Помощь студентам в учебе
Статистический анализ и прогнозирование прибыли магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В
|
ВВЕДЕНИЕ 4
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 6
1.1 Понятия статистики и прогнозирования 6
1.2 Множественная регрессия 14
1.3 Применение ARIMA-модели при прогнозировании 22
1.4 Прогнозирование методов нейронных сетей 37
Выводы по главе 1 41
2 АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МАГАЗИНА «LEVI’S» ИП АРХИПОВА И.В. . 42
2.1 Организационно-экономическая характеристика магазина «Levi’s» ИП
Архипова И.В 42
2.2 Техническая характеристика магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В 47
2.3 Анализ финансового состояния магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В 50
Выводы по главе 2 59
3 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛИ
МАГАЗИНА «LEVI’S» ИП АРХИПОВА И.В 61
3.1 Обоснование выбора программной среды разработки 61
3.2 Анализ прибыли магазина “Levi’s” ИП Архипова И.В. методом
множественной регрессии 62
3.3 Применение АРПСС - моделей для прогнозирования прибыли магазина
«Levi’s» ИП Архипова И.В 71
3.4 Построение прогноза с помощью нейронных сетей 81
Вывод по главе 3 89
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 90
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 92
ПРИЛОЖЕНИЕ А 94
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 95
ПРИЛОЖЕНИЕ В 96
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 97
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 6
1.1 Понятия статистики и прогнозирования 6
1.2 Множественная регрессия 14
1.3 Применение ARIMA-модели при прогнозировании 22
1.4 Прогнозирование методов нейронных сетей 37
Выводы по главе 1 41
2 АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МАГАЗИНА «LEVI’S» ИП АРХИПОВА И.В. . 42
2.1 Организационно-экономическая характеристика магазина «Levi’s» ИП
Архипова И.В 42
2.2 Техническая характеристика магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В 47
2.3 Анализ финансового состояния магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В 50
Выводы по главе 2 59
3 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛИ
МАГАЗИНА «LEVI’S» ИП АРХИПОВА И.В 61
3.1 Обоснование выбора программной среды разработки 61
3.2 Анализ прибыли магазина “Levi’s” ИП Архипова И.В. методом
множественной регрессии 62
3.3 Применение АРПСС - моделей для прогнозирования прибыли магазина
«Levi’s» ИП Архипова И.В 71
3.4 Построение прогноза с помощью нейронных сетей 81
Вывод по главе 3 89
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 90
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 92
ПРИЛОЖЕНИЕ А 94
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 95
ПРИЛОЖЕНИЕ В 96
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 97
Прибыль предприятия является показателем, наиболее полно отражающим эффективность производства. В условиях рыночных отношений предприятие должно стремиться к получению максимальной прибыли, то есть к такому ее объему, который позволял бы предприятию прочно удерживать позиции сбыта на рынке своей продукции и обеспечивать динамичное развитие его производства в условиях конкуренции. Основным источником денежных накоплений предприятия является выручка от продаж. Но есть и ряд других факторов, влияющих на прибыль предприятия, которые были изучены в данной работе с помощью реализации статистических методов.
Развитие прогностики как науки за последние десятилетия привело к созданию множества методов, процедур, приемов прогнозирования, неравноценных по своему значению. По оценкам зарубежных и отечественных систематиков прогностики уже насчитывается свыше ста методов прогнозирования, в связи с чем, перед специалистами возникает задача выбора методов, которые давали бы адекватные прогнозы для изучаемых процессов или систем. В связи с этим в данной работе использовано два метода прогнозирования, чтобы выявить, какой из них дает более точные прогнозы.
Актуальность темы заключается в том, что прибыль служит ориентиром, контрольным показателем деятельности предприятия. Она вбирает в себя все многообразие факторов и условий деятельности предприятия, целесообразность его производственной, маркетинговой, инвестиционной и финансовой деятельности. Можно сказать, что прибыль - это основной источник производственного и социального развития и важнейший источник формирования государственного и личного бюджетов. Этим определяется значение прибыли.
Объект исследования - магазин «Levi’s» ИП Архипова И.В.
Предметом исследования являются методы статистического анализа и прогнозирования прибыли.
Целью выпускной квалификационной работы является анализ и прогнозирование прибыли магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В., применяя статистические методы прогнозирования с использованием пакетов программ.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
• изучить факторы, влияющие на прибыль;
• изучить методы прогнозирования временных рядов, применить данные методы для анализа и прогнозирования прибыли магазина «Levi’s»;
• получить навыки работы с программным продуктом «STATISTICA».
Теоретической базой работы послужили труды таких зарубежных и отечественных авторов как: Боровиков В.П., Елисеева И.И., Орлова И.В., Мамаева З.М. и др.
Информационной базой исследования послужили данные бухгалтерии ИП Архипова И.В.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованных источников. В работе приведены 39 рисунков, 40 формул, 8 таблиц, 4 приложения, были использованы 19 источников.
Развитие прогностики как науки за последние десятилетия привело к созданию множества методов, процедур, приемов прогнозирования, неравноценных по своему значению. По оценкам зарубежных и отечественных систематиков прогностики уже насчитывается свыше ста методов прогнозирования, в связи с чем, перед специалистами возникает задача выбора методов, которые давали бы адекватные прогнозы для изучаемых процессов или систем. В связи с этим в данной работе использовано два метода прогнозирования, чтобы выявить, какой из них дает более точные прогнозы.
Актуальность темы заключается в том, что прибыль служит ориентиром, контрольным показателем деятельности предприятия. Она вбирает в себя все многообразие факторов и условий деятельности предприятия, целесообразность его производственной, маркетинговой, инвестиционной и финансовой деятельности. Можно сказать, что прибыль - это основной источник производственного и социального развития и важнейший источник формирования государственного и личного бюджетов. Этим определяется значение прибыли.
Объект исследования - магазин «Levi’s» ИП Архипова И.В.
Предметом исследования являются методы статистического анализа и прогнозирования прибыли.
Целью выпускной квалификационной работы является анализ и прогнозирование прибыли магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В., применяя статистические методы прогнозирования с использованием пакетов программ.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
• изучить факторы, влияющие на прибыль;
• изучить методы прогнозирования временных рядов, применить данные методы для анализа и прогнозирования прибыли магазина «Levi’s»;
• получить навыки работы с программным продуктом «STATISTICA».
Теоретической базой работы послужили труды таких зарубежных и отечественных авторов как: Боровиков В.П., Елисеева И.И., Орлова И.В., Мамаева З.М. и др.
Информационной базой исследования послужили данные бухгалтерии ИП Архипова И.В.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованных источников. В работе приведены 39 рисунков, 40 формул, 8 таблиц, 4 приложения, были использованы 19 источников.
Целью работы являлся анализ и прогнозирование прибыли магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В.
В ходе выполнения работы рассмотрены теоретические основы статистического анализа и прогнозирования, а именно понятия статистики и прогнозирования, множественная регрессия, сведения об ARIMA-моделях и нейронных сетях.
Был выполнен анализ финансового состояния магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В. в ходе которого было выявлено, что магазин «Levi’s» ИП Архипова И.В. является полностью платежеспособным предприятием в 2018 г. У ИП Архипова И.В. на 94555 руб. больше наиболее ликвидных активов для своевременного погашения наиболее срочных обязательств. Такое утверждение верно для всех элементов уравнения ликвидности, поэтому риск потери платежеспособности в течение следующего периода является минимальным. Текущая структура баланса не демонстрирует каких-либо фактов, которые бы указывали на потенциальные проблемы.
Кроме того, проведен статистический анализ прибыли. Данные были взяты с мая 2018 года по апрель 2019 года. Посредством результатов регрессионного анализа оказались выявлены факторы, наиболее влияющие на изменение прибыли, а именно: средняя сумма чека, индекс инфляции, средняя прибыль чека, выручка от реализации продукции и курс доллара США. Также был сделан вывод о средней адекватности построенной линейной модели:
Y = -7507312 + 709 * Х10 - 665392 * Х7 - 1342 * Xlt + 1 * Xt + 103296 **6
Экономическая интерпретация модели следующая: с увеличением средней суммы чека на 1 руб. прибыль увеличится на 709 руб.; увеличение индекса инфляции на 1 % приведет к уменьшению прибыли на 665392 руб.; с увеличением средней прибыли чека на 1 руб. прибыль уменьшится на 1342 руб.; увеличение выручки от реализации на 1 руб. приведет к росту прибыли на 1 руб.; с увеличением курса доллара США на 1 руб. прибыль увеличится на 103296 руб.
Из прогноза, построенного с помощью АРПСС - модели, было установлено, что размер прибыли сохранится примерно на том же уровне. Ошибка прогноза на кросс-проверке при использовании данного метода равна 9%, что говорит о высоком качестве прогноза.
Применение нейронных сетей подтвердило данные, полученные с помощью АРПСС - модели, о том, что прибыль в расчете за год сохранится на том же уровне, снижения размера прибыли не ожидается. Ошибка прогноза при использовании нейронных сетей равна 4,8%, что говорит о том, что этот метод дал более качественный прогноз, чем АРПСС - модель.
Таким образом, можно сделать следующие выводы и обобщения из работы:
- статистические методы - методы, к основным задачам которых относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных;
- статистические методы основываются на использовании количественной информации о состоянии и поведении исследуемого объекта. Специалист, анализируя эту информацию, выявляет качественную картину поведения объекта в прошлом, определяет направление его развития в будущем;
- используя полученный прогноз, можно сказать, что, несмотря на небольшие значения средних ошибок прогноза, точно спрогнозировать показатель на будущий период невозможно и нужно всегда учитывать значения ошибок.
В ходе выполнения работы рассмотрены теоретические основы статистического анализа и прогнозирования, а именно понятия статистики и прогнозирования, множественная регрессия, сведения об ARIMA-моделях и нейронных сетях.
Был выполнен анализ финансового состояния магазина «Levi’s» ИП Архипова И.В. в ходе которого было выявлено, что магазин «Levi’s» ИП Архипова И.В. является полностью платежеспособным предприятием в 2018 г. У ИП Архипова И.В. на 94555 руб. больше наиболее ликвидных активов для своевременного погашения наиболее срочных обязательств. Такое утверждение верно для всех элементов уравнения ликвидности, поэтому риск потери платежеспособности в течение следующего периода является минимальным. Текущая структура баланса не демонстрирует каких-либо фактов, которые бы указывали на потенциальные проблемы.
Кроме того, проведен статистический анализ прибыли. Данные были взяты с мая 2018 года по апрель 2019 года. Посредством результатов регрессионного анализа оказались выявлены факторы, наиболее влияющие на изменение прибыли, а именно: средняя сумма чека, индекс инфляции, средняя прибыль чека, выручка от реализации продукции и курс доллара США. Также был сделан вывод о средней адекватности построенной линейной модели:
Y = -7507312 + 709 * Х10 - 665392 * Х7 - 1342 * Xlt + 1 * Xt + 103296 **6
Экономическая интерпретация модели следующая: с увеличением средней суммы чека на 1 руб. прибыль увеличится на 709 руб.; увеличение индекса инфляции на 1 % приведет к уменьшению прибыли на 665392 руб.; с увеличением средней прибыли чека на 1 руб. прибыль уменьшится на 1342 руб.; увеличение выручки от реализации на 1 руб. приведет к росту прибыли на 1 руб.; с увеличением курса доллара США на 1 руб. прибыль увеличится на 103296 руб.
Из прогноза, построенного с помощью АРПСС - модели, было установлено, что размер прибыли сохранится примерно на том же уровне. Ошибка прогноза на кросс-проверке при использовании данного метода равна 9%, что говорит о высоком качестве прогноза.
Применение нейронных сетей подтвердило данные, полученные с помощью АРПСС - модели, о том, что прибыль в расчете за год сохранится на том же уровне, снижения размера прибыли не ожидается. Ошибка прогноза при использовании нейронных сетей равна 4,8%, что говорит о том, что этот метод дал более качественный прогноз, чем АРПСС - модель.
Таким образом, можно сделать следующие выводы и обобщения из работы:
- статистические методы - методы, к основным задачам которых относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных;
- статистические методы основываются на использовании количественной информации о состоянии и поведении исследуемого объекта. Специалист, анализируя эту информацию, выявляет качественную картину поведения объекта в прошлом, определяет направление его развития в будущем;
- используя полученный прогноз, можно сказать, что, несмотря на небольшие значения средних ошибок прогноза, точно спрогнозировать показатель на будущий период невозможно и нужно всегда учитывать значения ошибок.