ГОТОВЫЕ ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ, КУРСОВЫЕ РАБОТЫ, ДИССЕРТАЦИИ И РЕФЕРАТЫ
Экономический анализ - контрольная работа. | |
Автор | Ольга |
Вуз (город) | МЭИ (г.Москва) |
Количество страниц | 6 |
Год сдачи | 2008 |
Стоимость (руб.) | 750 |
Содержание | Задание к перевому разделу контрольной работы
«Стохастическая связь и ее оценка с использованием способов парной корреляции, множественного корреляционного анализа». Задание по второму разделу контрольной работы. 1. Очень кратко изложить сущность понятия «финансовое состояние», категории показателей, его определяющих, состав показателей, методику их расчета. 2. Выписать свой вариант Бухгалтерского баланса и Отчета о доходах, выбрать из них необходимую информацию, выполнить расчеты показателей: - эффективности производственной деятельности; - ликвидности; - финансовой устойчивости компании. 3. Оценить полученные расчетные величины показателей путем сравнения с отраслевыми нормативами (конспект и др. литература). Сделать выводы о финансовом состоянии компании, кратко изложить их в заключительной части контрольной работы. Вариант 5. Баланс на 1 января Вариант 5. Актив 2000 год 1999 год Текущие активы Денежные средства 330 300 Легко реализуемое ценные бумаги 170 150 Счета к получению 1310 1290 Товарно-материальные запасы 1790 1520 Прочие активы 560 470 Общая сумма текущего актива 4160 3730 Долгосрочные активы Капитальные вложения 1660 1680 Земля 7000 7000 Здания и сооружения 7310 7300 Оборудование 7530 6970 Общая сумма долгосрочных активов 23500 22950 Итого: 27660 26680 Пассив Текущие обязательства Векселя к оплате 720 645 Часть долгосрочного долга к оплате 435 400 Счета к оплате 2980 2535 Задолженность по выплате налогов 685 510 Общая сумма текущих обязательств 4820 4090 Долгосрочные обязательства Долгосрочный долг 11730 9160 Отсроченный подоходный налог 970 870 Общая сумма долгосрочных обязательств 12700 10030 Общая сумма заемных средств 17520 14120 Собственный (акционерный) капитал Обычные акции 5400 5000 Оплаченный капитал 2000 1000 Нераспределенная прибыль 2740 6560 Общая сумма собственного капитала 10140 12560 Итого: 27660 26680 Отчет о доходах Чистая выручка от реализации 36430 58500 Себестоимость реализованной продукции 29790 43400 Валовая прибыль 6640 15100 Текущие расходы Заработная плата 830 1070 Сбытовые и управленческие расходы 1270 3890 Другие расходы 140 1940 Амортизация 1900 2000 Доход от основной деятельности 2500 6200 Доход от инвестиций 1730 1400 Выплаты процентов 3500 2800 Доходы до уплаты налогов 730 4800 Подоходный налог 220 1440 Чистый доход 510 3360 |
Список литературы | Стохастическая связь — это вид причинной за¬висимости, проявляющейся не в каждом отдельном случае, а в общем, в среднем, при большом числе наблюдений. Пимер: потребление продуктов питания пенсионеров зависит от душевого дохода: чем выше доход, тем больше потребление. Однако такого рода зависимости проявляются лишь при большом чис¬ле наблюдений.
Корреляционная связь — это зависимость сред¬него значения результативного признака от изме¬нения факторного признака; в то время как каж¬дому отдельному значению факторного признака Х может соответствовать множество различных зна¬чений результативного (Y). Задачами корреляционного анализа являются: 1) изучение степени тесноты связи 2 и более яв¬лений; 2) отбор факторов, оказывающих наиболее суще¬ственное влияние на результативный признак; 3) выявление неизвестных причинных связей. Исследование корреляционных зависимостей включает ряд этапов: 1) предварительный анализ свойств совокупности; 2) установление факта наличия связи, определе¬ние ее направления и формы; 3) измерение степени тесноты связи между при¬знаками; 4) построение регрессионной модели, т. е. нахож¬дение аналитического выражения связи; 5) оценку адекватности модели, ее экономическую интерпретацию и практическое использование. Корреляционная связь между признаками может возникать различными путями. Важнейший путь-причинная зависимость результативного признака (его вариации) от вариации факторного признака. Например, Х — балл оценки плодородия почв, Y — урожайность сельскохозяйственной культуры. Здесь ясно, какой признак выступает как независимая переменная (фактор), а какой как зависимая пере¬менная (результат). |
Выдержка из работы | Очень важно понимать суть изучаемой связи, по¬скольку корреляционная связь может возникнуть между двумя следствиями общей причины. Здесь можно привести множество примеров. Сразу после 17 августа 1998 г. резко возросли цена валюты и объем покуп¬ки валюты частными лицами. Здесь нельзя рассматривать эти два явления как причину и след¬ствие. Общая причина - обострение финансового кризиса, приведшее к росту курсовой стоимости валюты и стремлению населения сохранить свои накопления в твердой валюте. Такого рода корре¬ляцию называют ложной корреляцией.
Корреляция возникает и в случае, когда каждый из признаков и причина, и следствие. Например, при сдельной оплате труда существует корреляция между производительностью труда и заработком. С одной стороны, чем выше производительность тру¬да, тем выше заработок. С другой — высокий заработок сам по себе является стимулирующим факто¬ром, заставляющим работника трудиться более ин¬тенсивно. По направлению выделяют связь прямую и об¬ратную, по аналитическому выражению — прямолинейную и нелинейную. При оценке связей с использованием метода парной корелляции для каждой пары показателей рассчитывают коэффициент парной корелляции Коэффициент парной корреляции, исчисленный по выборочным данным, является случайной величиной. С уменьшением числа наблюдений надеж¬ность коэффициента корреляции падает. С увеличением числа наблюдений (свыше 500) распределе¬ние коэффициента корреляции r (не превышающее 0,9) стремится к нормальному. Полученный из выборки коэффициент корреля¬ции r является оценкой коэффициента корреляции ρ в генеральной совокупности. Определим доверительный интервал для оценки истинного значения коэффициента корреляции в генеральной совокупности (ρ ) где σr . — среднеквадратическая ошибка выборочного коэффициента парной корреляции; t — распределение Стьюдента с числом степеней свободы k = п - 2 и уровнем значимости . Если коэффициент корреляции меньше 0,9 или выборка мала, среднеквадратическая ошибка выборочного коэффициента корреляции r рассчиты¬вается по формуле Значимость коэффициента корреляции можно проверить с помощью статистики t, имеющей распределение Стьюдента с п - 2 степенями свободы. Наблюдаемое значение t (tнабл) вычисляется как Критическое значение (tкр) определяется по табли¬це распределения Стьюдента (приложение 5) по уров¬ню значимости и числу степеней свободы k = п - 2. По общему правилу проверки статистических гипотез: — если tнабл tкр, нулевую гипотезу о том, что между Х и Y отсутствует корреляционная связь (Н0: r = 0), нельзя отклонить на заданном уровне значимости а; — если tнабл< tкр , нулевая гипотеза отклоняется в пользу альтернативной о том, что коэффициент корреляции значимо отличается от нуля (Н1: r0), т. е. о наличии линейной корреляционной зависимости между Х и Y. Критерий tрасч подчиняется закону распределения Стьюдента с п - 2 степенями свободы. При малом числе наблюдений в выборке и вы¬соком коэффициенте корреляции (распределение r отличается от нормального) для проверки гипо¬тезы о наличии корреляционной связи, а также при построения доверительного интервала приме¬няется z-преобразование Фишера. Для этого применяется статистика Распределение z асимптотически приближается к нормальному. Вариация z выражается формулой |