Задание

1. Произвести анализ динамики основных показателей деятельности базового предприятия, используя финансовую отчетность предприятия (форма 1 и форма 2), статистический пакет « MINITAB» или «Gretl», а также значения индексов потребительских цен по регионам и по видам деятельности:

1.1 Анализ динамики квартальных значений ОПД;

1.2 Анализ динамики годовых значений ОПД;

1.3 Анализ динамики основных показателей деятельности с учетом инфляции.

2. Сформулировать заключение /выводы по произведенному анализу.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Алгоритм прогнозирования в статистическом пакете «MINITAB»

Временной ряд – это последовательность значений экономического показателя, упорядоченных во времени. В данном случае исследуемые показатели – доходы, расходы и прибыль предприятия за последние 3 года представленные, желательно поквартально – являются временными рядами.

Для построения прогноза будущих значений экономических показателей в работе использовался наиболее распространённый метод анализа временных рядов – анализ тренда.

Необходимо будет сделать прогнозы каждого из основных показателей деятельности предприятия на 2 будущих квартала.

Для анализа линии тренда в статистическом пакете «MINITAB» необходимо выполнить следующую операцию: Stat > Time Series > Trend Analysis. На мониторе появится диалоговое окно, см. рисунок 1.1

Рисунок 1.1 – Диалоговое окно «Анализ линии тренда»

Диалоговое окновключает в себя следующие параметры:

Variable: вводится идентификатор (название) столбца в таблице с исследуемым временным рядом.

Model Type: определяется тип модели для аппроксимации тренда временного ряда. В используемой программе Minitab рассматриваются следующие четыре типа моделей:

- Linear– линейная;

- Quadratic – квадратическая;

- Exponential growth - экспоненциального роста;

- S-Curve (Pearl-Reed logistic) - логистическая S – кривая.

Generate forecasts: Отмечается при необходимости просчитать прогнозные значения, на графике эти точки отмечаются красным цветом.

Number of forecasts: Вводится число точек для прогноза.

Starting from origin: Вводится положительное число, определяющее с какой точки начинать считать прогнозные значения.

Title: Вводится вами заданный заголовок для выводимого графика.

Чтобы определить тип модели для аппроксимации имеющихся временных рядов в качестве критерия оптимальности выбора модели воспользуемся показателем MSD - среднеквадратическим отклонением. MSD близко по своей структуре к среднеквадратической ошибке, но не зависит от числа степеней свободы для разных моделей, поэтому может быть использовано для сравнения точности разных моделей.

Рассмотрим это на примере, данные по каждой из моделей представим в таблице 1.1.

Таблица 1.1 – Результаты точности моделей

Вид модели	MSD
доход
линейная	484.521
квадратическая	469.873
экспоненциального роста	468.606
логистическая S – кривая	843.753

В данном примере для проведения анализа нужно использовать модель экспоненциального роста. Она наиболее точно описывают имеющиеся данные, так как среднеквадратическое отклонение (MSD) у этой модели наименьшее. Уравнение тренда, описывающего данные временного ряда, имеет вид:

Yt = 649.068*(1.03380**t) (2.2.1.5)

В результате выполнения операции: Stat > Time Series > Trend Analysis и заполнения диалогового окна на экране появятся график, который показан на рисунке 1.2. На графике видно, что выбранная модель тренда достаточно точно описывает имеющийся временной ряд.

Рисунок 1.2 - Модель экспоненциального роста дохода

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Алгоритм прогнозирования в статистическом пакете «Gretl».

В статистическом пакете «Gretl» можно построить прогнозные значения основных показателей. Для этого воспользуемся функцией для анализа временных рядов программы Gretl.

Рассмотрим пример. Назовем переменную dohod, затем вводим данные дохода поквартально. Для того, чтобы в Gretl сделать прогноз, также добавим 2 пустых значения – 3 и 4 кварталы, для которых и будет строиться прогноз. Далее добавим автоматически переменную, которая присваивает каждому кварталу номер. Следующим шагом строим регрессионную модель методом 1МНК, где переменная dohod – зависимая, в окне результатов с помощью опции Анализ – Прогнозы получаем прогнозные значения на 3 и 4 квартал, а также график линейного тренда, который необходимо вынести в приложение. Затем необходимо построить линейный тренд для доходов в Microsoft Office с учетом прогнозных значений доходов. Аналогично строится прогноз для остальных показателей.

Пример

«Файл» – «Создать»

Вводим 10 значений по кварталам, 2 остаются пустыми для прогноза на 3-4 кв. 2010 год.

Далее нажимаем «Добавить» – «Индексную переменную»

Потом нажимаем «Модель» – «Метод наименьших квадратов» и заполняем окно.

Получаем данное окно

В нем нажимаем «Анализ» – «Прогнозы» и заполняем следующее окно.

В итоге получаем график с прогнозами и сами прогнозные значения

рис

С помощью данных статистических пакетов можно найтии значения прогнозных показателей деятельности предприятия. Затем в программе Microsoft Office Excel нужно построить графики динамики основных показателей деятельности предприятия (доходы, расходы, прибыль, рентабельность) с учетом найденных прогнозных значений.

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Индекс потребительских цен:

1. Заходим на сайт http://ukrstat.gov.ua/

2. Далее ищем заголовок: Індекси споживчих цін за регіонами у 2010 році (до грудня попереднього року) либо Індекси споживчих цін на товари та послуги за регіонами у серпні 2010 року (до грудня попереднього року).

3. Получаем следующие таблицы. Первая табл. показывает индексы цен по регионам, вторая табл. по регионам плюс товары и услуги.

Індекси споживчих цін за регіонами у 2010 році

(до грудня попереднього року)

(відсотків)

	Січень	Лютий	Березень	Квітень	Травень	Червень	Липень	Серпень
Україна	101,8	103,7	104,7	104,4	103,7	103,3	103,1	104,3
Автономна Республіка Крим	101,9	104,4	105,7	105,6	105,4	104,4	103,9	105,2
Вінницька	101,2	103,1	103,9	103,6	102,8	102,1	101,8	103,1
Волинська	101,2	102,4	103,1	103,0	102,3	102,2	102,0	103,6
Дніпропетровська	102,2	104,2	104,9	103,9	103,4	102,6	102,3	103,4
Донецька	102,1	104,7	105,6	105,2	104,3	103,8	103,4	104,6
Житомирська	101,4	102,7	103,7	103,5	102,9	102,9	102,6	104,4
Закарпатська	101,6	103,0	103,9	103,8	103,1	103,2	102,8	104,0
Запорізька	102,2	104,2	105,0	104,3	103,8	103,0	103,3	105,4
Івано-Франківська	101,9	103,8	104,7	103,9	103,1	103,1	103,1	104,2
Київська	101,7	103,6	104,9	104,7	103,8	103,3	103,0	104,8
Кіровоградська	102,1	104,1	104,8	104,0	103,0	102,7	102,4	103,8
Луганська	101,8	103,9	105,0	104,6	104,0	103,5	103,4	104,5
Львівська	102,0	103,7	104,9	104,9	104,4	104,0	104,2	105,3
Миколаївська	102,4	104,7	105,4	105,1	104,1	103,4	103,3	104,4
Одеська	102,4	104,6	105,8	105,2	104,4	104,0	103,8	105,0
Полтавська	101,6	103,4	104,0	103,9	103,0	102,7	102,2	104,2
Рівненська	101,5	103,0	103,7	103,2	102,4	102,4	101,9	103,5
Сумська	101,6	103,6	104,6	104,5	103,7	103,1	103,2	104,9
Тернопільська	100,9	102,3	103,0	103,1	102,4	102,2	102,0	103,9
Харківська	102,0	103,9	104,7	104,5	103,8	103,7	102,9	105,2
Херсонська	101,8	104,7	105,6	105,0	104,3	103,2	103,1	104,6
Хмельницька	101,6	103,2	103,9	103,4	102,7	102,3	102,6	104,2
Черкаська	101,8	103,7	104,8	104,7	103,9	103,4	103,0	105,0
Чернівецька	101,4	103,0	103,8	104,1	103,2	103,2	102,9	104,1
Чернігівська	101,2	102,9	103,7	103,3	102,1	102,4	102,4	104,3
м. Київ	101,7	103,3	104,6	104,8	104,7	104,3	104,9	104,6
м. Севастополь	101,6	104,1	105,5	105,9	107,3	107,0	107,5	108,2

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

споживчих цін на товари та послуги за регіонами у серпні 2010 року

(до грудня попереднього року)

(відсотків)