Шпаргалка по "Анализу финансовой деятельности"

При его использовании размер влияния факторов рассчитыва­ется умножением абсолютного прироста значения исследуемого фактора на базисные (плановые) значения факторов, которые на­ходятся справа от него, и на фактические значения факторов, рас­положенных слева от него в модели.

Величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую величину факторов, которые расположены в модели справа от него и на фактическую величину фактора, находящегося в модели слева.

Вопф=ОПФ*ФО1

Вфо=ОПФ2*ФО

Этот метод применяется только в мультипликативных и смешанных моделях.

31.    Прием АХД-балансовые увязки.

32.    Прием сравнений в АХД.

Метод сравнения – основной статистический метод, который позволяет:

1)Определить общее и специфическое в экономических явлениях;

2)Изучить изменения исследуемых объектов;

3)Выявить тенденции и закономерности их развития.

Направления использования сравнения:

1)для оценки степени выполнения плана;

2)определение тенденции развития экономических процессов;

3)контроль над затратами и внедрением ресурсосберегающих технологий (фактические данные сравниваются с нормативами);

4)определение неиспользованных резервов;

5)для изучения формы и направлений связи между разными показателями / сопоставление динамически рядов;

6)выбор оптимального решения (сопоставление нескольких решений и выбор наилучшего на базе анализа);

7)для расчета влияния факторов на результативный показатель и подсчет резервов.

Виды метода сравнения:

1)горизонтальный; 2)вертикальный; 3)трендовый; 4)одномерный; 5)многомерный.

33.    Линейное программирование в АХД.

34.    Применение функций и графиков в АХД.

35.    Индексный метод в ахд.

Индексный метод основан на относительных показателях ди­намики, пространственных сравнений, выполнения плана, выра­жающих отношение фактического уровня анализируемого пока­зателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому, или по другому объекту).

С помощью агрегатных индексов можно выявить влияние раз­личных факторов на изменение уровня результативных показате­лей в мультипликативных и кратных моделях.

Iстп=Iопф*Iфо

Iст=(ОПФ2*ФО2)/(ОПФ1*ФО1)

I=(ОПФ2*ФО1)/(ОПФ1*ФО1)

I=(ОПФ2*ФО2)/(ОПФ2*ФО1)

При использовании индексного метода можно рассчитывать отклонения результативного показателя в целом и отдельно по факторам, как в относительном, так и в абсолютном выражении. Если из числителя приведённых формул вычесть знаменатель, то получится абсолютный прирост стоимости товарной продукции в целом и за счет отдельных факторов.

36.    Приемы элементарной математике  и логики в АХД (Дроби, доли, простые и сложные проценты, уравнивания, прогрессии, комбинаторика).

37.    Особенности организации анализа, в условиях компьютерной обработки информации.

38.    Комплексная оценка резервов производства.

39.    Корреляционно-регрессионные методы в АХД.

Корреляционно-регрессионный анализ является одним из наиболее распространенных математических методов, используемых в анализе хозяйственной деятельности предприятия. Применение этого метода требует использования программ решения задач на ЭВМ, так как корреляционно-регрессионный анализ требует большого количества трудоемких расчетов и большой подготовительной работы.

Корреляционно-регрессионный анализ применяется в тех случаях, когда между анализируемыми показателями нет строгой зависимости и полного соответствия, т. е. нет функциональной зависимости.

Корреляционный анализ основывается на массовости (не меньше 20 пар наблюдений) данных, так как малое количество наблюдений не позволяет обнаружить закономерность связи.Кредитная карта, онлайн заявка

Благодаря корреляционному анализу можно решить две задачи:

Изучается теснота связи между исследуемыми показателями.

Количественно измеряется степень влияния анализируемого фактора на исследуемый показатель, т. е. проявляется характер связи.

Теснота связи между двумя показателями измеряется путем определения специального коэффициента корреляции (при прямой зависимости) или корреляционного отношения (при криволинейной зависимости).

40.    Приемы детерминированного анализа.

Детерминированное моделирование факторных систем ограничено длиной факторного поля прямых связей. При недостаточном уровне знаний о природе прямых связей того или иного показателя хозяйственной деятельности часто необходим иной подход к познанию объективной действительности. Размах количественных изменений экономических показателей можно выяснить только стохастическим анализом массовых эмпирических данных.

При детерминированном факторном анализе модель изучаемого явления не изменяется по хозяйственным объектам и периодам (так как соотношения соответствующих основных категорий стабильны). При необходимости сравнения результатов деятельности отдельных хозяйств или одного хозяйства в отдельные периоды может возникать лишь вопрос о сопоставимости выявленных на основе модели количественных аналитических результатов.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. может быть выражен математической зависимостью.

Детерминированные модели могут быть разного типа: аддитивные, мультипликативные, кратные, смешанные

41.    Применение приема - Сетевое планирование ахд.

экономико-математические модели могут строиться не только в виде формул (аналитическое представление модели), но и в виде числовых примеров (численное представление), в виде таблиц (матричное) и в виде графов (сетевое представление).

соответственно по этому принципу различают модели:

аналитические

матричные

сетевые

в анализе хозяйственной деятельности используется метод сетевого планирования. он базируется на применении сетевых графиков. последние выражаются в виде определенной цепи работ и событий, связанных технологической последовательностью. под работой здесь понимается процесс, который предшествует возникновению определенного события. работа включает как технологические процессы, так и время ожидания, сопряженное с перерывами в этих процессах. под событием понимают результат работы, без которого не могут быть начаты другие работы. в сетевых графиках события обозначаются кружками, где внутри пишется номер. стрелки, помещающиеся между кружками, выражают намеченную последовательность выполнения работ. числа, указанные возле стрелок, характеризуют намеченную длительность выполнения работ. с помощью сетевых графиков достигается либо оптимизация времени выполнения, либо оптимизация величины себестоимости осуществляемых работ.

модель сетевая (модель управления и планирования производством) — план выполнения некоторой совокупности взаимосвязанных операций (работ) заданный в специфической форме сети. примером данной модели может служить сетевой график.

сетевой график

в кружках указаны номера событий, соединительными линиями (стрелками) работа, а цифры над ними указана ориентировачная стоимость, продолжительность или трудоемкость работ. в соответствии элементам графов (дугам и вершинам) ставятся числовые оценки (параметры операции: продолжительность, стоимость или трудоемкость). что позволяет осуществлять глубокий анализ, а в ряде случаев оптимизацию.

сетевая модель определяет с любой требуемой степенью детализации состав работ комплекса и порядок выполнения их во времени.

отличительной особенностью сетевой модели в сравнении с другими формами представления планов является четкое определение всех временных взаимосвязей операций.

сетевые модели используются не только как средство решения разнообразных задач планирования и прогнозирования. сетевые модели также служат для построения специального класса системы организационного управления, получивших название систем сетевого планирования и управления.

среди различных методом систем сетевого планирования и управления наиболее распространены: метод критического пути — анализ состояния процесса в каждый заданный момент времени и определение последовательности работ с целью избежания задержки времени выполнения плана к намеченному сроку и метод оценки пересмотра программ.

42.    Рейтинговые методы анализа

43.    Применение теории игр в АХД.

44.    Применение теории вероятности в процессе  АХД.

45.    Динамическое программирование - прием АХД.

Довольно часто на олимпиадах встречаются задачи, провоцирующие к применению алгоритмы перебора. Но простой подсчет числа вариантов убеждает в неэффективности такого подхода. Для решения таких задач используется метод динамического программирования. Суть его заключается в том, что для отыскания решения поставленной задачи решается похожая (или похожие), но более простая. При этом осуществляется переход к еще более простым и так далее, пока не доходят до тривиальной.

Динамическое программирование обычно применяется к задачам, в которых искомый ответ состоит из частей, каждая из которых в свою очередь дает оптимальное решение некоторой подзадачи.

Динамическое программирование полезно, если на разных путях многократно встречаются одни и те же подзадачи; основной технический приём — запоминать решения встречающихся подзадач на случай, если та же подзадача встретится вновь.

В типичном случае динамическое программирование применяется к задачам оптимизации. У такой задачи может быть много возможных решений, но требуется выбрать оптимальное решение, при котором значение некоторого параметра будет минимальным или максимальным.

Из предыдущего рассуждения видно, что решение можно оформить рекурсивно. Но простое применение этого приема очень легко может привести к переполнению стека. Необходимо позаботиться об оптимизации рекурсивных проходов и не вычислять одно и то же значение несколько раз, сделать так называемое отсечение. Можно вообще отказаться от рекурсии и решать задачу "наоборот" — прежде "решить" тривиальные случаи, а затем переходить ко все более сложным. В авторских решениях подобных задач почти всегда встречается второй путь (он несколько быстрее), но в этом занятии рассмотрим оба — первый гораздо доступнее для понимания.

Типовой алгоритм решения задач методом динамического программирования:

Описать строение оптимальных решений.

Выписать рекуррентное соотношение, связывающие оптимальные значения параметра для подзадач.

Двигаясь снизу вверх, вычислить оптимальное значение параметра для подзадач.

Пользуясь полученной информацией, построить оптимальное решение.

Для решения задач оптимизации существует специальная теория, большая заслуга в ее создании принадлежит Р. Беллману. В общем виде она достаточна сложна, поэтому здесь не рассматривается. В то же время конкретные задачи, рассмотренные ниже, вполне могут сформировать (хотя бы на интуитивном уровне) идеи, лежащие в основе решения задач данного класса.

Первые две задачи, строго говоря, нельзя отнести к указанному классу, но приемы, использованные при их решении, очень сходны с таковыми у задач, рассматриваемых на этом занятии. Остальные задачи в свое время встречались на различных олимпиадах (а некоторые с тех пор стали "фольклорными") и расположены (по мнению автора публикации) в порядке возрастания сложности. Для простоты будем считать, что в большинстве задачах исходные данные таковы, что результат поместится в тип LongInt. Справедливости ради отметим, что такое ограничение существует не всегда, и в последних двух задачах приходится либо использовать тип Double, либо дополнительно реализовывать "длинную арифметику".

46.    Понятие резервов улучшения деятельности предприятий и сводный подсчет резервов.