Автоматизация анализа текущих обязательств

Учет и анализ, и аудит текущих обязательств (на материалах ОАО СЗКО «Молот»)
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СУЩНОСТЬ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ И ПОЛИТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ В УПРАВЛЕНИИ ИМИ Обзор современных проблем оценки, учета и аудита обязательств Нормативно-правовая база управления обязательствами предприятия Характеристика деятельности и финансового состояния ОАО СЗКО УЧЕТ И ВНУТРИХОЗЯЙСТВЕННЫЙ КОНТРОЛЬ ТЕКУЩИХ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ ОАО СЗКО «МОЛОТ» Учет кредитов (займов) Учет кредиторской задолженности за товары, работы, услуги Учет текущих обязательств по расчетам Учет прочих текущих обязательств Автоматизация бухгалтерского учета текущих обязательств АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ТЕКУЩИХ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ И ОЦЕНКА ИХ ВЛИЯНИЯ НА ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ФИНАНСОВОГО ЦИКЛА ОАО СЗКО «МОЛОТ» Анализ состояния, динамики и структуры текущих обязательств Влияние оборачиваемости текущих обязательств и активов на длительность финансового цикла Прогнозирование уровня кредиторской задолженности Автоматизация анализа текущих обязательств АУДИТ ТЕКУЩИХ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ ОАО СЗКО «Молот» Планирование аудита, разработка общего плана и программы аудиторской проверки Общая схема проведения аудита и документирование аудиторских доказательств Формирование аудиторского заключения и подготовка письма к руководству
231668
знаков
20
таблиц
3
изображения

3.5 Автоматизация анализа текущих обязательств

Экономический анализ сопровождается выполнением большого объема разнообразных вычислений: абсолютных и относительных отклонений; средних величин; дисперсии; процентных величин и других вычислений. В ходе анализа выполняются различные виды оценок; группировок; сравнение и сортировка исходных данных; нахождение минимального или максимального значения и ряд других операций. Результаты анализа требуют графического или табличного представления. Все это многообразие видов аналитической обработки информации является объектом автоматизации с применением ПК. С помощью таких систем можно осуществить оценку фактического состояния предприятия, а также прогнозировать и моделировать управленческие решения. Одной из программ, позволяющей решать большой спектр задач экономического анализа, в том числе и с применением экономико-математических методов, является программа Mikrosoft Excel.

Средства и инструменты Excel при работе с электронными таблицами помогают получать максимальную отдачу работы с ними: учат проектировать эффективные электронные таблицы; помогают быстро суммировать данные. Электронные таблицы помогают определить размер месячных выплат по кредиту, позволяет создавать формулы, позволяющие производить математические действия, используя данные из нескольких листов или даже нескольких рабочих книг. С помощью программы Exсel можно работать с диаграммами и это очень важно, так как эта программа позволяет графически представлять данные. Так, например: можно создать диаграмму, нажав комбинацию клавиш; можно улучшать внешний вид диаграммы, используя встроенные средства форматирования; в одной диаграмме можно использовать разные типы данных; существуют диаграммы, в которых часть значений представлена дополнительной вторичной диаграммой, например, в виде двух круговых диаграмм или круговых диаграмм и гистограммы. С помощью диаграмм можно визуально проанализировать, сопоставить данные, определить какие факторы анализа являются доминирующими и как сильно они влияют на исследуемый показатель.

Exсel предлагает целый ряд программ, функций и команд, которые можно использовать для проверки правильности вводимых данных и анализа условий. Функция “Если” используется, чтобы не допускать ошибок в рабочих книгах, Средство “Проверка вводимых значений” осуществляет выбор из списка значений, отражаются сообщения с подсказками, относительно вводимых данных и выделяются ошибочные данные в таблицах. С помощью средства “Подбор параметра” задается желаемая величина и Exсel рассчитывает, что необходимо сделать для достижения этой цели. С помощью Exсel «Поиск решений» можно после проведенных анализов получить необходимое, эффективное, правильное решение. Для этого создаются списки или база данных. «Автозавершение» и «Выбрать из списка», которые облегчают работу пользователя и ускоряют получение необходимого, эффективного, правильного решения, в этом также заключается достоинство программы Excel. В состав Miсrosoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Использование пакета анализа не требует высокого уровня подготовки. Для успешного применения процедур анализа необходимы начальные знания в области статистических и инженерных расчетов, для которых эти инструменты были разработаны. В состав пакета анализа входят: корреляционный анализ (используется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде; он дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, меньшие значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (корреляция близка к нулю); для вычисления коэффициента корреляции между двумя наборами данных на листе используется статистическая функция КОРРЕЛ); ковариационный анализ ; описательная статистика; экспоненциальное сглаживание ; анализ Фурье ; двухвыборочный F – тест для дисперсий ; гистограмма ; скользящее среднее ; выборка ; генерация случайных чисел ; дисперсионный анализ; регрессия.

Кроме пакета анализа, имеющего колоссальное значение в повышении эффективности и снижении трудоемкости аналитической работы, в том числе и при анализе себестоимости, Microsoft Exсel обладает также десятками статистических функций, позволяющих выполнять статистический анализ диапазонов данных. Прогнозные значения мы находим с помощью функции ПРОГНОЗ.

В данной работе при помощи программы Excel посчитаны все таблицы данных: баланс, отчет о финансовых результатах, сводная таблица показателей финансового состояния предприятия, построен график изменения выручки, величины кредиторской задолженности за период 8 кварталов. Все перечисленные таблицы представлены в приложениях к курсовой работе. На примере составления сводной таблицы показателей финансового состояния предприятия продемонстрированы формулы, по которым производился расчет показателей (приложение ) .

-  В пункте 3.4 данной дипломной работы рассматривалась возможность прогнозирования уровня кредиторской задолженности при помощи метода корреляционно-регрессионного анализа. В Excel существует две функции, при помощи которых можно построить уравнение линейной регрессии: ЛИНЕЙН; инструмент «Регрессия». Построение уравнения регрессии с помощью функции ЛИНЕЙН: задать входные данные в виде таблицы; выделить пустой диапазон ячеек размером 5 строк * 2 столбца; с помощью мастера функций, выбрав категорию статистические, воспользуемся функцией ЛИНЕЙН; завершим ввод функции =ЛИНЕЙН(В2:В9;А2:А9;1;1) комбинацией клавиш Ctrl-Shift-Enter, этим действием мы введем формулу массива в выделенный диапазон ячеек

Объем реализации Кредиторская задолженность по полученным авансам
62,2 0
365,3 365,8
689,7 221,9
885,1 458,2
645 363,4
1126,1 595,1
1459,4 626,7
2212,5 1077
0,454353 40,66345
0,054875 61,67552
0,919521 97,80264
68,55354 6
655739,1 57392,14

В результате расчета при помощи функции ЛИНЕЙН получили массив данных, где: - 0,454353 – коэффициент уравнения регрессии; 40,66345– свободный член уравнения регрессии; 0,919521– коэффициент детерминации (если коэффициент близок к единице, то связь между исследуемыми явлениями очень тесная и наоборот); 68,55354– расчетное значение коэффициента Фишера; 6 – количество степеней свободы для поиска критического значения распределения Фишера. По таблицам математической статистики критическое значение распределения Фишера для уровня надежности 5% и степеней свободы k1=1 (количество независимых переменных) и k2(6) будет 5,99, что гораздо меньше расчетного значения, значит, выбранная совокупность соответствует общей совокупности данных. Таким образом, рассчитанное уравнение регрессии y = 0,523066x + 267,427 годится для прогнозирования уровня кредиторской задолженности.

Чтобы для того же диапазона входных данных построить уравнение регрессии при помощи инструмента надо из меню «Сервис» –«Анализ данных» выбрать инструмент анализа «Регрессия». В появившемся диалоговом окне зададим, указав мышью соответствующий диапазон ячеек: выходной интервал Y(кредиторская задолженность); входной интервал Х (объем реализации); параметры вывода выходных данных.

Проанализируем выходные данные регрессионного анализа. В таблице результатов получены: значение коэффициента (0,454352728); свободного члена 40,6634543; значение R2 коэффициента детерминации (0,919520926); значение F распределения Фишера ( 68,55354137); регрессионная (655739,106) и остаточная (57392,1428) суммы квадратов; стандартная ошибка для оценки уровня кредиторской задолженности (97,8026438); стандартные ошибки определения коэффициента (0,068) и свободного члена уравнения регрессии (77,504); расчетные показатели распределения Стьюдента для коэффициента (8,279706599) и свободного члена уравнения регрессии (0,659312761).

ВЫВОД ИТОГОВ

 

 

Регрессионная статистика

 

Множественный R 0,958916537

 

R-квадрат 0,919520926

 

Нормированный R-квадрат 0,906107747

 

Стандартная ошибка 97,8026438

 

Наблюдения 8

 

 

Дисперсионный анализ

 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия 1 655739,106 655739,106 68,55354137 0,000168059
Остаток 6 57392,1428 9565,357133
Итого 7 713131,2488

 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

 

Y-пересечение 40,6634543 61,6755153 0,659312761 0,534166707

 

Объем реализации 0,454352728 0,054875462 8,279706599 0,000168059

 

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

 

-110,2512054 191,578114 -110,2512054 191,578114

 

0,320077211 0,588628245 0,320077211 0,588628245

 

О полезности каждого коэффициента в уравнении регрессии можно сделать вывод, сравнив расчетное значение показателей Стьюдента и критическое табличное значение. При уровне надежности 1-q = 0,95 со степенью свободы k = 6 табличное значение коэффициента Стьюдента t =1,94. Расчетное значение показателя Стьюдента для свободного члена меньше табличного, следовательно, этот член не важен для уравнения, для коэффициента он превышает табличное значение, значит, этот член можно оставить в уравнении.



Информация о работе «Учет и анализ, и аудит текущих обязательств (на материалах ОАО СЗКО «Молот»)»
Раздел: Бухгалтерский учет и аудит
Количество знаков с пробелами: 231668
Количество таблиц: 20
Количество изображений: 3

0 комментариев


Наверх