Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Статистический анализ финансового состояния предприятий пищевой промышленности

Диссертация: Статистический анализ финансового состояния предприятий пищевой промышленности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработана и апробирована методика оценки финансового состояния предприятий, учитывающая их неоднородность и основанная на использовании многомерных статистических методовпредложена методика определения основных взаимосвязей между показателями активов и пассивов предприятий с помощью канонического корреляционного анализаразработана методика многомерной классификации предприятий пищевой… Читать ещё >

Статистический анализ финансового состояния предприятий пищевой промышленности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Экономико-статистический анализ развития пищевой промышленности
    • 1. 1. Оценка состояния и основных тенденций развития пищевой промышленности
    • 1. 2. Анализ финансового состояния пищевой промышленности
    • 1. 3. Методы анализа финансового состояния предприятий
  • Глава 2. Совершенствование методологии комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности
    • 2. 1. Комплексное использование многомерных методов для оценки взаимосвязи показателей финансовой отчетности и анализа финансового состояния предприятий
    • 2. 2. Разработка методики дифференцированного анализа показателей деятельности предприятий с учетом их типологических групп
    • 2. 3. Исследование финансового состояния предприятий пищевкусовой и мясомолочной промышленности с использованием метода финансовых коэффициентов
  • Глава 3. Статистический анализ финансовых результатов и финансового состояния предприятий пищевой промышленности
    • 3. 1. Канонический корреляционный анализ показателей финансовой отчетности предприятий пищевой промышленности
    • 3. 2. Определение типологических групп предприятий пищевкусовой и мясомолочной промышленности
    • 3. 3. Построение эконометрических моделей прибыли от показателей финансовой деятельности предприятий с учетом их типологических групп

Актуальность темы

исследования.

Пищевая промышленность России является одной из важнейших отраслей промышленности, от успешного развития которой во многом зависит ситуация на потребительском рынке страны, обеспечение населения качественными и доступными продуктами питания.

В ходе экономических реформ предприятия пищевой промышленности столкнулись с многочисленными трудностями, в результате которых значительно ухудшилось их финансовое состояние. Только с началом восстановительных процессов в российской экономике в последние годы наметились позитивные сдвиги в финансовом состоянии предприятий пищевой промышленности. Вместе с тем финансовые результаты отрасли еще остаются крайне неудовлетворительными, о чем свидетельствует большая доля убыточных предприятий.

При обостряющейся конкуренции за потребителя умение адекватно оценить и сравнить финансовое состояние предприятий отрасли является необходимым условием для достижения успеха в финансово-хозяйственной деятельности. Получение и сравнение оценок финансового состояния предприятий предполагает использование методологии статистического анализа в сочетании с традиционными методами финансового анализа.

Финансовое состояние предприятий может быть адекватно описано только с помощью системы показателей, Поэтому при их исследовании важнейшая роль должна принадлежать методам многомерного статистического анализа. Эти методы позволяют количественно оценить финансовое состояние предприятий и выявить факторы, влияющие на финансовые результаты их деятельности. Применение методов многомерного статистического анализа вместе с традиционным финансовым анализом существенно расширяет возможности исследования финансового состояния предприятий. Однако многие вопросы соответствующей методологии остаются недостаточно изученными.

Все сказанное обусловило выбор темы исследования и ее актуальность в научном и практическом плане.

Цель и задачи исследования

.

Целью диссертационного исследования является разработка методики комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности.

Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи: проведен экономико-статистический анализ основных тенденций развития пищевой промышленности и финансовых результатов ее деятельностипредложен методический подход к оценке финансового состояния предприятий с использованием системы показателей, отражающих его важнейшие аспекты, и основанный на системном использовании методов многомерного статистического анализаразработана методика анализа основных взаимосвязей между показателями, характеризующими наличие, привлечение и использование средств предприятийпредложен алгоритм разбиения предприятий пищевой промышленности на типологические группы по уровню их финансового состоянияразработана методика анализа финансовых результатов деятельности предприятий пищевой промышленности с учетом их типологических групппостроены и апробированы модели прогнозирования основных финансовых показателей деятельности предприятий.

Объект исследования. Объектом исследования явились предприятия пищевой промышленности, осуществляющие финансово-хозяйственную деятельность на территории Российской Федерации.

Предмет исследования. Предметом исследования явилась совокупность показателей, характеризующих финансовое состояние предприятий пищевой промышленности.

Методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по экономике, статистике, эконометрике и финансовому анализу. В качестве исследовательского инструментария использовались методы экономического и финансового анализа, многомерные методы канонического корреляционного, регрессионного и кластерного анализа, табличные и графические методы представления результатов исследования. Для обработки исходной информации были использованы пакеты прикладных программ: EXCEL, «Олимп», «Мезозавр», «SPSS» и «Statistica» .

Информационную базу исследования составили данные статистических сборников Госкомстата России, бухгалтерских балансов и отчетов о прибылях и убытках предприятий пищевой промышленности, полученные из справочно-аналитической системы «Альба-Y». В качестве основного информационного массива использовались финансовые показатели деятельности 360 предприятий различных отраслей пищевой промышленности.

Научная новизна. Новизна исследования состоит в совершенствовании методических подходов к комплексному экономико-статистическому анализу финансового состояния предприятий пищевой промышленности.

В диссертации сформулированы следующие положения, составляющие научную новизну и выносимые на защиту: выявлены тенденции и факторы развития финансового состояния предприятий пищевой промышленности;

— разработана и апробирована методика оценки финансового состояния предприятий, учитывающая их неоднородность и основанная на использовании многомерных статистических методовпредложена методика определения основных взаимосвязей между показателями активов и пассивов предприятий с помощью канонического корреляционного анализаразработана методика многомерной классификации предприятий пищевой промышленностипо уровню финансового состояния с использованием методов кластерного анализапредложен алгоритм оценки факторов, влияющих на прибыль различных типологических групп предприятий пищевой промышленности;

— усовершенствована методика прогнозирования важнейших показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий, основанная на трендовых и адаптивных моделях.

Практическая значимость исследования. Разработанная автором методика комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности апробирована в работе Всероссийского Института аграрных проблем и информатики Российской Академии: сельскохозяйственных наук, а также консалтинговой фирмы «Современные Бизнес-Технологии». Результаты работы могут быть использованы органами государственной статистики и организациями, предлагающими независимые оценки финансового состояния отраслей и отдельных предприятий.

Апробация и реализация результатов исследования.

Результаты и основные положения диссертационного исследования докладывались и получили одобрение на научно-практических конференциях молодых ученых и специалистов, проводимых в МЭСИ, а также на международной конференции «Потребительская кооперация: опыт и проблемы управления», проведенной в 2002 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, общим объемом 1,1 п. л.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения.

Его основные результаты для 2000 г. представлены в табл. 3.5.

Заключение

.

Формирование высокоэффективных отраслей промышленности, ориентированных на внутренний спрос населения, к которым относится и пищевая? промышленность, является одним из важнейших факторов успешного развития экономики России. Вместе с тем финансовое состояние многих предприятий пищевой промышленности остается сложным, что негативно сказывается на перспективах отрасли.

В этих условиях особенно актуальными становятся проблемы повышения информационной прозрачности результатов финансово-хозяйственной деятельности промышленных предприятий, получения надежных оценок их финансового состояния и обеспечения всех заинтересованных внешних пользователей соответствующей информацией.

Создание эффективной системы отслеживания финансового состояния предприятий пищевой промышленности и управления их финансовыми ресурсами для принятия обоснованных экономических решений предполагает проведение всестороннего финансового анализа и качественную оценку их финансово-хозяйственной деятельности, определение места отдельного предприятия в ряду других предприятий отрасли.

Проведение такого финансового анализа является сложной задачей.

Для ее решения необходимо не только выбрать методику адекватную целям и задачам анализа рассматриваемого предприятия, но и правильно проинтерпретировать показатели его финансового состояния в сравнении с финансовыми показателями как отрасли в целом, так и различных подотраслей.

В этой связи возникает необходимость в совершенствовании методологии экономико-статистического анализа финансового состояния как пищевой промышленности в целом, так и ее составляющих — отраслей и отдельных предприятий. Только применение экономико-статистического анализа позволяет подойти к решению этой задачи и получить объективную картину функционирования отрасли и предприятий, обеспечивая условия для осуществления эффективной финансово-хозяйственной деятельности.

Анализ финансового состояния предприятий пищевой промышленности в исследовании был проведен по системе показателей, отражающих различные стороны их финансового состояния и результаты деятельности. Исследование проводилось по представительной выборке предприятий пищевой промышленности на примере двух следующих подотраслей: пищевкусовой и мясомолочной.

В диссертации разработана методика комплексного статистического анализа и прогнозирования основных показателей финансово-экономической деятельности предприятий и получены следующие результаты:

1. Обоснована необходимость применения многомерных статистических методов при исследовании и анализе финансового состояния предприятий. Их применение в сочетании с традиционными методами финансового анализа значительно увеличивает аналитические возможности таких комплексных исследований.

2. Обоснована система финансовых показателей, характеризующих различные аспекты финансового состояния предприятий: финансовую устойчивость, ликвидность, деловую активность, рентабельность и позволяющая дать многомерную характеристику финансового состояния предприятий пищевой промышленности в их важнейших аспектах.

Отобранная система показателей была использована при проведении многомерного статистического анализа финансового состояния предприятий по разработанной в диссертации системе взаимосвязанных методик.

3. С учетом специфики решаемых задач была создана база эмпирических данных, удовлетворяющая требованиям представительности и информационной доступности показателей. В эту базу данных вошли разнообразные статистические данные микро и макроуровня, характеризующие развитие пищевой промышленности в целом и ее важнейших отраслей. Ее использование позволило провести апробацию предложенных методических решений.

4. Использование канонического корреляционного анализа позволило определить основные взаимосвязи между показателями активов и пассивов предприятий пищевой промышленности и ограничить круг показателей, используемых в дальнейшем анализе, наиболее информативными.

5. Проведена многомернаяклассификация предприятий пищевой промышленности по уровню их финансового состояния.

Классификация исследуемых объектов проводилась с помощью кластерного анализа. Использование данного метода позволило получить однородные группы объектов — предприятий пищевой промышленности с близкими показателями финансового состояния.

По результатам кластерного анализа были выделены три типологические группы предприятий и проведен сравнительный анализ финансовых показателей внутри каждой группы. Согласно полученным результатам, первая группа предприятий — это проблемные предприятия с наихудшими финансовыми показателямивторая группа предприятийэто предприятия с показателями близкими к средним по совокупностипоследняя группа представляет собой лидеров по финансовому состоянию, предприятия с наилучшими показателями.

6. В целях выявления тенденции и оценки способов воздействия на финансовые результаты деятельности предприятий, был применен регрессионный анализ и построены уравнения регрессии по типологическим группамБыли построены многомерные статистические модели зависимости, отражающие влияние ряда факторов на прибыль от реализации продукции.

Анализ этих моделей показал, что основными факторами, определяющими уровень прибыли предприятий пищевой промышленности являются: производственные запасы, основные средства, дебиторская задолженность, краткосрочные и долгосрочные заемные средства. Регрессионные модели, построенные для однородных групп предприятий, позволили более детально исследовать их деятельность.

В целом использование многомерных методов статистического анализа позволило не только выявить однородные по финансовому состоянию группы, что немаловажно для их оценки их перспектив и конкурентоспособности, но и изучать объективно существующие взаимосвязи между показателями финансово-экономической деятельности предприятий внутри различных типологических групп.

7. В рамках эконометрического моделирования рассматриваемых процессов была построена многофакторная динамическая модель прибыли предприятий двух указанных отраслей и получены прогнозные оценки прибыли. В динамических моделях прибыли для обеих отраслей присутствует как общий фактор, которым являются запасы, так и факторы, свойственные каждой отрасли. Так, в пищевкусовой промышленности таким фактором является дебиторская задолженность, а в мясомолочной этими факторами являются денежные средства и кредиторская задолженность, которые по-разному влияют на прибыль. Полученные прогнозы свидетельствуют о том, что в течение прогнозируемого периода в обеих отраслях ожидается рост прибыли.

8. Разработанные и усовершенствованные методики, а также результаты анализа могут быть использованы в аналитической работе органов государственной статистики, управленческими организациями при разработке стратегии развития отрасли, руководством предприятий и их деловыми партнерами.

Полученные оценки основных тенденций и факторов развития финансового состояния предприятий пищевой промышленности могут использоваться на макроэкономическом, региональном и отраслевом уровне, а также при разработке социально-экономической политики в регионах.

Различные элементы разработанной методики комплексного статистического анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности были апробированы в работе Всероссийского Института аграрных проблем и информатики Российской Академии сельскохозяйственных наук, а также консалтинговой фирмы «Современные Бизнес-Технологии».

Использование разработанной методики позволяет: проводить сравнительный анализ предприятий пищевой промышленности по комплексу финансово-экономических показателейпроводить классификацию предприятий по степени финансовой устойчивости, ликвидности, деловой активности и рентабельностивыявлять показатели, оказывающие наиболее сильное влияние на финансовые результаты предприятийосуществлять прогноз прибыли предприятий при помощи многофакторной динамической модели.

Предлагаемая методика комплексного анализа финансового состояния предприятий пищевой промышленности может использоваться в комплексе с другими задачами внешнего анализа для получения более детальной оценки их финансово-хозяйственной деятельности.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М.С., Грачев А. В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. М.: Дело и сервис, 1998. — 256 с.
  2. В.Е. Факторный индексный анализ (методология и проблемы). М.: Статистика, 1977. — 200 с.
  3. В.Е., Ильенкова С. Д., Сиротина Т. П., Смирнов С. А. Экономика и статистика фирм. М.: Финансы и статистика, 1996. — 240 с.
  4. С.А. Статистическое исследование зависимостей, применение методов корреляционного и регрессионного анализа к обработке результатов экспериментов. М.: Металлургия, 1968.
  5. С.А., Бежаева З. И., Староверов О. В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974. — 240 с.
  6. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. -М.: Финансы и статистика, 1985. -487 с.
  7. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. — 1022 с.
  8. Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физмат, 1989.-500 с.
  9. Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. -756 с.
  10. В.Г., Беллендир М. В. Финансовый анализ. М.: ДИС, 1997. -128 с.
  11. М.И., Шеремет А. Д. Теория анализа хозяйственной деятельности: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2002. — 228 с.
  12. М.И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2002. — 416 е.: ил.
  13. И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. М.: Финансы и статистика, 2000. — 192 с.
  14. Л.Е. Теория экономического анализа: Учебное пособие. -М.: ИНФРА-М, 2003. 222 с.
  15. .И. Практикум по международной статистике. М.: Дело и сервис, 2000.-174 с.
  16. Л.А. Анализ финансовой отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996. — 623 е.: ил.
  17. , Б.У., Хуань, К.Д. Многомерные статистические методы для экономики. -М.: Статистика, 1979. -317 е.: ил.
  18. В.П. Программа STATISTICA для студентов и инженеров. -2-е изд. М.: КомпьютерПресс, 2001. — 301 е.: ил.
  19. С.А. Эконометрика. Мн.: Новое знание, 2001. — 408 с.
  20. Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс: В 2-х т. / Пер. с англ. Под ред. В. В. Ковалева. С-Пб.: Экон. школа, 1997. Т. 1. 497 с. Т. 2. 669 с.
  21. Юд. Ф. Энциклопедия финансового менеджмента. М.: Экономика, 1998. — 816 с.
  22. Бро Г. Г., Шнайдман J1.M. Математические методы экономического анализа на предприятии. М.: Экономика, 1976. — 183 с.
  23. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996. — 799 с.
  24. И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1987. — 238 с.
  25. Г. Л. Теория статистики. М.: Инфра-М, 2000. — 414 с.
  26. В.М. Теория статистики: Учебн. Пособие для вузов. М.: Аудит, ЮНИТИ, 2000. — 247 с.
  27. Е. 3. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. — 302 с.
  28. Д. Эконометрические методы. М.: Статистика, 1980.
  29. Л.В., Никифорова Н. А. Анализ бухгалтерской отчетности. -М.: ДИС, 1998.-208 с.
  30. К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997. -402 е.: ил.
  31. , Н., Смит, Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. -М: Финансы и статистика, 1986. 349 е.: ил.
  32. A.M. Статистические методы многомерной классификации в экономике. М.: МЭСИ, 1984.
  33. A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000. — 352 е.: ил.
  34. Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ, 2003.-206 с.
  35. С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. -М: Финансы и статистика, 1982. -216 с.
  36. ., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977. 128 с.
  37. И.И., Рукавишников В. О. Логика прикладного статистического анализа. М: Финансы и статистика, 1982. — 192 с.
  38. И.И., Семенова Е. В. Основные процедуры многомерного статистического анализа. Л.: УЭФ, 1993.
  39. И.И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 1996. -368 е.: ил.
  40. М.Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики: Учебник. М: ИНФРА-М, 1998. 416 с.
  41. О.В. Как анализировать финансовое положение предприятия. М.: АО «Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1994. — 118 с.
  42. О.В. Финансовый анализ. М.: Бухгалтерский учет, 1998. -320 с.
  43. М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М: Финансы и статистика, 1988. — 342 с.
  44. Г. А., Кильдешев Г. С., Шмойлова Р. А. Статистическое изучение основной тенденции и взаимосвязи в рядах динамики. -Томск: Издательство Томского университета, 1985. 168 с.
  45. С.Д. Менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1986.
  46. Дж. Количественные методы в экономике. М.: Прогресс, 1977. -246 с.
  47. М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи М.: Наука, 1973.-900 с.
  48. М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. -736 с.
  49. Г. С., Аболенцев Ю. И. Многомерные группировки. М.: Статистика, 1978. — 160 с.
  50. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Пер. с англ. М: Финансы и статистика, 1989. -215 с.
  51. А.И., Привалов В. П. Анализ финансового состояния предприятия. М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. — 216 с.
  52. В.В. Финансовый анализ: управление капиталом, выбор инвестиций, анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 2000. -512 с.
  53. В.В. Введение в финансовый менеджмент. — М.: Финансы и статистика, 1999. 768 с.
  54. В.В., Волкова О. Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: Проспект, 2000. — 421 е.: ил.
  55. Ковалев В. В, Ковалев Вит. В. Финансы предприятий: Учеб. М.: ТК Велби, 2003. — 352 с.
  56. Ковалев В. В, Патров В. В. Как читать баланс. М.: Финансы и статистика, 1998. -448 е.: ил.
  57. JI.H. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. -М.: Статистика, 1980. 102 с.
  58. . Управление финансовой деятельностью предприятия: Проблемы, концепции и методы. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997. — 575 с.
  59. В.А., Староверов О.В, Турундаевский В. Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1991. -400 с.
  60. Количественные методы финансового анализа: Пер. с англ./ Под ред. С.Дж. Брауна и М. П. Крицмена. М.: ИНФРА-М, 1996. — 336 с.
  61. А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Наука, 1986. -534 с.
  62. Компьютерные исследования временных рядов и взаимосвязи показателей с использованием пакета MESOSAUR: Методические указания/ B.C. Мхитарян, Н. Я. Бамбаева, Д. Балинтова. М: МЭСИ, 1996.
  63. И.А., Скорик М. А., Нефедов А. Г., Болотов С. С. Исследование зависимостей с помощью пакета MathCad. М.: МЭСИ, 2000.
  64. Ю.Г., Рабинович П. М., Шмойлова P.A. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1985.- 103 с.
  65. М.Н. Финансовое состояние предприятия. М.: ИКЦ «ДИС», 1997.-224 с.
  66. Н.Ш., Путко Б. А. Эконометрика, ЮНИТИ, 2002. 311 с.
  67. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. — 416 с.
  68. Любу шин Н.П., Лещева В. Б., Дьякова В. Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия. М.: ЮНИТИ, 1999. — 471 с.
  69. Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. 5 изд., испр. — М.: Дело, 2001. — 400 с.
  70. Макроэкономическая статистика. /Под ред. Б. И. Башкатова, Г. Д. Кулагиной. М.: МЭСИ, 1997. — 58 с.
  71. И.Д. Кластерный анализ М.: Финансы и статистика, 1988! -176 с.
  72. Методика: комплексного финансово-экономического анализа предприятий. М.: КОНСЭКО, 1998. — 107 с.
  73. Многомерный статистический анализ в экономике. Под ред. В. Н. Тамашевича. М.: Юнити-Дана, 1999. — 598 с.
  74. Д.С. Финансы предприятий отраслей народного хозяйства. -М.: Финансы и статистика, 1999. 200 с.
  75. , Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. В 2-х вып. М.: Финансы и статистика, 1982. 239 е.: ил.
  76. Е.В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка. М.: Высшая школа, 1997. — 192 с.
  77. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности/ Под. Ред. О. Э. Башиной, А. А. Спирина. -М.: Финансы и статистика, 1999. 440 с.
  78. Л.Н. Финансы предприятий: учебник для вузов. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998. — 639 с.
  79. Д.А. Современные методы анализа финансового положения. -Минск: ООО «Профит», 1995.
  80. Предприятие в условиях рыночной адаптации: анализ, моделирование, стратегия./Под ред. Г. Б. Кпейнера. М.: ЦЭМИ, 1996. — 236 с.
  81. Промышленность России. 2000: Стат. Сб./ Госкомстат России. М., 2000.
  82. Промышленность России. 2002: Стат. Сб./ Госкомстат России. — М., 2002. -453 с.
  83. Д.А. Многомерный математический анализ. М.: Высшая школа, 1989.-270 е.: ил.
  84. Российский статистический ежегодник, 2002: Стат. сб./ Госкомстат России. М., 2002. — 690 с.
  85. Российский статистический ежегодник, 2003: Стат. сб./ Госкомстат России. М., 2003. — 705 с.
  86. Русак Н А., Русак В. А. Финансовый анализ субъекта хозяйствования. -Минск.: Высшая школа, 1997. 310 с.
  87. А.Г., Шамаев Г. А. Организация финансового менеджмента на предприятии. -М.: РДЛ, 1997. 351 с.
  88. Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: ИНФРА-М, 2003.-400 с.
  89. Г. В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности. М.: ИНФРА-М, 2001. — 288 с.
  90. Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980. — 456 с.
  91. Современный менеджмент и статистика: Сборник научных трудов/ Под ред. С. Д. Ильенковой, В. И. Кузнецова, Е. В. Гречанного. М: Диалог-МГУ, 1999.-198 с.
  92. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник/ Под ред. И. К. Беляевского. М.: Финансы и статистика, 1997J — 432 с: ил.
  93. Д., Хитчинг К. Бухгалтерский учет и финансовый анализ: Пер. с англ. СПб.: АОЗТ «Литера плюс», 1994. — 272 с.94- Стоянова Е. С., Штерн. М. Г. Финансовый менеджмент для практиков. -М.: Перспектива, 1998. 239 с.
  94. В.Н. Методы статистического анализа в управлении. М.: Дело, 2002. — 520 с.
  95. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное практическое пособие. М.: МЭСИ, 2000. — 173 с.
  96. Теория статистики: Учебник/ Под ред. Проф. Р. А. Шмойловой. 3 изд., перераб. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 560 е.: ил.
  97. Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности/Пер. с англ. М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999 -432 с.
  98. Э. Фёрстер, Б. Рёнц Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983. — 302 с.
  99. Финансовый менеджмент. /Под ред. Г. Б. Поляка. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997.-518 с.
  100. Финансовый менеджмент: Учебник для вузов. /Под ред. Н. Ф. Самсонова. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. — 495 с.
  101. Финансовый менеджмент: теория и практика. / Под ред. Е. С. Стояновой. -М.: Перспектива, 1996. 405 с.
  102. Финансы предприятий: учебное пособие. /Под ред. Е. И. Бородиной. -М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995. 207 с.
  103. Э. Техника финансового анализа. /Пер. с англ. под ред. Л. П. Белых. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1996. — 663 с.
  104. Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1977. — 241 с.
  105. А.Д., Негашев Е. В. Методика финансового анализа. М.: Инфра-М, 1999.-208 с.
  106. А.Д., Негашев Е. В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. М.: Инфра-М, 2003. — 237 с.
  107. Шим Д.К., Сигел Д. Г. Финансовый менеджмент. М.: Филинъ, 1996. -400 с.
  108. М.М., Манелля А. И. Статистический анализ тенденций и колеблемости. М.: Финансы и статистика, 1983. — 208 с.
  109. Е. I. «Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy», Journal of Finance (September 1968), pp. 589−609.
  110. P. «The Statistical Validity of the Ratio Method in Financial Analysis: An Empirical Examination: A Comment», Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1986), pp. 627−632.
  111. P. «The Analysis and Use of Financial Ratios: A Review Article», Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1987), pp. 449−461.
  112. Bayldon R., A. Woods and N. Zafiris, «A Note on the 'Pyramid' Technique of Financial Ratio Analysis of Firms' Performance», Journal of Business Finance & Accounting (Spring 1984), pp. 99−106.
  113. Bird R. G. and A. J. McHugh «Financial Ratios An Empirical Study», Journal of Business Finance & Accounting (Spring 1977), pp. 29−45.
  114. Chen К. H. And Shimerda «An Empirical Analysis of Useful Financial Ratios», Financial Management (Spring 1981), pp. 51−60.
  115. J. K. «Modelling a Financial Ratios Categoric Framework», Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1978), pp. 371−386.
  116. E. B. «Distributions of Financial Accounting Ratios: Some Empirical Evidence», The Accounting Review (January 1976), pp. 90−96.
  117. R. O. «An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction», Journal of Financial and Quantitative Analysis, (March 1972), pp. 1477−1493.
  118. Ezzamel M., C. Mar-Molinero and A. Beecher, «On the Distributional Properties of Financial Ratios», Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1987), pp. 463−482.
  119. Fornell C. and D. F. Larcker. «The Use of Canonical Correlation Analysis in Accounting Research». Journal of Business Finance & Accounting 1980, pp. 455−473.
  120. Fraser D. R., Wallace Phillips, Jr. and Peter S. Rose. «A Canonical Analysis of Bank Performance.» Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 9 (March 1974), pp. 287−295.
  121. J. O. «Some Empirical Bases of Financial Ratio Analysis», The Accounting Review (July 1965), pp. 558−568.
  122. J. O. «A Short History of Financial Ratio Analysis», The Accounting Review, April 1968, pp. 284−294.
  123. Houghton K. A. and D. R. Woodliff, «Financial Ratios: The Prediction of Corporate «Success» and Failure», Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1987), pp. 537−554.
  124. R. E. «A Cluster Analysis Study of Financial Performance of Selected Business Firms.» The Accounting Review, January 1971, pp. 36−56.
  125. E. K. «Financial Ratios and Different Failure Processes», Journal of Business Finance & Accounting (September 1991), pp. 649−673.
  126. C. R. «Improving the Efficiency and Effectiveness of Financial Ratio Analysis», Journal of Business Finance & Accounting (Autumn 1979), pp. 401−413.
  127. S. R. «The application of Analysis of Variance to Inter-Firm Comparison Ratios», Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1982), pp. 523−530.
  128. McDonald В. and M. H. Morris. «The Statistical Validity of the Ratio Method in Financial Analysis: An Empirical Examination», Journal of Business Finance & Accounting (Spring 1984), pp. 89−98.
  129. McDonald B. and M. H. Morris. «The Statistical Validity of the Ratio Method in Financial Analysis: An Empirical Examination: A Reply», Journal of Business Finance & Accounting (Winter 1986), pp. 633−635.
  130. Murphy J. E. and J. R. Nelson, «Random and Nonrandom Relationships Among Financial Variables: A Financial Model», Journal of Financial and Quantitative Analysis, (March 1971), pp. 875−885.
  131. Patron F. L. and D. duBois. «Financial Ratio Analysis for the Small Business», Journal of Small Business Management (January 1981), pp. 3540.
  132. Pinches G. E., K. A. Mingo and J. K. Caruthers, «The Stability of Financial Patterns in Industrial Organizations», Journal of Finance (June 1973), pp. 389−396.
  133. D. G., Stowe J. D., Watson С. J. «A Canonical Correlation Analysis of Commercial Bank Asset/Liability Structures.» Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 18 (March 1983), pp. 125−140.
  134. Stevens, J. Applied multivariate statistics for the social sciences. Hillsdale, NJ: Erlbaum. 1986.
  135. Stowe J. D., C. J. Watson, T. D. Robertson. «Relationships between the Two Sides of the Balance Sheet: A Canonical Correlation Analysis.» Journal of Finance, Vol. 35 (September 1980), pp. 973−980.
  136. G. «Some Basic Properties of Accounting Ratios», Journal of Business Finance & Accounting (Summer 1980), pp. 219−223.
  137. Williams W. H. And M. L. Goodman «A Statistical Grouping of Corporations by Their Financial Characteristics», Journal of Financial and Quantitative Analysis, (September 1971), pp. 1095−1104.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!