financial Variables: A Financial Model", Journal of Financial and Quantitative Analysis, (March 1971), pp. 875-885.

131. Patron F. L. and D. duBois. "Financial Ratio Analysis for the Small Business", Journal of Small Business Management (January 1981), pp. 3540.

132. Pinches G. E., K. A. Mingo and J. K. Caruthers, "The Stability of Financial Patterns in Industrial Organizations", Journal of Finance (June 1973), pp. 389-396.

133. Simonson D. G., Stowe J. D., Watson С. J. "A Canonical Correlation Analysis of Commercial Bank Asset/Liability Structures." Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 18 (March 1983), pp. 125-140.

134. Stevens, J. Applied multivariate statistics for the social sciences. Hillsdale, NJ: Erlbaum. 1986.

135. Stowe J. D., C. J. Watson, T. D. Robertson. "Relationships between the Two Sides of the Balance Sheet: A Canonical Correlation Analysis." Journal of Finance, Vol. 35 (September 1980), pp. 973-980.

136. Whittington G. "Some Basic Properties of Accounting Ratios", Journal of Business Finance & Accounting (Summer 1980), pp. 219-223.

137. Williams W. H. And M. L. Goodman "A Statistical Grouping of Corporations by Their Financial Characteristics", Journal of Financial and Quantitative Analysis, (September 1971), pp. 1095-1104.

Похожие диссертации