CC BY
10дой проверки. Рабочие документы являются владением аудитора. В них описывается работа группы аудиторов, проверенные направления контроля и предпосылки, полученные данные и принятые решения. По усмотрению аудитора они могут быть представлены аудируемому лицу, однако не могут служить заменой бухгалтерских записей. С помощью этих документов, аудиторы могут показать, что проверка сделана в соответствии с общепринятыми аудиторскими стандартами.
Библиографический список
1. Адамс Р. Основы аудита/Пер. с англ./Под ред. Я.В. Соколова. - М.: Аудит. ЮНИТИ, 2015.
2. Жарылгасова Б.Т. Российские и международные стандарты аудиторской деятельности. Учебное пособие. -М.: КНОРУС, 2013.
3. Суглобов А.Е., Жарылгасова Б.Т. Международные стандарты аудиторской деятельности. Учебник. - Экономиста, 2012.
4. Постановление Правительства РФ от 23.09.2002 N 696 (ред. от 22.12.2011) "Об утверждении федеральных правил (стандартов) аудиторской деятельности"
АТАСЯН СВЕТЛАНА АРМЕНОВНА - студентка, Оренбургский государственный аграрный университет, Россия.
БЕЛОВА НАТАЛЬЯ АЛЕКСАНДРОВНА - студентка, Оренбургский государственный аграрный университет, Россия.
ISSN 2223-4047
Вестник магистратуры. 2018. № 1-2(76)
УДК 631.15
С.А. Атасян, Н.А. Белова СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И МЕТОДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
В статье рассматриваются современные подходы и методы экономического анализа. Разъясняются какие подходы и методы используются для качественной оценки параметров между результативными признаками и факторами.
Ключевые слова: кластерный анализ, дискретивный метод, рейтинговый анализ, модель оценки структуры баланса, алгоритмы.
Исследование экономических процессов осуществляется с помощью различных методов и приемов анализа. Все они представляют собой способ системного комплексного изучения, измерения и обобщения влияния разнообразных факторов на результаты экономической деятельности. Остановимся подробнее на современных подходах и методах экономического анализа, в том числе:
1. КЛАСТЕРНЫЙ МЕТОД;
Кластер - это объединение нескольких однородных элементов, которое может рассматриваться как самостоятельная единица, обладающая определёнными свойствами.
Кластерный анализ - современный и высокоточный метод ценового прогнозирования, основанный на детализации входящих в актив объемов.
Целями проведения кластерного анализа могут быть следующие:
- определить структуру данных;
- разделить основные и второстепенные данные;
- выявить нестандартные характеристики данных.
В общем случае методику распределения данных при помощи кластерного анализа можно описать проведением следующих этапов:
1 этап: необходимо выделить наиболее явные общие характеристики;
2 этап: требуется определить методологию, в соответствии с которой будет проводиться отбор;
3 этап: необходимо провести распределение данных, соотнося их по выбранным вначале характеристикам;
4 этап: проводится сбор результатов, необходимо выделить по результатам исследования основные группы данных.
Сравнительный анализ различных методов кластерного анализа представлен в таблице 1 [2].
Таблица 1
Сравнительный анализ алгоритмов кластеризации_
Метод/описание метода Преимущества Недостатки
Метод одиночной связи результаты не зависят от данных, взятых вначале работы алгоритма неравномерное разделение данных (например, может быть из 90 объектов 89 в одном кластере и 1 в другом)
Метод полной связи небольшие кластеры связаны между собой более крупными, структура кластеров хорошо определима результаты зависят от данных, взятых вначале работы алгоритма
Метод средней связи снижено влияние качества начального разбиения на дальнейшее распределение данных результаты зависят от данных, взятых вначале работы алгоритма
Метод Уорда получение кластеров, приблизительно равных по размерам проводится объединение соседних небольших групп
© Атасян С.А., Белова Н.А., 2017.
Научный руководитель: Колодина Наталия Федоровна - кандидат экономических наук, доцент, Оренбургский государственный аграрный университет, Россия.
2. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ МЕТОД:
Дискриминантный анализ является разделом многомерного статистического анализа, который включает в себя методы классификации многомерных наблюдений по принципу максимального сходства анализируемых наблюдений с наблюдениями, отнесенными к определенным классам по результатам обучения.
Суть: совокупность методов, позволяющих решать задачи идентификации объектов по заданному набору характерных признаков.
Методика проведения:
- выявить и формально описать различия между существующими множествами (группами) наблюдаемых объектов.
- произвести непосредственную классификацию новых объектов, т.е. отнести каждый объект к одному из существующих множеств.
Для вычисления коэффициентов дискриминантных функций могут быть использованы три алгоритма, представленные на рисунке 1.
Рис. 1. Алгоритмы дискриминантного метода
1) РЯ - разложение представляет исходную матрицу А в виде A=Q• R, где Q — ортогональная матрица, т.е. состоящая из ортогональных друг другу векторов единичной длины, а R— верхняя треугольная матрица (нули под главной диагональю).
2) Для расчета коэффициентов дискриминантных функций нужен статистический критерий, оценивающий различия между группами. Один из методов поиска наилучшей дискриминации данных заключается в нахождении таких дискриминантных функций, которые были бы основаны на максимуме отношения межгрупповой вариации к внутригрупповой.
3) Для определения компонентов вектора х, которые являются коэффициентами дискриминантной функции, нужно решить переопределенную систему линейных алгебраических уравнений А *х= Ь*с прямоугольной матрицей п*т, то есть требуется произвести матричное умножение. Система из т линейных уравнений с элементами матрицы С и с т неизвестными решается методом Крамера.
Рассмотренные алгоритмы классификации на основе дискриминантного анализа дают возможность автоматического принятия решений о различии параметров без визуального анализа информации, представленной в графическом виде.
3. МЕТОД БАЛЬНО-РЕЙТИНГОВОЙ ОЦЕНКИ.
Рейтинговый анализ бывает двух видов [4]:
- экспертный;
- аналитический.
Основные этапы рейтингового анализа представлены на рисунке 2.
