Эконометрический анализ доходов и расходов компании

1. Введение

Во многих реальных ситуациях возникают проблемы, в которых существует связь между двумя или более переменными, и возникает необходимость выяснить природу этих отношений.

Эта работа иллюстрирует реальную ситуацию компании ESTIMAR LTDA, где сохраняются доходы и расходы, полученные в течение последних 18 месяцев, и анализируется взаимосвязь между ними.

Для этого использовался метод регрессии и корреляции, который является очень полезным инструментом при анализе поведения двух или более связанных переменных.

Таким образом, цель состоит в том, чтобы установить посредством регрессии взаимосвязь между указанными данными, а также рассчитать некоторые прогнозы, которые могут дать представление о том, каким будет поведение доходов и расходов в ближайшие месяцы.

цели

Общие сведения: Подчеркните важность и полезность регрессии и корреляции для моделирования и исследования взаимосвязи между двумя переменными.

Конкретный:

Примените метод регрессии к доходам, расходам и прибыли, полученным компанией ESTIMAR LTDA в течение 2002 года и первых шести месяцев 2003 года. Создайте математическую модель, которая наилучшим образом соответствует серии собранных данных. Прогнозируйте доходы и расходы. следующих шести месяцев в соответствии с полученной математической моделью.

2. Теоретические основы

Регрессия - это статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязи между двумя или более переменными. Поэтому его можно использовать для построения модели, которая позволяет прогнозировать поведение данной переменной.

Регрессия широко используется для интерпретации реальных ситуаций, но обычно это делается неправильно, поэтому необходимо сделать адекватный выбор переменных, которые будут строить уравнения регрессии, поскольку берут переменные, которые не связаны в На практике это даст нам бессмысленную модель, то есть нелогичную.

В зависимости от дисперсии данных (облака точек) в декартовой плоскости могут иметь место некоторые из следующих соотношений: линейное, логарифмическое, экспоненциальное, квадратичное и другие. Уравнения для каждого отношения представлены в следующей таблице.

Таблица 1. Уравнения регрессии

регрессия	УРАВНЕНИЕ
линейный	y = A + Bx
логарифмический	y = A + BLn (x)
экспоненциальный	y = Ae ^(Bx)
квадратный	y = A + Bx + Cx ²

Однако получение регрессионной модели недостаточно для установления регрессии, поскольку необходимо оценить, насколько адекватна полученная регрессионная модель. Для этого используется коэффициент корреляции R, который измеряет степень взаимосвязи между переменными. Значение R варьируется от -1 до 1, но на практике мы работаем с абсолютным значением R, поэтому, когда R приближается к 1, тем больше степень корреляции между данными, в соответствии с этим коэффициент корреляции можно классифицировать несколькими способами, как видно из таблицы 2.

Таблица 2. Классификация по степени корреляции.

Корреляция	ЗНАЧЕНИЕ ИЛИ ДИАПАЗОН
Отлично	-R- = 1
Превосходно	0,9 <= -R- <1
Хорошо	0,8 <= -R- <0,9
регулярное	0,5 <= -R- <0,8
Плохой	-R- <0,5

Следовательно, регрессионный анализ является статистическим инструментом, который позволяет анализировать и прогнозировать или оценивать будущие наблюдения двух или более взаимосвязанных переменных, то есть полезный инструмент для планирования.

После этого поверхностного рассмотрения регрессий мы продолжаем рассмотрение практического случая, связанного с компанией ESTIMAR LTDA.

Доходы и расходы в миллионах, полученные ежемесячно в течение 2002 года и первых шести месяцев 2003 года, представлены ниже.

Мы решили представить этот случай, поскольку он очень практичен при применении метода регрессии. Кроме того, потому что это позволяет проанализировать, как доходы и расходы компании вели себя с 2002 года, и, в свою очередь, прогнозировать в соответствии с показанной тенденцией, как поведение доходов и расходов будет оставаться до конца 2003 года и на основе их выводить или принимать краткосрочные решения.

Двусторонние распределения

Когда мы одновременно изучаем значения двух статистических переменных по совокупности, набор пар значений, соответствующих каждому индивидууму, называется двумерным распределением.

Пример 1:

Оценки 10 студентов по математике и языку приведены в следующей таблице:

МАТЕМАТИКА	два	4	5	5	6	6	7	7	8	9
ЯЗЫК	два	два	5	6	5	7	5	8	7	10

Пары значений {(2,2), (4,2), (5,5),…; (8,7), (9,10)} образуют двумерное распределение.

регрессия

* Корреляция

Часто мы изучаем значения двух разных статистических переменных в одной и той же совокупности, чтобы выяснить, существует ли какая-либо связь между ними, то есть, если изменения в одной из них влияют на значения другой. Если это происходит, мы говорим, что переменные коррелированы или что между ними есть корреляция.

Мера корреляции

Визуальной оценки наличия корреляции недостаточно. Мы будем использовать параметр, называемый коэффициентом корреляции, который мы будем обозначать буквой r, который позволяет нам оценить, является ли он сильным или слабым, положительным или отрицательным.

Расчет - это механическая задача, которую мы можем выполнить с помощью калькулятора или компьютерной программы. Наш интерес в том, чтобы знать, как это интерпретировать

мы выделим одно из его свойств

-1 <г <1

Линейная и прямая корреляция регрессии

Когда мы смотрим на облако точек, мы видим, сгруппированы ли точки вблизи какой-либо кривой. Здесь мы просто увидим, распределены ли точки вокруг линии. Если это произойдет, мы скажем, что существует линейная корреляция. Линия называется линией регрессии.

Мы будем говорить о сильной линейной корреляции, когда облако близко напоминает линию, и оно станет более слабым (или менее сильным), когда облако распространяется относительно линии.

На графике мы видим, что в нашем примере корреляция довольно сильная, поскольку нарисованная нами линия близка к точкам облаков.

Когда линия увеличивается, корреляция является положительной или прямой: при увеличении одной переменной другая также имеет тенденцию к увеличению, как в предыдущем примере. Когда линия уменьшается, корреляция является отрицательной или обратной: когда одна переменная увеличивается, другая имеет тенденцию к снижению.

Пример 2:

Человек тренируется, чтобы получить водительские права, повторяя тест из 50 вопросов. График описывает количество ошибок, которые соответствуют сделанным попыткам.

Обратите внимание, что существует очень сильная корреляция (точки «почти» выровнены) и отрицательная корреляция (линия уменьшается).

Дисперсионная диаграмма

Первый способ описать двумерное распределение - это представить пары значений на декартовой плоскости. Полученный график называется облаком точек или диаграммой рассеяния.

Точечная диаграмма - это графическое представление взаимосвязи между двумя переменными, широко используемое на этапах проверки теории и идентификации первопричины, а также при разработке решений и поддержании полученных результатов. Три особенно заслуживающих внимания понятия заключаются в том, что выявление истинных причинно-следственных связей является ключом к эффективному решению проблем, что причинно-следственные связи почти всегда демонстрируют различия и что эти отношения легче увидеть на диаграмме. дисперсия, что в простой таблице чисел

Линия тренда

Линия тренда является наиболее важным основным инструментом, который есть у технического аналитика.

Это линия или набор линий, которые рисуются на графике путем объединения последовательных последовательностей минимальных точек (линия восходящего тренда) или максимальных точек (линия нисходящего тренда) с одинаковым наклоном.

Он используется, чтобы сначала определить направление рынка и установить его цели проекции.

Отметьте уровни поддержки или сопротивления, которые прогнозируют цены.

Он позволяет постоянно анализировать уровень прибыли / риска, который может быть взят при запуске или закрытии позиции, принимая за текущую цену относительно линии тренда и ее прогноза.

Прорыв восходящей или нисходящей линии тренда является одним из сигналов, подтверждающих изменение направления цен.

Они являются основой для отображения каналов, которые определяют возможные движения цены.

Математическая модель

Также подгонка кривой - это уравнение, приведенное на графике, в зависимости от степени корреляции, которая наилучшим образом соответствует набору данных.

-ЛИНЕЙНАЯ РЕГУЛИРОВКА: Y = BX + A

ЛОГАРИТИЧЕСКАЯ РЕГУЛИРОВКА: Y = B Ln X + A

-ЭКСПОНЕНТНАЯ РЕГУЛИРОВКА: Y = AC BX

ПАРАБОЛЬНАЯ, КВАДРАТИЧЕСКАЯ ИЛИ ПОЛИНОМНАЯ РЕГУЛИРОВКА: Y = AX2 + BX + A

оценки

Это приблизительная оценка, основанная на данных за предыдущие периоды (исторические или статистические данные) посредством выборки.

Прогнозы

Это оценка значения у данного или я принимаю значение х. Можно также сказать, что это предвидеть будущее.

Сформулируйте шаги для подгонки набора данных и создайте модель своей математической модели

Табулировали набор данных Xi, Yi, чьи переменные связаны

Коммунальные услуги против затрат

-Стоимость против произведенного количества

-Услуги против месяца

-Стоимость против недель

- Доход против года

График данных Xi, Yi (точечная диаграмма или облако точек). Это позволяет визуализировать линию тренда.

Постройте математическую модель, которая наилучшим образом соответствует степени корреляции.

• Идеальный = 1

• Отлично 0,9 <= <= 1

• Обычная 0,5 <= <0,8

• плохо <0,5

Хронологическая серия

Хронологическая СЕРИЯ - это набор наблюдений (упорядоченный по времени). Примерами временных рядов могут служить такие аспекты, как ежедневные данные о количестве осадков, еженедельные продажи, квартальный валовой национальный продукт, измерения температуры.

Цель анализа таких данных состоит в том, чтобы определить, присутствуют ли определенные неслучайные закономерности или закономерности.

Иногда речь идет об обнаружении неслучайных закономерностей, которые можно использовать для предсказания будущего.

В других ограничениях цель состоит в том, чтобы убедиться, что нет случайных шаблонов. В этих случаях указанные шаблоны рассматриваются как признак того, что система или процесс «вышли из-под контроля».

Следующее объяснение связано с внутренним анализом, который фокусируется на исторических данных переменной исследования. Следует отметить, что внутренний анализ широко используется в бизнесе и промышленности. Признанная цель внутреннего анализа состоит в том, чтобы описывать, а не объяснять исторические шаблоны данных (то есть выявлять различные шаблоны). Кроме того, предположение, на котором основан внутренний анализ, устойчиво, что существует постоянная причинно-следственная система, связанная со временем, которая влияет на данные. Другими словами, исторические данные предположительно отражают влияние всех факторов с течением времени. Например,Исследование продаж, проведенное за 14 лет, может показать, что продажи увеличивались равномерно со скоростью почти 10% в год. Исходя из этого, делается прогноз будущих продаж, исходя из того, что те силы, которые привели к появлению этой модели, сохранятся в будущем.

Номера индекса

Индекс измеряет, насколько переменная изменилась с течением времени.

Он измеряет относительные различия между экономическими переменными: изменения в ценах, заработной плате, доходе и т. Д.

Они рассчитываются для 2 периодов во временном ряду или для всех периодов во временном ряду относительно фиксированного периода, называемого базовым периодом.

Насколько важны эти темы для любой науки.

Статистика имеет большое значение в различных компаниях, ориентированных на любую профессиональную сферу, поскольку она помогает достичь адекватного планирования и контроля, опираясь на прогнозирование исследований, бюджетов и т. Д.

• Мотивировать высшее руководство, чтобы определить основные цели компании.

• Они способствуют определению адекватной структуры, определяющей ответственность и полномочия каждой из частей, составляющих организацию.

• Они увеличивают участие различных уровней организации, когда есть адекватная мотивация.

• Они заставляют вести файл контролируемых исторических данных.

• Они облегчают администрацию оптимальное использование различных входов.

• Они способствуют совместному участию и интеграции различных областей компании.

• Они вызывают периодический самоанализ.

• Они облегчают административный контроль.

• Это задача, которая постоянно ставится перед руководителями организации, чтобы проявить свою креативность и профессиональное суждение, чтобы улучшить компанию.

• Они помогают достичь большей эффективности и результативности в операциях.

Насколько важно прогнозирование для вас как бухгалтера.

• Предотвращать изменения в среде, так что их предвидение облегчает адаптацию для организаций.

• Интегрировать цели и решения организации.

• С помощью прогнозов можно прогнозировать потери в результатах будущей финансовой отчетности, и таким образом можно принимать решения, будь то сокращение затрат и расходов, стратегии планирования, которые помогают улучшить компанию, и что цель любой компании, которая должна получать прибыль, достигнута.

• На основе анализа оборачиваемости запасов может быть принято решение об увеличении или удалении продукта с рынка.

В каких областях вашей профессиональной компетенции полезно применять эти знания.

-Economy

-Administration

-Психология и другие смежные области (Точные науки и общественные науки)

-Медицина и т. Д. Мы считаем, что эти статистические вопросы необходимы в любой области, так как ситуации, когда две переменные вмешиваются ежедневно, и эти знания важны для принятия решений.

3. Анализ результатов

Проведение краткого анализа деятельности КОМПАНИИ ESTIMAR LTDA. Мы можем наблюдать небольшую или нулевую коммерческую стабильность, которая была неоднородной в каждом из месяцев, когда мы можем сделать вывод, что клиенты были рады компании, если мы наблюдаем рост ежемесячного дохода, однако прибыль все больше уменьшается из-за неумелого руководства со стороны руководителей производства, куда они вложили больше, чем фактически продали. Это, в свою очередь, показывает, что в ситуации, подобной той, которая произошла в период 2002 года и первые шесть месяцев 2003 года, труднее достичь точки равновесия; то есть усилия в инвестициях больше, чтобы компенсировать то, что остается, чтобы получить прибыль в марже.

Как мы видим из таблицы с фиксированными номерами базовых индексов (# страница) в июне 2003 года, неправильное управление компанией становится слишком заметным, потому что у нас разница в стоимости составляет 250%, разница в доход 125% и изменение прибыли от дефицита 125%; что не имеет никакого смысла в развитии деятельности компании, где общей целью компании является получение прибыли.

В таблице индексов для мобильных устройств мы видим, что процент изменения затрат и дохода по сравнению с таблицей на фиксированной основе уменьшается с течением периода, тогда как процент изменения прибыли в две таблицы были очень разными, в мобильной базе прибыли были очень переменными между прибылью и убытками, в то время как в фиксированной базовой зоне дефицит всегда появлялся в возрастающей форме в течение периода.

4. Выводы

Крайне важно, чтобы компания ESTIMAR LTDA. Выполните планирование бюджета, чтобы исследовать поведение различных рынков, которые непосредственно влияют на продукт, а также выполнить план потребностей в входных данных, который состоит из определения потребностей различных ресурсов, вовлеченных в производственный процесс таким образом, что план рынка можно встретить.

Выполните финансовый план, который призван решить, как будет решаться проблема ликвидности и финансирования компании после прогнозирования доходов и расходов из плана исходных требований.

Благодаря хорошей степени корреляции мы можем легко рассчитать, как поведет себя переменная интереса (в нашем случае, ежемесячный доход, затраты и прибыль компании ESTIMAR LTDA.) Со временем.

ЭСТИМАР ЛТД. С января 2002 г. они показывают тенденцию к росту, и полиномиальная математическая модель с превосходной степенью корреляции, R = 0,9627, была скорректирована, показывая хорошую взаимосвязь между обрабатываемыми данными.

Замечено, что ESTIMAR LTDA. Это компания с очень плохим административным управлением, потому что затраты были выше, чем доходы, несмотря на то, что они были более или менее на одном уровне, что в особенности отрицательно сказалось на прибыли; По этой причине необходимо поддерживать обновленные стандартные затраты в компании, чтобы облегчить подготовку бюджета для заявок на сырье, трудовые и косвенные производственные расходы, поскольку в противном случае они будут определены в очень неточный

Лучшая стратегия для предотвращения этого состоит в том, чтобы принять практические меры по сокращению затрат, что приведет к увеличению маржи и позволит компании улучшить свои конкурентные позиции.

5. Библиография

МОНТГОМЕРИ Дуглас С., РУНГЕР Джордж С., Вероятность и статистика, применяемая к технике, Эд. МакГроу Хилл, 1996 г., глава 9.AULAFACIL.COM, курс статистики, главы 12 и 13, 2003 г. АДМИНИСТРАТИВНЫЙ УЧЕТ, Дэвид Ноэль Рамирес Падилья

Скачать оригинальный файл