Анализ продаж ценных бумаг

Актуальность данной темы курсовой работы обусловлена особым положением продаж облигаций среди продаж других ценных бумаг.

Цель курсовой работы — провести экономико-статистический анализ эффективности продаж облигаций по группе фирм Иркутской области, используя экономико-статистические методы.

Для достижения поставленной цели нужно решить следующие задачи:

1. изучить теорию вопроса анализа эффективности продаж облигаций с помощью различной научной и учебной литературы, нормативных и законодательных актов, а также периодических литературных изданий по теме исследования;

2. произвести наблюдение для сбора исходной информации по группе фирм Иркутской области;

3. обработать исходную информацию с помощью статистических приемов;

4. проанализировать результаты обработки данных;

5. обобщить изучение балансовой прибыли по фирмам Иркутской области.

Объектом исследования является группа фирм Иркутской области.

Предметом исследования является балансовая прибыль, получаемая от продажи облигаций.

При написании курсовой работы использовались следующие методы:

1. статистическое наблюдение

2. сводка и группировка

3. средние величины и показатели вариации;

4. дисперсии;

5. корреляция:

6. регрессия;

7. индексы;

8. ряды динамики.

Источниками данных для наблюдения послужили годовые отчеты фирм Иркутской области.

В зависимости от решаемых задач в работе использованы различные методы исследования, такие как абстрактно-логический, балансовый, монографический и расчетно-конструктивный методы исследования.

1. Теоретический обзор

Рынок облигаций государственного сберегательного займа — молодой, самый динамичный и быстроразвивающийся сектор на рынке государственных облигаций. Изначально их выпуск конструировался с целью привлечь средства населения для финансирования государственного долга. Поэтому данным ценным бумагам придавались такие инвестиционные характеристики, которые позволили им стать привлекательными в глазах индивидуальных инвесторов, при том, что условия их обращения — максимально удобны для населения.

Облигамция (лат. obligatio — обязательство; англ. bond — долгосрочная, note — краткосрочная) — эмиссионная долговая ценная бумага, владелец которой имеет право получить от эмитента облигации в оговоренный срок её номинальную стоимость деньгами или в виде иного имущественного эквивалента. Облигация может также предусматривать право владельца на получение процента (купона) от её номинальной стоимости либо иные имущественные права.

Общим доходом по облигации являются сумма выплачиваемых процентов (купонов) и размер дисконта при покупке.

Облигации служат дополнительным источником средств для эмитента являясь эквивалентом займа. Иногда их выпуск носит целевой характер — для финансирования конкретных программ или объектов, доход от которых в дальнейшем служит источником для выплаты дохода по облигациям.

В зависимости от эмитента различают облигации государственные, муниципальные и коммерческих юридических лиц. Государственные облигации выпускаются на основании Закона РФ от 13 ноября 1992 г. «О государственном внутреннем долге Российской Федерации» Ведомости РФ, 1993, № 1, ст. 4. К их числу относятся, в частности, эмитированные Минфином РФ облигации внутреннего государственного валютного облигационного займа и облигации государственного сберегательного займа. Эмитентом облигаций коммерческих юридических лиц чаще всего выступают Акционерные общества. Правовые основания для этого содержатся в Законе об акционерных обществах.

Экономическая суть облигаций очень похожа на кредитование. Облигации позволяют планировать как уровень затрат для эмитента, так и уровень доходов для покупателя, но не требуют оформления залога и упрощают процедуру перехода права требования к новому кредитору. Фактически на рынке облигаций осуществляются среднеи долгосрочные заимствования, обычно сроком от 1 года до 30 лет.

Облигации могут быть именными и предъявительскими, свободно обращающимися и с ограниченным кругом обращения, с обеспечением (залоговым или иным) либо без такового, с единовременным сроком погашения и с погашением по сериям в определенные сроки, с фиксированной или плавающей купонной ставкой, обычными и конвертируемыми, т. е. трансформируемыми в акции.

Каким бы видом деятельности (производственной и непроизводственной) не занималось предприятие, оно получает балансовую прибыль.

Балансовая прибыль — общая, суммарная прибыль предприятия, полученная за определенный период от всех видов производственной и непроизводственной деятельности предприятия, зафиксированных в его бухгалтерском балансе.

Балансовая прибыль включает три основных элемента: прибыль (убыток) от реализации продукции, выполнения работ, оказания услуг; прибыль (убыток) от реализации основных средств их прочего выбытия, реализации иного имущества предприятия; финансовые результаты от внереализационных операций.

Финансовые результаты от внереализационных операций — это прибыль (убыток) по операциям различного характера, не относящимся к основной деятельности предприятия и не связанным с реализацией продукции, основных средств, иного имущества предприятия, выполнения работ, оказания услуг. В состав внереализационных прибылей (убытков) включается сальдо полученных и уплаченных штрафов, пени, неустоек и других видов санкций, а также другие доходы:

* прибыль прошлых лет, выявленная в отчетном году;

* доходы от дооценки товаров;

* поступления сумм в счет погашения дебиторской задолженности, списанной в прошлые годы;

* положительные курсовые разницы по валютным счетам и операциям в иностранной валюте;

* проценты, полученные по денежным средствам, числящимся на счетах предприятия.

К ним также относится доход от долевого участия в уставном капитале других предприятий, представляющий собой часть чистой прибыли, которая поступает учредителям в заранее оговоренном размере или в виде дивидендов по акциям, которыми владеет учредитель. Доходами от ценных бумаг являются проценты по облигациям и краткосрочным казначейским обязательствам. Предприятие имеет право на получение дохода по ценным бумагам акционерных обществ, если они приобретены не позднее, чем за 30 дней до официально объявленной даты их выплаты. По государственным ценным бумагам право и порядок получения доходов определяются условиями их выпуска и размещения.

2. Экономико-статистический анализ эффективности продаж облигаций

2.1 Статистическое наблюдение

Под статистическим наблюдением понимается научно организованный, планомерный и систематический сбор массовых данных о различных экономических и социальных процессах, явлениях и фактах. Это первый, исходный этап статистического исследования, в результате которого формируются первичные статистические данные и закладывается фундамент статистического здания. Главной его задачей является сбор достоверной, точной статистической информации. Важно, что исходная информация должна быть собрана своевременно и отвечать требованиям единообразия и сравнимости. Так же необходимо, чтобы статистические данные были полными по объему и содержанию.

Наблюдение изначально предполагает разработку его программы с указанием цели наблюдения, определения перечня вопросов (признаков), на которые должны быть получены ответы по единицам наблюдения, плана сбора и обработки данных, а также с фиксацией форм контроля материалов наблюдения. Помимо программы разрабатывается организационный план данного статистического наблюдения, в котором определяется субъект, объект и единица наблюдения.

Основными признаками классификации видов статистического наблюдения являются степень охвата исследуемой совокупности, время проведения и источники сведений. По степени охвата совокупности различают сплошное и несплошное наблюдение. Видами несплошного являются выборочное, наблюдение основного массива и монографическое. По времени проведения различают непрерывное (текущее наблюдение) с непрерывной регистрацией фактов по мере их возникновения, прерывное в вариантах периодического наблюдения и единовременное. В зависимости от источников собираемых данных наблюдение может быть непосредственным, в виде опроса и документальным.

Результаты статистического наблюдения приводятся в таблице 1. Данные этой таблицы будут обрабатываться с помощью сводки и группировки.

Таблица 1 — Эффективность продаж облигаций по фирмам за 2010 год

2.2 Сводка и группировка

В общем виде статистическая группировка — это расчленение общей совокупности единиц по одному или нескольким существенным признакам на однородные группы, различающимся между собой в качественном и количественном отношении и позволяющие выделить социально-экономические типы, изучит структуру совокупности или проанализировать связи между отдельными признаками. Отсюда вытекают три основные задачи, решаемые с помощью группировок: определение основных типов явлений и изучение их взаимосвязи; характеристика структуры исследуемой совокупности; определение взаимодействия факторов.

При типологической группировке в качестве группировочных выступают существенные признаки, которые и различают выделенные типы или группы по существу. Группировка по одному признаку называется простой, а по двум или нескольким признакам, взятым в комбинации, — комбинационной. При данном виде группировки каждая группа, выделенная по одному признаку, разбивается на подгруппы по другим признакам. Количественные значения признака, на основании которых исследуемые явления разбиваются на группы, называются интервалами.

Структурные группировки выявляют внутреннее строение изучаемого множества явлений. Число интервалов в таких группировках должно быть оптимальным.

Аналитические группировки помогают установить и изучить причинно-следственные связи между признаками (факторными и результативными. Если при этом число пар значений признаков невелико, связь между ними может быть установлена с помощью простых параллельных рядов.

В нашей случае, группировочными признаками будут являться объем продаж облигаций (х1) и серии по доходности к погашению (х2). Они являются факторными признаками. Результативным признаком является сумма балансовой прибыли (y).

Построим ранжированные ряды для изучения интенсивности изменения значений группировочных признаков (Таблица 2).

Таблица 2 — Ранжированные ряды

Определим интервалы в группах. Так как у нас вариация группировочного признака в упорядоченном (ранжированном) ряду носит равномерный характер, то интервалы в группах равные и определяются по формуле:

где h — шаг интервала;

х_max — максимальное значение признака;

х_min — минимальное значение признака;

n — количество групп.

Получим h=11,33. Округлим до h=12. Результаты группировки представлены в таблицах 3 и 4.

Таблица 3 — Балансовая прибыль по группам фирм Иркутской области в зависимости от объема продаж облигаций за 2010 год

По итогам группировки из 12 фирм Иркутской области 4 фирмы (33,33%) вошли в первую группу с объемом продаж облигаций 7,88 млн. ден. ед. и балансовой прибылью 11 млн. ден. ед. Во вторую группу вошло 5 фирм, что составило максимальное количество, с объемом продаж 17,3 млн. ден. ед. и балансовой прибылью 26,6 млн. ден. ед. Минимальное количество (3 фирмы) вошло в третью группу. Их объем продаж и балансовая прибыль являются максимальными и составляют 50,23 млн. ден. ед. и 78,33 млн. ден. ед. соответственно. Таким образом, с увеличением объема продаж облигаций балансовая прибыль увеличивается, т. е. связь проявилась прямая.

Таблица 4 — Балансовая прибыль по группам фирм Иркутской области в зависимости от серий по доходности к погашению за 2010 год

Из 12 фирм Иркутской области максимальное количество вошло в первую группу, что составило 5 фирм или 41,67%, с сериями по доходности к погашению 46,4% и балансовой прибылью 13,6 млн. ден. ед. Минимальное количество фирм (3 фирмы) вошло в третью группу. Серии по доходности к погашению составляют в среднем в этой группе 72%, а балансовая прибыль — 52,67 млн. ден. ед. Для изучения одновременного влияния рассматриваемых факторов (объем продаж облигаций и серий по доходности к погашению) на балансовую прибыль нами проводится комбинационная группировка, где группы по объему продаж облигаций делятся на подгруппы по сериям по доходности к погашению.

Таблица 5 — Балансовая прибыль по группам и подгруппам фирм Иркутской области в зависимости от объема продаж облигаций и серий по доходности к погашению за 2010 год

Большая часть фирм попали в первую и вторую группы, где объем продаж облигаций и серии по доходности к погашению невысокие. Отсюда и небольшая балансовая прибыль по сравнению с третьей группой или общей совокупностью. 3 фирмы из 12 представленных попали в третью группу, где при объеме продаж 50,5 млн. ден. ед. серии по доходности к погашению составили 63%, а балансовая прибыль с 11 и 26,6 млн. ден. ед. в первой и второй группах выросла до 78,33 млн. ден. ед.

Исходя из выше сказанного, можно сделать вывод, что в разрезе групп с увеличением объема продаж облигаций балансовая прибыль увеличивается. Связь проявилась прямая. В пределах одной группы по объему продаж облигаций по подгруппам с сериями по доходности к погашению в первой подгруппе (от 41 до 53%), во второй подгруппе (от 53 до 65%) есть тенденции к снижению балансовой прибыли с 11,67 млн. ден. ед. в первой подгруппе до 9 млн. ден. ед. во второй. Связь обратная.

В пределах других подгрупп с увеличением объема продаж балансовая прибыль увеличивается. Например, во второй группе балансовая прибыль с 16,5 млн. ден. ед. увеличилась до 30 млн. ден. ед. при сериях по доходности к погашению 49 и 72% соответственно; в третьей группе прибыль с 68,5 млн. ден. ед. во второй подгруппе увеличилась до 98 млн. ден. ед. в третьей подгруппе с сериями по доходности к погашению с 63 до 72% соответственно. Связь проявилась прямая.

2.3 Средние величины и показатели вариации

В статистике широко применяются структурные средние, характеризующие структуру рядов распределения. Это — мода и медиана.

Мода — это значение признака, который чаще всего встречается в статистическом ряду. Медиана — значение варианта ранжированного ряда, расположенного в его середине.

Для изучения средних характеристик, рассматривается показатель сумма балансовой прибыли. По этому показателю строится интервальный ряд с равными интервалами при n = 4.

2.4 Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ — это статистический метод, позволяющий анализировать влияние различных факторов на исследуемую переменную.

Метод был разработан биологом Р. Фишером и применялся первоначально для оценки экспериментов в растениеводстве. В дальнейшем выяснилась общенаучная значимость дисперсионного анализа для экспериментов в психологии, педагогике, медицине и других.

Суть дисперсионного анализа заключается в разложении измеряемого признака на независимые слагаемые, каждое из которых характеризует влияние того или иного фактора или их взаимодействия. Последующее сравнение таких слагаемых позволяет оценить значимость каждого изучаемого фактора, а также их комбинации. Дисперсионного анализа используется преимущественно в экспериментальной психологии при изучении действия на испытуемых тех или иных факторов. При этом особую роль играет анализ средних значений, отклонение от которых и называют дисперсией.

Общая дисперсия измеряет вариацию признака по всей совокупности в целом под влиянием всех факторов, обуславливающих эту вариацию. Она равняется среднему квадрату отклонений отдельных значений признака х от общего среднего значения х и может быть определена как простая дисперсия или взвешенная дисперсия.

Внутригрупповая дисперсия характеризует случайную вариацию, т. е. часть вариации, которая обусловлена влиянием неучтенных факторов и не зависящую от признака-фактора, положенного в основание группировки. Такая дисперсия равна среднему квадрату отклонений отдельных значений признака внутри группы X от средней арифметической группы и может быть вычислена как простая дисперсия или как взвешенная дисперсия. Таким образом, внутригрупповая дисперсия измеряет вариацию признака внутри группы.

Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию результативного признака, которая обусловлена влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки. Она равняется среднему квадрату отклонений групповых средних от общей средней.

Согласно правилу сложения дисперсий общая дисперсия равна сумме средней из внутригрупповых и межгрупповых дисперсий. Смысл этого правила заключается в том, что общая дисперсия, которая возникает под влиянием всех факторов, равняется сумме дисперсий, которые возникают под влиянием всех прочих факторов, и дисперсии, возникающей за счет фактора группировки.

Пользуясь формулой сложения дисперсий, можно определить по двум известным дисперсиям третью неизвестную, а также судить о силе влияния группировочного признака.

Изучим все виды дисперсии по данным комбинационной таблицы 5.

В таблице 5 групп, поэтому нами будут определены 3 внутригрупповых дисперсии.

Внутригрупповая дисперсия характеризует случайную вариацию, т. е. часть вариации, обусловленную влиянием неучтенных факторов, положенных в основание группировок.

=

млн. ден. ед.

млн. ден. ед.

млн. ден. ед.

Поскольку внутригрупповых дисперсий три, то рассчитаем среднюю из внутригрупповых.

млн. ден. ед.

Под влиянием неучтенных факторов балансовая прибыль по фирмам Иркутской области отклоняется от совокупности (33,08 млн. ден. ед.) на 8,24 млн. ден. ед.

Для того, чтобы отследить влияние объема продаж и серий по доходности к погашению на балансовую прибыль, рассчитаем межгрупповую дисперсию. Измеряет систематическую вариацию результативного признака, обусловленную влиянием признаков-факторов, положенных в основание группировок.

млн. ден. ед.

Под влиянием объема продаж облигаций и серий по доходности к погашению балансовая прибыль отклоняется от совокупности на 26,3 млн. ден. ед.

Влияние всех факторов на балансовую прибыль рассматривается с помощью общей дисперсии.

млн. ден. ед.

или млн. ден. ед.

Под влиянием всех факторов балансовая прибыль отклоняется от совокупности (33,08 млн. ден. ед.) на 9,71 млн. ден. ед.

2.5 Корреляционно-регрессионный анализ

Статистика изучает связи с помощью своих методов и приемов, выполняя тем самым важную познавательную функцию. Особые связи общественных явлений — корреляционные связи, когда при одном и том же значении одного признака (факторного) встречаются разные значения другого (результативного) признака. Антиподом корреляционных связей является функциональная связь. Таковой считается связь между признаками, при которой каждому возможному значению одного из них соответствует одно — вполне определенное — значение другого. Особая роль в изучении корреляционных связей принадлежит регрессионно-корреляционному анализу (РКА).

РКА заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии (корреляционной связи), характеризующего зависимость признака от определяющих его факторов. Одна его составляющая — регрессионный анализ — связана с построением модели (уравнения регрессии), другая — корреляционный анализ — с оценкой тесноты связи. РКА предполагает следующие этапы: предварительный анализ; сбор информации и ее первичная обработка; построение модели; оценка и анализ модели.

Регрессионно-корреляционный анализ мы будем проводить, исходя из таблицы 1.

Интуитивно можно предположить, что большему объему продаж должна соответствовать более высокая балансовая прибыль.

Таблица 7 — Объем продаж облигаций и балансовая прибыль по фирмам Иркутской области за 2010 год

Таблица 8 — Параллельные ряды.

Данные таблицы 8 — Параллельные ряды — показывают, что с увеличением значения объема продаж облигаций в среднем значение балансовой прибыли увеличивается, то есть связь по направлению проявляется прямая.

Для уточнения формы связи между рассматриваемыми признаками используем графический метод.

Связь между балансовой прибылью и объемом продаж облигаций по 12 фирмам Иркутской области мы представим в виде статистической ломанной по данным таблицы 8.

Статистическая ломанная показывает прямую связь между балансовой прибылью и объемом продаж облигаций.

Рассчитаем коэффициент корреляции для количественной оценки тесноты и направления связи между х₁ — объемом продаж облигаций и y — балансовой прибылью (заметим, что, если R<0,30, то связь между изучаемыми признаками считается слабой, если 0,310,70, то связь сильная). Для этого приведем дополнительную таблицу 9 — Информация для изучения связей. Исходные данные берем из таблицы 1.

млн. ден. ед.

Балансовая прибыль в каждой фирме отклоняется от совокупности (33 млн. ден. ед.) на 28,46 млн. ден. ед. Объем продаж облигаций в каждой фирме отклоняется от совокупности (22,4 млн. ден. ед.) на 16,74 млн. ден. ед. По силе связь проявилась сильная, так как > 0,7.

Определим коэффициент детерминации:

Балансовая прибыль зависит от объема продаж облигаций на 90%.

Аналитическое выражение связи будет характеризуется уравнением прямой. Уравнение регрессии имеет вид:

где коэффициент регрессии, который характеризует насколько изменится уровень балансовой прибыли, если увеличить фактор объем продаж облигаций, условное начало, которое характеризует размер балансовой прибыли под влиянием других факторов при .

млн. ден. ед.

показывает: что каждый миллион рублей проданных облигаций при прочих равных условиях повышает балансовую прибыль по 12 фирмам Иркутской области на 1,54 млн. ден. ед.

При балансовая прибыль составляет 1,5 млн. ден. ед. за счет других факторов.

В дальнейшем прогнозирование делается на основании этого уравнения. Для прогнозирования необходимо найденные коэффициенты проверить на адекватность.

Аналогично, в такой же последовательности рассматривается связь между сериями по доходности к погашению — и балансовой прибылью — у.

Таблица 10 — Серии по доходности к погашению и балансовая прибыль

Таблица 11 — Параллельные ряды.

Статистическая ломанная показывает прямую связь между балансовой прибылью и сериями по доходности к погашению.

Рассчитаем коэффициент корреляции:

Серии по доходности к погашению в каждой фирме отклоняется от совокупности (57%) на 12,45%. Связь по силе проявилась средняя, так как .

Коэффициент детерминации:

Балансовая прибыль от серий по доходности к погашению зависит на 38,44%.

Найдем уравнение регрессии:

Таблица 12 — Данные по уравнению

Для построения прямых возьмем x_max и x_min и соответствующие им y_max и y_min. Прямые показаны на рисунках 1 и 2.

Для практического использования моделей регрессии очень важна их адекватность, т. е. соответствие фактическим статистическим данным. Для проверки адекватности составляем таблицу 13.

Таблица 13 — Расчетные данные для исчисления для (объем продаж)

По таблице Стьюдента для и t табличное равно:

Поскольку (2,2377>2,2281), то параметр а₁ считается значимым. Так как (0,1302<2,2281), то параметр а₀ считается незначимым.

Определим значимость коэффициента регрессии .

Так как (4,1117>2,2281), то является незначимым (не адекватным).

Из рассматриваемых факторных признаков, влияющих на балансовую прибыль, объем продаж облигаций является значимым признаком, серии по доходности к погашению является незначимым.

Показатели тесноты связи, исчисленные по данным небольшой статистической совокупности, могут искажаться действием случайных причин. Поэтому необходимо проверить на существенность коэффициенты корреляции.

При и :

Следовательно, коэффициент — значимый (6,5250>3,1693), а коэффициент — (2,4986<3,1693). После проверки адекватности, установления точности и надежности построения уравнений регрессий их надо проанализировать. Для этого вычислим коэффициенты эластичности.

Следовательно, с увеличением объема продаж и серий по доходности к погашению на 1% следует ожидать увеличение балансовой прибыли на 1,045% и 2,435% соответственно.

2.6 Индексы

Индекс — это относительная величина, показывающая, во сколько раз уровень изучаемого явления в данных условиях отличается от уровня того же явления в других условиях. Различие условий может проявляться во времени (тогда говорят об индексах динамики), в пространстве (территориальные индексы), в выборе в качестве базы сравнения какого-либо условного уровня, например планового показателя, уровня договорных обязательств и т. п. В экономическом анализе индексы используются не только для сопоставления уровней изучаемого явления, но главным образом для определения экономической значимости причин, объясняющих абсолютное различие сравниваемых уровней.

Относительная величина, получаемая при сравнении уровней, называется индивидуальным индексом, если исследователь не интересуется структурой изучаемого явления и количественную оценку уровня в данных условиях сравнивает с такой же конкретной величиной уровня этого явления в других условиях.

Если известно, что изучаемое явление неоднородно и сравнение уровней можно провести только после приведения их к общей мере, экономический анализ выполняют посредством, так называемых, общих индексов. Индекс становится общим, когда в расчетной формуле показывается неоднородность изучаемой совокупности.

Экономическая сущность индекса структурных изменений состоит в том, что он показывает, во сколько раз изменился общий средний уровень только за счет изменения удельного веса каждого объекта в общем объеме количественного признака. В той же мере индекс структурных изменений показывает влияние процессов перераспределения на общий прирост итогового показателя.

При анализе динамики среднего уровня качественного показателя приходится решать, в какой мере изменение этого среднего уровня было вызвано действием каждого из названных факторов. Задача решается путем построения системы взаимосвязанных индексов. Общий индекс, отражающий динамику среднего уровня за счет изменения обоих факторов (самих уровней и структуры совокупности), называется индексом переменного состава. Разница между средними уровнями, указанными в числителе и знаменателе этого индекса, определяет общее изменение среднего уровня (в той же размерности). Индекс переменного состава, в свою очередь, учитывает два факторных индекса-сомножителя, каждый из которых отражает изменение только одного фактора и тем самым влияние этого изменения на общую динамику среднего уровня: индекс фиксированного (постоянного) состава и индекс влияния структурных сдвигов на динамику среднего уровня.

Наиболее распространенной формой остается агрегатный индекс, имеющий отчетливое материальное содержание и обладающий существенными аналитическими функциями. Он позволяет не только определять относительные характеристики изменения изучаемых явлений, но и находить абсолютные величины этих изменений.

Поэтому в нашем случае рассматриваются только индексы средних величин (). Для изучения индексов средних величин приводится дополнительная таблица 14, выходящая из комбинационной группировки таблицы 5. Делается перегруппировка, чтобы в каждой группе было одинаковое количество подгрупп с одинаковыми интервалами.

Таблица 14 — Данные перегруппировки для индексного анализа

Введем обозначения:

— средняя балансовая прибыль каждой из групп;

— доля каждой группы.

Сравним первую группу со второй.

В первой группе по сравнению со второй средняя балансовая прибыль ниже в 0,368 раз или на 63,2%, что составляет 6,25 млн. ден. ед. В том числе за счет меньшей балансовой прибыли в первой группе по сравнению со второй ниже на 43,1% (2,75 млн. ден. ед.) и за счет большего количества фирм с меньшей балансовой прибылью ниже на 35,4% (3,5 млн. ден. ед.).

Сравним третью группу со второй:

В третьей группе по сравнению со второй балансовая прибыль больше в 1,971 раза или на 97,1%, что составляет 9,598 млн. ден. ед. В том числе за счет большей средней балансовой прибыли в третьей группе выше на 217,5%, что составляет 13,349 млн. ден. ед., а за счет большего количества фирм с меньшей балансовой прибылью меньше на 37,9%, что составляет 3,751 млн. ден. ед.

2.7 Ряды динамики

Ряд динамики, хронологический ряд, динамический ряд, временной ряд — это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления. Всякий ряд динамики включает, следовательно, два обязательных элемента: во-первых, время и, во-вторых, конкретное значение показателя, или уровень ряда. Ряды динамики различаются по следующим признакам.

1. По времени — моментные и интервальные ряды. Интервальный ряд динамики — последовательность, в которой уровень явления относится к результату, накопленному или вновь произведенному за определенный интервал времени. Если же уровень ряда показывает фактическое наличие изучаемого явления в конкретный момент времени, то совокупность уровней образует моментный ряд динамики. Важное аналитическое отличие моментных рядов от интервальных состоит в том, что сумма уровней интервального ряда дает вполне реальный показатель, а сумма же уровней моментного ряда, хотя иногда и подсчитывается, но реального содержания, как правило, не имеет.

2. По форме представления уровней - ряды абсолютных, относительных и средних величин.

3. По расстоянию между датами или интервалам времени выделяют полные и неполные хронологические ряды. Полные ряды динамики имеют место, когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами. Неполные — когда принцип равных интервалов не соблюдается.

1. Всякий ряд динамики теоретически может быть представлен в виде составляющих: тренд — основная тенденция развития динамического ряда (к увеличению либо снижению его уровней);

2. циклические (периодические) колебания, в том числе сезонные;

3. случайные колебания.

Изучение тренда включает два основных этапа:

1) ряд динамики проверяется на наличие тренда;

2) производится выравнивание временного ряда и непосредственное выделение тренда с экстраполяцией полученных результатов.

Непосредственное выделение тренда может быть произведено тремя методами.

1. Укрупнение интервалов. Ряд динамики разделяют на некоторое достаточно большое число равных интервалов. Если средние уровни по интервалам не позволяют увидеть тенденцию развития явления, переходят к расчету уровней за большие промежутки времени, увеличивая длину каждого интервала (одновременно уменьшается количество интервалов).

2. Скользящая средняя. В этом методе исходные уровни ряда заменяются средними величинами, которые получают из данного уровня и нескольких симметрично его окружающих. Целое число уровней, по которым рассчитывается среднее значение, называют интервалом сглаживания. Интервал может быть нечетным (3, 5, 7 и т. д. точек) или четным (2, 4, 6 и т. д. точек). При нечетном сглаживании полученное среднее арифметическое значение закрепляют за серединой расчетного интервала, при четном этого делать нельзя. Поэтому при обработке ряда четными интервалами их искусственно делают нечетными, для чего образуют ближайший больший нечетный интервал, но из крайних его уровней берут только 50%. Недостаток методики сглаживания скользящими средними состоит в условности определения сглаженных уровней для точек в начале и конце ряда. Получают их специальными приемами — расчетом средней арифметической взвешенной.

3. Аналитическое выравнивание. Под этим понимают определение основной проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого явления. Развитие предстает перед исследователем как бы в зависимости только от течения времени. В итоге выравнивания временного ряда получают наиболее общий, суммарный, проявляющийся во времени результат действия всех причинных факторов. Отклонение конкретных уровней ряда от уровней, соответствующих общей тенденции, объясняют действием факторов, проявляющихся случайно или циклически.

Таблица 15 — Средняя балансовая прибыль по 12 фирмам Иркутской области за 1999;2010 гг.

облигация вариация регрессионный прибыль Таблица 16 — Балансовая прибыль по 12 фирмам Иркутской области за 1999;2010 гг.

По первым двум приемам определение основной тенденции в среднем за 1999;2010 гг. по 12 фирмам Иркутской области наблюдается увеличение балансовой прибыли (тренд к увеличению).

Самым точным приемом является метод аналитического выравнивания. Чтобы изучит технику, расчеты производятся вручную, для чего рассматривается дополнительная таблица 16.

Таблица 16 — Фактическая и выравненная балансовая прибыль в Иркутской области за 1999;2010 гг.

Разделим первое уравнение на 12, а второе — на 66. Получим:

(-)

При t=0 балансовая прибыль составляет 23,447 млн. ден. ед.

а₁=0,846 показывает ежегодное увеличение балансовой прибыли за период с 1999;2010 гг. на 0,846 млн. ден. ед.

Фактическая балансовая прибыль в Иркутской области в период с 1999 года по 2010 год колеблется не значительно. В среднем основная тенденция балансовой прибыли — увеличение, при чем ежегодное увеличение составляет 0,846 млн. ден. ед. От среднего уровня отклонение в сторону роста прибыли происходит с 2007 по 2010 годы, а также в 1999 году. Отклонение от среднего уровня в сторону снижения наблюдается в период с 2000 по 2006 годы.

На основании выровненного ряда можно определить ожидаемый уровень рассматриваемого признака (балансовой прибыли) на прогнозируемый период путем продолжения теоретического ряда. Мы проведем экстраполяцию на 2011, 2012, 2013, 2014 года.

Если данная тенденция увеличения балансовой прибыли будет соблюдаться, то к 2014 году балансовая прибыль составит 36,137 млн. ден. ед.

Выводы

Основные выводы и предложения, полученные в ходе проведенного исследования, имеют целью внести определенный вклад в разработку вопросов развития регионального рынка ценных бумаг, его практического использования для стимулирования экономического роста, модернизации и повышения конкурентоспособности реального сектора экономики регионов.

Применив различные методы статистики, мы выяснили, что на балансовую прибыль, получаемой от продажи облигаций, больше всего влияет объем продаж. С увеличением объема продаж балансовая прибыль увеличивается. Следовательно, необходимо поддерживать спрос на облигации. А чтобы спрос увеличивался, необходимо предлагать выгодные условия для клиентов.

Серии по доходности к погашению влияют на балансовую прибыль в меньшей степени.

Неучтенные факторы влияют хоть и незначительно, но все же вносят свой вклад в формирование балансовой прибыли фирм.

Проанализировав эффективность продаж облигаций можно сделать вывод, что она имеет тенденцию к увеличению. То есть необходимо сохранять выбранные условия развития рынка ценных бумаг.

1. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики: Учебник. — М.: «Инфра-М» 1998 г.

2. Ким Т. Д., Труфанова С. В. Учебное пособие по самостоятельному изучению курса «Общая теория статистики». — Иркутск: Изд-во ИрГСХА, 2010. — 139 с.

3. Общая теория статистики: Учебник/ Под ред. чл.-корр. РАН И. И. Елисеевой. — 4 изд., перераб. и доп.-М.: Финансы и статистика, 2001. — 480 с.

4. Октябрьский П. Я. Статистика: учеб. — М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. — 328 с.

5. Прикладная статистика: Учебник/ Орлов А.И.М.: Издательство Экзамен, 2004. — 402 с.

6. Ценные бумаги: Учебник/ Под ред. В. И. Колесникова, В. С. Торкановского, — 2-е изд., перераб. и доп., — М.: Финансы и статистика, 2000. — 448 с.

7. Чернова Т. В. Экономическая статистика: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 140 с.