Коэффициент автономии



Проверка показателя и факторов на автокорреляцию установила, что все включенные в анализ переменные имели высокий (надежный) коэффициент автокорреляции ( + г > г табл = 0,299, — г > г табл = 0,399 при а = 5 % и /V= 20) [41]. Однако известно, что фактор времени, введенный в модель, снимает автокорреляцию (основанием к такому утверждению являются теоремы Фриша и Роу [41]), поэтому для получения динамических моделей нами использовались и простейшие формы связи типа (23), (24).

В изучении корреляции признаков, не связанных согласованным изменением во времени, каждый признак изменяется под влиянием многих причин, принимаемых за случайные. В рядах динамики к ним прибавляется изменение во времпш каждого ряда. Это изменение приводит к так называемой автокорреляции — влиянию изменений уровней предыдущих рядов на последующие. Поэтому корреляция между уровнями динамических рядов правильно показывает тесноту связи между явлениями, отражаемыми в рядах динамики, лишь в том случае, если в каждом из них отсутствует автокорреляция. Кроме того, автокорреляция приводит к искажению величины среднеквадратических ошибок коэффициентов регрессии, что затрудняет построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии, а также проверки их значимости.

Распространены следующие способы вычисления коэффициента автокорреляции.

где га — коэффициент автокорреляции; zf — остаточная величина; zt+1 — смещенные во времени остаточные величины. Способ Неймана:

Рекомендуется исчислять ряд коэффициентов автокорреляции в зависимости от временного лага (напомним, что коэффициент автокорреляции исчисляется между двумя векторами данных, один из которых — исходный динамический ряд, а другой — такой же, но сдвинутый на 1,2, 3 и т.д. моментов наблюдения). Формула коэффициента автокорреляции:

Автокорреляция - это корреляция между уровнями ряда или отклонениями от тренда, взятыми со сдвигом во времени: на 1 период (год), на 2, на 3 и т. д., поэтому говорят о коэффициентах автокорреляции разных порядков: первого, второго и т. д. Рассмотрим сначала коэффициент автокорреляции отклонений от тренда первого порядка.

Теперь обратимся к рис. 9.2. При маятниковой колеблемости все произведения в числителе будут отрицательными величинами, и коэффициент автокорреляции первого порядка будет близок к -1. При долгопериодических циклах будут преобладать положительные произведения соседних отклонений, а смена знака происходит лишь дважды за цикл. Чем длиннее цикл, тем больше перевес положительных произведений в числителе, и коэффициент автокорреляции первого порядка ближе к +1. При случайно распределенной во времени колеблемости знаки отклонений чередуются хаотически, число положительных произведений близко к числу отрицательных, ввиду чего коэффициент автокорреляции близок к нулю. Полученное значение говорит о наличии как случайно распределенных во времени колебаний, так и циклических. Коэффициенты автокорреляции следующих порядков: II = - 0,577; III = -0,611; IV = -0,095; V = +0,376; VI = +0,404; VII = +0,044. Следовательно, противофаза цикла ближе всего к 3 годам (наибольший отрицательный коэффициент при сдвиге на 3 года), а совпадающие фазы ближе к 6 годам, что и дает длину цикла колебаний. Эти максимальные по абсолютной величине коэффициенты не близки к единице. Это означает, что циклическая колеблемость смешана со значительной случайной колеблемостью. Таким образом, подробный автокорреляционный анализ в целом дал те же результаты, что и выводы по автокорреляции первого порядка.

Статистической оценкой р(т) является выборочный коэффициент автокорреляции r(i), определяемый по формуле коэффициента корреляции (3.20), в которой х,= yt, yt = yr+t, a n заменяется на и — т:

ный частный коэффициент корреляции, определяемый по формуле (5.21) или (5.22). Например, выборочный частный коэффициент автокорреляции 1-го порядка между членами временного ряда yt и yt+2 при устранении влияния y,+i может быть вычислен по формуле (5.22):

^ Пример 6.1. По данным табл. 6.1 для временного ряда у, найти среднее значение, среднее квадратическое отклонение, коэффициенты автокорреляции (для лагов т=1;2) и частный коэффициент автокорреляции 1-го порядка.

Найдем коэффициент автокорреляции г(т) временного ряда (для лага т = 1), т. е. коэффициент корреляции между последовательностями семи пар наблюдений yt и у/ч-i (t= 1,2,...,7):


Кл - отношение суммы собственных средств к итогу баланса (коэффициент автономии) (или Ка см. 2.15);

Выбор метода формирования инвестиционных ресурсов неразрывно связан с учетом особенностей использования как собственного, так и заемного капитала. Предприятие, использующее только собственный капитал, имеет наивысшую финансовую устойчивость (его коэффициент автономии равен единице), но ограничивает темпы своего развития, так как не может обеспечить формирование дополнительного объема активов в периоды благоприятной конъюнктуры рынка и не использует свои финансовые возможности прироста прибыли на вложенный капитал. Используя заемный капитал, предприятие имеет более высокий финансовый потенциал своего развития (за счет формирования дополнительного объема активов) и возможности прироста финансовой рентабельности, но и в большей мере генерирует финансовый риск и угрозу банкротства, возрастающие по мере увеличения удельного веса заемных средств в общей сумме используемого капитала.

Пусть заданы два временных интервала TI и Т2, которые служат основой сопоставительного финансового анализа. Предприятие в каждом из периодов характеризуется набором {Х}=Х],...,Х,...,Х„ (i=l,N) финансовых показателей, построенных на основании бухгалтерской отчетности. К таким показателям относятся: коэффициент автономии, коэффициент промежуточной ликвидности, коэффициент абсолютной ликвидности и т.д.. В периоде TI эти показатели имеют значения XH,...,XIN , в периоде Тг - Хл,...-Х2м. Предполагается, что система показателей {X} достаточна для достоверного финансового анализа.

Одной из важнейших характеристик устойчивости финансового состояния предприятия, его независимости является коэффициент автономии, определяемый по формуле:

2) коэффициент автономии: Ка = Д/ Д;

Структура финансовых источников организации и его финансовую независимость характеризуют коэффициент автономии (финансовой независимости и концентрации собственного капитала) —

4. Коэффициент автономии— собственные средства на 1 д. е. к валюте баланса

Коэффициент автономии (финансовой независимости) предприятия рассчитывается отношением суммы собственных средств к валюте балансов.

14. Собственный капитал на 1 руб. активов (коэффициент автономии) (п. 5 : п. 7), СК/А 0,72 0,67 +0,05 107,5

8. Коэффициент автономии (доля собственного капитала на 1 руб. активов) (п. 3 : п. 2) 0,72 0,67 +0,05

— (z) — коэффициент автономии, коэф.;


Кредитному учреждению Кредиторы поставщики Кредиторами ответственность Кредиторов инвесторов Кредиторов принимает Кредиторской задолженностей Кредитования покупателей Кредитованием экспортно Крестьянские фермерские Категории плательщиков Криминализации экономики Критериального показателя Критерием оптимальности вывоз мусора снос зданий

Яндекс.Метрика