правило, він являє собою проміжок між максимальними і мінімальними

значеннями ознаки в групі. Інтервали бувають:

- рівні ( різниця між максимальним і мінімальним значеннями в кожнім з інтервалів однакова) і нерівні (наприклад, ширина інтервалу поступово збільшується, а верхній інтервал часто не закривається зовсім);

- відкриті ( мається тільки або верхня, або нижня границя) і закриті ( маються і нижня, і верхня границі)

За допомогою статистичного групування вирішуються три основних завдання:*

поділення неоднорідної сукупності на якісно однорідні групи або, інакше кажучи, відокремлення соціально-економічних типів; такі групування називають типологічними;*

вивчення складу сукупності за тими чи іншими ознаками; такі групування називають структурними;*

виявлення та вивчення взаємозв'язку між ознаками - такі групування називаються аналітичними.

Групування за однією ознакою називаються простими. Коли ж для виділення груп беруть по дві і більше ознак, то такі групування називають комбінаційними.

Метод прогнозування – це метод, який використовують для наближення процесу, представленого рядом динаміки. Основою прогнозування є використання різних видів залежності:

- лінійна залежність дає змогу будувати пряму лінію серед значень часового ряду, які збільшуються або зменшуються в часі з постійною швидкістю. Дана модель будується у відповідності з рівнянням:

, (1.29)

де а та b - параметри рівняння, що розраховуються на основі методу найменших квадратів.

- поліноміальна залежність годиться для наближення процесу, що має декілька, починаючи з одного, виражених екстремумів (максимумів чи мінімумів). Кількість таких екстремумів залежить від степені полінома. Поліном другого степеня може описати процес, що має тільки один максимум чи мінімум; третього - не більше двох екстремумів; четвертого - трьох і т.д. Поліноміальна функція записується таким чином:

, (1.30)

де - розрахункові параметри рівняння.

Якщо замість параметра t використати функції наближення, то отримаємо наближення ряду лінійною комбінацією різних функцій наближення:

(1.31)

- логарифмічна функція застосовується при моделюванні характеристик, значення яких спочатку швидко змінюються, а відтак стабілізуються. Математичний запис цієї функції такий:

, (1.32)

де a, b, c – розрахункові параметри.

- степенева функція може застосовуватись, якщо значення досліджуваної залежності характеризуються постійною зміною швидкості росту. Якщо серед даних зустрічаються нульові або від'ємні значення, то застосовувати степеневу залежність не можна. Математичний запис цієї функції має вигляд:

, (1.33)

де а, b, c - константи.

- експоненціальну лінію слід використовувати у тому випадку, коли швидкість зміни даних безперервно зростає. Для даних, що мають нульові або від'ємні значення, цей вид наближення також не застосовується. Рівняння має такий вигляд:

, (1.34)

де коефіцієнти а, b, c - розрахункові параметри рівняння.

Для перевірки достовірності апроксимації розраховується коефіцієнт кореляції, або коефіцієнт детермінації (квадрат коефіцієнта кореляції - R2). Чим ближче значення даних коефіцієнтів до одиниці, тим надійніше лінія вибраної функції наближує представлений рядом динаміки процес.

Графічний метод застосовується для наочності, але не для глибокого аналізу. Можна виконати у вигляді діаграми, схеми, графічних зображень, гістограм тощо. Вони допомагають дізнатися про закономірності, які виражають числову інформацію. На графіку більш виразно проявляються тенденції і зв’язки показників, що вивчаються. Графічне зображення має велике ілюстративне значення, оскільки відображає внутрішню будову об’єкта, який вивчається, послідовність технологічних операцій, взаємозв’язок між результативними і факторними показниками.

Табличний метод посідає чільне місце серед статистичних методів, що використовуються в аналізі.

Таблиці служать накопиченню, опрацюванню і зберіганню цифрової інформації. Форму таблиць та їх майбутній змітс слід передбачати заздалегідь, тобто до початку аналізу явищ. Від усіх інших таблиць аналітична, як правило, відрізняється відносно нескладною будовою, компактністю і наочністю. Вона повинна мати не лише основу, а й додаткову для порівняння інформацію (планові та середні показники, дані за минулі періоди), а також проміжні підсумки, відхилення, відсотки.

У процесі збирання цифрової інформації та заповнення таблиць виникає низка технічних складностей, якщо інформації забагато. З метою забезпеченості компактності таблиць:

1)

2)

3)

4)

5)

Таблиці у певному наборі можуть виконувати роль програми або переліку питань, що вивчаються. Проте не слід перебільшувати значення таблиць: вони є важливими, але здебільшого технічним аспектом аналізу.

У другому розділі даної курсової роботи буде проведений аналіз фінансової звітності( балансу). Для цього буде використано ряд методів, зокрема метод порівняння, метод рядів динаміки, графічний і табличний методи. На основі цього буде проведений аналіз фінансової стійкості балансу, після чого будуть розраховані і охарактеризовані коефіцієнти фінансової стійкості. Один з цих показників – коефіцієнтів (коефіцієнт фінансової незалежності ( автономії)) також буде проаналізовано за допомогою методу порівняння, методу рядів динаміки ( вивчення відсоткової зміни показника в динаміці) , методу ланцюгових підстановок (вивчення впливу зміни двох відповідних факторів на зміну показника). Результати представлятимуться таблично, а за допомогою графіка можна буде наочно спостерігати зміну цього коефіцієнта протягом аналізованого періоду. За допомогою функцій програми Excel і лінії тренду коефіцієнт фінансової незалежності ( автономії) буде спрогнозовано на 2008 рік і обрана найбільш оптимальна модель прогнозування.

2 Аналіз фінансової стійкості ВАТ “Івано-Франківський птахокомбінат”

2.1 Загальна характеристика та аналіз основних техніко-економічних показників

Відкрите акціонерне товариство "Івано-Франківський птахокомбінат"