Аналітичне програмне забезпечення.

Мета роботи: Вивчення аналітичних можливостей спеціалізованого програмного забезпечення й електронних процесорів.

Економічний аналіз є обов’язковим елементом процедури прийняття рішень. На ринку пропонується досить багато спеціалізованих програм аналізу. Так, система Audіt Expert призначена для проведення фінансового аналізу діяльності підприємства і дозволяє здійснювати як внутрішній фінансовий аналіз, так і зовнішній.

Audіt Expert допоможе:

· Виконати експрес-аналіз фінансового стану;

· Проводити горизонтальний (динамічний), вертикальний (структурний), а також трендовий аналіз фінансових даних;

· Оцінювати час досягнення фінансовими показниками критичних значень, побудувати прогноз;

· Оцінювати ризики втрати ліквідності, банкрутства шляхом аналізу структури балансу і якості активів, проводити аналіз беззбитковості і факторний аналіз рентабельності власного капіталу;

· Оцінювати кредитоспроможність: як власну − з позиції банку, так і кредитоспроможність контрагента при наданні товарного кредиту.

· Проводити регламентований аналіз відповідно до законодавства і нормативних актів контролюючих відомств.

· Здійснювати поглиблений аналіз на основі даних синтетичних рахунків з оборотно-сальдової відомості.

· Визначати можливі варіанти подальшого розвитку підприємства шляхом складання матриці фінансових стратегій.

· Розробляти власні методики аналізу, описуючи вихідні форми, підсумкові аналітичні таблиці і створюючи додаткові фінансові показники.

Система має досить зручний інтуїтивний інтерфейс (рис. 33), який до того ж можна додатково настроювати.

Рис. 33. Вікно результатів методик фінансового аналізу Audit Expert.

Програма ФінЕкАналіз також призначена переважно для фінансового менеджменту (рис. 34). Але позитивним є те, що в одній системі можуть аналізуватись дані декількох підприємств, що є зручним для консалтингових чи аудиторських компаній.

Рис. 34. Вікно пакету ФінЕкАналіз з результатними даними

Спеціалізовані програми аналізу переважно представлені програмами трьох типів: статистичного аналізу, фінансового стану й маркетингові.

Тому для нестандартних аналізів, а також при неможливості використання спеціалізованих програм, управлінські працівники можуть самостійно розробляти аналітичні таблиці й розрахункові алгоритми засобами електронних таблиць.

Інформаційну базу для економічного аналізу становлять переважно два типи рядів даних: динамічні та варіаційні.

Динамічним рядом називається послідовність спостережень за процесом або явищем у рівновіддалені проміжки часу.

Для аналізу динамічного ряду можна використовувати статистичні показники: середній рівень динамічного ряду; ланцюгові та базисні абсолютні прирости; ланцюгові та базисні темпи зростання; ланцюгові та базисні коефіцієнти приросту; абсолютне значення одного проценту приросту.

Приклад розрахунку кількісних характеристик динамічного ряду в середовищі електронної таблиці MS EXCEL наведено на рис. 35

Для аналізу динамічного ряду й прогнозування значення показника на наступний період також часто використовується трендовий аналіз.

	22,3
	24,1	=B6-$B$5	=B6-B5	=B6/$B$5*100	=B6/B5*100	=E6-100	=F6-100	=B5/100
	20,6	=B7-$B$5	=B7-B6	=B7/$B$5*100	=B7/B6*100	=E7-100	=F7-100	=B6/100

Рис. 35. Фрагмент таблиці з розшифрованими формулами

Порядок виконання.

· Ввести дані (номер року та показник) на лист електронної таблиці.

· Виконати команду Вставка– Диаграмма.

· Слідуючи вказівкам майстра послідовно задати:

· Тип діаграми – графік з маркерами;

· Діапазон даних – клітини з показниками для вирівнювання;

· На вкладці Ряд, в полі Підписи осі Х задати діапазон клітин з номерами років;

· Задати назву діаграми та підписи осей;

· Вибрати розміщення легенди;

· Задати тип розташування діаграми (окремий лист, чи поряд з даними).

· Для побудованої діаграми задати лінію тренду Диаграмма–Добавить линию тренда.

· На вкладці Тип вибрати тип вирівнюючої лінії (пряма, парабола, степенева, логарифмічна крива), на вкладці Параметри задати виведення рівняння лінії та виведення коефіцієнта вірогідності апроксимації. При необхідності можна накласти декілька ліній трендів. Чим ближче R² до 1, тим ближче вирівнюючи крива до фактичних показників.

Параметри тренду розраховуються за методом найменших квадратів. За допомогою рівняння зручно обчислити прогноз зміни показника на наступний період.

Результати трендового аналізу наведені на рисунку 36.

Оскільки в розрахунку використовувались 10 років, то для знаходження прогнозу на 2014 рік, слід підставити в рівняння замість Х порядковий номер наступного періоду, тобто значення 11. Отримаємо 20,9397.

Варіаційні ряди – це ряди даних, які показують кількісну міру певної ознаки у всіх об’єктів однієї сукупності, наприклад, врожайності зернових в господарствах району, собівартість виробництва молока в господарствах і т.і.

Числові характеристики варіаційного ряду можуть бути розраховані за формулами, з використанням вбудованих функцій MS EXCEL або за допомогою інструмента Описательная статистика пакету Аналіз даних MS EXCEL. Результати аналізу приведені в таблиці.

Аналіз «Описова статистика»

Урожайність	Собівартість		Урожайність	Собівартість
14,5	22,3
9,2	19,8	Среднее	7,853333333	29,4
11,3	20,6	Стандартная ошибка	0,929611627	1,978407248
8,3	25,1	Медиана	6,7	29,6
6,4	29,6	Мода	#Н/Д	#Н/Д
7,8	27,3	Стандартное отклонение	3,600370351	7,662338323
4,3	40,1	Дисперсия выборки	12,96266667	58,71142857
5,2	31,4	Эксцесс	-0,046553174	-0,539795109
6,3	30,5	Асимметричность	0,821903654	0,643738857
3,3		Интервал	11,7	24,2
5,8	33,3	Минимум	3,3	19,8
6,7	29,7	Максимум
	21,6	Сумма	117,8
	24,3	Счет
3,7	41,4	Уровень надежности(95,0%)	1,993820417	4,243265303

Регресійний аналіз – використовується для аналізу взаємозв’язку випадкових величин, серед яких виділяється один результативний признак. По кількості факторів вирізняють парну і множинну регресію. По типу рівняння регресії розрізняють лінійну і нелінійну регресію.

Найпростішою формою зв’язку між та , а тому найбільш поширеною в економіці є лінійна форма: , де і - невідомі параметри. Проте не всі економічні процеси можна нею моделювати. Тому на практиці використовують складніші моделі з нелінійною залежністю між змінними та . Регресійний аналіз можна розбити на два етапи: визначення виду регресійної залежності та оцінка параметрів цієї регресійної залежності.

Лінійну форму зв’язку необхідно відкинути та шукати криву регресії в тому випадку, коли лінійний коефіцієнт кореляції не дуже близький до 1.

Для визначення кривої парної регресії зручно скористатися графічним методом:

· ввести дані на лист в стовпчики (використати дані попереднього прикладу);

· побудувати діаграму розсіювання (тип діаграми Точечная);

· накласти лінію тренда;

· вивести рівняння кривої та коефіцієнт достовірності апроксимації, для оцінки наближеності кривої до реальних даних (рис. 37).

Для оцінки щільності регресійного взаємозв’язку виконується кореляційний аналіз. Для даного прикладу зручно скористатися вбудованою функцією для визначення парного коефіцієнта =КОРРЕЛ(A2:A16;B2:B16), результат = -0,85171315, що означає досить тісний обернений зв’язок, тобто при зростанні одного параметра, інший знижується.

Часто на результат впливає не один, а декілька факторів, в цьому випадку мова йде про множинну регресію. Для визначення її параметрів зручно скористатися також пакетом аналізу.

Послідовність дій:

Ввести дані: Y–значення результативного фактора; X₁–значення першого фактора; X₂–значення другого фактора.

Y	X1	X2

Вибрати Сервіс − Аналіз даних − Регресія та вказати діапазони У та Х.

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,845154
R-квадрат	0,714286
Нормированный R-квадрат	0,6
Стандартная ошибка	1,264911
Наблюдения
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия				6,25	0,043634
Остаток			1,6
Итого
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение	Нижние 95%
Y-пересечение		1,341641	1,490712	0,19623	-1,4488
X1		0,632456	1,581139	0,174688	-0,62578
X2	0,5	0,447214	1,118034	0,314373	-0,6496

Розраховані коефіцієнти дають змогу скласти модель регресії (y=2+x₁+0,5x₂), що показує залежність між результатом і факторами. Її також використовують для прогнозування. Коефіцієнт детермінації R² показує на скільки результат залежить від вказаних факторів. Отримане рівняння показує вплив двох факторів на результат й також може використовуватись для прогнозування значення результативного чинника залежно від змін цих двох чинників.

Аналітик, вивчаючи предмет аналізу, може обрати декілька головних чинників, що впливає на результат, та за допомогою кореляційного аналізу обрати найбільш вагомі, а потім побудувати модель множинної регресії для прогнозування.

Завдання для лабораторної роботи

1. Ознайомитися з методиками аналізу програм ФінЕк Аналіз та Audit Expert.

2. Вивчити можливості систем.

3. Порівнюючи їх письмово відповісти на питання:

· як вводяться дані в систему?

· які можливі часові рамки для аналізу?

· як здійснюється виведення результатів?

· як і ким підбирається методика оцінювання і аналізу?

· які напрями використання цієї програми в бізнесі (хто і для чого може використовувати)?

4. Здійснити загальний висновок щодо якісних параметрів двох аналітичних пакетів.

5. Ознайомитися з пакетом Финансовая модель предприятия.

6. Проаналізувати можливості й обмеження його використання.

7. Виконати в MS Excel розрахунки, наведені в лабораторній роботі.