Анализ и оценка деятельности предприятий статистическими методами

Глава Статистические показатели продукции, трудовых ресурсов и эффективности производства Статистика финансовой деятельности предприятия. Показатели прибыли и рентабельности Различные стороны производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия находят свое отражение в системе показателей финансовых результатов.

Скачать Часть 1 pdf Библиографическое описание: Калинина В. В экономике страны зафиксировано нарастание новой волны банкротств, что подтверждает сводные статистические сведения о деятельности арбитражных судов рис.

Статистические методы анализа для юристов

Существует три вида группировки: аналитическая, типологическая, структурная. Типические группы: максимально однородные внутри и разнородные снаружи. Группировки бывают первичными и вторичными. Первичные группировки получаются в ходе статистических наблюдений. А вторичные осуществляются на основании первичной. Выделяют методы прикладной статистики , которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой.

Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надёжность и испытания, планирование экспериментов. Классификация статистических методов[ править править код ] Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека.

Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе объектов или субъектов с некоторой внутренней неоднородностью. Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы : а разработка и исследование методов общего назначения, без учёта специфики области применения; б разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности; в использование статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных в решении прикладных задач, например, с целью проведения выборочных обследований.

Математической основой прикладной статистики и статистических методов анализа является теория вероятностей и математическая статистика. Для описания данных применяют как детерминированные, так и вероятностные методы. С помощью детерминированных методов можно проанализировать только те данные, которые имеются в распоряжении исследователя. Например, с их помощью получены таблицы, рассчитанные органами официальной государственной статистики на основе представленных предприятиями и организациями статистических отчётов.

Перенести полученные результаты на более широкую совокупность, использовать их для предсказания и управления можно лишь на основе вероятностно-статистического моделирования. Поэтому в математическую статистику часто включают лишь методы, опирающиеся на теорию вероятностей. Значения могут быть количественными или представлять собой указание на категорию, к которой можно отнести объект.

Во втором случае говорят о качественном признаке. При измерении по нескольким количественным или качественным признакам в качестве статистических данных об объекте получаем вектор. Его можно рассматривать как новый вид данных. В таком случае выборка состоит из набора векторов. Одним элементом выборки, то есть одним измерением, может быть и функция в целом.

Или временной ряд, описывающий динамику показателей определенной фирмы. Тогда выборка состоит из набора функций. Элементами выборки могут быть и иные математические объекты. Например, бинарные отношения. Математическая природа элементов выборки в различных задачах прикладной статистики может быть самой разной. Их можно складывать, умножать на коэффициенты. Поэтому в числовой статистике большое значение имеют разнообразные суммы.

Их нельзя складывать и умножать на коэффициенты. Поэтому не имеет смысла говорить о суммах нечисловых статистических данных. Они являются элементами нечисловых математических пространств множеств. Математический аппарат анализа нечисловых статистических данных основан на использовании расстояний между элементами а также мер близости, показателей различия в таких пространствах.

В прикладных исследованиях используют статистические данные различных видов. Это связано, в частности, со способами их получения. Цензурированные данные часто используются при оценке и контроле надежности технических устройств. Связь статистики с другими дисциплинами[ править править код ] Статистика является мультидисциплиной, так как она использует методы и принципы, заимствованные из других дисциплин. Так, в качестве теоретической базы для формирования статистической науки служат знания в области социологии и экономической теории.

В рамках этих дисциплин происходит изучение законов общественных явлений. Статистика помогает произвести оценку масштаба того или иного явления, а также разработать систему методов для анализа и изучения. Статистика, несомненно, связана с математикой, так как для выявления закономерностей, оценки и анализа объекта исследования требуется ряд математических операций, методов и законов, а систематизация результатов находит отражения в виде графиков и таблиц.

Перспективы развития[ править править код ] Теория статистических методов нацелена на решение реальных задач. Поэтому в ней постоянно возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы. Обоснование часто проводится математическими средствами, то есть путём доказательства теорем. Велика роль современных информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента.

Актуальной является задача анализа истории статистических методов с целью выявления тенденций развития и применения их для прогнозирования. Вычислительная статистика[ править править код ] Развитие вычислительной техники во второй половине XX века оказало значительное влияние на статистику. Ранее статистические модели были представлены преимущественно линейными моделями.

Увеличение быстродействия ЭВМ и разработка соответствующих численных алгоритмов послужило причиной повышенного интереса к нелинейным моделям таким, как искусственные нейронные сети , и привело к разработке сложных статистических моделей, например обобщённая линейная модель и иерархическая модель.

Получили широкое распространение вычислительные методы, основанные на повторной выборке как критерий перестановок и бутстреппинг , наряду методы как семплирование по Гиббсу позволили более доступно использовать байесовские алгоритмы. В настоящее время существует разнообразное статистическое программное обеспечение общего и специализированного назначения.

Некорректная интерпретация статистических исследований[ править править код ] Бытует мнение, что данные статистических исследований всё чаще намеренно искажают или неправильно интерпретируют, выбирая только те данные, которые являются благоприятными для ведущего конкретное исследование [10]. Неправильное использование статистических данных может быть как случайным, так и преднамеренным.

Некоторые авторы также проводят обзор статистических методов, используемых в определённых областях например, Варн, Лазо, Рамос, и Риттер [11]. Способы, позволяющие избежать неправильного толкования статистических данных включают в себя использование надлежащей схемы и исключение предвзятости при проведении исследований [12].

При этом гистограммы, как самый простой для использования и понимания восприятия вид диаграммы, могут быть сделаны либо с применением обычных программ для компьютера или просто нарисованы [12]. Большинство людей не делают попыток искать ошибки или заблуждаются сами, поэтому и не видят ошибок. Для того, чтобы полученные статистические данные оказались правдоподобными и точными, проба должна быть репрезентативной в целом [14].

Однако этой фразы нет в работах Дизраэли, её происхождение спорно. В году К. Уайт англ. Colin White [15] предположил авторство Франсуа Мажанди — , который сказал фразу по-французски: фр.

95 Математико-статистические методы стохастического моделирования

Все показатели хозяйственной деятельности предприятия находятся в тесной связи и зависимости, которую необходимо учитывать в комплексном анализе. Взаимосвязь основных показателей определяет последовательность выполнения анализа от изучения первичных показателей до обобщающих. Такая последовательность соответствует объективной основе формирования экономических показателей. При выполнении комплексного АХД выделяются следующие этапы: На первом этапе уточняются объекты, цель и задачи анализа, составляется план аналитической работы. На втором этапе разрабатывается система синтетических и аналитических показателей, с помощью которых характеризуется объект анализа. На третьем этапе собирается и подготавливается к анализу необходимая информация проверяется ее точность, приводится в сопоставимый вид и т. На четвертом этапе проводится сравнение фактических результатов хозяйствования с показателями плана отчетного года, фактическими данными прошлых лет, с достижениями ведущих предприятий, отрасли в целом и т. На пятом этапе выполняется факторный анализ: выделяются факторы и определяется их влияние на результат. На шестом этапе выявляются неиспользованные и перспективные резервы повышения эффективности производства.

Статистика

Существует три вида группировки: аналитическая, типологическая, структурная. Типические группы: максимально однородные внутри и разнородные снаружи. Группировки бывают первичными и вторичными. Первичные группировки получаются в ходе статистических наблюдений. А вторичные осуществляются на основании первичной. Выделяют методы прикладной статистики , которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надёжность и испытания, планирование экспериментов. Классификация статистических методов[ править править код ] Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе объектов или субъектов с некоторой внутренней неоднородностью.

Статистические методы в оценке непрерывности деятельности организации

Математико-статистические методы изучения связей стохастическое моделирование : корреляционно-регрессионный анализ. В основе перечисленных приемов и методов лежат достаточно строгие формализованные аналитические зависимости. Более подробное их описание, а также примеры использования можно найти в специальной литературе, в частности в пособиях по математической статистике, общей теории статистики, теории экономического анализа, в монографической литературе по отдельным разделам экономических исследований. Задачи экономического анализа Основные задачи экономического анализа: Повышение научно-экономической обоснованности бизнес-планов и нормативов в процессе их разработки реализуется в ходе осуществления ретроспективного анализа хозяйственной деятельности. Объективное и всестороннее исследование выполнения бизнес-планов и соблюдения нормативов по количеству, качеству и ассортименту продукции, работ, услуг реализуется по данным учета и отчетности. Определение экономической эффективности использования трудовых, материальных и финансовых ресурсов определяется экономическая эффективность использования трудовых, материальных и финансовых ресурсов, использования средств и предметов труда. Анализ использования материальных, трудовых и финансовых ресурсов непосредственно увязывается с анализом использования природных богатств, со строгим соблюдением определенных экологических требований.

Вопрос 45. Статистические методы в анализе хозяйственной деятельности.

Исходным пунктом любого из методов является признание факта определенной устойчивости изменений показателей финансово-хозяйственной деятельности: от одного отчетного периода к другому. Перечень прогнозируемых показателей может ощутимо варьировать, по этому критерию методы прогнозирования можно разделить на виды[1]: - методы, в которых прогнозируется один или несколько отдельных показателей, представляющих наибольший интерес и значимость для аналитика, например, выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции; - методы, в которых строятся прогнозные формы отчетности целиком в типовой или укрупненной номенклатуре статей. На основании анализа данных прошлых периодов прогнозируется каждая статья баланса и отчета о финансовых результатах. Аналитик получает максимум информации, которую он может использовать для различных целей, например, для определения допустимых темпов наращивания производственной деятельности, для исчисления необходимого объема дополнительных финансовых ресурсов из внешних источников, расчета финансовых коэффициентов и т.

Приемы и основные методы финансового анализа предприятия

Статистический анализ структуры и динамики имущества предприятия и источников его формирования Введение к работе Актуальность темы диссертационной работы. В условиях рыночной экономики существенно изменились требования к содержанию и качеству информационного обеспечения принимаемых управленческих решений. Не только партнеры предприятия, но, прежде всего, его руководство заинтересовано в постоянном мониторинге финансового состояния предприятия. Этим обусловлен выбор темы исследования и её актуальность. Потребность в совершенствовании методик анализа финансового состояния предприятия, учитывающих международный опыт и российскую специфику, обусловливает необходимость применения статистических методов в сочетании с традиционными подходами финансового анализа, что может существенно расширить возможности аналитических исследований финансового состояния предприятия. Использование статистических методов позволяет оценивать динамику финансового состояния отдельного предприятия, а также проводить сравнительный анализ по предприятиям отрасли. У аналитиков появляется возможность осуществления мониторинга финансового состояния с целью выявления направлений его улучшения.. Настоящее диссертационное исследование базируется на трудах ведущих отечественных ученых-статистиков: О. Башиной, Г. Громыко, И.

Внимание
Тема Статистический анализ эффективного функционирования предприятий. Статистические показатели производственной деятельности предприятия .. Статистические методы оценки уровня риска предприятия.

Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия

Предприятие реализует свою продукцию потребителям, получая за нее денежную выручку. Однако это еще не означает получение прибыли. Для выявления финансового результата необходимо сопоставить выручку с затратами на производство продукции и ее реализацию, то есть с себестоимостью продукции. Предприятие получает прибыль, если выручка превышает себестоимость; если выручка равна себестоимости, то удалось лишь возместить затраты на производство и реализацию продукции и прибыль отсутствует; если затраты превышают выручку, то предприятие получает убыток, то есть отрицательный финансовый результат, что ставит его в сложное финансовое положение, не исключая банкротство.

Ваш IP-адрес заблокирован.

Так, повысились фондоотдача, производительность труда и материалоотдача, следовательно, улучшилось использование всех видов производственных ресурсов, имеющихся в распоряжении организации. Снизился срок окупаемости осуществленных капитальных вложений. Ускорилась оборачиваемость оборотных средств вследствие повышения эффективности их использования. Наконец, имеет место увеличение размера дивидендов, выплачиваемых акционерам, в расчете на одну акцию.

Внимание
Результаты статистического анализа и прогнозирование основных показателей . Всесторонняя оценка эффективности деятельности предприятий возможна при Белов Б.Х. Статистические методы контроля, исследования и.

Вопрос Статистические методы в анализе хозяйственной деятельности. Экономико-статистический анализ применяется статистическими органами для изучения массовых общественных явлений на разных уровнях управления: предприятия, отрасли, региона. К статистическим методам, применяемым в анализе хозяйственной деятельности относят: способ сравнения с базовыми значениями, сравнение динамики показателей, сравнение параллельных рядов, сравнение динамических рядов, сравнение элементов совокупности, многомерные сравнения, приемы группировки и др. Бухгалтерские приемы в анализе хозяйственной деятельности. В отличие от метода анализа хозяйственной деятельности как общего подхода к исследованию социально-экономических процессов его методика представляет собой совокупность специальных приемов изучения социально-экономической информации. Методика включает также систему правил и требований, гарантирующих эффективное приложение метода.

Экономика , Экономическая статистика , Институциональная экономика , Институциональная экономика: Право и экономика Aннотация: Программа предназначена для студентов второго курса дневного отделения юридического факультета Российского Института государства и права, обладающих знаниями в объеме средней школы, имеющих общее представление о потоках информации, информационных системах и социально-экономических категориях. Программа курса состоит из двух частей. Первая часть cодержит изложение основных принципов, категорий и общих базовых методов статистической науки, используемых в юриспруденции при планировании и организации сбора и первичной обработки информации, а также при обобщающем описании ситуации. В связи с этим в первой части курса рассматриваются цели и задачи статистики как науки, излагаются основы теории статистического наблюдения, базовые системы показателей дескриптивной статистики, методы их измерения и расчёта, возможности практического применения статистических методов в различных областях юридической науки и практики. Вторая часть курса предназначена для студентов, специализирующихся в экономических областях права и содержит изложение основных приёмов и методов создания базы данных для экономико-статистического анализа в различных областях практической деятельности фирм, которые необходимы юристам, работающим с экономическими агентами.

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *