Проверяемый текст
Тафинцева Валентина Николаевна. Операционный анализ финансовых результатов на предприятиях потребительской кооперации (Диссертация 2000)
[стр. 80]

комической статистики.
Эти методы применяются нс только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т.п.
[16,32] Методы обработки пространственных, временных и пространственновременных совокупностей.
Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируются по сложности используемых алгоритмов.
Выбор того или иного метода зависит от множества факторов, в том числе и
исходной информации.
По этому параметру можно выделить три типовые ситуации.
Первая ситуация — наличие временного ряда — встречается на практике наиболее часто: аналитик имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на основании которых требуется построить приемлемый прогноз.

То есть, речь идет о выделении тренда.
Эго можно сделать различными способами, наиболее распространенные: динамический анализ и анализ с помощью авторегрессионных зависимостей.
Вторая ситуация — наличие пространственной совокупности — имеет место в
гом случае, если но некоторым причинам статистические данные о показателе отсутствуют, либо его значение определяется влиянием некоторых факторов.
В этом случае может применяться многофакторный регрессионный анализ, представляющий собой распространение простого динамического анализа на многомерный случай.
Третья ситуация — наличие пространственно-временной совокупности — имеет место в том случае, когда: а) ряды динамики недостаточны
но своей длине для построения статистически значимых прогнозов; б) аналитик предполагает учесть в прогнозе влияние факторов, различающихся но экономической природе и их динамике.
Исходными данными служат матрицы показателей,
каждая из которых представляет собой значения тех же самых показателей за различные периоды или на разные последовательные даты.
Методы
80
[стр. 120]

120 пертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью научного инструментария экономической статистики.
Эти методы применяются не только для прогнозирования значений показателей, но и в аналитической работе, например, для разработки весовых коэффициентов, пороговых значений контролируемых показателей и т.п.
Методы обработки пространственных, временных и пространственно-временных совокупностей.
Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов.
Выбор того или иного метода зависит от множества факторов, в том числе и
имеющихся в наличии исходных данных.
Как видно из названия подраздела, по этому параметру можно выделить три типовые ситуации.
Первая ситуация — наличие временного ряда — встречается на практике наиболее часто: аналитик имеет в своем распоряжении данные о динамике показателя, на основании которых требуется построить приемлемый прогноз.

Иными словами, речь идет о выделении тренда.
Это можно сделать различными способами, упомянем о двух: простом динамическом анализе и анализе с помощью авторегрессионных зависимостей.
Вторая ситуация — наличие пространственной совокупности — имеет место в
том случае, если по некоторым причинам статистические данные о показателе отсутствуют либо есть основание полагать, что его значение определяется влиянием некоторых факторов.
В этом случае может применяться многофакторный регрессионный анализ, представляющий собой распространение простого динамического анализа на многомерный случай.
Третья ситуация — наличие пространственно-временной совокупности имеет место в том случае, когда: а) ряды динамики недостаточны
по своей длине для построения статистически значимых прогнозов; б) аналитик имеет намерение учесть в прогнозе влияние факторов, различающихся по экономической природе и их динамике.
Исходными данными служат матрицы пока


[стр.,121]

зателей, каждая из которых представляет собой значения тех же самых показателей за различные периоды или на разные последовательные даты.
Методы
обработки таких совокупностей хорошо описаны в отечественной литературе и включают, в частности, осреднение параметров одногодичных уравнений регрессии, ковариационный анализ и т.д.
Методы ситуационного анализа и прогнозирования.
В основе этих методов прогнозирования лежат модели, предназначенные для изучения функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.
Наглядным примером служит форма отчета о прибылях и убытках, представляющая собой табличную реализацию жестко детерминированной факторной модели, связывающей результативный признак (прибыль) с факторами (доход от реализации, уровень затрат, уровень налоговых ставок и др.).
Один из возможных подходов прогнозирования в этом случае может выглядеть следующим образом.
Ставится задача выявления и исследования факторов развития хозяйствующего субъекта и установления степени их влияния на различные результатные показатели, например прибыль.
Для этого используется имитационная модель, предназначенная для перспективного анализа формирования и распределения доходов предприятия.
В укрупненном виде модель представляет собой многомерную таблицу важнейших показателей деятельности объекта в динамике.
В подлежащем таблицы находятся взаимоувязанные показатели либо в номенклатуре статей формы № 2, либо в более детализированном виде ступенчатый учет финансовых результатов, рассмотренный выше.
В сказуемом таблицы находятся результаты прогнозных расчетов по схеме «что будет, если ...».
Иными словами, в режиме имитации в модель вводятся прогнозные значения факторов в различных комбинациях, в результате чего рассчитывается ожидаемое значение прибыли.
По результатам имитации может выбираться один или несколько вариантов действий, при этом значе

[Back]