|
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
|
|
|
|
Навигация
