Majandusarvutuste automatiseerimise roll analüütilise uurimistöö efektiivsuse tõstmisel. Analüütiku jaoks automatiseeritud tööjaama (AWS) organiseerimine.

Majandusinfo analüütiline töötlemine on iseenesest väga töömahukas ja nõuab suurt hulka erinevaid arvutusi. Turusuhetele üleminekuga suureneb oluliselt vajadus analüütilise info järele. Selle põhjuseks on eelkõige vajadus töötada välja ja põhjendada ettevõtete pikaajalisi äriplaane ning hinnata igakülgselt lühi- ja pikaajaliste juhtimisotsuste tulemuslikkust. Sellega seoses on analüütiliste arvutuste automatiseerimine muutunud objektiivseks vajaduseks.

Ettevõtete ja organisatsioonide käsutuses olevad arvutusvahendid võimaldavad täielikult automatiseerida kõigi majandusandmete töötlemise, sealhulgas majandustegevuse analüüsi. Analüütiliste arvutuste automatiseerimise roll on järgmine.

Esiteks kasvab majandusanalüütikute tootlikkus. Nad on vabastatud tehnilisest tööst ja tegelevad rohkem loomingulise tegevusega, mis võimaldab teha põhjalikumaid uuringuid ja püstitada keerukamaid majandusprobleeme.

Teiseks uuritakse sügavamalt ja terviklikumalt majandusnähtusi ja -protsesse, uuritakse põhjalikumalt tegureid ning selgitatakse välja reservid tootmise efektiivsuse tõstmiseks.

Kolmandaks tõstetakse analüüsi efektiivsust ja kvaliteeti, selle üldist taset ja tulemuslikkust.

Analüütiliste arvutuste automatiseerimine ja majandustegevuse enda analüüs on tõusnud kõrgemale tasemele personaalarvutite kasutamisega, mida iseloomustab kõrge tootlikkus, töökindlus ja kasutuslihtsus, arendatud tarkvara olemasolu, interaktiivne töörežiim, madal hind. jm. Nende baasil luuakse raamatupidajate ja majandusteadlaste automatiseeritud tööjaamad , finantsisti, analüütiku jne. Ühte arvutivõrku ühendatud personaalarvutid võimaldavad üle minna ACD terviklikule automatiseerimisele.

Analüütiku töökoha loomise vajalik tingimus on tehnilise baasi (personaalarvutid), ettevõtte majandustegevuse andmebaasi, teadmistebaasi (analüüsimeetodid ja -tehnikad) ning analüüsiprobleemide lahendamist automatiseerida võimaldava tarkvara olemasolu. .

Analüütiku tööjaama loomine nõuab paljude organisatsiooniliste küsimuste lahendamist, mis on seotud teabe, matemaatiliste, tehniliste ja tarkvaraga. Analüütiku tööjaama korraldamisel võib eristada järgmisi etappe:

1) personali valimine analüütikute automatiseeritud töökohtade arendamiseks ja juurutamiseks;

2) ACD kehtiva metoodika ja selle korralduse uurimine;

3) kehtiva infoanalüüsi süsteemi ülevaade ja uurimine;

4) kompleksse majandusanalüüsi ülesannete sõnastamine ja kirjeldamine;

5) ülesannete lahendamise algoritmide ja mudelite väljatöötamine ehk arvutite ülesannete matemaatiline kirjeldus;

6) uue infosüsteemi arendamine, analüütiku töökoha andmepanga loomine;

7) masinprogrammide väljatöötamine ACD ülesannete lahendamiseks algoritmilistes PC keeltes;

8) analüütiku töökoha juurutamine tootmisjuhtimise praktikasse.

Analüütiku tööjaama efektiivsus sõltub suuresti nii analüüsitehnikate täiuslikkusest, kuivõrd need vastavad kaasaegsetele tootmisjuhtimise nõuetele, aga ka arvuti tehnilistest võimalustest. Edusammud integreeritud elektroonika vallas, ressursivõimekuse laiendamine ja personaalarvutite funktsionaalne põhjalikkus loovad reaalsed tingimused majandusuuringute süvenemiseks, võimaldavad laiemalt kasutada optimeerimismeetodeid analüütiliste probleemide lahendamisel ja nende põhjal optimaalsete juhtimisotsuste langetamisel.

Sisu

3. Majandusinfo arvutitöötluse korraldamine 3
15. Kapitali jaotuse analüüs ja ettevõtte varalise seisundi hindamine 7
Ülesanne 115
Ülesanne 2 18
Ülesanne 3 19
Viited 21

3. Majandusinfo arvutitöötluse korraldamine

Majandusteave kajastab tootmise ja majandustegevuse fakte, kasutades selleks looduslike ja kulunäitajate süsteemi. Majandusteavet edastatakse ja töödeldakse reeglina erinevatele ainetele ja kandjatele salvestatud märkide kujul. Konkreetses majandussüsteemis majandusteabe vahetamiseks kasutatav märkide kogum moodustab majandusteabe keele.
Majandusinfo analüütiline töötlemine on väga töömahukas, mistõttu tänapäevaste infotöötlustehnoloogiate kasutamisel suureneb oluliselt majandusanalüüsi efektiivsus ja tulemuslikkus. Ettevõtete ja organisatsioonide käsutuses olevad arvutusvahendid võimaldavad täielikult automatiseerida majandusinfo töötlemist, sealhulgas ettevõtte tegevuse analüüsi. Majandusanalüüsi automatiseerimise vajadus tuleneb ettevõtte juhtimise majandusmeetodite tähtsuse suurenemisest: pikaajaliste äriplaanide väljatöötamise ja põhjendamise vajadusest, lühi- ja pikaajaliste juhtimisotsuste tulemuslikkuse igakülgsest hindamisest.
Sellega seoses muutub majandusteabe arvutitöötluse korraldamine objektiivseks vajaduseks. See suundumus on tingitud kvaliteetsete infoteenuste tähtsuse kasvust ärijuhtimise protsessis, kaasaegsete arvutite tehniliste võimaluste kiirest arengust ning praeguse majandusarengu perioodi iseärasustest.
Kõige tõhusam personaalarvutite kasutamise organisatsiooniline vorm on nende baasil automatiseeritud tööjaamade (AWS) loomine raamatupidajatele, majandusteadlastele, planeerijatele jne. Automatiseeritud analüütiku tööjaama all mõistetakse professionaalselt orienteeritud väikest arvutussüsteemi, mis on loodud äritegevuse analüüsimise töö automatiseerimiseks. . Analüütiku tööjaama tehnilise baasi moodustavad kodumaise ja välismaise toodanguga personaalarvutid.
Kõige tõhusam automatiseeritud töökohtade toimimise vorm on nende ühendamine ühtsesse arvutivõrku ettevõtte majandustegevuse analüütiliseks toetamiseks.
Analüütiku tööjaamade ja muude süsteemide projekteerimise kogemus võimaldab üldistada nende toimimise nõudeid: majandusteadlase arvutus- ja infovajaduste õigeaegne rahuldamine majandustegevuse analüüsimisel; minimaalne reageerimisaeg analüütilistele päringutele; oskus esitada väljundinformatsiooni tabelina ja graafiliselt; oskus teha kohandusi arvutusmetoodikas ja lõpptulemuse kuvamise vormides; ülesande lahendamise protsessi kordamine mis tahes suvaliselt määratud arvutuspunktist (etapist); oskus töötada arvutivõrgu osana; automatiseeritud tööjaamas töötamise tehnikate ja inimese-masina süsteemi interaktsiooni omandamise lihtsus.
Analüütiku tööjaama raames toimib kogu ettevõtte infofond andmebaasi, teadmusbaasi ja tarkvara näol. Andmebaasid pakuvad äritegevuse kohta faktilisi andmeid. Nende kasuliku lugemise intellektuaalne kest on teadmistebaasid - analüüsimeetodid ja -tehnikad. Tarkvara moodustab vahendi majandustegevuse infotoe analüütiliste ülesannete automatiseeritud täitmiseks.
Samal ajal iseloomustavad majandusteabe arvutitöötluse korraldust mitmed omadused:
Esiteks detsentraliseeritud teabetöötlusele allutatud analüüsi terviklikkuse säilitamine. Äritegevuse analüüsi teoorias on juba palju ära tehtud selleks, et saavutada analüüsi komponentide ühtsus, funktsionaalne, tehniline, metoodiline ja informatsiooniline ühilduvus ühtseks tervikuks. Tänu sellele saavutatakse analüüsi objektiivsus ja usaldusväärsus. Detsentraliseeritud teabetöötluse tingimustes ei hävine analüüsi terviklikkus, ei tühistata analüüsi eesmärkide ja eesmärkide ühtsust selle süsteemsete omaduste seisukohast. Seetõttu võime öelda, et arenenud hajutatud andmebaaside võrk vastab majandustegevuse hajutatud ülesannete süsteemile, AHD üksikülesannetele, vahetulemustele jne; olenemata sellest, kui olulised need ka poleks, peavad need läbima kõiki konkreetseid ülesandeid rakendava üldise kompleksanalüüsisüsteemi prisma.
Teiseks infotöötlusprotsessi sidumine otsustusprotsessiga. Infotöötluse tsentraliseerimine võimsatesse arvutikeskustesse, mis on omane vanema põlvkonna automatiseeritud juhtimissüsteemidele......

Bibliograafia

1. Abryutina M.S., Grachev A.V. Ettevõtte finantsmajandusliku tegevuse analüüs: õppe- ja praktiline töö. toetus / M.S. Abryutina, A.V. Grachev. – M.: Äri ja teenindus, 2007. – 257 lk.
2. Bakanov M.I., Sheremet A.D. Majandusanalüüsi teooria: õpik. toetus / M.I. Bakanov, A.D. Šeremet. – M.: Rahandus ja statistika, 2009. – 218 lk.
3. Berdnikova T.B. Ettevõtte finantsmajandusliku tegevuse analüüs ja diagnostika: õpik. toetus / T.B. Berdnikova. – M.: Infra-M, 2009. – 215 lk.
4. Kodrakov N.P. Finantsanalüüsi alused: õpik / N.P. Kondrakov. – M.: Glavbukh, 2007. – 114 lk.
5. Lyubushin N.P. Majandustegevuse kompleksne majandusanalüüs: õpik / N.P. Ljubušin. - M.: ÜHTSUS, 2008. - 445 lk.
6. Nikolskaja E.V., Lozinskaja V.B. Finantsanalüüs: õpik. toetus / E.V. Nikolskaja, V.B. Lozinskaja – M.: MGAP World of Books, 2007.–316 lk.
7. Pjastolov S.M. Ettevõtte finantsmajandusliku tegevuse analüüs: õpik. käsiraamat ülikoolidele / S.M. Postojalov – M.: Masterstvo, 2008.-336 lk.
8. Savitskaja G.V. Ettevõtte majandustegevuse analüüs: õpik / G.V. Savitskaja. – M.: INFRA-M, 2007.–336 lk.
9. Ettevõtte juhtimine ja selle tegevuse analüüs: õpik / S.Yu. Naumov – Saratov: Saratovi Ülikooli kirjastus, 2008. – 318 lk.
10. Chechevitsyna L.N. Ettevõtte ökonoomika: õpik / L.N. Tšetševitsina. - Rostov n/d: Phoenix, 2008. - 389 lk.

Infotehnoloogia projekteerimissüsteemi elementide parameetrid on üksteisest sõltuvad. Tehnoloogiliste andmetöötlusprotsesside põhiomaduste käsitlemisel kasutatakse üldistatud indikaatoreid koos nende detailsusega andmetöötlussüsteemi muudel analüüsitasanditel. Need parameetrid hõlmavad järgmist: ML-andmete töötlemise automatiseerimise majanduslik mõju; kapitalikulud arvuti- ja organisatsiooniseadmetele; OA tehnoloogiliste protsesside projekteerimise maksumus; ressursse...

Jagage oma tööd sotsiaalvõrgustikes

Kui see töö teile ei sobi, on lehe allosas nimekiri sarnastest töödest. Võite kasutada ka otsingunuppu

Muud sarnased tööd, mis võivad teile huvi pakkuda.vshm>
5866.		Majandusinfo, majandusdokument	39,63 KB
	Majandusteave majandusdokument Majandusinfo Küberneetikas ja teistes tehnikavaldkondades omaksvõetud teabeteooriad ei ole majandusobjektide haldamise infotöötluses laialt levinud. Seega saab majandusinformatsiooni definitsiooni sõnastada järgmiselt...
7531.		Arvutiteadus ja teave. Diskreetne ja analoogne teave	171,29 KB
10479.		Teave. Informatsioon arvutiteaduses	44,16 KB
	Mida see mõiste tähendab. Siis õpetati seda ainet ka ilma arvuti ja igasuguste tehniliste vahenditeta ning selle eesmärk oli vaid tutvustada arvutite ja arvutustehnika maailma ning selgitada koolilastele infotöötluse teoreetilisi põhimõtteid. Praegu kasvab iga aastaga meile saadava info hulk, arvatakse, et 810 aastaga kasvab info hulk üle maailma 2...
9078.		Arvutiteadus ja teave	171,29 KB
	Arvutiteaduse esilekerkimine on tingitud arvutikandjatele andmete salvestamisega seotud teabe kogumise, töötlemise ja edastamise uue tehnoloogia tekkimisest ja levikust. Tänapäeva põhiülesande osana saab eristada järgmisi praktiliseks rakendamiseks mõeldud arvutiteaduse põhivaldkondi: arvutisüsteemide arhitektuur, automaatseks andmetöötluseks mõeldud süsteemide konstrueerimise tehnikad ja meetodid; arvutisüsteemide liidesed, riist- ja tarkvara haldamise tehnikad ja meetodid; programmeerimine...
10321.		Informatsioon ja äri	42,3 KB
	Informatsioon ja äri. Infoäri mõiste. Infoäri struktuurne ja funktsionaalne mudel. Infoäri uued organisatsioonilised vormid.
7706.		Täiendav aruandlusteave	117,32 KB
	Segmendiaruandluse alused 10. Teave lõpetatud tegevusvaldkondade ja müügiootel põhivarade kohta IFRS 5 Müügiootel põhivara võõrandamine ja lõpetatud tegevusvaldkonnad IFRS 5 andis välja Rahvusvaheliste Raamatupidamisstandardite Nõukogu juhatus osana lähenemisest programm IFRSi ja USA riiklike raamatupidamisstandardite CAAP US vahel. IFRS 5 kasutuselevõtt annab finantsaruannete kasutajatele kasulikku teavet teadlike otsuste tegemiseks...
6617.		Esialgne teave osa kohta	11,4 KB
	Esialgne teave detaili kohta Nagu märgitud, algab TP arvutipõhine projekteerimine detaili joonise analüüsiga. Pärast seda genereeritakse muutuv alg- või sisendteave - teave selle osa kohta, mille jaoks on vaja TP kujundada. Osa kohta teabe klassifitseerimine ja kodeerimine Klassifikatsioon on objektide kogumi jagamine alamhulkadeks, mis põhineb objektide üldiste omaduste ja nendevaheliste looduslike seoste arvestamisel. Osade kodeerimise protsess seisneb osale digitaalse klassifikatsioonikoodi määramises...
10377.		Informatsioon materiaalses maailmas	296,45 KB
	Kaugete tähtede kiirgust jälgides saab inimene teatud andmevoo, kuid see, kas neist andmetest saab info, sõltub paljudest asjaoludest. Selle tulemusena mõõdame selle liikumise suurust võistluse ajal - see on andmete salvestamine. Isegi kui stopper näitab aega otse sekundites ja me ei vaja ümberarvutusmeetodit, on andmete teisendusmeetod siiski olemas spetsiaalsete elektrooniliste komponentide abil ja töötab automaatselt ilma meie osaluseta. Raadiojaama kuulamine võõral...
6209.		Turundusinfo ja turu-uuringud	11,95 KB
	Täieliku ja usaldusväärse teabe saamine selle seisundi ja arengu kohta on turunduse üks peamisi eesmärke, millele lisandub nõue tagada selle edasise arengu prognoositavus või prognoosi teaduslikult põhjendatud ennustamine. vaatlus- ja analüüsimeetodite komplekt; Info kogumine, töötlemine ja säilitamine; Andmete analüüs, modelleerimine ja prognoosimine; järelduste ja soovituste koostamine; Turundusuuringute tulemuslikkuse hindamine. Teada on järgmine...
955.		Turundusinfo: tüübid, tähendus	57,03 KB
	Turundusinfo kontseptsioon ja põhimõtted. Turundusinfo tüpoloogia. Turundusinfo allikad. Turundusinfo turu ülevaade Teema aktuaalsus tuleneb sellest, et ettevõtte tegevuse üheks võtmeküsimuseks on tervikliku, usaldusväärse ja õigeaegse teabe saamine turunduskeskkonna olukorra kohta.

Arvutitehnoloogia kasutamine suurendab finantsekspertide analüütilise töö efektiivsust. See saavutatakse analüüsiks kuluva aja vähendamisega; tegurite mõju majandustegevuse tulemustele täielikum kajastamine; ligikaudsete või lihtsustatud arvutuste asendamine täpsete arvutustega; uute mitmedimensiooniliste analüüsiülesannete püstitamine ja lahendamine, mida käsitsi ja traditsioonilisi meetodeid kasutades on praktiliselt võimatu teostada.

Arvutitest saab majandusteadlase töökoha lahutamatu osa ja tema tegevus omandab automatiseeritud töö iseloomu. Sellega seoses muutub majandusanalüüsi arvutipõhine automatiseerimine objektiivseks vajaduseks. Selle põhjuseks on kvaliteetsete infoteenuste tähtsuse suurenemine ärijuhtimisprotsessis ning kaasaegsete arvutite tehniliste võimaluste kiire areng.

Arvutite kasutamisele keskendunud majandusanalüüsi meetod peab vastama järjepidevuse, keerukuse, tõhususe, täpsuse, progressiivsuse ja dünaamilisuse nõuetele. Vaid nende nõuete täitmise alusel on tagatud hallatava objekti seisukorra ja selle arengusuundade tundmine, majandustegevuse süstemaatiline ja sihipärane efektiivsuse tõstmine lähtuvalt analüüsi tulemustest.

Arvuti kasutamine võib tõesti tõsta majandusteadlaste, raamatupidajate, planeerijate ja teiste spetsialistide tootlikkust, detsentraliseerides finantsteabe automatiseeritud töötlemise protsessi, ühendades nende erialased teadmised vahetult töökohal elektroonilise infotöötluse eelistega.

Kõigi arvutiseadmete koordineeritud töö ja inimestega suhtlemise tagab finantsanalüütiku tarkvara.

Arvutiandmete töötlemise tingimuste analüüsi iseloomustavad:

Esiteks, esitatud analüüsi terviklikkuse säilitamine

detsentraliseeritud teabetöötlus. Äritegevuse analüüsi teoorias on juba palju ära tehtud selleks, et saavutada analüüsi komponentide ühtsus, funktsionaalne, tehniline, metoodiline ja informatsiooniline ühilduvus ühtseks tervikuks. Tänu sellele saavutatakse analüüsi objektiivsus ja usaldusväärsus. Detsentraliseeritud infotöötluse tingimustes

ei hävine analüüsi terviklikkus, ei tühistata analüüsi eesmärkide ja eesmärkide ühtsust selle süsteemsete omaduste seisukohalt.

Teiseks infotöötlusprotsessi sidumine otsustusprotsessiga. Praktikas ei saanud kasutaja mõjutada arvutuste käiku ega analüüsi ja üldistamise metoodikat. Lõppkokkuvõttes mõjutas see tehtud otsuste kvaliteedi halvenemist. Tarkvaratoodete kasutamisel lahendab analüüsiülesandeid kasutaja ise otse oma töökohal. Analüütik säilitab isikliku kontrolli analüütilise teabe töötlemise protsessi kõigi etappide üle, tal on võimalus hinnata saadud tulemusi, kasutada neid asjatundlikult juhtimisotsuste põhjendamiseks ning rahuldada juhtimissüsteemi erinevaid infovajadusi.

Kolmandaks analüüsi efektiivsuse ja tulemuslikkuse suurendamine. Tarkvaratoodete kasutamise kontekstis järgneb analüüs vahetult raamatupidamisele ning seda tehakse ka äriarvestuse käigus. Analüütikatarkvara muudab ärijuhtimise analüütilise toe alamsüsteemi pidevalt toimivaks teguriks tootmise efektiivsust tõstes, aktiveerides kogu ettevõtte infofondi.

spetsiaalne pakett Exceli rakendusprogramm

II. PRAKTILINE OSA

VARIANT nr 2

Pagariäri Kolobok teostab pagaritoodete küpsetamise ja müügiga seotud tegevusi. Küpsetiste maksumuse arvutamise aluseks olevad andmed on näidatud joonistel 2 ja 3.

Koostage tabelid, kasutades allolevaid andmeid.

Arvutustulemused on esitatud küpsetatud toodete maksumuse arvutust sisaldava tabeli kujul (joonis 3) ja graafilisel kujul.

Korraldage tabelitevahelised ühendused küpsetustoodete kuluarvutuste automaatseks genereerimiseks.

Koostage ja täitke kuluarvestuse vorm (joonis 4).

Toote tarbimine

Riis. 2

Küpsetiste maksumus

Joonis 3

Selle majandusprobleemi lahendamiseks valiti MS Exceli tabelikeskkond.

Microsoft Office Excel on tööriist arvutustabelite loomiseks, millel on võimalus teha lihtsaid arvutusi, kasutades nii aritmeetilisi toiminguid kui ka sisseehitatud funktsioone; erinevat tüüpi diagrammide koostamiseks; kujundada saadud tabeleid jne.

Probleemi lahendamise algoritmi kirjeldus

Käivitage MS Exceli tabeliprotsessor (joonis 5).

Riis. 5

Looge raamat nimega "Kolobok".

Nimetage leht 1 ümber lehele nimega Toote tarbimine.

MS Exceli tootetarbimise töölehel koosta tootekulu tabel.

Täitke tabel küpsetatud toodete komponentide maksumuse andmetega (joonis 6)

Riis. 6.

Nimetage leht 2 ümber lehele nimega Küpsetiste maksumus.

Looge MS Exceli töölehel pagaritoodete maksumus tabel, mis sisaldab andmeid küpsetiste maksumuse kohta.

Täitke tabel Küpsetiste maksumus algandmetega (joonis 7).

Riis. 7.

9. Täitke veerg Valmistamiskulu 1 kg komponendi tabel "Küpsetoodete maksumus" järgmiselt:

Sisestage valem lahtrisse D4:

="Toote tarbimine"!B4

Korrutage lahtrisse D4 sisestatud valem selle veeru ülejäänud lahtrite jaoks (D4 kuni D8).

Seega käivitatakse tsükkel, mille juhtparameetriks on rea number.

Täidame tabeli “Küpsetoodete maksumus” toote veeru Komponendi maksumus järgmiselt:

Sisestage valem lahtrisse E4:

Korrutage lahtrisse E4 sisestatud valem selle veeru ülejäänud lahtrite jaoks (E4 kuni E8).

Tabelis “Küpsetoodete maksumuse arvestus” täitke veerg Tootes oleva komponendi maksumus:

Sisestame lahtrisse F12 valemi:

="Küpsetiste maksumus"!E4

Korrutage lahtrisse F12 sisestatud valem selle veeru ülejäänud lahtrite jaoks (F12 kuni F18) (joonis 8).

Riis. 8

Nimetage leht 4 ümber lehele nimega Diagramm.

Koostame olemasolevate andmete põhjal histogrammi. Valige peamenüüst Sisesta diagramm. Ilmub järgmise sisuga aken (joonis 9):

riis. 9

Valige standarddiagrammide loendist esimene üksus. Tulpdiagramm. Valige Järgmine.

Valige kuvatavas aknas vahekaardil Andmevahemik ridade üksus ja minge vahekaardile Rida.

Määrame X-telje nime, väärtuse ja sildid kõigepealt esimese rea jaoks, nimetame seda käsn-koorekoogiks, seejärel teise jaoks, mida nimetame võikreemiga purukoogiks.

Seejärel sisestame ilmuvas aknas oma diagrammi asjakohase teabe.

riis. 10.1

riis. 10.2

riis. üksteist Diagrammi valikute sätted

riis. 12 Diagramm "Küpsetoodete maksumuse arvutamine"

Otsustussüsteemis on organisatsiooni finantsseisundi analüüsimisel saadud andmed üks olulisemaid elemente. Peaaegu kõik raamatupidamisandmete ja finantsaruannete kasutajad kasutavad ühel või teisel määral otsuste langetamiseks finantsanalüüsi meetodeid.

Tehes tootmises riskantseid otsuseid, võib juht viia organisatsiooni pankrotti või selleni, et ettevõttel tekivad suured finantsprobleemid. Seetõttu on viimasel ajal välja töötatud suur hulk tarkvaratooteid, mis suudavad analüüsida raamatupidamis- ja finantsaruandluse andmeid ning kuvada üsna täpseid andmeid organisatsiooni asjade seisu kohta. Selliste arvutiprogrammide maksumus jääb reeglina vahemikku 0–1000 dollarit programmi kohta ja hind ei vasta alati kvaliteedile – isegi tasuta programmid võivad anda häid tulemusi.

Selles kursusetöös vaatasin üle meie riigis tuntuimad kodumaised finantsseisundi diagnoosimise programmid, et võrrelda neid erinevate parameetrite järgi: alates konkreetse programmi maksumusest, võimalusest eksportida andmeid analüüsiks teistest programmidest. (enamasti “1C: Enterprise” alates 1C”) ja lõpetades võimalusega esitada andmeid inglise keeles.

See töö koosneb kahest osast: esimene osa kirjeldab organisatsioonide finantsdiagnostika teoreetilist lähenemist ja teine ​​​​osa kirjeldab konkreetseid finantsanalüüsi läbiviimise programme, annab nende peamised omadused ja teeb järelduse, millistele ettevõtetele see programm kõige sobivam on.

1. Finantsdiagnostika üldskeem

1. 1. Finantsseisundi hindamise olemus, eesmärgid ja liigid

Praegu tõlgendatakse organisatsioonide finantsseisundit erinevatest vaatenurkadest, samas puudub selle määramisel ühtne metodoloogiline lähenemine, mistõttu on raske konstrueerida universaalseid praktilisi analüüsimeetodeid.

Üldjuhul võib ettevõtte finantsseisundit määratleda kui kompleksset majanduskategooriat, mis iseloomustab teatud kuupäeva seisuga ettevõtte erinevate varade olemasolu, kohustuste suurust, majandusüksuse toimimis- ja arenemisvõimet. muutuvas väliskeskkonnas, praegune ja tulevane suutlikkus rahuldada võlausaldajate nõudmisi, samuti selle investeerimisatraktiivsus .

Finantsseisundi mõiste erinevad tõlgendused viivad selle hindamise erinevate eesmärkideni. Äridiagnostika seisukohalt on finantsseisundi analüüsi tulemuseks ettevõtte reservide optimaalse suuruse määramine, millest peaks piisama ettevõtte normaalse maksevõime tagamiseks ja finantsriski kulude minimeerimiseks ning samas mitte juhtida üleliigset tööressurssi praegusest majandustegevusest kõrvale.

Samuti on analüüsis orienteeritud ettevõttesiseste probleemide leidmisele ja kõrvaldamisele:

Finantsseisundi analüüsimise põhieesmärk on hinnata ja välja selgitada ettevõttesisesed probleemid erinevate juhtimisotsuste koostamiseks, põhjendamiseks ja vastuvõtmiseks, sh arenduse, kriisist taastumise, pankrotimenetlusele ülemineku, ettevõtte ostu-müügi valdkonnas. äri või aktsiapaki loomine ning investeeringute kaasamine.

Püstitatud eesmärgid määrasid kindlaks mitmete analüütiliste ülesannete lahendamise vajaduse. Kodumaises kirjanduses eristatakse järgmisi ettevõtte finantsseisundi sisemise analüüsi ülesannete põhirühmi:

1. Finantsseisundi tuvastamine.

2. Finantsseisundi muutuste tuvastamine ruumis ja ajas.

3. Peamiste finantsseisundi muutusi põhjustanud tegurite väljaselgitamine.

4. Finantstegevuses esinevate puuduste õigeaegne tuvastamine ja kõrvaldamine ning reservide otsimine ettevõtte finantsseisundi ja maksevõime parandamiseks.

5. Võimalike finantstulemuste, majandusliku tasuvuse prognoosimine lähtuvalt majandustegevuse tegelikest tingimustest ning oma- ja laenuressursside olemasolust, finantsseisundi mudelite väljatöötamine erinevate ressursside kasutamise võimaluste jaoks.

6. Konkreetsete meetmete väljatöötamine rahaliste vahendite tõhusamaks kasutamiseks ja ettevõtte finantsseisundi tugevdamiseks.

Finantsseisundit saab hinnata erinevat tüüpi mudelite abil, mis võimaldavad struktureerida ja tuvastada peamiste näitajate vahelisi seoseid. Mudeleid on kolme peamist tüüpi: kirjeldav, predikatiivne ja normatiivne.

Kirjeldavad mudelid, mida nimetatakse kirjeldavateks mudeliteks, on ettevõtte finantsseisundi hindamisel olulised. Nende hulka kuuluvad: bilansside aruandluse süsteemi ülesehitamine, finantsaruannete esitamine erinevates analüütilistes osades, aruandluse vertikaalne ja horisontaalne analüüs, analüütiliste koefitsientide süsteem, analüütilised märkused aruandluseks. Kõik need mudelid põhinevad raamatupidamisinfo kasutamisel.

Ennustavad mudelid on ennustava, ennustava iseloomuga mudelid. Neid kasutatakse ettevõtte tulude ja tulevase finantsseisundi prognoosimiseks. Levinumad neist on: kriitilise müügimahu punkti arvutamine, ennustavate finantsaruannete koostamine, dünaamilise analüüsi mudelid (rangelt määratud faktorimudelid ja regressioonimudelid), olukorra analüüsi mudelid.

Regulatiivsed mudelid võimaldavad võrrelda ettevõtete tegelikke tulemusi eelarve järgi arvutatud oodatavate tulemustega. Neid mudeleid kasutatakse peamiselt ettevõttesiseses finantsanalüüsis. Nende olemus taandub tehnoloogiliste protsesside, tooteliikide, vastutuskeskuste iga kuluartikli standardite kehtestamisele ja tegelike andmete kõrvalekallete analüüsile nendest standarditest. Analüüs põhineb suuresti rangelt deterministlike faktorimudelite kasutamisel.

Olenevalt määratletud valdkondadest saab finantsseisundi analüüsi läbi viia järgmistes vormides:

1. Retrospektiivne analüüs (eesmärgiks analüüsida ettevõtte finantsseisundi hetkesuundumusi ja probleeme, kusjuures arvatakse, et viimase aruandeaasta ja jooksva aasta aruandeperioodi kvartaliaruanne on piisav).

2. Prospektiivne analüüs (vajalik finantsplaanide, nende paikapidavuse ja usaldusväärsuse uurimiseks hetkeseisu ja olemasoleva potentsiaali seisukohast).

3. Plaani-fakti analüüs (vajalik aruandlusnäitajate kavandatust kõrvalekaldumise põhjuste hindamiseks ja väljaselgitamiseks).

1. 2. Majandusliku seisundi hindamise kord

Reeglina on finantsanalüüsi põhiliseks infobaasiks aasta- ja kvartaliaruannete vormid, analüütilised aruanded, sõltumatute ekspertiisidega saadud andmed.

Üldine kvalitatiivne analüüs on üks organisatsiooni finantsseisundi hindamise algetappe. Selles etapis hinnatakse esitatud aruandluse usaldusväärsust, ettevõttes korraldatud raamatupidamise kvaliteeti, uuritakse varade ja kohustuste rahalise hindamise vastavust nende tegelikele turuväärtustele, ettevõtte immateriaalset sfääri. hinnatakse kvalitatiivsest aspektist: ärialane reputatsioon, väljakujunenud majandussuhted, juhtimise väljaõppe ja korralduse tase, personali käive ja professionaalsus, valdkonna arengu väljavaated ja ettevõtte sihtturud, elutsükli etapid ettevõtte põhitoodetest jne. Sarnaseid protseduure saab läbi viia SWOT-analüüsi meetoditega, koostades ettevõtte ja kohalike probleemkohtade, kitsaskohtade võrdlevate konkurentsieeliste maatriksid. Selles etapis saab teha ka vertikaalset ja horisontaalset finantsanalüüsi.

Suhteanalüüs on koefitsientide arvutamine erinevates valdkondades (lisa 2):

Varalise seisundi hindamise indikaatorid.

Likviidsuse ja krediidivõimelisuse hindamise indikaatorid.

Finantsstabiilsuse hindamise indikaatorid.

Äritegevuse näitajad.

Kasumlikkuse hindamise indikaatorid.

Traditsiooniliselt mängib see valdkond ettevõtte finantsseisundi hindamisel analüütilistes protseduurides suurt rolli. Üleminek absoluutnäitajatelt suhtelistele näitajatele on tingitud järgmistest teguritest:

Ettevõtte suuruse mõju lõppnäitajatele kaob, saab hinnata mitte ainult ettevõtte suurust, vaid ka efektiivsust;

Kuna lugeja ja nimetaja on väljendatud samades ühikutes, inflatsiooniprotsesside ja vahetuskursside mõju ühtlustub, on võimalik võrrelda erinevate riikide ettevõtteid;

Konkreetse finantsnäitaja hindamise võrdlusaluseks võib olla:

1. Dokumentide ja seadusandlike aktidega reguleeritud standardväärtuste koridorid.

2. Teaduslikult põhjendatud indikaatorite optimaalsed väärtused.

3. Tööstusharu näitajate keskmised väärtused.

4. Analoogsete ettevõtete tunnused.

5. Eelmiste perioodide omanäitajate dünaamika.

Finantssuhtarvude tõlgendamisel tekkivate probleemsete olukordade mõju saab teatud määral neutraliseerida finantsseisundi hindamise integraalsete mudelitega, mis põhinevad väikese arvu finantsnäitajate arvutamisel, mis on taandatud terviklikuks hinnanguks. Veelgi enam, need mudelid võimaldavad liigitada ettevõtte ühte või teise rühma koos vastavate tunnuste kogumiga. Sellise analüüsi põhjal on võimalik anda absoluutne hinnang ettevõtte finantsseisundile teatud kuupäeva seisuga, mitte ainult uurida selle muutusi ja võrdlevat analüüsi. Samuti on integraalsed meetodid mugavad finantsseisundi kiireks analüüsiks, kuna need ei nõua olulisi aja- ja ressursside investeeringuid.

Integraalmeetodite üldplokis saab eristada järgmisi kontseptuaalseid suundi:

1. Statistiliselt põhinevad mudelid võimaliku pankroti ennustamiseks. Siin kasutatakse Altmani näitajaid (tuntud ka kui Z-skoor, Z-näitaja või krediidivõime indeks), Fox-mudelit, Taffleri mudelit, IGEA-mudelit, Fulmeri mudelit, Springate'i mudelit jt (lisa 3).

2. Meetodid organisatsiooni reitingu määramiseks laenu andmise eesmärgil. Siin kasutatakse erinevate kommertspankade poolt välja töötatud meetodeid. Näideteks on Vene Föderatsiooni Sberbanki, Moskva Tööstuspanga ja teiste finantsasutuste välja töötatud mudelid (lisa 4).

3. Organisatsioonide järjestamise meetodid. Siin kasutatakse kohtade summa, geomeetrilise keskmise meetodit, olulisuse kordajate meetodit ja kauguse meetodit (lisa 5).

Ettevõtte finantsseisundi hindamisel saadud andmete põhjal teeb ekspertrühm järelduse organisatsiooni finantsseisundi kohta.

Kasutajad	Majanduslike huvide ulatus hindamisel
Omanikud	Tehtud kulude otstarbekuse ja saavutatud finantsstabiilsuse ja -konkurentsivõime, edasise arengu võimaluste ja väljavaadete hindamine, laenatud vahendite kasutamise tulemuslikkuse hindamine, kahjude, ebaproduktiivsete kulude ja kahjude väljaselgitamine, põhjendatud prognooside tegemine finantsstabiilsuse ja -konkurentsivõime kohta. ettevõtet.
Aktsionärid	Majandamiskulude koosseisu analüüs ja nende teostatavuse hindamine, kasumi genereerimise analüüs, kahjumite, ebaproduktiivsete kulude ja kahjumite analüüs, kasumi kogumisele ja tarbimisele kulumise struktuurne analüüs, tulemuslikkuse ja käimasoleva dividendipoliitika hindamine.
Pangad ja laenuandjad	Ettevõtte vara koostise ja struktuuri hindamine, ettevõtte maksevõime ja finantsstabiilsuse analüüs ja hindamine, omakapitali ja laenukapitali kasutamise efektiivsuse hindamine, nõuete ja võlgnevuste koosseisu, struktuuri ja suhte analüüs, võlgade ja võlgnevuste koosseisu, struktuuri ja suhte analüüs, ettevõtte maksevõime ja finantsstabiilsuse hindamine. varem saadud lühi- ja pikaajaliste laenude ja laenude arveldused.
Tarnijad ja ostjad	Lühiajaliste kohustuste likviidsuse hindamine, tähtaja ületanud nõuete ja võlgnevuste olemasolu, käibevarade struktuuri analüüs ja hindamine, maksevõime ja finantsstabiilsuse hindamine.
Maksukontrollid	Maksubaasi andmete usaldusväärsuse hindamine föderaal- ja kohalike maksude arvutamisel ning nende ülekandmisel eelarvesse
Eelarvevälised fondid	Ettevõtte keskmise töötajate arvu ja kogunenud palgafondi info usaldusväärsuse hindamine, eelarveväliste vahenditega arvelduste õigeaegsuse hindamine.
Investorid	Oma- ja laenukapitali kasutamise efektiivsuse hindamine, debitoorsed ja võlgnevused, ettevõtte vara, varad, likviidsusastme analüüsimine lühi- ja pikaajaliste kohustuste tagasimaksmiseks, finantsstabiilsus. pika- ja lühiajaliste finantsinvesteeringute tulemuslikkuse analüüs ja hindamine ettevõtte omavahendite arvelt.
Palgatööjõud	Ettevõtte puhaskasumi arvelt müügimahu dünaamika, tootmiskulude, tootmisülesannete täitmise ning töötasu, tööjõu ja sotsiaaltoetuste pakkumise dünaamika hindamine. 2. Põhivara osakaal varades = 120/300 3. Oma käibekapitali suurus = 290 – 230 – 690 4. Oma käibekapitali manööverdusvõime = 260/(290-230-690) 5. Voolusuhe = (290-230)/690 6. Kiirsuhe = (290-210-220 -230)/690 7. Absoluutne likviidsuskordaja = 260/690 8. Käibekapitali osatähtsus varades = (290-230)/300 9. Oma käibekapitali osakaal nende kogusummas = (290-230 -690)/(290-230) või (490+590-190)/290-230 10. Varude osakaal käibevaras = (210+220)/290 11. Oma käibekapitali osakaal = (290-230-690)/(210+220) 12. Omakapitali kontsentratsiooni suhe =490/300 13. Rahalise sõltuvuse suhe = 300/490 14. Aktsiakapitali paindlikkuse suhe = (290-230-690)/490 15. Võlakapitali kontsentratsioonikordaja = (590 + 690)/300 16. Pikaajaliste investeeringute struktuuri koefitsient = 590/(190 +230) 17. Võla ja omakapitali suhe = (590 +690)/490 18. Kapitali tootlikkus = f.2 10/120 19. Aktsiakäive f.2 10/490 20. Kapitali kogukäive f.2 10/300 21. Puhaskasum = f.2 10 22. Toote tasuvus = f.2 50/ f. 2 10 23. Kogukapitali tootlus = f.2 190/300 24. Omakapitali tootlus = f. 2 190 / 490 25. Omakapitali tasuvusaeg = 490/f.2190 Lisa 3. "Pankrotiprognoosi mudelid" 1. Altmani koefitsient (2 koefitsient): Z = -0,3877-1,0736* (290/690) + 0,0579* (300/490) Kui Z=0, siis pankrotitõenäosus = 50% Kui Z>0, siis on pankroti tõenäosus > 50% Kui Z<0, то вероятность банкротства < 50% 2. Altmani koefitsient (5 koefitsient): Z=1,2*((290-690)/300)+1,4*(vorm 2190)/300 + 3,3*((vorm 2050)/300)+ 0,6*(aktsiate hind/(590+690))+ f.2 010/300 Kui Z<1,81 – организация банкрот. Kui Z>2,99 on rahaliselt stabiilne ettevõte. Kui Z<=2,99 и Z>=1,81 – määramatus. 3. Taffleri mudel Z = 0,53 * (vorm 2050 / 690) + 0,13 * (290 / (690 + 590)) + 0,18 * (690 / 300) + 0,16 * (vorm 2010 / 300) Kui Z>0,3 – rahaliselt stabiilne ettevõte Kui Z<0,2 – организация банкрот. 4. IGEA mudel R=8,38 * (290/300) + (vorm 2 190/490) + 0,054 * (vorm 2 010/300) + 0,63 * (vorm 2 190/(vorm 2 020+030+ 040+070+100+130) ) Kui R< 0 – максимальная (90 – 100%) Kui R > 0 ja R< 0,18 – Высокая (60 - 80%) Kui R > 0,18 ja R< 0,32 – Средняя (35% - 50%) Kui R > 0,32 ja R< 0,42 – Низкая (15% - 20%) Kui R > 0,42 – minimaalne (kuni 10%) Lisa 4. "Krediidireitingu mudelid" 1. Näitajad ettevõtte kui laenuvõtja finantsseisundi hindamiseks „Venemaa Sberbanki ja selle filiaalide 285-R juriidilistele isikutele laenude andmise eeskirjade alusel” K1=(260+253)/(690-640-650) K2=(260+250+240)/(690-640-650) K3=290/(690-640-650) K4=490/(590+690-640-650) K5=50 f.2/ 10 f.2 Seejärel peate määrama iga indikaatori kategooria sõltuvalt selle tegelikust väärtusest: Koefitsiendid välja arvatud kaubandus kaubanduse jaoks 0,15 ja rohkem Kui S< 1 - заёмщик относится к 1 классу (лучший клиент). Kui S > 1 ja S< 2,42 - заёмщик относится ко 2 классу. Kui S>=2,42 – laenuvõtja kuulub 3. klassi. K1=(260+250+240)/ (690-640-650) K2 = 290/(690-640-650) K3=(490+590-190)/290 Seejärel leidke iga näitaja jaoks olenevalt kategooriast punktide arv ja kogusumma. Punktide arv olenevalt kategooriast on toodud tabelis 3. Kui punktide summa: S<141 - Высокий уровень кредитоспособности. S<240, S>141 - Keskmine krediidivõime tase. S<300, S>241 – Madal krediidivõime. S>300 – klient ei ole krediidivõimeline. Lisa 5. “Meetodid organisatsioonide järjestamiseks” 1. Kohtade summa meetod Organisatsioonide positsioon määratakse kindlaks nende hõivatud kohtade arvu järgi vastavalt teatud näitajatele. Mida väiksem summa, seda kõrgem on ettevõtte reiting. 2. Olulisuse koefitsientide meetod Iga näitaja jaoks määratakse olulisuse koefitsient ja seejärel määratakse organisatsiooni hinnang valemi abil: R = , kus k on koefitsient, x on näitaja, n on näitajate arv. 3. Geomeetrilise keskmise meetod Kõigi näitajate hulgas on geomeetriline keskmine väärtus. 4. Kauguse meetod 1. Algandmed esitatakse maatriksi A ij kujul, tabelina, kus indikaatorite numbrid on kirjas ridadena (i=1, 2, 3 ... n) ja ettevõtete numbrid veergudes (j=1, 2, 3 ... m). 2. Iga näitaja jaoks leitakse optimaalne väärtus ja kantakse tingimusliku võrdlusettevõtte m+1 veergu. Üksikute näitajate mõju suurendamiseks (vähendamiseks) saate kasutada olulisuse koefitsienti kõigis meetodites. Äri ja rahandus 2024 emny.ru