Экономический анализ: практические вычисления. Экономические расчеты онлайн

© Евгений Шуремов, 2016

© Евгений Шуремов, иллюстрации, 2016

ISBN 978-5-4483-5338-3

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Введение

Про экономический анализ написано множество книг и статей. В них детально, часто с излишней скрупулезностью, рассматриваются назначение экономического анализа, проблемы организации его проведения, различные аналитические методики, перечисляются сотни используемых в анализе коэффициентов, объясняется порядок их интерпретации и т. д. В этой книге таких подробностей нет: даются только компактные пояснения сути решаемых задач. Акцент сделан преимущественно на описании конкретного порядка выполнения наиболее типовых вычислений (расчетных формул, алгоритмов), требований к необходимой для выполнения расчетов информации, представлении вариантов выполнения вычислений при наличии или отсутствии каких-либо данных, возможных проблемах, связанных с подменой одних данных другими. Приведено множество примеров выполнения рассматриваемых вычислений.

Поскольку сегодня уже никто не выполняет расчеты вручную, для демонстрации порядка выполнения расчетов разработаны компьютерные программы, которые размещены на специализированном сайте в сети Интернет. Переходя по приводимым по мере изложения гиперссылкам, можно воспроизвести рассматриваемые в книге примеры, а также неограниченно проводить расчеты с собственными данными. Разумеется, используемые для поддержки читателей книги программы нельзя считать завершенным системами автоматизации экономического анализа. Они не предназначены для «промышленного» использования, но могут служить подспорьем тем пользователям, у которых нет соответствующего профессионального программного обеспечения. В особенности тем, кто работает преимущественно со смартфонами и планшетами.

Для более полного знакомства с современными методиками проведения экономического и, прежде всего, финансового анализа автор настоятельно рекомендует обратиться к источнику [1], поскольку методические положения, являющиеся основой приводимых в данной книге расчетных алгоритмов и требований к их информационному обеспечению, основаны преимущественно на изложенном в [1] материале.

В первой главе книги рассматривается проблематика применения наиболее простых методов экономического анализа: сравнений, группировок, выборок, относительных показателей, несложных статистических методов, а также вертикального и горизонтального анализов. При желании лично воспроизвести расчеты читатели могут обратиться по приведенным в тексте Интернет-ссылкам к программам обработки заранее подготовленных массивов, содержащих исследуемые финансовые показатели иностранных и российских компаний.

Во второй главе рассматривается порядок выполнения практических расчетов при проведении детерминированного факторного анализа. Для проведения практических вычислений читатели могут воспользоваться специализированным Web-приложением – факторным калькулятором, позволяющим воспроизвести все приведенные в тексте расчеты, а также произвольно экспериментировать с собственными данными.

В третьей главе рассматриваются подводные камни, связанные с оценкой платежеспособности предприятия на основе коэффициентного анализа. Показаны причины возникновения возможных ошибок в оценках коэффициентов платежеспособности, построенных исключительно на основе данных бухгалтерских балансов. Представлены методические рекомендации о получении необходимых для корректировок данных как остатков субсчетов и аналитических счетов, рекомендуемых к использованию в плане счетов программы 1С: Бухгалтерия 8.3. Для воспроизведения представленных расчетов и проведения вычислений с собственными данными читатели могут воспользоваться рассмотренным во второй главе факторным калькулятором.

В четвертой главе на примере решения классической задачи анализа соответствия условий получения и предоставления товарного кредита рассматривается порядок применения компьютерного моделирования как инструмента экономического анализа. Дается описание соответствующей экономико-математической модели с указанием ограничений для ее применения. Приводятся примеры ее использования для выполнения практических расчетов на основе на основе специализированного Web-приложения, с помощью которого читатели могут воспроизвести все приводимые в тексте расчеты, а также осуществлять вычисления с собственными данными.

В пятой главе на примере задачи разделения постоянных и переменных затрат по данным отчета о финансовых результатах рассматривается порядок применения простейших методов математической статистики для восстановления недоступных пользователю, но необходимых для проведения экономического анализа данных. С помощью специализированного Web-приложения пользователи могут воспроизвести все приводимые в тексте расчеты, а также осуществлять вычисления с собственными данными. Также показаны возможные ограничения предлагаемого подхода.

Все приведенные в книге гиперссылки действуют для всех категорий пользователей сайта http://shurem.ru. Однако произвольное перемещение по разделам поддержки книги доступно только авторизованным пользователям. То есть необходимо зарегистрироваться, авторизоваться на сайте и далее пройти по пути Публикации => Поддержка книг => Экономический анализ: практические вычисления. Раздел поддержки будет периодически обновляться.

С пожеланиями и предложениями можно обратиться к автору по адресу shurem@mail.ru

Глава 1. Общие инструменты обработки данных в экономическом анализе

Предметом изучения экономического анализа являются хозяйственные процессы субъектов экономической деятельности.

Экономический анализ (ЭА) – это система специальных знаний, ориентированных на исследование экономических процессов в их взаимосвязи; обоснование и контроль выполнения бизнес-планов; определение и измерение факторов, влияющих на экономические процессы; раскрытие тенденций хозяйственного развития; выявление неиспользованных внутрихозяйственных резервов; принятие оптимальных управленческих решений.

Основными функциями ЭА являются: изучение закономерностей и тенденций развития экономических процессов; обоснование текущих и перспективных планов; контроль выполнения планов и управленческих решений; оценка результатов хозяйственной деятельности (ХД); поиск резервов повышения эффективности ХД; разработка мероприятий по использованию выявленных резервов.

Реализация перечисленных функций требует изучения и обработки больших массивов разнородных данных, фиксируемых в процессе функционирования субъектов экономической деятельности. При этом могут применяться как относительно простые (традиционные) методы изучения данных, так и весьма сложные экономико-математические модели. В данной книге преимущественное внимание будет уделено относительно простым методам, поскольку они применяются наиболее массово.

1.1. Сравнения, группировки, выборки и относительные показатели

Основными традиционными методам являются:

– сравнение (сопоставление изучаемых данных и фактов хозяйственной жизни);

– использование относительных (проценты, удельные веса, коэффициенты, индексы) и средних статистических величин;

– группировка (классификация исследуемых объектов и процессов по различным критериям).

Уже даже просто сравнивая одни и те же показатели, зафиксированные на различных объектах, можно получить немало ценной информации. Например, сравнивая соответствие плановых и фактических данных. Сразу можно увидеть: по каким показателям план выполнен, а по каким – нет. Что уже ценно.

Простое сравнение может быть особенно полезным, если требуется провести исследование большого числа объектов.

В качестве примера рассмотрим массив данных, содержащий основные показатели 2000 крупнейших (по мнению Forbes) публичных компаний мира по состоянию на май 2013 года. Использованы данные, импортированные с сайта forbes.com летом 2013 года и специальным образом преобразованные для проведения анализа. Опубликованный недавно текущий рейтинг существенно отличается от приводимых данных – все-таки прошло уже немало времени. Но наша цель не сравнение крупнейших компаний мира, а демонстрация возможностей извлечения знаний из экономической информации с помощью простейших методов экономического анализа.

Воспроизвести следующий пример можно перейдя по ссылке:

http://shurem.ru/index.php?act=60&id=662

Ниже приведен фрагмент снимка экрана выдачи, обеспечиваемой переходом по указанной ссылке.

Если полистать полный список, то «методом пристального разглядывания» уже можно будет получить какие-то начальные представления о массиве изучаемой информации и соответствующих субъектах экономической деятельности.

Однако еще больше интересной информации можно получить, если сортировать и группировать данные по определенным критериям.

Воспроизвести следующий пример можно перейдя по ссылке:

http://shurem.ru/index.php?act=60&id=662&company=0&country=0&_ks=value

Ниже приведен фрагмент снимка экрана выдачи, обеспечиваемой переходом по указанной ссылке.

Компании отсортированы по убыванию значений в колонке Стоимость (Рыночная капитализация). Эти данные уже намного более информативны с аналитической точки зрения. И здесь уже можно более осмысленно повторить применение метода Сравнение.

В частности, можно видеть, что две самые «дорогие» на тот момент компании – Apple и Exxon Mobil, несмотря на то, что оценивались рынком почти одинаково, имели существенно различающиеся суммы оценки активов (Активы) и выручку (Продажи). Можно продолжить анализ и дальше. Google и PetroChina имели вполне сопоставимую рыночную стоимость. Хотя у PetroChina выручка, прибыль и активы были в разы выше. Уже начинают возникать интересные вопросы. То есть анализ уже начался.

Воспроизвести следующий пример можно перейдя по ссылке:

http://shurem.ru/index.php?act=60&id=662&company=0&country=0&_ks=profits

Ниже приведен фрагмент снимка экрана выдачи, обеспечиваемой переходом по указанной ссылке.

Теперь компании отсортированы по убыванию Прибыли. Еще больше интересной информации появилось. На третьем месте родной Gazprom с прибылью, вполне сопоставимой с Apple и Exxon Mobil, но «стоящий» почти в 4 раза меньше. На предыдущем экране выдачи его и в помине не было. У Вас вопросы возникли? У автора, когда он это первый раз увидел – возникли.

Таким образом, уже только простейшие методы экономического анализа – сравнение и группировка – могут дать очень много ценной информации.

Еще интереснее становится, когда начинается сопоставление элементарных относительных величин. Например, в колонке Ст/Приб отражается частное от деления стоимости компании на прибыль. Фактически этот показатель отвечает на вопрос: сколько лет надо получать такую же, как в этом году, прибыль, чтобы «окупить» рыночную стоимость компании? Из данных выдачи следует, что при такой же прибыли Apple «окупился» бы за 10 лет, а Gazprom – меньше, чем за три. Интересно также сравнение Exxon Mobil c Gazprom: разница по «срокам окупаемости» – более, чем в три раза. При том, что рентабельность активов (Приб/Акт) сопоставима, а с точки зрения рентабельности продаж (Приб/Прод) Gazprom в 2 раза «лучше».

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.