Розрахунок інтегрального показника фінансового стану підприємства та його прогнозування

¾ електронних таблиць для введення і завдання початкових даних, а також спеціальних таблиць для висновку чисельних результатів аналізу;

¾ могутньої графічної системи для візуалізації даних і результатів статистичного аналізу;

¾ набору спеціалізованих статистичних модулів, в яких зібрані групи логічно зв'язаних між собою статистичних процедур;

¾ спеціального інструментарію для підготовки звітів;

¾ вбудованих мов програмування SCL (Statistica Command Language) і Statistica Basic, які дозволяють користувачу розширити стандартні можливості системи.

Для проведення закінченого статистичного дослідження не потрібне додаткове програмне забезпечення - всі етапи статистичного аналізу, починаючи від введення початкових даних і їх перетворень і закінчуючи підготовкою звіту або написання власних процедур обробки, можна виконати, використовуючи тільки систему Statistica.

Пакет Statistica має широкий діапазон обчислювальних і графічних можливостей. В Statistica вбудована безліч процедур обчислення, призначених для обчислень як основних характеристик, так і додаткових. В Statistica є сотні типів графіків, призначених як для графічної візуалізації початкових даних, розвідувального аналізу, так і для графічного висновку результатів і вибору послідовності напрямів аналізу. Окрім стандартних типів графіків, в Statistica є надзвичайно велика кількість спеціалізованих статистичних графіків. Statistica володіє такою цінною можливістю як обмін даними між Statistica і іншими Windows-додатками. Statistica задовольняє основним стандартам середовища Windows. Зокрема, Statistica повністю підтримує основні операції з буфером обміну Windows, технологію Динамічного обміну даними (DDE) і Скріплення і упровадження об'єктів OLE, імпорт за допомогою технології ODBS і інші.

Регресійна багатофакторна модель в роботі була побудована на основі даних, представлених в табл. 3.1.

Знайдемо невідомі параметри моделі. Отримані наступні результати (рис. 3.3):

Рисунок 3.3 - Параметри моделі

Отже, отримали регресійну багатофакторну модель вигляду:

де У - інтегральний показник фінансового стану підприємства;

- показники оборотності;

- показники ліквідності;

- показники стабільності;

- показники рентабельності.

Для перевірки статистичної значущості параметрів моделі був використаний критерій Ст'юдента (t-критерий). Отримали наступні результати:

,

,

.

По таблицях Стьюдента = 2,45, для k = n - m -1 = 6 a = 0,05, де k - число ступенів свободи, a - рівень довіри. Порівнявши значення і , можна зробити висновок, що два з параметрів моделі статистично незначущі.

Коефіцієнт множинної кореляції R » 0,936 (рис. 3.4). Оскільки значення R близько до одиниці, то дану економетричну модель можна використовувати для аналізу і прогнозу економічних явищ. Коефіцієнт детермінації . Оскільки , то модель є адекватною. Але оскільки два з параметрів статистично незначущі і модель потрібно поліпшити, то виключимо чинники і з моделі.

Читайте більше

Національна депозитарна система проблеми становлення та розвитку
Інфраструктура фондового ринку в кожній країні має свої особливості. Вони обумовлені рівнем розвитку економіки країни, характером діючої моделі ринку, специфікою системи державного регулювання ринку. Неодмінним елементом організації ринку цінних паперів є депозитарна система, яка виступ ...

Засади та механізм функціонування системи державного фінансового моніторингу
державний фінансовий моніторинг законодавство Україна - ще молода держава, капіталістичні відносини, в яких розвивалися країни іншого світу є новими для сприйняття більшості населення. Тому, ще не позбавившись негативних явищ соціалістичного суспільного ладу, наше суспільство, разом із ...