Минимально допустимое значение норматива Н на 1998 г. установлено в размере 7%, полученные результаты выше этого значения, что является признаком устойчивого финансового положения банка. Однако тенденция изменения значения норматива Н является негативной, величина норматива за анализируемый период снизилась на 0,13%, что вызвано в основном сокращением величины собственных средств (капитала) банка. С помощью методов факторного анализа можно количественно оценить, как повлияли различные факторы (величина капитала банка, сумма активов, взвешенная по степени риска вложений, величины резервов, созданных под обесценение ценных бумаг и на возможные потери по ссудам) на изменение размера норматива достаточности собственных средств (капитала) банка за указанный период. [c.386]
В основе методов имитационного моделирования и прогнозирования лежат модели различного типа, однако наибольшую распространенность на практике получил анализ с помощью моделей, описывающих функциональные, или жестко детерминированные, связи, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дюпон (суть модели будет описана ниже). Используя эту модель и подставляя в нее прогнозные значения различных факторов, например выручки от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и другие, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности — коэффициента рентабельности собственного капитала. [c.135]
Коэффициент финансовой зависимости является обратным к коэффициенту концентрации собственного капитала. Рост этого показателя в динамике означает увеличение доли заемных средств в финансировании предприятия. Если его значение снижается до единицы (или 100%), это означает, что владельцы полностью финансируют свое предприятие. Интерпретация показателя проста и наглядна его значение, равное 1,25, означает, что в каждом 1,25 руб., вложенном в активы предприятия, 25 коп. заемные. На первый взгляд коэффициент выглядит достаточно неуклюже — целое относится к части. Тем не менее этот показатель очень шире ко используется на практике одна из причин его появления — удобство использования в детерминированном факторном анализе (см. в разделе 8.3.3 модифицированную факторную модель фирмы Дюпон, представленную формулой (8.28)). [c.326]
При анализе финансового состояния придают большое значение ликвидности баланса предприятия, степени обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами, оборачиваемости основных и оборотных средств, рентабельности различных видов активов предприятия. При этом особое внимание в анализе должно быть уделено выявлению факторов, обеспечивших прибыль и убытки. Выявление причин появления убытков следует проводить на основе факторного анализа (см. гл. 18). [c.738]
Что такое собственные векторы и собственные значения Каково их значение в факторном анализе и анализе главных компонент. [c.518]
Коэффициент финансовой зависимости. Является обратным к коэффициенту концентрации собственного капитала. Рост этого показателя в динамике означает увеличение доли заемных средств в финансировании предприятия. Если его значение снижается до. единицы (или 100°/о), это означает, что владельцы полностью финансируют свое предприятие. Интерпретация показателя проста и наглядна его значение, равное 1,25, означает, что в каждом 1,25 руб., вложенного в активы предприятия, 25 коп. заемные. Данный показатель широко используется в детерминированном факторном анализе. [c.105]
После интерпретации факторов необходимо вычислить их значения. Факторный анализ имеет собственную ценность. Однако если цель факторного анализа заключается в снижении исходного числа переменных до небольшого набора составных переменных (факторов), которые в дальнейшем используются в многомерном то имеет смысл вычислить для каждого респондента значение фактора. Фактор представляет собой линейную комбинацию исходных переменных. Значение для фактора можно вычислить по формуле [c.730]
Анализ главных компонент и факторный анализ являются стандартными методами получения линейных проекций данных на подпространство гораздо меньшей размерности, в котором форма дисперсии исходных данных сохраняется в максимальной степени. В действительности широко используемый критерий собственного значения есть не что иное, как мера дисперсии, объяснимая в рамках предложенной модели. Подобно линейному моделированию, факторный анализ налагает строгие ограничения на используемые данные и наряду с другими обсуждаемыми методами имеет несколько серьезных ограничений в отношении визуализации структуры нелинейных данных. [c.203]
Факторный анализ баллов компетенций. Было проведено несколько факторных анализов баллов компетенций. Первоначальный анализ исходных баллов компетенций выявил четыре фактора с собственным значением больше 1. Потом был проведен анализ для выборки факторов 2, 3 и 4. [c.228]
Факторный анализ баллов оценки компетенций выявил четыре фактора с собственным значением больше единицы. Критерий каменистой осыпи определил, что только первые три из них устойчивы. Используя критерий коэффициента нагрузки, равный 0,5 или выше, и ставя компетенцию в фактор, по которому она демонстрирует большую нагрузку, если критерий 0,5 встречается чаще одного раза, вышеупомянутые три фактора были определены как [c.237]
Предложенные факторные модели анализа и оценки использования собственного и заемного капитала позволяют финансовому аналитику сделать обоснованный вывод о том, что дальнейший поиск новых показателей анализа пассивного капитала необходим, а возможности — неисчерпаемы. Практика обусловливает потребность в разработке нормативных (оптимальных) значений этих показателей, а стремление к их достижению будет способствовать повышению эффективности использования собственного и заемного капитала и оценке реальных возможностей по укреплению финансовой устойчивости и платежеспособности организаций-партнеров и даже конкурентов. [c.219]
Факторный анализ выполнили по объясняющим переменным, руководствуясь главной целью — снизить количество переменных. Методом главных компонент с использованием метода вращения варимакс уменьшили 30 объясняющих переменных до 8 факторов с собственными значениями выше 1,0. Для интерпретации каждый фактор включал в себя переменные с нагрузками на этот фактор от 0,40 и выше. В двух случаях, когда переменные имели нагрузки 0,40 и выше на два фактора, каждой переменной присвоили один фактор, нагрузка на который была выше. Только одна переменная "легкость [c.731]
Чтобы проверить точность рекомендаций в качестве критерия, был проведен факторный анализ бизнес-переменных всех предпринимателей. В результате получилось четыре фактора с собственным значением больше единицы, три из которых казались устойчивыми и ясными. Фактор 1 представлял недавние продажи фактор 2 - недавние прибыли, а фактор 3 - продажи и прибыль за второй год ведения бизнеса (если бизнес существовал более четырех лет). По этим факторам были подсчитаны факторные баллы и введены в двухгрупповой дисперсионный анализ. Этот анализ выявил очень значимую разницу между двумя группами предпринимателей (значения лямбды Уилкса = 0,692 р = 0,0002) по фактору 1 и 2, но различий по фактору 3 не наблюдалось. [c.236]