Analyse de données et modélisation des relations dans R. Analyse de données dans R Environnement Analyse de données dans R Exemples

Zazimko Valentina Lentievna Doctorat, Art. Chargé de cours au Département d'analyse économique de l'établissement d'enseignement budgétaire de l'État fédéral de l'enseignement professionnel supérieur "Kuban GAU"

L'approche traditionnelle de l'analyse de la situation financière repose sur le concept général d'« équilibre des systèmes », emprunté aux pays à économie de marché (figure 1).

Figure 1 - Méthodologie d'analyse de la situation financière répondant au concept occidental d'« équilibre » du système

Pendant ce temps, des problèmes tels que: 1) l'incohérence de certaines approches méthodologiques des conditions des spécificités russes de faire des affaires; 2) la non-prise en compte de la nature sociale du secteur agricole de l'économie en Russie (lors de la différenciation des approches d'évaluation en fonction de l'affiliation industrielle des organisations); 3) analyse des principaux facteurs affectant la performance de l'entreprise à l'aide d'une analyse statistique ; 4) structurer la méthodologie d'analyse de la situation financière (au moins pour rétablir la justice linguistique) ; 5) la correspondance de l'analyse financière avec les besoins modernes des entités économiques et une interprétation ambiguë des catégories économiques empruntées - étudiées avec une exhaustivité insuffisante.

L'orientation principale de l'amélioration de la méthodologie d'analyse de la situation financière d'une organisation devrait être de prendre en compte :

Le climat politique existant et l'approche de l'État dans l'évaluation des phénomènes, des processus et des résultats économiques ;

Caractéristiques de la réglementation législative de la préparation des états financiers (en particulier, cela concerne la révision des approches d'évaluation de la solvabilité d'une organisation);

Structure sectorielle de la propriété d'une entité économique ;

Paramètres modernes pour évaluer l'efficacité de la conduite des affaires.

Le but de l'analyse de la situation financière de l'organisation est une évaluation objective de la situation financière et des perspectives de son développement, en tenant compte de la situation existante dans l'industrie dans un intervalle de temps spécifique correspondant à la stratégie politique et économique générale dans rapport à l'objet de la recherche.

Les transformations agraires de l'ère moderne dans l'histoire de la Russie sont profondes et significatives : depuis le second semestre 2005, le gouvernement de la Fédération de Russie a considérablement intensifié son intérêt pour l'agriculture, en lançant, entre autres, le projet national « Développement de la complexe agro-industriel" ; fin 2006, la loi fédérale "sur le développement de l'agriculture" a été adoptée. La politique nationale de soutien à l'agriculture prévoit de stimuler l'attrait des prêts sur la base de paiements d'intérêts bonifiés. L'affaiblissement de l'indépendance financière des Sociétés, résultant des mesures prises, selon les approches généralement reconnues pour déterminer la situation financière, est évalué négativement. Selon les estimations des économistes nationaux, qui reconnaissent les lacunes de la méthodologie existante de calcul des indicateurs de la situation financière des producteurs agricoles, qui est utilisée, entre autres, par les tribunaux arbitraux (tableau 1), il n'y aurait pas autant de faillis fermes du pays.

Tableau 1. Fragment du calcul des coefficients de classement des producteurs agricoles dans les groupes de stabilité financière du débiteur

Chances:	Groupes
Chances:
financier indépendance		0.56≤K<0,6	0.5≤K<0,56	0.44≤K<0,5
indépendance financière par rapport à la constitution des stocks et des coûts				0.65≤K<0,8
provision avec ses propres actifs circulants

L'étude de la situation financière de l'organisation doit répondre à la notion de cohérence. Parallèlement, la méthodologie d'analyse de la situation financière d'une organisation se présente sous la forme d'une séquence convenue, qui permet d'énoncer le fait de restaurer l'équité linguistique du terme « méthodologie ». Il se compose de six étapes principales, un organigramme général est présenté à la figure 2.

Figure 2 - Schéma fonctionnel de la mise en œuvre des étapes d'analyse de la situation financière des organisations agricoles

La collecte d'informations consiste à dresser une liste de questions et à obtenir des données pertinentes auprès de l'organisation enquêtée et d'autres sources. L'étude des conditions de fonctionnement des systèmes devrait être une étape préliminaire d'analyse, qui est due à la tâche d'une synthèse indispensable des facteurs internes et externes, qui se pose en tenant compte des particularités de l'évolution de l'analyse économique en Russie, décrit ci-dessus. Ainsi, pour les organisations agricoles, l'étude des conditions géographiques et climato-climatiques de l'économie du sujet analysé est spécifique. La structuration de l'information initiale devrait impliquer la compilation de tranches de données qui devraient être incluses dans la base d'informations pour analyser la situation financière d'une organisation avec ses principales caractéristiques : affiliation à l'industrie, taille de l'entreprise et autres.

À l'étape suivante, il est nécessaire de sélectionner les indicateurs qui sont les critères les plus importants pour l'efficacité des activités dans l'éventail d'informations formé. Au-dessus des autres indicateurs, de nombreux scientifiques - analystes, étrangers et russes, ont mis des indicateurs de rentabilité. Ainsi, E. Altman dans son « modèle Z » bien connu à cinq facteurs pour déterminer la probabilité d'une faillite potentielle, deux facteurs sur cinq présentaient des indicateurs de rentabilité. L'importance des indicateurs de rentabilité se reflète également dans la « Règle d'or de l'économie », qui stipule que le taux de croissance des bénéfices du bilan doit dépasser le taux de croissance des revenus des ventes de produits et que le taux de croissance des ventes doit dépasser le taux de croissance de les atouts.

Le critère d'identification des phases dans le graphe du cycle de vie traditionnel est également l'indicateur de rentabilité (l'axe des ordonnées sur la figure 3).

Figure 3 - Cycle de vie organisationnel

Conjointement avec les indicateurs de performance financière absolus, les indicateurs clés de l'activité d'une organisation agricole sont : la production brute aux prix de vente courants, les revenus et le bénéfice (perte) de la vente de produits (travaux, services), le bénéfice (perte) de l'entreprise l'année de référence, le bénéfice net (perte nette), le ratio du chiffre d'affaires du capital d'exploitation, le rendement des capitaux propres, le rendement du capital d'exploitation.

Le système d'indicateurs proposé dans le but d'analyser la situation financière des entités commerciales du secteur agricole de l'économie a été testé sur l'exemple des données réelles de CJSC Agrofirma Kavkaz, territoire de Krasnodar. L'organisation est loin de la dernière place dans le classement des trois cents entreprises agricoles les plus grandes et les plus efficaces sur la base des résultats de 2003-2007, qui sont membres du club Agro-300.

Figure 4 - Dynamique des indicateurs de performance financière de la CJSC "Agrofirm" Kavkaz "

L'analyse des indicateurs de performance financière absolue témoigne du développement et de la croissance de l'entreprise (Figure 4). Ainsi, une dynamique soutenue dans le sens indiqué est caractéristique des indicateurs de production brute (+ 39 %), du produit des ventes de produits (+ 43,9 %), ainsi que du résultat financier final des activités (+ 16,8 %). Parmi les facteurs qui ont influencé positivement la dynamique des indicateurs, on peut citer une augmentation du volume de la production végétale produite et commercialisable - tout d'abord, les céréales (de 3,4 %), la betterave sucrière (13,9 %), le tournesol (47,9 %) et lait (9 , neuf %). L'indicateur de rendement du capital d'exploitation pour la période de référence par rapport à la référence a augmenté, ce qui prouve la grande efficacité de la société par actions.

Afin d'identifier les facteurs importants affectant le niveau d'efficacité commerciale, une analyse de corrélation et de régression de l'efficacité commerciale de 46 organisations agricoles dans la zone centrale du territoire de Krasnodar a été réalisée. Le niveau de rendement des capitaux propres (en pourcentage), calculé comme le rapport entre le bénéfice net (perte nette) de l'année sous revue et le solde annuel moyen des capitaux propres, a été pris comme indicateur résultant (y). Le choix de cet indicateur particulier s'explique par sa demande excessive de la part des utilisateurs externes d'états financiers en tant qu'indicateur qui caractérise non seulement l'efficacité d'une entreprise, mais aussi son risque, ses perspectives stratégiques de solvabilité et la qualité de la gestion de l'entreprise. Pour l'analyse, nous avons sélectionné des indicateurs clés-facteurs qui affectent potentiellement le degré de rendement des capitaux propres ; la recherche et le calcul de ces facteurs peuvent être effectués sur la base des états financiers publics. Il s'agit de : x 1 - la part des capitaux propres dans la devise du bilan, % ; x 2 - le ratio entre le capital emprunté et le capital propre (le ratio de levier financier) ; x 3 - la part des liquidités dans l'actif,% ; x 4 - ratio de rotation des actifs (productivité des ressources).

L'analyse des coefficients de corrélation appariés a montré qu'il existe une relation directe et assez étroite entre le rendement des capitaux propres et le ratio des capitaux empruntés et des capitaux propres, selon l'échelle de Chaddock, ce qui confirme l'affirmation selon laquelle la recherche d'un ratio rationnel entre les sources de financement propres est un moyen évident d'accroître l'efficacité de ces derniers. La relation moyenne inverse entre l'indicateur de performance et la part des capitaux propres dans la devise du bilan (tableaux 2 et 3) indique que le rendement des capitaux propres dans les conditions modernes augmente en cas de diminution de sa part dans le capital total. Dans le même temps, il existe une relation moyenne directe entre le rendement des capitaux propres et la part des actifs liquides dans les actifs, et une relation directe faible - entre celle-ci (rentabilité) et le rendement des actifs.

Tableau 2. Matrice des coefficients de corrélation appariés d'une équation de régression multiple à quatre facteurs

L'analyse des ratios β indique que l'effet le plus faible sur la variation du rendement des capitaux propres est la part des capitaux propres dans le total du bilan, et le plus fort est le rapport entre les capitaux empruntés et les capitaux propres. En même temps, c'est sur la seconde base que l'ensemble étudié des organisations agricoles est extrêmement hétérogène. De plus, cet agrégat est hétérogène en termes de rendement des capitaux propres, de part des capitaux propres dans la devise du bilan et de la part des liquidités dans les actifs, ce qui indique un niveau différent d'organisation des activités productives et financières et son efficacité dans les exploitations agricoles. .

Tableau 3. Caractéristiques générales du rendement des capitaux propres et facteurs choisis, 2006

Signe	Moyenne	Cotes appariées
Signe	Moyenne	corrélations
y - rendement des capitaux propres,%
x 1 - la part des capitaux propres dans la devise du bilan,%
x 2 - le rapport du rapport entre la dette et les fonds propres
х 3 - part des liquidités dans les actifs,%
х 4 - taux de rotation des actifs (productivité des ressources)

L'équation de régression multiple obtenue à la suite de la solution est :

y = -12,454-0,164x 1 + 0,688x 2 + 0,905x 3 + 39,335x 4. (1)

La valeur positive du coefficient à x 2 prouve qu'avec des pratiques agricoles rationnelles et un ratio normal de rendement des actifs et des intérêts sur le paiement des intérêts sur les sources de financement empruntées, la rentabilité des ressources propres devrait augmenter.

Tableau 4. Résultats généraux de l'évaluation du modèle de régression à quatre facteurs

La relation entre le rendement des capitaux propres et tous les facteurs inclus dans le modèle est étroite (coefficient de corrélation multiple R = 0,901) et statistiquement significative (tableau 4). Parallèlement, l'équation linéaire explique 81,2 % de la variation du rendement des capitaux propres. Le reste est représenté par des facteurs aléatoires non pris en compte.

Pratiquement pour calculer le niveau d'efficacité commerciale des producteurs agricoles et les moyens de l'améliorer, les principaux facteurs et le degré de leur influence sur l'indicateur effectif sont déterminés dans le travail. Il a été déterminé que le rendement des capitaux propres de l'ensemble étudié d'organisations agricoles : diminue avec une augmentation de la part des capitaux propres dans la structure des sources de financement (le rendement des capitaux propres n'augmente que jusqu'à un certain niveau de capitaux propres et commence à diminuer avec une nouvelle croissance de sa part dans la structure du bilan) ; augmente avec une augmentation du ratio de levier financier, reflétant le ratio de capitaux empruntés et de capitaux propres et caractérisant la dépendance des bénéfices vis-à-vis de la structure des sources de financement, ce qui est possible avec une charge fiscale préférentielle et un soutien aux exploitations agricoles du gouvernement de la Fédération de Russie ; a une dynamique croissante avec une augmentation de la part des liquidités dans la structure du patrimoine de l'organisation, ce qui est logique à la lumière de la mise en œuvre de la discipline de règlement et de paiement, et est une conséquence de la croissance de l'activité commerciale de l'organisation, qui se manifeste dans une augmentation des revenus (produits) de la vente de produits agricoles et d'autres activités (priorité des activités de stratégie de commercialisation de l'organisation); augmente avec une augmentation du niveau d'utilisation de ses propres actifs par l'organisation (une tâche prioritaire de la gestion financière de l'organisation).

Par conséquent, il devient possible de former le bon vecteur d'augmentation de l'efficacité de l'activité des organisations agricoles grâce à l'utilisation de mécanismes clairs qui contribuent à sa croissance. Dans leur forme la plus générale, ces mécanismes sont : 1) une détermination raisonnable des sources de financement des activités de l'organisation ; 2) accroître l'efficacité d'utilisation des ressources de l'organisation sur la base de la stabilisation des règlements mutuels et du système de discipline de règlement et de paiement ; 3) amélioration du système de gestion de la production.

L'étude de la dynamique de la rentabilité des fonds propres des organisations agricoles, en fonction du niveau réel de la part des fonds propres dans la structure des sources de financement, a montré que la valeur la plus élevée de l'indicateur d'efficacité d'utilisation des fonds propres a été enregistrée au niveau des fonds propres de l'ordre de 44 à 58%. Avec la poursuite de la croissance des fonds propres dans la structure des sources, une diminution de la rentabilité est observée (figure 5).

Figure 5 - Dynamique du rendement des capitaux propres en fonction de la part des capitaux propres dans la structure du capital

L'étude de l'impact de la stratégie financière de l'organisation par rapport à l'utilisation des fonds empruntés poursuit la séquence décrite.

Une place acceptable ici est acquise par la méthodologie développée pour déterminer le ratio rationnel des fonds empruntés et propres en liaison avec la rentabilité des fonds propres et des prêts concessionnels aux organisations agricoles.

A partir de l'ensemble des indicateurs relatifs de stabilité financière, nous proposons de calculer le ratio d'indépendance financière (Equity to Total Assets), qui caractérise la politique en cours dans le domaine du financement et reflète la part des fonds propres dans la structure des sources immobilières. , et le ratio d'endettement sur fonds propres (le ratio de levier financier, ou « Levier »), qui caractérise le degré de risque de l'organisation.

Les ratios de structure du capital caractérisent le degré de protection des créanciers et des investisseurs contre un éventuel non-paiement des dettes et ne renseignent pratiquement pas sur le potentiel économique de l'organisation. Le problème décrit est "résolu" par l'indicateur caractérisant la dépendance du profit aux coûts associés à la structure des sources de financement des activités de l'organisation - "l'effet de levier financier".

EFR = (1-Nesx) (CHRa-PK) x (ZK / SK), (2)

où EFR est l'effet de levier financier, qui consiste en une augmentation du ratio de rentabilité des capitaux propres, % ; Nesx - le taux de la taxe agricole unique, exprimé en fraction décimale ; CHRa - taux de rendement brut des actifs,% ; PC - l'intérêt moyen sur un prêt payé par l'organisation pour l'utilisation du capital emprunté,% ; ЗК - le montant moyen du capital emprunté utilisé par l'organisation; SK est le montant moyen des capitaux propres de l'organisation.

La formule (2) a été obtenue en tenant compte des particularités de la formation des données dans les états financiers des organisations russes, ainsi que de la taxation des producteurs agricoles: 1) au lieu de la totalité du capital utilisé, à notre avis, il s'ensuit de sa valeur pour soustraire le montant des comptes créditeurs de l'organisation; 2) "le montant de la marge brute sans tenir compte du coût de paiement des intérêts d'un emprunt" est remplacé par l'indicateur "profit de la vente de produits (travaux, services)" ; 3) l'impôt sur le revenu, qui est payé sous le régime général d'imposition, n'est pas considéré par l'auteur comme un facteur influençant l'ampleur de l'effet : conformément à la législation en vigueur, les producteurs agricoles paient un impôt agricole unique, qui a été introduit dans le formule.

Tableau 5. Dynamique des indicateurs de stabilité financière de CJSC Agrofirma Kavkaz

Ainsi, la part du capital emprunté par rapport aux fonds propres de CJSC Agrofirma Kavkaz à la fin de 2006, selon le tableau 5, s'élevait à 52,8%, soit 42,1 points de pourcentage. plus que le niveau de l'année de base. Une augmentation de la part des capitaux empruntés dans la structure du passif du bilan indique le passage d'une politique financière conservatrice à une politique financière modérée ; et bien que cela soit dû à l'affaiblissement de l'autonomie de l'entité économique, dans certaines conditions, cela peut conduire à une augmentation du rendement des capitaux propres. Il convient de noter que le degré d'activité des producteurs agricoles n'est pas si élevé pour la mise en œuvre d'une telle politique de financement à l'avenir, ce qui signifie qu'il convient d'étudier attentivement les conséquences des changements et de prendre une décision rationnelle.

Les résultats des calculs effectués pour déterminer l'effet de levier financier pour CJSC Agrofirma Kavkaz (tableau 6) indiquent sa dynamique positive : la valeur en 2006 était de 2,5%, soit 3,3 points de pourcentage. plus que le niveau de l'année de base. En conséquence, CJSC Agrofirm Kavkaz, ayant constitué ses actifs de 65% à ses frais et de 35% aux dépens des capitaux empruntés, a augmenté son rendement des capitaux propres de 2,5%, toutes choses égales par ailleurs, du fait que pour les ressources de crédit, il paie en tenant compte de la politique de prêts concessionnels aux producteurs agricoles menée par le gouvernement de la Fédération de Russie, et le rendement du capital total est de 16,2 %. L'analyse factorielle du modèle de l'effet de levier financier a montré que dans les conditions actuelles, il est rentable d'utiliser des fonds empruntés dans le chiffre d'affaires de l'organisation, car le résultat est une augmentation de l'efficacité de l'utilisation des capitaux propres. Cela signifie qu'en attirant des ressources empruntées, l'organisation analysée peut augmenter son propre capital, à condition que le rendement du capital investi dépasse le prix des ressources attirées.

Tableau 6. Le mécanisme de formation de l'effet de levier financier

Indice	2004 r.	année 2005	année 2006	Variation sur la période (+, -)
Profiter de la vente de produits, travaux, services, mille roubles
Intérêts à payer, mille roubles
Le montant du bénéfice de la vente de produits, travaux, services, en tenant compte du coût du paiement des intérêts sur un prêt, mille roubles
Valeur annuelle moyenne du capital (actifs) utilisé moins les comptes créditeurs, mille roubles
Ratio de levier financier
Rendement sur le capital total,%
Prix nominal moyen pondéré des ressources empruntées, %
Effet de levier financier,%
Écart de l'effet de levier financier au total,%
notamment en raison de :
Le rendement des actifs,%
Taux d'intérêt des prêts,%
Ratio de levier financier,%

Pour déterminer les limites de la croissance du levier financier, il faut appliquer le modèle développé par les scientifiques français J. Conan et M. Golder. L'explication en est la composition des critères, qui est la plus adaptée aux exigences de la construction des états financiers nationaux. Plus la valeur de l'estimation est faible, plus la probabilité de retards de paiement de la part de l'entreprise est faible. Les valeurs réelles des critères, calculées selon les données de CJSC Agrofirma Kavkaz, sont présentées dans le tableau 7.

Tableau 7. Estimation de la probabilité de retard de paiement de la CJSC "Agrofirm" Kavkaz "

Indice	2004 r.	année 2005	année 2006
Le ratio du montant de la trésorerie et des créances sur les actifs (U1)
Le ratio du montant des fonds propres et des passifs à long terme aux sources de couverture immobilière (U2)
Le ratio charges financières/produit des ventes (U3)
Le ratio des coûts des services du personnel à la valeur ajoutée (U4)
Le ratio du bénéfice avant intérêts et impôts sur le capital de la dette (Y5)
Estimation de la probabilité de retards de paiement : Q = -0,16xU1-0,22xU2 + 0,87xU3 + 0,10xU4-0,24xU5

Les calculs montrent que la probabilité de retard de paiement par l'entreprise est très faible, cependant, la dynamique de l'indicateur intégral tend vers zéro, ce qui signifie que le niveau de solvabilité à l'avenir est menacé. Que la vague se justifie dans le contexte de la croissance du montant des fonds empruntés et des coûts du service de la dette. Afin d'éviter d'éventuelles difficultés, il est nécessaire de surveiller rapidement la discipline de règlement et de paiement.

Afin de synchroniser les flux de trésorerie positifs et négatifs, une gestion opérationnelle de la solvabilité est nécessaire. Les auteurs de l'étude sont catégoriquement opposés à l'utilisation des ratios de liquidité comme indicateurs de solvabilité en raison d'une contradiction avec l'exigence de comptabilisation de l'activité continue. Le degré de solvabilité, à notre avis, dépend du remplissage des indicateurs de performance financière avec de l'argent réel. L'utilisation de transactions de compensation dans les calculs, le remplacement des espèces par des créances crée une menace pour la capacité de l'organisation à respecter ses obligations actuelles.

Actuellement, une attention insuffisante est portée à l'analyse des flux de trésorerie (cash-flow). En attendant, il s'agit de la méthode la moins controversée qui vous permet de déterminer le degré de suffisance des fonds pour couvrir les passifs à court terme. D.A. Endovitsky propose de comparer le cash-flow net des activités courantes avec le résultat des ventes. La valeur négative du cash-flow net, alors qu'en présence de bénéfices des ventes, indiquera que la formation du fonds de roulement nécessite d'importantes injections financières. Cette situation peut conduire à l'insolvabilité. Raisons : faible rentabilité des ventes, coûts élevés pour la formation du fonds de roulement.

Tableau 8. Ratio des flux de trésorerie nets et du bénéfice des ventes, en milliers de roubles.

Le cash-flow net des activités courantes de CJSC Agrofirma Kavkaz est positif, cependant, plus en détail, la suffisance des encaissements pour financer le fonds de roulement sera démontrée par l'analyse factorielle (formule 3) :

, (3)

où Дптд - flux de trésorerie provenant des activités en cours, mille roubles, OK - fonds de roulement, mille roubles; Dotd - sortie de fonds pour les activités en cours, mille roubles. L'indicateur efficace ( Kdost1) dans une relation donnée caractérise la capacité de l'organisation à financer le fonds de roulement, montre la suffisance des entrées de trésorerie pour couvrir les coûts associés au financement du fonds de roulement. La valeur recommandée de l'indicateur doit être d'au moins 1.

1. L'impact de l'évolution du ratio d'encaissement net des activités courantes :. (4)

2. L'impact des changements dans les sorties de fonds attribuables à un rouble du fonds de roulement :. (5)

Tableau 9. Données pour l'analyse factorielle du coefficient de suffisance des rentrées de fonds pour le financement du fonds de roulement, en milliers de roubles.

Indice	Années	Écarts
Indice		Écarts
Entrées de trésorerie des activités courantes, milliers de roubles
Sortie des activités en cours, mille roubles
Sortie totale de trésorerie pour tous les types d'activités, RUB thou.
Ratio d'adéquation des encaissements pour le financement du fonds de roulement
Ratio de cash-flow net des activités courantes
La part des sorties de trésorerie des activités courantes du total des sorties de trésorerie pour tous les types d'activités, en milliers de roubles.
Sortie de trésorerie des activités courantes, attribuable à 1 rouble. fonds de roulement
Flux de trésorerie net de tous types d'activités, milliers de roubles
Ratio d'adéquation du cash-flow net pour couvrir les passifs à court terme
Flux de trésorerie net par RUB 1 produit
Produit des ventes pour 1 rub. passif à court terme, frotter.
Le ratio cash-flow net/bénéfice net
Le ratio du ratio du taux de croissance des créances sur le volume des ventes

Ainsi, l'évolution positive du ratio d'adéquation des encaissements pour la période analysée (+0,148) est due à une augmentation des sorties de trésorerie des activités courantes pour couvrir le fonds de roulement. L'impact négatif sur le ratio a été exercé par le taux de croissance supérieur des sorties de trésorerie par rapport au taux de croissance de leurs entrées.

Selon CJSC Agrofirma Kavkaz, le ratio des entrées et sorties de trésorerie pour les activités en cours au cours de la période considérée s'élevait à 1,018, tandis que la dynamique du ratio est négative - une diminution de 0,076. Cependant, cela ne signifie pas un manque de fonds pour couvrir les engagements à court terme. Le ratio de l'adéquation des flux de trésorerie pour couvrir les passifs à court terme est très acceptable à la fois dans les périodes précédentes et dans les périodes de référence (0,966, 4,216 et 2,780, respectivement).

Suivi régulier de l'état actuel des fonds

Figure 6 - Étapes de l'analyse de la solvabilité d'une organisation agricole

L'étape suivante consiste à évaluer la qualité du profit (formule 4) :

, (4)

où Centrale nucléaire- cash-flow net pour tous les types d'activités, mille roubles, PE - bénéfice net, mille roubles.

Si, selon les résultats d'exploitation, l'organisation a un flux de trésorerie net négatif persistant, cela peut entraîner une insolvabilité financière causée par une diminution réelle des ressources et une diminution du potentiel économique de l'organisation. Dans la situation analysée, comme le montre le tableau 9, l'organisation a reçu un bénéfice net, tandis que pour chaque rouble de bénéfice, il y a 3 roubles du résultat équilibré de la comparaison des entrées et des sorties de fonds. L'étude des possibilités d'évaluation de la solvabilité d'une organisation agricole a permis de formuler un plan d'analyse présenté à la figure 7.

Les résultats des recherches menées dans leur intégralité s'appuient sur les réalités du travail des organisations agricoles. Cela résout le problème du manque de spécificité sectorielle dans les méthodes existantes d'analyse financière. L'importance pratique de l'étude réside dans le fait que sur la base de la méthodologie développée pour les organisations agricoles, les bases pour la formation d'une politique financière rationnelle dans la situation économique en transformation du secteur rural sont proposées. L'utilisation de la méthodologie recommandée permettra de mesurer plus précisément le niveau de risque financier et de développer un mécanisme plus efficace de gestion de celui-ci afin d'augmenter l'efficacité de l'activité entrepreneuriale.

R-analyse, ou l'acceptabilité des approches-critères dans l'évaluation de la situation financière des organisations agricoles

Dans les conditions économiques actuelles, l'accent principal dans les activités des services financiers des entreprises commerciales est axé sur le suivi opérationnel des indicateurs de la situation financière de l'organisation. Dans ce cas, la priorité est donnée aux indicateurs relatifs qui caractérisent le ratio de données de reporting qui portent telle ou telle information. En termes terminologiques, la méthode d'analyse des activités de l'entreprise basée sur l'approche décrite est appelée analyse R, ou analyse des ratios financiers.

L'ensemble des coefficients dans le cadre d'une entité économique individuelle dépend de la stratégie et des objectifs qu'elle souhaite atteindre. Dans le même temps, les coefficients à calculer sont identifiés et leurs valeurs standard sont établies. Ce travail est généralement effectué dans le cadre d'un projet de comptabilité de gestion, de budgétisation ou de tableau de bord équilibré. « Si on prend un ensemble d'indicateurs dans un manuel de finance », disent les analystes en exercice, « une telle analyse financière n'apportera aucun bénéfice à l'entreprise »/10/.

Parallèlement, certains indicateurs concernant les aspects de financement de l'organisation de ses activités se sont traditionnellement développés et sont inclus dans tous les algorithmes méthodologiques, y compris ceux réglementés par la loi.

Ce sont les indicateurs suivants :

I. Ratios de liquidité - Ratios de liquidité

Les indicateurs de liquidité caractérisent la capacité de l'entreprise à faire face aux réclamations des détenteurs de titres de créance à court terme.

1. Ratio de liquidité absolu

Montre quelle proportion des passifs de la dette à court terme peut être couverte par des liquidités et des équivalents de liquidités sous forme de valeurs mobilières et de dépôts, c'est-à-dire d'actifs presque absolument liquides.

2. Rapport rapide (rapport de test d'acide, rapport rapide)

Le ratio de la partie la plus liquide du fonds de roulement (trésorerie, comptes débiteurs, placements financiers à court terme) sur les passifs à court terme. Il est généralement recommandé que la valeur de cet indicateur soit supérieure à 1. Cependant, les valeurs réelles pour les entreprises russes dépassent rarement 0,7 - 0,8, ce qui est reconnu comme acceptable.

3. Ratio de courant

Il est calculé comme le quotient de la division des actifs à court terme par les passifs à court terme et indique si l'entreprise dispose de suffisamment de fonds pouvant être utilisés pour rembourser ses dettes à court terme. Selon la pratique internationale, les valeurs du ratio de liquidité devraient être comprises entre un et deux (parfois jusqu'à trois). La limite inférieure est due au fait qu'il devrait y avoir au moins suffisamment de fonds de roulement pour rembourser les dettes à court terme, sinon l'entreprise sera menacée de faillite. L'excédent des actifs à court terme sur les passifs à court terme de plus de trois fois n'est pas non plus souhaitable, car cela peut indiquer une structure irrationnelle des actifs.

Calculé par la formule :

II. Gearing ratios - Indicateurs de structure du capital (ratios de solidité financière)

Les indicateurs de structure du capital reflètent le ratio de fonds propres et de fonds empruntés dans les sources de financement de l'entreprise, c'est-à-dire qu'ils caractérisent le degré d'indépendance financière de l'entreprise par rapport aux créanciers. C'est une caractéristique importante de la pérennité d'une entreprise. Pour évaluer la structure du capital, on utilise le plus souvent le ratio des capitaux propres sur l'actif total, qui caractérise la dépendance de l'entreprise vis-à-vis des emprunts externes. Plus la valeur du coefficient est faible, plus l'entreprise a de prêts, plus le risque d'insolvabilité est élevé. La faible valeur du coefficient reflète également le danger potentiel d'un déficit de trésorerie dans l'entreprise. L'interprétation de cet indicateur dépend de nombreux facteurs : le niveau moyen de ce ratio dans d'autres industries, l'accès de l'entreprise à des sources de financement supplémentaires par emprunt et les spécificités des activités de production actuelles.

Calculé par la formule :

D'autres indicateurs, tels que : Ratios de rentabilité - Ratios de rentabilité, Ratios d'activité - Ratios d'activité, Ratios d'investissement - Les critères d'investissement, au sein de cet article, ne seront pas donnés pour des raisons de divulgation de la question soulevée dans le cadre de la brièveté des le matériel.

L'essentiel lors de la conduite d'une analyse financière n'est pas le calcul d'indicateurs, mais la capacité d'interpréter les résultats obtenus. Les conclusions ne diffèrent cependant pas par leur portée : la principale approche conceptuelle repose sur une comparaison des données obtenues avec les normes qui se sont développées dans le cadre de l'approche traditionnelle. L'approche traditionnelle, dans ce cas, est comprise comme un ensemble de méthodes, d'outils et de technologies utilisés pour collecter, traiter et interpréter (interpréter) des données sur les activités économiques de l'entreprise.

Bien que la principale contribution à la théorie et à la pratique de l'analyse financière ait été apportée par les économistes des pays à économie de marché développée, il est nécessaire de rappeler les travaux de l'économiste soviétique N. Blatov des années 1920, qui exposaient les concepts et méthodes avancés de analyse pour leur temps : bilan analytique comparatif, coefficients de répartition, coefficients de coordination, etc.

Un moment intéressant est l'emprunt et, dans une certaine mesure, l'interprétation des « valeurs extrêmes » des coefficients analytiques caractérisant la solvabilité et la stabilité financière, avec leur distribution globale.

Ainsi, dans l'une des sections de l'ouvrage de Sokolov Ya.V., écrit conjointement avec Kovalev V.V., nous trouvons une description de l'interprétation de la pratique comptable et analytique occidentale aux spécificités russes. Dans le même temps, des informations sont fournies sur la situation financière de dix grandes sociétés par actions en Russie sur la base des résultats des travaux de 1907, 1908:

Kavkaz et Mercury JSC (compagnie maritime), manufacture de Bogorodsko-Glukhovskaya, entreprise Provodnik (production de caoutchouc et de télégraphe), M.S. Kuznetsova (production de produits en porcelaine), Russian Electric Company "Westinghouse", AO des usines d'électrotechnique russes "Siemens et Gallskoye", société "Zinger", AO Maltsovskiye Zavody, Briansk Rail-Rolling, Iron and Mechanical Plants (AO), Society des plantes Poutilov "/ 2 , avec. 280 /.

Une liste limitée de coefficients est calculée (leur liste est donnée ci-dessus). Les valeurs moyennes des coefficients calculés sur la base de l'échantillon donné (le critère de regroupement des entreprises n'est pas précisé) sont comparées aux normes « mondiales ». Si leur proximité a été trouvée, une conclusion a été faite sur l'acceptabilité de ces valeurs par rapport à la situation actuelle du pays dans la structure des actifs et les sources de leur couverture / 11 /.

À l'heure actuelle, il existe un certain nombre de contradictions, ce qui, à notre avis, signifie garder le silence sur l'essentiel.

Référons-nous aux instructions (recommandations) des ministères et autres organes exécutifs fédéraux sur l'aspect des approches méthodologiques de l'analyse de la situation financière dans le cadre des coefficients qui y sont donnés. Parmi celles-ci, les plus significatives sont les techniques présentées dans les documents suivants :

1. Dispositions méthodologiques pour l'évaluation de la situation financière des entreprises et l'établissement d'une structure de bilan insatisfaisante, approuvées par l'arrêté de l'Office fédéral de l'insolvabilité (faillite) des entreprises du domaine public de la Russie du 12 août 1994, n ° 31- r.

3. La procédure de signalement des chefs d'entreprise unitaire de l'État fédéral et des représentants de la Fédération de Russie dans les organes de direction des sociétés par actions ouvertes, approuvée par le gouvernement de la Fédération de Russie du 4 octobre 1999 n° 1116.

4. Lignes directrices pour l'analyse de la situation financière des organisations, approuvées par arrêté du Service fédéral russe de redressement financier et de faillite (ci-après - FSFR) du 23 janvier 2001 n ° 16.

5. Règles de conduite de l'analyse financière par le responsable de l'arbitrage. Approuvé par le décret du gouvernement de la Fédération de Russie n° 367 du 25 juin 2003. Ces règles, conformément à la loi fédérale n° 127 FZ du 26 octobre 2002 "Sur l'insolvabilité (faillite)", déterminent les principes et les conditions de la réalisation de l'analyse financière par le responsable de l'arbitrage, ainsi que la composition des informations utilisées dans ce cadre.

6. Instructions sur la procédure d'établissement et de présentation des états financiers, approuvées par arrêté du ministère des Finances de la Russie du 22 juillet 2003 n ° 67n.

7. Décret du gouvernement de la Fédération de Russie du 30 janvier 2003 n° 52 "sur l'application de la loi fédérale" sur la réhabilitation financière des producteurs agricoles ".

Un examen de ces documents a démontré l'absence totale de différenciation sectorielle des entreprises analysées. En attendant, il convient de rappeler que les valeurs admissibles des indicateurs peuvent différer considérablement non seulement pour différentes industries, mais également pour différentes entreprises du même secteur, et une image complète de la situation financière d'une entreprise ne peut être obtenue qu'en analysant l'ensemble ensemble d'indicateurs financiers, tenant compte des particularités de ses activités. Les valeurs approuvées des indicateurs sont de nature purement informative et ne peuvent pas être utilisées comme guide d'action. A cet égard, il est nécessaire d'élaborer un cadre réglementaire au niveau des résolutions du Gouvernement ou des ministères et départements dans le cadre sectoriel.

Les caractéristiques distinctives des entreprises agricoles modernes sont le manque de fonds de roulement, une discipline peu solvable, une augmentation du volume des transactions de troc et le coût élevé des ressources de crédit. En raison de ces facteurs et d'autres, les entreprises n'ont pas les moyens de remplir leurs obligations de paiement, y compris le paiement des salaires, le paiement des biens (travaux, services) et les dettes envers le budget augmentent.

Dans le même temps, même dans des conditions aussi difficiles, de nombreuses entreprises restent « à flot ». Par conséquent, les valeurs "extrêmes" des indicateurs caractérisant la structure des actifs et des passifs du bilan, la solvabilité et la stabilité financière des organisations doivent tenir compte des particularités de la situation actuelle et des limites dans lesquelles la direction de l'entreprise est encore en mesure développer des étapes stratégiques pour sortir de la crise, sans porter le dossier aux procédures de faillite...

Les critères qui s'appliquent aux entreprises agricoles aux États-Unis (puisque nous nous sommes engagés dans la voie de l'emprunt au modèle financier anglo-américain) sont également loin des spécificités russes. Ceci est principalement dû à deux raisons : premièrement, les conditions économiques de la production agricole russe sont très différentes des conditions économiques des États-Unis ou du Canada ; Deuxièmement, un trait distinctif de la politique intérieure et de l'agriculture est le fait que - en particulier parmi les petites entreprises agricoles - les difficultés économiques commencent à prendre un caractère social. Ainsi, les principes d'une économie de marché sont violés.

À notre avis, l'attention principale dans l'adaptation de l'approche traditionnelle devrait être axée sur la réduction des lacunes existantes dans les procédures d'analyse financière.

Les principales propositions pour la poursuite du développement des procédures d'analyse financière finale sont les suivantes :

Calcul de normes propres ou de niveaux optimaux de ratios financiers pour l'entreprise analysée en utilisant des techniques méthodologiques bien connues ;

Allocation étroite (<индикаторной>) un échantillon de ratios financiers dont la composition peut différer selon les organisations;

Évaluation qualitative et détermination des poids des indicateurs sur la base de la comparaison avec les niveaux optimaux calculés, les tendances de changement, l'intercomparaison et les règles logiques acceptées ;

Développement d'un format standard pour une conclusion sur les activités financières de l'entreprise, qui non seulement énonce les problèmes de l'entreprise analysée, mais indique également les facteurs de changements en cours et futurs, ainsi que des recommandations pour les surmonter, les atténuer ou les renforcer.

Bibliographie

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2. Vasilieva, L.S. Analyse financière / L.S. Vasilieva, M.V. Petrovskaya. - 3e éd. - M. : KNORUS, 2008. - 816 p.

3. Efimova, O.V. Analyse financière / V.O. Efimova.-5e éd., Révisé. et ajouter. - M. : Comptabilité, 2006.-528 s

4. Endovitsky DA .. Analyse diagnostique de l'insolvabilité financière des organisations: manuel. allocation / D.A. Endovitsky, M.V. Shcherbakov, Moscou : économiste, 2007, 287 p.

5. Méthodologie de calcul des indicateurs de la situation financière des producteurs agricoles : approuvée. Décret du gouvernement de la Fédération de Russie du 30 janvier 2003 n° 52-M. : Finances et statistiques, 2004.- 2 p.

6. Morozova V.L. Expérience historique ou développement évolutif de l'analyse économique de l'activité économique en Russie du point de vue de l'externalisme / V.L. Morozova // Analyse économique : théorie et pratique 2007. № 16 (97). - Art. 60-68.

7. Code fiscal de la Fédération de Russie (partie 2) : chapitre 26 1. Régime fiscal des producteurs agricoles (taxe agricole unifiée) . - Système juridique de référence "Garant"

8. Sur le développement de l'agriculture : Loi fédérale de la Fédération de Russie du 29 décembre 2007 n° 264-FZ

9. Savitskaya, G.V. Analyse de l'activité économique des entreprises du complexe agro-industriel : manuel. allocation / V.G. Savitskaïa. - 5e éd., Rév. et supplémentaires - Minsk : Nouvelles connaissances, 2005

10. Kubyshkin I. Utilisation de l'analyse financière pour la gestion d'entreprise / Kubyshkin I. // Directeur financier. - 2005. -№ 4

11. Sokolov Ya.V. La comptabilité des débuts à nos jours / Sokolov Ya.V. - M. : Audit. UNITÉ. 1996.

12. Zimin N.E. Analyse et diagnostic des activités financières et économiques de l'entreprise / N.E. Zimin, V.N. Solopov. M. : KolosS, 2005 -384 p.

13. Voitolovsky N.V. Analyse économique : fondements de la théorie. Analyse complète des activités économiques de l'organisation: Manuel / Voitolovsky N.V., Kalinina A.P., Mazurova I.I. - M. : Enseignement supérieur, 2005 .-- 509s

Cible entraînement "Analyse des données et modélisation des relations dans le package R" - pour étudier les capacités de base du programme R - un langage de programmation gratuit pour effectuer des calculs statistiques, ainsi que pour apprendre à organiser et gérer la saisie de données, effectuer une analyse statistique primaire des données, les présenter sous forme graphique et être capable de trouver des relations dans les données. La formation est conçue pour les étudiants sans expérience en R ou avec des connaissances de base du package.

Les stagiaires sont encouragés à avoir des compétences en programmation et à se familiariser avec les bases de l'analyse statistique.

À la fin de vos études, vous serez capable de :

Échantillonner correctement les données pour l'analyse
Organiser la saisie et gérer les données
Effectuer une analyse statistique descriptive
Examiner la relation dans les tableaux de contingence
Tester des hypothèses statistiques sur l'égalité des moyennes
Utiliser les capacités graphiques
Effectuer une analyse de corrélation
Effectuer une analyse de régression
Effectuer une analyse de variance

Durée de la formation : 32 heures académiques. ou 4 jours.

Programme de formation:

Thème 1. Concepts de base de l'analyse de données statistiques - 2 heures académiques.

Recherche statistique
Méthodes d'acquisition de données
La différence entre l'observation et l'expérimentation
Population générale et échantillon
Exigences relatives aux données d'échantillonnage
Comprendre l'estimation statistique de points et d'intervalles
Signes et variables
Échelles de mesure variables
Domaines d'analyse des données statistiques
Statistiques descriptives et analytiques
Le choix des méthodes d'analyse statistique en fonction des échelles de mesure des variables
Hypothèse statistique
Types d'erreurs statistiques
Principes des tests d'hypothèses statistiques
Choisir un niveau de signification pour les tests d'hypothèse

Thème 2. Introduction au travail dans l'environnement R - 2 heures académiques.

Caractéristiques de l'utilisation de R
Installation du programme
Lancement du programme
Mercredi R
Interface de ligne de commande et boîtes de dialogue
Règles d'affectation des commandes
Création d'un répertoire de travail
Paquets
Interfaces graphiques
R comme calculatrice
système de référence

Thème 3. Fondamentaux de la programmation en R - 2 heures académiques.

Types d'objets dans R
Vecteurs
Listes
Matrices
Les facteurs
Tableaux de données
Expressions
Opérateurs d'accès aux données
Fonctions et arguments
Boucles et instructions conditionnelles
Gestion de base de données en R
Vectorisation des opérations
Débogage
Programmation orientée objet

Sujet 4. Saisie et organisation des données en R - 2 heures académiques.

Méthodes de chargement des données
Saisie directe des données
Saisie de données dans un tableau
Importation de données depuis MS Excel
Importation de données à partir d'autres progiciels et bases de données statistiques
Enregistrement des résultats de l'analyse
Affectation des données quantitatives
Réglage des données ordinales et nominales
Spécification des valeurs manquantes dans les données
Identifier les valeurs aberrantes et les erreurs
Principes de transformation des données

Sujet 5. Capacités graphiques de R - 2 heures académiques.

Fonctions graphiques
Périphériques graphiques
Paramètres graphiques
Graphiques interactifs
Images composites
Des dispositifs de sortie

Thème 6. Analyse statistique descriptive en R - 4 heures académiques.

Statistiques de tendance centrales
Moyenne arithmétique
Signification modale
Valeur médiane
Statistiques de dispersion
Dispersion et écart type
Le coefficient de variation
Centiles
Histogrammes
Graphiques en boîte
Z-transformer
Loi de distribution normale
Asymétrie et aplatissement
Vérification de la normalité de la distribution
Quelques lois de distribution
Distribution binomiale
Loi de Poisson
Répartition uniforme
Distribution exponentielle
Distribution lognormale
Erreur standard et espacement pour la moyenne

Thème 7. Formation des données pour l'analyse par la méthode d'échantillonnage - 2 heures académiques.

Population générale et échantillon
Caractéristiques de l'échantillon
Caractéristiques de la méthode d'échantillonnage de recherche
Classement des échantillons
Types et méthodes de sélection probabiliste
Méthodes d'échantillonnage
Sélection aléatoire simple
Échantillonnage aléatoire systématique
Sélection de cluster
Sélection de grappes en une étape
Sélection de grappes en plusieurs étapes
Algorithme pour mener des enquêtes par sondage
Détermination de la taille d'échantillon requise

Sujet 8. Tests statistiques pour identifier les différences dans les échantillons en R - 4 heures académiques.

Hypothèses sur la comparaison des moyennes
Test Z pour comparer les moyennes
Test Z pour la comparaison des actions
Test t à un échantillon
Test T pour échantillons indépendants
Test T pour échantillons dépendants
Conditions d'application des critères non paramétriques
Test de classement signé de Wilcoxon à un échantillon
Test de Mann Whitney
Test de signe pour les échantillons connexes
Test de signe de Wilcoxon pour les échantillons connexes
ANOVA de Kruskal-Wallis non paramétrique
Test de Friedman pour les échantillons dépendants

Thème 9. Évaluation de la relation entre les variables dans R - 4 heures académiques.

Analyser la relation entre les variables catégorielles
Tableaux croisés
Fréquences et résidus attendus dans les tableaux de contingence
Test du chi carré
Critère de consentement
Classification des types de relations entre variables quantitatives
Nuages de points
Prérequis et conditions pour effectuer une analyse de corrélation
Coefficient de corrélation de Pearson
Coefficients de corrélation de rang
Coefficient de corrélation de Spearman
Tester la signification d'un lien
Estimations d'intervalle des coefficients de corrélation
Coefficients de corrélation partielle

Thème 10. Modélisation de la forme de communication à l'aide d'une analyse de régression en R–4 heures académiques.

Concepts de base de l'analyse de régression
Modèles de régression linéaire apparié et multiple
Prérequis pour l'analyse de régression linéaire
Estimation des coefficients de régression
Validation de la validité du modèle de régression
Signification de l'équation de régression
Signification des coefficients de régression
Sélection de variables dans l'analyse de régression
Estimation de la précision de l'équation de régression
Estimation de la stabilité statistique de l'équation de régression
Estimation ponctuelle et par intervalle de la variable dépendante
Modèles de régression non linéaire
Variables explicatives catégorielles dans un modèle de régression

Sujet 11. Modélisation de la relation à l'aide de l'analyse de la variance en R– 4 heures académiques.

Modèles ANOVA
Prérequis à l'utilisation de l'analyse de variance
Tester l'hypothèse d'égalité des variances
Modèle ANOVA à sens unique
Table ANOVA à sens unique
Évaluation du degré d'influence du facteur
Tests post-hoc pour des comparaisons par paires
ANOVA avec deux facteurs ou plus
Table ANOVA à deux voies avec interaction
Interprétation graphique de l'interaction des facteurs
Analyse de modèle multivarié

introduction

Tout d'abord, parlons de la terminologie. C'est un domaine qui est appelé Data Mining dans la littérature occidentale, et est souvent traduit en russe par « data mining ». Le terme n'est pas tout à fait réussi, car le mot "analyse" en mathématiques est assez familier, a un sens établi et est inclus dans le nom de nombreuses sections classiques: analyse mathématique, analyse fonctionnelle, analyse convexe, analyse non standard, complexe multivarié analyse, analyse discrète, analyse stochastique, analyse quantique, etc. Dans tous ces domaines de la science, un appareil mathématique est à l'étude, qui est basé sur des résultats fondamentaux et permet de résoudre des problèmes de ces domaines. En analyse de données, la situation est beaucoup plus compliquée. C'est, tout d'abord, la science appliquée, dans laquelle il n'y a pas d'appareil mathématique, en ce sens qu'il n'y a pas d'ensemble fini de faits de base à partir desquels il s'ensuit comment résoudre des problèmes. De nombreux problèmes sont "individuels", et maintenant de plus en plus de classes de problèmes apparaissent, pour lesquelles il est nécessaire de développer un appareil mathématique. Un rôle encore plus important est joué par le fait que l'analyse des données est une direction relativement nouvelle de la science.

Ensuite, il est nécessaire de clarifier ce qu'est "l'analyse des données". Je l'ai appelé la "zone", mais la zone de quoi ? C'est là que le plaisir commence, car ce n'est pas seulement un domaine scientifique. Un véritable analyste résout principalement des problèmes appliqués et se concentre sur la pratique. De plus, il est nécessaire d'analyser des données en économie, biologie, sociologie, psychologie, etc. Solution

les nouvelles tâches, comme je l'ai dit, nécessitent l'invention de nouvelles techniques (ce ne sont pas toujours des théories, mais aussi des techniques, des méthodes, etc.), alors certains disent que l'analyse de données est aussi un art et un métier.

V domaines appliqués, le plus important est la pratique ! Il est impossible d'imaginer un chirurgien qui n'aurait pas pratiqué une seule opération. En fait, ce n'est pas du tout un chirurgien. Aussi, un analyste de données ne peut pas se passer de résoudre de vrais problèmes appliqués. Plus vous résolvez vous-même ces tâches, plus vous deviendrez qualifié.

Premièrement, l'analyse des données est une pratique, de la pratique et encore de la pratique. Il est nécessaire de résoudre de vrais problèmes, nombreux, provenant de différents domaines. Car, par exemple, la classification des signaux et des textes sont deux domaines complètement différents. Les experts qui peuvent facilement créer un algorithme de diagnostic de moteur basé sur les signaux des capteurs peuvent ne pas être en mesure de créer un simple filtre anti-spam pour les e-mails. Mais il est très souhaitable d'acquérir des compétences de base lorsque vous travaillez avec différents objets : signaux, textes, images, graphiques, descriptions de fonctionnalités, etc. Il vous permet également de choisir les tâches que vous aimez.

Deuxièmement, il est important de choisir judicieusement vos formations et vos mentors.

V En principe, vous pouvez tout apprendre vous-même. Après tout, nous n'avons pas affaire à un domaine où il y a certains secrets transmis de bouche à oreille. Au contraire, il existe de nombreuses formations compétentes, des codes sources de programmes et de données. De plus, c'est très utile lorsque plusieurs personnes résolvent le même problème en parallèle. Le fait est que pour résoudre de tels problèmes, il faut faire face à une programmation très spécifique. Disons que votre algorithme est

a donné 89 % de bonnes réponses. La question est : est-ce beaucoup ou peu ? Si cela ne suffit pas, alors quel est le problème : avez-vous mal programmé l'algorithme, choisi les mauvais paramètres d'algorithme ou l'algorithme lui-même est mauvais et ne convient pas pour résoudre ce problème ? Si le travail est dupliqué, des erreurs dans le programme et des paramètres incorrects peuvent être rapidement détectés. Et s'il est dupliqué par un spécialiste, alors les problèmes d'évaluation du résultat et d'acceptabilité du modèle sont également résolus rapidement.

Troisièmement, il est utile de se rappeler que la résolution d'une tâche d'analyse de données prend beaucoup de temps.

Statistiques

Analyser des données dans R

1. Variables

V R, comme dans tous les autres langages de programmation, il y a des variables. Qu'est-ce qu'une variable ? En fait, c'est l'adresse avec laquelle on peut trouver certaines données que nous stockons en mémoire.

Les variables se composent de côtés gauche et droit, séparés par un opérateur d'affectation. Dans R, l'opérateur d'affectation est "<-”, если название переменной находится слева, а значение, которое сохраняется в памяти - справа, и она аналогична “=” в других языках программирования. В отличии от других языков программирования, хранимое значение может находиться слева от оператора присваивания, а имя переменной - справа. В таком случае, как можно догадаться, оператор присваивания примет конструкцию следующего вида: “->”.

V Selon les données stockées, les variables peuvent être de différents types : entier, réel, chaîne. Par exemple:

mon.var1<- 42 my.var2 <- 35.25

Dans ce cas, la variable my.var1 sera de type entier, et my.var2 sera de type réel.

Tout comme dans d'autres langages de programmation, vous pouvez effectuer diverses opérations arithmétiques sur des variables.

mon.var1 + mon.var2 - 12

mon.var3<- my.var1^2 + my.var2^2

En plus des opérations arithmétiques, vous pouvez effectuer des opérations logiques, c'est-à-dire des opérations de comparaison.

my.var3> 200 my.var3> 3009 my.var1 == my.var2 my.var1! = my.var2 my.var3> = 200 my.var3<= 200

Le résultat d'une opération logique sera une instruction vraie (VRAI) ou fausse (FAUX). Vous pouvez également effectuer des opérations logiques non seulement entre une variable avec une certaine valeur, mais aussi avec une autre variable.

mon.nouveau.var<- my.var1 == my.var2

Random Forest est l'un de mes algorithmes d'exploration de données préférés. Premièrement, il est incroyablement polyvalent, il peut être utilisé pour résoudre à la fois des problèmes de régression et de classification. Recherchez des anomalies et sélectionnez des prédicteurs. Deuxièmement, il s'agit d'un algorithme qui est vraiment difficile à appliquer de manière incorrecte. Tout simplement parce que, contrairement à d'autres algorithmes, il possède peu de paramètres configurables. Il est également étonnamment simple à la base. Et en même temps, il est remarquable par sa précision.

Quelle est l'idée derrière un algorithme aussi merveilleux ? L'idée est simple : disons que nous avons un algorithme très faible, disons. Si nous créons de nombreux modèles différents en utilisant cet algorithme faible et faisons la moyenne du résultat de leurs prédictions, le résultat final sera bien meilleur. C'est ce qu'on appelle la formation d'ensemble en action. L'algorithme Random Forest est donc appelé la « Random Forest », pour les données obtenues il crée de nombreux arbres de décision et fait ensuite la moyenne du résultat de leurs prédictions. Le point important ici est l'élément d'aléatoire dans la création de chaque arbre. Après tout, il est clair que si nous créons de nombreux arbres identiques, le résultat de leur moyenne aura la précision d'un arbre.

Comment travaille-t-il ? Supposons que nous ayons des données d'entrée. Chaque colonne correspond à un paramètre, chaque ligne correspond à un élément de données.

Nous pouvons sélectionner au hasard un certain nombre de colonnes et de lignes dans l'ensemble de données et construire un arbre de décision basé sur celles-ci.

Jeudi 10 mai 2012

Jeudi 12 janvier 2012

C'est tout. Le vol de 17 heures est terminé, la Russie est à l'étranger. Et à travers la fenêtre d'un confortable appartement de 2 chambres à San Francisco, la célèbre Silicon Valley, en Californie, aux États-Unis, nous regarde. Oui, c'est la raison même pour laquelle je n'ai pratiquement pas écrit ces derniers temps. Nous avons déménagé.

Tout a commencé en avril 2011 lorsque je faisais un entretien téléphonique chez Zynga. Ensuite, tout cela ressemblait à une sorte de jeu qui n'avait rien à voir avec la réalité, et je ne pouvais même pas imaginer à quoi cela aboutirait. En juin 2011, Zynga est venu à Moscou et a mené une série d'entretiens, a examiné environ 60 candidats qui ont passé des entretiens téléphoniques, et environ 15 d'entre eux ont été sélectionnés (je ne connais pas le nombre exact, quelqu'un a changé d'avis plus tard, quelqu'un a immédiatement refusé ). L'entretien s'est avéré étonnamment simple. Pas de tâches de programmation, pas de questions délicates sur la forme des trappes, la plupart du temps, la capacité de discuter a été testée. Et la connaissance, à mon avis, n'a été évaluée que superficiellement.

Et puis le gimmick a commencé. On a d'abord attendu les résultats, puis l'offre, puis l'approbation LCA, puis l'approbation de la demande de visa, puis les documents des USA, puis la file d'attente à l'ambassade, puis un contrôle supplémentaire, puis le visa. Parfois, il m'a semblé que j'étais prêt à tout lâcher et à marquer. Parfois, je doutais que nous ayons besoin de cette Amérique, après tout, ce n'est pas mal non plus en Russie. L'ensemble du processus a pris environ six mois, en conséquence, à la mi-décembre, nous avons reçu des visas et avons commencé à préparer le départ.

Lundi était mon premier jour de travail dans un nouvel endroit. Le bureau a toutes les conditions pour non seulement travailler mais aussi vivre. Petits-déjeuners, déjeuners et dîners de nos propres chefs, un tas de nourriture variée farcie un peu partout, une salle de sport, des massages et même un coiffeur. Tout cela est entièrement gratuit pour les employés. Beaucoup de gens se rendent au travail à vélo et il y a plusieurs salles pour ranger les véhicules. En général, je n'ai jamais rien rencontré de tel en Russie. Tout, cependant, a son propre prix, nous avons tout de suite été prévenus qu'il nous faudrait beaucoup travailler. Ce qui est "beaucoup", selon leurs critères, n'est pas très clair pour moi.

Avec un peu de chance, cependant, malgré la quantité de travail, je pourrai reprendre mon blog dans un avenir prévisible et peut-être vous parler de la vie américaine et du travail de programmeur en Amérique. Attend et regarde. En attendant, je félicite tout le monde pour le Nouvel An et Noël à venir et à bientôt !

Pour un exemple d'utilisation, nous imprimerons le rendement du dividende des sociétés russes. Comme cours de base, nous prenons le cours de clôture d'une action le jour de la clôture du registre. Pour une raison quelconque, cette information n'est pas sur le site de la troïka, et elle est bien plus intéressante que les valeurs absolues des dividendes.
Attention! Le code prend beaucoup de temps à s'exécuter, car pour chaque promotion, vous devez faire une demande aux serveurs finam et obtenir sa valeur.

Résultat<- NULL for(i in (1:length(divs[,1]))){ d <- divs if (d$Divs>0) (essayez ((guillemets<- getSymbols(d$Symbol, src="Finam", from="2010-01-01", auto.assign=FALSE) if (!is.nan(quotes)){ price <- Cl(quotes) if (length(price)>0) (jj<- d$Divs result <- rbind(result, data.frame(d$Symbol, d$Name, d$RegistryDate, as.numeric(dd)/as.numeric(price), stringsAsFactors=FALSE)) } } }, silent=TRUE) } } colnames(result) <- c("Symbol", "Name", "RegistryDate", "Divs") result

De même, vous pouvez créer des statistiques pour les années passées.

Aujourd'hui, je vais parler un peu de la résolution du problème de classification à l'aide du progiciel R et de ses extensions. La tâche de classification est peut-être l'une des plus courantes dans l'analyse des données. Il existe de nombreuses méthodes pour le résoudre en utilisant différentes techniques mathématiques, mais vous et moi, en tant qu'apologistes de R, ne pouvons que nous réjouir qu'en même temps vous n'ayez pas besoin de programmer quoi que ce soit à partir de zéro - tout est là (et pas dans un seul copie) dans le R.

Problème de classement

La tâche de classification est un exemple typique d'apprentissage supervisé. En règle générale, nous avons des données sous la forme d'un tableau, où les colonnes contiennent la valeur des ensembles de caractéristiques pour chaque cas. De plus, toutes les lignes sont pré-marquées de telle sorte qu'une des colonnes (supposons que la dernière) indique la classe à laquelle appartient la ligne donnée. Un bon exemple est le problème de la classification des e-mails en spam et non-spam. Afin d'utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique, vous devez d'abord disposer de données étiquetées - telles que la valeur de la classe est connue avec d'autres fonctionnalités. De plus, l'ensemble de données doit être substantiel, surtout si le nombre d'entités est important.

Si nous avons suffisamment de données, nous pouvons commencer à entraîner le modèle. La stratégie générale avec les classificateurs ne dépend pas vraiment du modèle et comprend les étapes suivantes :

sélection d'ensembles de formation et de test ;
entraîner un modèle sur un ensemble d'entraînement ;
vérifier le modèle sur un ensemble de test ;
validation croisée;
amélioration du modèle.

Précision et exhaustivité

Comment évaluer les performances de notre classificateur ? Ce n'est pas une question facile. Le fait est que différents scénarios sont possibles, même si nous n'avons que deux classes. Disons que nous résolvons un problème de filtrage de spam. Après avoir vérifié le modèle sur un ensemble de test, nous obtenons quatre valeurs :

TP (vrai positif) - combien de messages ont été correctement classés comme spam,
TN (vrai négatif) - combien de messages ont été correctement classés comme non spam,
FP (faux positif) - combien de messages ont été classés à tort comme spam (c'est-à-dire que les messages n'étaient pas du spam, mais le modèle a classé ces messages comme spam),
FN (faux négatif) - combien de messages ont été classés à tort comme non spam, mais en fait c'était après tout l'American English Center.

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