Занятие 3. Построение финансовой модели организации

финансовой модели бюджетным методом
Инструментарий анализа временных рядов: корреляционно-регрессионный анализ
Кахут-тестирование
Домашнее задание

процесса = предвидение финансовых результатов и разработка сценариев развития компании

(установка ПО, обучение персонала и пр.)
1C: Financial Planning
INTALEV: Corporate Finance,

INTALEV: Budget management
Navision
Contour Corporation
SAP R / 3
CIS Galaxy
SAIL
Oracle Financial Analyzer (OFA)
Hyperion Pillar
Comshare MPS
Adaytum e.Planning Analyst
EPS Prophix Budgets and EPS Prophix Enterprise
CIS: Budgeting
AVACCO Corporate Governance
Red director
Bplan

MS EXCEL

отчетности: https://www.youtube.com/watch?v=6GVVTfj7ndc

Как связаны формы отчетности: https://www.youtube.com/watch?v=Mcj5ES2HDqY

производственная компания (1 товар);
Пример №1 – компания сферы услуг (несколько

услуг);
Пример №2 – производственная компания с несколькими продуктами в ассортименте;
Пример №3 – производственная компания (комплексный подход, 1 товар).

Используйте модели для целей развития Вашего проекта (в ВКР)

Дополнительно:
Построение БДДС в Excel https://www.youtube.com/watch?v=i108aPs2ueA
Построение модели ОТуС https://www.youtube.com/watch?v=dxXKHzrcs8Y

- последовательность значений объясняемой переменной, соответствующей возрастающей последовательности моментов времени.

Регрессия

- показывает зависимость зависимой переменной у от независимых переменных х при условии, что это выражение будет иметь статистическую значимость.

Корреляция – взаимосвязь переменных, показывает силу и направленность (качество) связи между искомыми показателями (временными рядами).
Значения от -1 до 1:
-1 – очень сильная обратная связь (рост одного показателя приводит к снижению другого);
0 – отсутствие связи;
0,5 – слабая положительная связь.

Про коррелиционно-регрессионный анализ в Ecxel – http://exceltable.com/otchety/korrelyacionno-regressionnyy-analiz
+ активизируем пакет анализа в Ваших Excel

объем продаж магазинов зависит от их площадей.
Цель — предсказать объем

годовых продаж для всех новых магазинов, зная их размеры.
Оценим зависимость между размером магазина и объемом его годовых продаж создадим выборки из 14 магазинов

(а) исходные данные

(б) диаграмма разброса значений

Источник: http://baguzin.ru/wp/prostaya-linejnaya-regressiya/

Анализ (б) показывает, что между площадью магазина X и годовым объемом продаж Y существует положительная зависимость.

совокупности (β0 и β1) можно использовать сдвиг b0 и наклон b1 прямой Y.
Таким образом, уравнение простой

линейной регрессии принимает следующий вид:
Yi = b0 + b1X1
Где Yi - предсказанное значение переменной Y для i-гo наблюдения, 
Xi — значение переменной X в i-м наблюдении.
Для того чтобы предсказать значение переменной Y в данном уравнении необходимо определить два коэффициента регрессии — сдвиг b0 и наклон b1 прямой Y.
Вычислив эти параметры, проведем прямую на диаграмме разброса.
Затем исследователь может визуально оценить, насколько близка регрессионная прямая к точкам наблюдения.
Простая линейная регрессия позволяет найти прямую линию, максимально приближенную к точкам наблюдения.

Пакетом анализа (строка Регрессия) http://lumpics.ru/how-to-enable-data-analysis-in-excel/
Во-вторых, можно, выделив точки на графике, кликнуть правой

кнопкой мыши и выбрать Добавить линию тренда https://exceltable.com/grafiki/liniya-trenda-v-excel
Далее можно выбрать вид линии тренда (в нашем случае – Линейная), отформатировать линию, показать на графике уравнение и величину достоверности аппроксимации (R2) степень соответствия трендовой модели исходным данным

+1,6699) означает, что при возрастании переменной X на единицу среднее значение переменной Y возрастает

на 1,6699 единиц.
То есть увеличение площади магазина на один квадратный фут приводит к увеличению годового объема продаж на 1,67 тыс. долл.
Таким образом, наклон – это доля годового объема продаж, зависящая от размера магазина.
Вычисленный сдвиг b0 = +0,9645 (млн. долл.) - это среднее значение переменной Y при X = 0.
Поскольку площадь магазина не может равняться нулю, сдвиг можно считать долей годового дохода, зависящей от других факторов.
Следует отметить, однако, что сдвиг переменной Y выходит за пределы диапазона переменной X. Следовательно, к интерпретации параметра b0 необходимо относиться внимательно.

их источники, все расходы «попунктно», запланированные наследующие 12 мес. +

выводы и решения о дальнейших направлениях действий, например, поиск новых источников дохода с их указанием или сокращение расходов и пр.). Срок выполнения: 24 сентября, 14:00
Провести анализ отчетности организации (на выбор) и спрогнозировать будущие финансовые результаты. Срок выполнения: 5 ноября, 14:00
Спрогнозировать вероятность банкротства по одной из Моделей оценки (на выбор). Срок выполнения: 19 ноября, 14:00
Прогнозировать будущий спрос на продукцию/услугу (составить бюджетную модель «проекта»). Срок выполнения: 3 декабря, 14:00
Выступить с докладом о результатах по одному из заданий Срок представления: 7.12, 21.12

2019)
Составьте план на год расходов в соответствии с Вашими жизненными

целями;
Составьте план доходов за год в разрезе всех источников поступления;
Рассчитайте прогнозное сальдо и сделайте выводы / решения
Вы можете использовать любую программу или готовый шаблон для измерения и анализа своих доходов и расходов
Срок сдачи: 24 сентября, 14:00

ходить, будешь летать)

2) Подготовить данные для

анализа и прогнозирования деятельности выбранной организации
Найти аналогичное Вашему проекту организацию (объект для исследований);
Скачать финансовую отчетность за 2012-2017 гг.;
Создать файл Excel и в первых три вкладки перенести данные форм финансовой отчетности по выбранной организации (форма 1, форма 2, форма 3);
Дата сдачи: 11.10.2018 до 18:00

инструментарий корреляционно-регрессионного анализа для выявления зависимости между выбранными Вами переменными;
сделать

содержательные выводы, прогнозы деятельности и что нужно делать для роста финансового результата.
Дата сдачи: 5 ноября, 14:00

Моделям (Альтмана, для ООО, для ОАО, Савицкой и пр.);
По желанию:
Оформить

результаты Вашего исследования и привести материалы в форму научной статьи, имеющей следующие составляющие:
а) объект исследования, его характеристика и идея научной работы;
б) методология исследования (методы, которыми Вы пользовались – регрессионный анализ, сравнение моделей оценки вероятности банкротства и пр.);
в) основные результаты (как отличаются результаты расчетов и выводы по ним между собой);
г) выводы, которые Вы вывели на основе проделанных расчетов и сравнений.
Дата сдачи: 19 ноября, 14:00

Задание №3

Investfunds - http://stocks.investfunds.ru/issuers/27417/
Страница ВК с курсовыми по Анализу организаций https://vk.com/showmgon

Объяснения сложного в моделировании простыми словами:
Путь воина – сайт с инструментами в экономике и финансах - http://baguzin.ru/wp/category/finances/
Доп. полезная информация по статистике и вообще:
Индикаторы науки (Официальный статистический сборник Росстата) - https://www.hse.ru/primarydata/in2017
Индикаторы инновационной деятельности (Сборник Росстат) - https://www.hse.ru/primarydata/ii2017
Федеральный портал по научной и инновационной деятельности - www.sci-innov.ru
Портал «Наука и технологии в России» - www.strf.ru
Доступ в библиотеку ИТМО:
ЭБС на платформе «Лань». Учебники и учебные пособия для университетов издательства «Лань» - http://e.lanbook.com/
Библиотека НИУ ИТМО – http://lib.ifmo.ru