 |
Реализация трендовых моделей финансовых показателей в среде Microsoft Excel
|
|
|
|
Прокомментируем технологию построения трендовой модели показателя валового объема продаж (тыс. грн). Имеются статистические данные показателя валового объема продаж (тыс. грн) за период, равный году, данные представлены помесячно (таблица №2.2). Необходимо построить трендовую модель показателя, на ее основе построить прогноз развития показателя на следующий год. Сделать экономические выводы по динамике развития показателя.
Таблица 2.2 – Динамика развития показателя валового объема продаж (тыс. грн) за отчетный год.
| валовый объем продаж | январь | февраль | март | апрель | май | июнь | июль | август | сентябрь | октябрь | ноябрь | декабрь |
Первым шагом анализа является проверка гипотезы о существовании тренда в ряду динамики показателя валового объема продаж. Для этого сформируем в Microsoft Excel таблицу входных данных (рис. 2.1) (данные формируются по столбцам).
Рисунок 2.1- Таблица построения трендовой модели
Произведем проверку гипотезы существования тренда методом существенности разности средних. Для проведения парного двухвыборочного теста для средних (t -тест Стьюдента) выполним следующие действия:
1. Сервис/Анализ данных/Парный двухвыборочный t-тест для средних/Ok.
2. Заполнить окно диалога (рис.2.2) по образцу.
Рисунок 2.2 - Диалоговое окно парного двухвыборочного t -теста для средних
В результате выполнения диалога будут получены следующие результаты (рис.2.3). t – расчетное значение критерия, рассчитано согласно выражению (2.1) и составляет –0,028. 
- критерий Стьюдента составил 2,015. Так как табличное значение критерия больше расчетного, то гипотеза о существовании тренда данным методом не подтвердилась.
|
|
|
Рисунок 2.3 - Расчет критериев проверки гипотезы существования тренда
Произведем проверку гипотезы существования тренда методом Фишера-Снедекера (F - критерий). Для проведения двухвыборочного F – теста для дисперсии выполним следующие действия:
1. Сервис/Анализ данных/Двухвыборочный F-тест для дисперсии/Ok.
2. Заполнить окно диалога (рис.2.4) по образцу.
Рисунок 2.4 - Диалоговое окно двухвыборочного F -теста для дисперсии
В результате выполнения диалога будут получены следующие результаты (рис.2.3). Расчетное значение F – критерия составило 1,609, а табличное – 5,05. Это означает, что табличное значение F – критерия выше расчетного значения, следовательно, можно сделать вывод, что тренд показателя валового объема продаж существует.
Следующим шагом анализа является построение трендовой модели показателя валового объема продаж.
Определим тип функции, описывающей тенденцию развития показателя валового объема продаж. Для этого рассчитаем и проанализируем абсолютные приросты и темпы прироста показателя. Для этого введем в диапазон D3:D13 формулу (2.3), а в диапазон Е3:Е13 формулу (2.4).
На основании графического анализа рассчитанных характеристик (рис.2.5-2.6) можно сделать вывод о том, что функцией, описывающей тенденцию развития показателя является парабола второго порядка (абсолютные приросты линейно изменяются, а темпы прироста равны примерно 0).
Рисунок 2.5 - Абсолютный прирост показателя валового объема продаж
Рисунок 2.6 - Темп прироста показателя валового объема продаж
Для построения линии тренда показателя необходимо построить график. Для этого запускаем Мастер диаграмм, нажав одноименную кнопку на панели инструментов или выполнив следующие действия: Вставка/Диаграмма/Ok.
Для добавления линии тренда в диаграмму необходимо выполнить следующие действия:
|
|
|
1. Щелчок правой кнопкой мыши на ряде диаграммы.
2. Выбрать команду: Добавить линию тренда из контекстного меню. На экране появиться окно Линия тренда (рис.2.7).
3. Выбираем вид – полиномиальный, степень – 2.
Рисунок 2.7 - Типы трендовых моделей финансовых показателей
Произведем проверку точности, построенной трендовой модели показателя валового объема продаж с помощью коэффициента детерминации (R2).
Для этого переходим во вкладку Параметры. В появившемся окне (рис.2.8) устанавливаем флажки для опций:
- показывать уравнение на диаграмме,
- поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2.
Рисунок 2.8 - Установка параметров линии тренда финансовых показателей
На рис. 2.9 приведен результат построения тренда. R2=0,893, следовательно функция у=-1,2063х2+15,934х+11,273 является достоверной.
Рисунок 2.9 - Трендовая модель показателя валового объема продаж
На рис 2.1 в диапазоне F3:F13 приведена аппроксимация по тренду. Для пересчета исходных данных по функции необходимо вместо переменной х подставить значения периода времени. В диапазоне H3:Р13 приведены прогнозные значения показателя валового объема продаж на следующий год по функции.
Для произведения прогноза необходимо в функцию вместо переменной х подставить прогнозное значение периода времени. Для графического отображения прогнозных значений показателя необходимо указать период прогноза в диалоговом окне «Линия тренда».
Как видно из расчетов прогнозное значение показателя валового объема продаж в следующем году будет снижаться и достигнет отрицательных значений, а следовательно финансовая устойчивость предприятия будет ниже критического значения. Это означает, что необходимо выработать методы по увеличению показателя валового объема продаж начиная с декабря месяца текущего года.
Планируется, в следующем периоде увеличение затрат на рекламу условной продукции, что приведет к росту показателя валового объема продаж в первом периоде прогнозного года в 4 раза. Необходимо сделать вывод об экономической целесообразности такого решения.
Т.о., увеличение затрат на рекламу, приведет к росту значения показателя валового объема продаж в первом периоде прогнозного года, и его значение составит 58,2 тыс. грн. (14,55*4=58,2). Тогда для анализа мы имеем ряд, состоящий уже из 13 значений. Построим его тренд, используя методику изложенную выше. В результате получили тренд развития показателя валового объема продаж (рис. 2.10), при котором прогнозное значение показателя резко возрастают.
|
|
|
Рисунок 2.10 - Прогнозное значение показателя валового объема продаж.
Рост показателя валового объема продаж в прогнозном периоде свидетельствует об экономической целесообразности проведения дополнительных рекламных акций.
В таблицах, согласно индивидуальному варианту, приведены названия и значения финансово-экономических показателей, временной интервал представления данных, период прогноза. В ходе выполнения практического задания необходимо выполнить следующие действия:
1. Произвести проверку гипотезы о существовании тренда в ряду динамики финансово-экономического показателя.
2. Определить тип функции и параметры, описывающей тенденцию развития показателя.
3. Построить линию тренда, анализируемого показателя, отобразить ее графически.
4. Произведем проверку точности построенной трендовой модели анализируемого показателя.
5. Произвести пересчет исходных данных показателя по функции и построить прогноз.
6. Сделать экономические выводы по результатам анализа трендовой модели показателя.
7. Распечатать результаты.
Вариант 1
| Название показателя | Коэффициент ликвидности акции (%) | ||||||||||||
| 5,2 | 5,6 | 5,8 | 6,5 | 7,5 | |||||||||
| Временной интервал представления данных | месяц | ||||||||||||
| Период прогноза | 6 месяцев | ||||||||||||
Вариант 2
| Название показателя | Поступления от продажи активов (тыс. грн.) | ||||||||||||
| Временной интервал представления данных | месяц | ||||||||||||
| Период прогноза | 5 месяцев | ||||||||||||
Вариант 3
| Название показателя | Уровень отдачи акционерного капитала (%) | ||||||||
| 34,2 | 34,25 | 34,3 | |||||||
| Временной интервал представления данных | квартал | ||||||||
| Период прогноза | 4 квартала | ||||||||
Вариант 4
|
|
|
| Название показателя | Поток наличности от инвестиционной деятельности (тыс. грн) | |||||||||
| Временной интервал представления данных | неделя | |||||||||
| Период прогноза | 3 недели | |||||||||
Вариант 5
| Название показателя | Инвестиционный риск финансового инструмента (%) | ||||||||||||
| Временной интервал представления данных | месяц | ||||||||||||
| Период прогноза | 7 месяцев | ||||||||||||
Вариант 6
| Название показателя | Акционерный капитал (тыс. грн) | ||||||||||||
| Временной интервал представления данных | месяц | ||||||||||||
| Период прогноза | 6 месяцев | ||||||||||||
Вариант 7
| Название показателя | Коэффициент рентабельности капитала (%) | ||||||||
| 19,5 | 19,6 | 19,7 | |||||||
| Временной интервал представления данных | месяц | ||||||||
| Период прогноза | 3 месяца | ||||||||
Вариант 8
| Название показателя | Сумма чистой прибыли финансовых инвестиций (тыс. грн.) | ||||||||
| Временной интервал представления данных | квартал | ||||||||
| Период прогноза | 4 квартала | ||||||||
Вариант 9
| Название показателя | Сумма чистых инвестиций (тыс. грн.) | |||||||||
| Временной интервал представления данных | месяц | |||||||||
| Период прогноза | 6 месяцев | |||||||||
Вариант 10
| Название показателя | Коэффициент эффективности капитальных вложений (%) | ||||||||||||
| Временной интервал представления данных | месяц | ||||||||||||
| Период прогноза | 4 месяца | ||||||||||||
|
|
|
III. Показатели эффективности финансовых ресурсов
III. РАСЧЕТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДОХОДНОСТИ АКЦИЙ
Microsoft Internet Explorer
MICROSOFT VISUAL BASIC FOR APPLICATIONS (VBA)
S: Соответствие клинико-лабораторных показателей форме тяжести острого гепатита В
Абсолютных показателей
АДТ для исследования сопловых моделей.
Активный тип адаптации человека к своей среде обитания
Анализ альтернатив, выбор, реализация и оценка стратегии
Анализ динамики показателей деловой активности по ЗАО «ЦУМ» за 1999-2000 гг.
