Экономический анализ.

Определение 1

Под экономическим анализом понимают совокупность специализированных знаний, основанных на общепринятых законах развития систем и направленных на изучение методологии оценки, анализе, планировании и прогнозировании экономической деятельности хозяйствующего субъекта.

Объект экономического анализа – основная деятельность предприятия и ее конечные финансовые результаты. Основная деятельность зависит от вида предприятия. Это может быть производство, торговля, продажа. Иными словами, деятельность, которая обеспечивает основные финансовые поступления на предприятии и формирует его доход.

Предметом экономического анализа является поток финансовых процессов предприятия, его экономические и социальные результаты, финансовый итог деятельности, который обуславливается рядом факторов объективного и субъективного характера.

Вся экономическая информация отражается в системе, которая и составляет в итоге систему специализированных знаний.

Замечание 1

К субъектам экономического анализа относят всех пользователей экономической информации. Ими могут быть физические и юридические лица, связанные с предприятием посредством участия в капитале, и несвязанные с ним, а только интересующиеся финансовыми результатами деятельности предприятия.

Преимущества экономического анализа

Роль экономического анализа в управлении компанией велика. Комплексность и сложность изучаемых явлений, процессов обусловили то многообразие научных теоретических знаний, какое присутствует сейчас в этой области. Комплексный подход к экономическому анализу позволяет проследить и установить многие методы экономического познания: системный и комплексный подходы, интеграция, маркетинг, динамика, воспроизводство и т.д. Каждый из подходов отражает сущность одного аспекта экономической науки.

Преимущества экономического анализа состоят в том, что он позволяет реализовать многие возможности в управлении.

Через экономический анализ есть возможность обосновать принимаемые управленческие решения в переменчивых условиях предпринимательской деятельности, что в свою очередь осложняется наличием многих внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на финансово-хозяйственную деятельность субъектов и экономику в целом.
Проведение экономического анализа дает возможность оптимизировать и улучшить качество планирования на предприятии с учетом всей полноты финансового учета и повысить качество и эффективность финансовой деятельности
Применение методов экономического анализа позволяет выявлять тенденции роста и развития компании с целью своевременного внесения корректировок в деятельность компании для достижения запланированных целей
Экономический анализ дает возможность воздействовать на механизм менеджмента на предприятии для целей повышения эффективности управления
Кроме того, преимущество применения экономического анализа состоит в том, что он позволяет оценить и спрогнозировать на перспективу деятельность и развитие предприятия

Недостатки экономического анализа

На современном этапе развития экономики и общества остаются некоторые пробелы и недостатки в области экономического анализа.

Одним из недостатков является недооценка значимости и важности анализа, неприменение его на практике в ходе управления. Кроме того, зачастую нет возможности получить для анализа достоверную экономическую информацию.
Часто на предприятии не учитывается специфика его деятельности, его отраслевая принадлежность, что делает результаты анализа неточными и не совсем корректными.
Проведение экономического анализа осложняется тем, что на многих предприятиях есть много структурных подразделений, это затрудняет оборот информации и обмен ею.
Как правило, большой масштаб управления на предприятии на разных его уровнях является препятствием для эффективного и своевременного выполнения обязанностей работниками («неуправляемость системы»).
Порой руководство е может грамотно делегировать полномочия, что в итоге приводит к некачественной работе и неэффективности управления

Как видим, несмотря на все преимущества применения экономического анализа на практике, все же есть и недостатки, и неточности в его применении, что обусловлено динамичностью и непостоянством любой финансово-экономической системы, а также особенностями работы отдельно взятого предприятия.

Контент-анализ

Это первая статья на моём блоге о контент-анализе, и она даёт общее представление о методе контент-анализа. Перевод с английского мой. Приятного прочтения.

Бернард Р Берелсон (1912-1979)

Контент-анализ – это детище эры электроники. Вместе с тем контент-анализ регулярно проводился уже в 1940-е года и ещё стал более часто используемым и пользующимся доверием методов с середины 1950-х годов, когда исследователи стали опираться не на слова, а на оперирование отдельными тематико-семантическими структурами, их стали интересовать связи между этими смыслами [корреляции], а не простое присутствие слов в массивах текстов.

Области использования контент-анализа.

Благодаря тому, что контент-анализ может быть использован для изучения любого по содержанию и форме текста или массива текстов или другой форме записи коммуникации, метод применяется в самых разных областях, например в сфере маркетинга и области изучения СМИ, литературе и риторике, этнографии и культурологи, в дисциплинах, изучающих гендерн и возраст, социологии и политологии, психологии и когнитивных науках и в других исследовательских областях знания и науках. Также контент-анализ тесно связан с социо- и психолингвистикой, он играет ключевую интегральную роль в системах разработки искусственного интеллекта. Нижеследующий список, опирающийся на труды Берелсона, описывает и другие категории сфер применения контент-анализа:

Даёт возможность понять интернациональные различия в коммуникациях
Определяет присутствие материалов пропагандистского характера
Идентифицирует намерения и тенденции в индивидуальной или групповой коммуникации
Описывает поведенческие реакции в рамках коммуникаций
Определяет психологический и эмоциональный фон отдельных индивидов и групп

Типы контент-анализа

Существуют две основные категории контент-анализа: концептуальный (понятийный) [в русскоязычных материалах его принято называть количественным, независимо от семантического неравенства терминов] и корреляционный. Концептуальный ориентирован на идентификацию присутствия и частоту появления этих концептуальных единиц [единиц счёта]. Корреляционный анализ ориентирован на идентификацию связей между отдельными единицами счёта в рамках текста.

Концептуальный контент-анализ

Традиционно контент-анализ рассматривался только в качестве концептуального его варианта. В концептуальном анализе концепция [единица счёта] выбрана как средство изучения текста с помощью подсчёта частоты её появления в тексте. Поскольку единицы счёта могут проявляться как эксплицитно так и имплицитно перед началом квантификации единиц важно заранее чётко определить и зафиксировать варианты имплицитного проявления единиц счёта. Для того чтобы избежать субъективности в определении объектов в качестве единиц счёта на данном этапе принято использовать специальные словари контент-анализа [тезаурусы].

Как и во многих других методах, концептуальный контент-анализ начинается с определения ключевых вопросов исследования и выборки или выборок. Будучи выбранным для анализа текст должен быть закодирован в рамках установленной исследователем системы категорий. Процесс кодирования представляет собой процесс сокращения объёма материала, являющийся основной идеей контент-анализа. Разделение массива текста на отдельные тематически целостные и релевантные категориальному аппарату единицы информации позволяет идентифицировать определённые характеристики материала, анализировать и интерпретировать их.

Примером концептуального анализа может являться изучение текста посредством подсчёта встречаемости кодов входящих в словарь контент-анализа кодов. В рамках анализа исследователь должен, например, ставить вопрос о том, как часто в тексте встречаются слова, подтверждающие ту или иную позицию, и как часто встречаются слова, её опровергающие. Исследователь должен быть заинтересован только лишь в подсчёте этих слов, но не в идентификации семантических и тематических связей между ними, что характерно для корреляционного анализа. В концептуальном анализе исследователь изучает только присутствие объектов релевантных вопросам исследования, то есть определяет – что в большей мере представлено в тексте – подтверждение той или иной гипотезы или гипотез или её (их) опровержение.

Корреляционный контент-анализ

Как уже было сказано выше, корреляционный контент-анализ базируется на принципах концептуального контент-анализа, изучая связи между единицами счёта (концепциями, позициями). И как в случае с другими типами исследований, данный подход базируется на определении выборки и категорий анализа, операционализированных словарём контент-анализа, что и определяет дальнейших ход исследования. Для корреляционного контент-анализа определить какие типы позиций (единиц счёта) будут эксплуатироваться в рамках исследования. Проводились исследования с использованием всего нескольких таких позиций (concepts) и проводились с использованием более 500 категорий концепций. Очевидно, что слишком большое число категорий может дать некорректные результаты исследования, так как с увеличением числа категорий и единиц счёта растёт и сложность анализа. Такое же утверждение характерно и для слишком маленьких категориальных аппаратов и словарей, дающих при использовании ненадёжные и потенциально некорректные результаты. Таким образом, при создании словарей и категориальных аппаратов важно опираться на особенности анализируемого массива и на конкретные задачи замера.

Существует большое количество методик проведения корреляционного контент-анализа, что определяет гибкость и популярность метода. Исследователи могут самостоятельно разрабатывать собственные методики проведения корреляционного контент-анализа в соответствии с задачами конкретного исследования. Когда разработанная процедура в достаточной мере доказала свою эффективность и объективность, она может быть принята и распространена среди других исследователей. Процесс проведения корреляционного контент-анализа достиг высокого уровня развития в компьютерной среде – среде автоматизации расчетов, но, даже не зависимо от этого, как и многие другие методы исследований, он является весьма длительным, требующим массу времени на реализацию. Вероятно, самым серьёзным требованием к этом методу является необходимость соответствия строгим статистическим нормам при условии сохранения богатства материала, выраженного в отдельных деталях, требующих качественного подхода для анализа.

Вопросы надёжности и верификации

Вопросы надёжности и верификации актуальны и в рамках данного метода. Надёжность результатов контент-анализа опирается на однородность процесса изучения, его стабильность (stability), умении кодировщиков и интерпретаторов оперировать данными единым образом на протяжении всего исследования; воспроизводимость или умение группы кодировщиков классифицировать материал в соответствии с заданным категориальным аппаратом единым образом; высокая статистическая точность классификации материала в соответствии с заданными категориями.

Ключевой проблемой концептуального контент-анализа является проблема получения спорных, сомнительных результатов, что является следствием использования самих процедур метода. Главный вопрос в данном контексте – какой объём и уровень заложенного в тексты смысла объективно доступен для идентификации, или, другими словами, являются ли полученные данные результатом использования исключительно введённого инструментария либо они получены и при участии других факторов, повлиявших на результаты исследования? При этом едва ли можно представить себе различные варианты толкования, например, числа 99 в точных науках. Объективные результаты исследования можно получить при использовании только основных [репрезентативных тематически, релевантных теме замера] материалов, массивов текстов, но и при этом, вопрос об объективности и возможности верификации и обоснования результатов остаётся открытым и злободневным.

Обобщения, заключения исследователей во многом зависимы от того, как конкретно исследователь определяет для себя значение той или иной категории, равно как актуальна и надёжность самого категориального аппарата. Исследователь обязательно должен точно определить категории и единицы счёте которые позволят объективно замерить исследуемый объект. Аналогично, точнейшим образом необходимо создать объективную системы правил и инструкция для исследования. Разработка правил, которые позволят всем кодировщикам и интерпретаторам следовать единым стандартам в работе, одинаковым образом кодировать материал, жизненно важна для успеха в проведении концептуального контент-анализа. Воспроизводимость [объективный выбор инструментов анализа, в случае необходимости выбранный идентично в рамках аналогичного исследования] и точность, не только категорий анализа и единиц счёта, но и ключевых подходов к анализу материала, позволяют получать более корректные и надёжные результаты.

Один из первых трудов по контент-анализу: Б.Берелсон "Формирование политических предпочтенией на президенских выборах"

Преимущества контент-анализа

Контент-анализ имеет ряд серьёзных преимуществ перед другими методами и просто очевидных достоинств. Среди них стоит выделить:

Изучает непосредственно саму коммуникацию через анализ текстов, что позволяет исследователю взаимодействовать с первичным средством коммуникаций в социуме
Работает как с качественными, так и с количественными данными
Может дать ценную историческую/культурологическую информацию, описывающую разные исторические периоды, опираясь только на анализ текста
Позволяет получать информацию близкую по форме изложения [текст], хотя степень такой близости варьируется в зависимости от используемого инструментария
Может быть использован для анализа материала, необходимого как средства развития тех или иных систем
«Ненавязчивый» способ анализа коммуникаций [участники коммуникации в данном случае не испытывают при анализе никакого дискомфорта, так как метод не вмешивается непосредственно в коммуникации]
Комплексно, интегрально и вдумчиво, глубинно подходит к изучению моделей человеческих мыслей и языка
Если метод используется корректно, то он расценивается в качестве объективного (базируется на реальных фактах, в отличие от дискурсивного анализа)

Недостатки контент-анализа

Контент-анализ также имеет и ряд недостатков, как теоретического так и прикладного характера:
Может потребовать очень много времени на проведение замера
Потенциально опасный для допущения ошибки, в особенности если используется корреляционный анализ, ориентированный на идентификацию глубинных данных
Часто не имеет теоретической базы в рамках различных методик проведения, либо, ради достижения важных для исследования результатов, может игнорировать теоретические научные ориентиры
По своей природе – редуктивен, то есть ориентирован на игнорирование слабо проявленной информации, в особенности, если производится анализ сложных по содержанию текстов
Часто ориентирован на упрощение результатов, так как опирается на простой подсчёт слов
Нередко игнорируется контекст содержания единиц счёта (слов), либо нивелируется значимость последующих слов
Может быть непрост для применения компьютерных технологий и автоматизации исследования

Оригинал статьи находится по следующему адресу: http://www.gslis.utexas.edu/~palmquis/courses/content.html

(перевод Алексея Рюмина)

Несколько последних статей я посвятил теме группировки данных. Этот раздел в статистике занимает очень важное место, так как с помощью одних только группировок можно провести достаточно качественных анализ.

Статистические группировки можно проводить различными способами. Основные и часто используемые это разделение данных на одинаковые по размеру группы и равные интервалы, а также известный принцип Парето, который лежит в основе не менее известного ABC-анализа. Сегодня разговор об ABC-анализе .

С точки зрения строгой математической логики трудно найти более простой метод, чем АВС-анализ (средние величины и индексы не в счёт). Он действительно тривиален: проводим сортировку и разбиваем на три группы (80%. 15% и 5%, или около того). По этой причине АВС-анализ является одним из самых практических методов, и его уже миллионы раз "обкатали" на практике. В результате многократного применения метода в разных ситуациях были выявлены его сильные и слабые стороны. Вот сегодня и поговорим о преимуществах и недостатках АВС-анализа .

Преимущества ABC-анализа

В литературе в подавляющем большинстве случаев описание АВС-анализа сводится к перечислению его преимуществ. Не буду пока отклоняться от традиций. Начнём по порядку.

Простота . Первое и главное преимущество – это простота использования. Чем проще метод, тем он надёжней – это аксиома. Из-за простоты его легко приспособить к различным ситуациям. Обучение также не требует много времени.
Прозрачность . Это преимущество вытекает из простоты. Чем проще, тем надёжней, но также и понятней. Любой этап анализа можно проследить и, если нужно, подкорректировать. Интерпретация расчётов не вызывает проблем. Сложные статистические методы таким преимуществом не обладают.
Универсальность . Еще одно важное преимущество – это почти полная универсальность. С помощью АВС-метода можно анализировать хоть товарооборот, хоть деньги, хоть урожай зерна, хоть что угодно, что можно разделить на составляющие элементы. Перед АВС-анализом все равны. Приоритетность (различие вклада в общий результат) наблюдается почти везде.
Автоматизация . Когда не было компьютеров, все расчеты делались на бумаге и в уме, в лучшем случае на калькуляторе. Поэтому проведение любого анализа было сопряжено с трудоемкостью расчётов. Сейчас эта проблема потеряла свою актуальность. Для АВС-анализа это вообще не проблема, так как алгоритм достаточно строг. можно сделать с помощью нескольких нажатий клавиш. Существует также множество специализированных программ, макросов и приложений, которые сокращают количество нажатий до одного. Короче, АВС-анализ нынче делается быстро. Умножать и делить столбиком уметь не обязательно, про логарифмические линейки и счёты, наконец, можно забыть.
Оптимизация ресурсов . Это фактически назначение метода. Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и трудовых ресурсов. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и, наоборот, экономия ресурсов на менее приоритетных составляющих.

Недостатки ABC-анализа

Теперь ложка дёгтя в бочку мёда. То, что метод полезный и широко известен, ещё не значит, что его можно вставлять везде, где ни попадя без включения мозгов. АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика. Топор сам по себе не рубит, это делает плотник. Аналитическими методами также нужно уметь пользоваться, а не размахивать, круша всё вокруг. О преимуществах рассматриваемого метода можно прочитать на тысячах сайтов, а вот про недостатки и подводные камни надо ещё поискать . Ввиду наличия не всегда очевидных недостатков остановлюсь на них поподробнее.

Второй недостаток вытекает из первого и из способа его преодоления. Как я только что отметил, приоритетность элементов многомерного объекта следует рассматривать, используя сразу несколько показателей. Для этого определяют группы А, В и С сразу по нескольким переменным. В результате, если мы используем два показателя, то количество возможных групп будет девять. Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC). Вот, как это выглядит схематично на картинке.

Каждая ячейка – это группа в двухмерном АВС-анализе. Если элемент попадает в группу СА, то это значит, что по первому признаку он соответствует группе С, по второму – группе А. Если элемент попадает в группу АВ, то по первому признаку – А, по второму – В и так далее. Как видно, всего может быть девять групп. Самые приоритетные позиции находится в группе АА, наименее приоритетные – в СС. Интерпретация всех групп и принимаемые в связи с этим решения целиком и полностью зависят от природы данных и целей анализа. Для трёх показателей количество групп достигает уже 27 (три в кубе равно двадцать семь).

Таким обозначением (особенно если групп 3 и более) пользоваться не всегда удобно, и тогда сочетание букв заменяют каким-либо одним (одномерным) рейтингом. Например, все группы, в которых присутствует буква А (AA, AB, AC, BA, CA) заменяют общим рейтингом А. Очевидно, что группы А по первому и второму признакам далеко не всегда будут полностью совпадать. Это значит, что в общую агрегированную группу А попадут уже не 20% пресловутых приоритетных наименований, которые дают 80% результата, а существенно больше. Например, в сводную группу А (состоящую из AA, AB, AC, BA, CA) может попасть 1/3 всех позиций. Это еще ничего. А вот если половина всех элементов? Как видим, правило 20/80 может превратиться в 50/80, что звучит уже не так радостно, а управлять 50% элементами уже не так легко, как 20%.

Давайте-ка я приведу пример, а то с этими абстракциями можно совсем загрустить. Имеется ассортимент товаров. Нужно, как обычно сократить стоимость запасов, да так, чтобы продажи не пострадали. Неумелый аналитик сразу проведет АВС-анализ по доходу и скажет, что группу В и С смело сокращаем, а группу А не трогаем. Так ему подсказал учебник. Однако реальность – коварная штука. Представим, что в магазине продаются и дорогие, часто спрашиваемые товары (из группы А), и дешевые, непопулярные (из группы С). Приходит покупатель за дорогим пальто (группа А) и к нему хочет купить запасные пуговицы, заплатку на будущее и новые красивые шнурки в кеды (группа С). Пальто, допустим, имеется в наличии (группа А всегда должна быть), а вот после советов нашего аналитика некоторые позиции из группы С выпали, так как по ним был сокращен запас. В итоге покупатель видит пальто, но не может купить пуговицы и шнурки. Ему теперь нужно ехать в другой магазин – это же огромное расстройство. Такая ситуация называется плохим обслуживанием клиентов, когда покупатель не может приобрести всё, что ему надо. Короче, он психует и уходит из магазина вообще без покупок. Зачем таскать с собой пальто, если его можно купить в другом месте, где будут и пуговицы, и шнурки? Вот и получается, что из-за отсутствия товаров группы С уменьшаются продажи группы А.

Для того, чтобы уменьшить количество подобных ситуаций, следует сделать так, чтобы наиболее часто спрашиваемые (не приносящие доход, а именно спрашиваемые) товары всегда были в наличии. Это увеличит качество обслуживания, то есть уровень удовлетворения спроса, и не будет в будущем отпугивать покупателей. В этих целях нужно провести АВС-анализ по частоте покупок (можно анализировать количество расходных накладных или чеков по товарам). Далее по известным алгоритмам отбираются группы А, В и С. В группу А попадут наиболее часто спрашиваемые позиции, они всегда должны быть в наличии. Далее останутся группы В и С, которые имеют меньший приоритет. Если сюда добавить АВС-анализ по доходу , то у нас получится многомерный АВС-анализ по двум показателям: по доходу и по частоте покупок. Для управления запасами можно будет использовать сочетание из двух букв, а можно и заменить общим рейтингом, как было показано выше. Тогда в сводную группу А попадут все товары, которые приносят максимальный доход и/или чаще всего спрашиваются. Поверьте на слово, количество значений в группе А будет существенно больше, чем 20%. Что делать дальше, дело третье. Но суть, надеюсь, понятна.

Третий недостаток – это разделение данных независимо от их качественной характеристики. Наверное, правильнее сказать, что это недостаток аналитика, а не метода, но, тем не менее, при наличии такой проблемы АВС-анализ также нужно использовать крайне осторожно. Представим, что мы анализируем продажи большого ассортимента, в который входят несколько торговых марок или разных по потребительским свойствам товаров (кеды, ручки, хлеб, двери, колёса и другое). Если всё это смешать и провести АВС-классификацию, то получится, что в каждой группе будут совсем несопоставимые между собой позиции, не имеющие ничего общего. В этом случае группировка не будет иметь практического смысла. Группы выделяются для того, чтобы ими можно было управлять, а как можно управлять совершенно разными по своим свойствам товарами? Поэтому перед проведением АВС-анализа неплохо бы разделить данные на более-менее похожие по своей природе группы. Здесь такую аналогию можно провести. Имеются 2 арбуза и 3 вишни. Если их сложить, то получится 5... чего? Да ничего. Складывать вишни и арбузы – это идиотизм. Так и в АВС-анализе. В группу А у неразумного аналитика могут попасть и огурцы, и зубная паста. Подобных перемешиваний нужно избегать – засмеют. Хотя для финансового анализа, чисто для определения локомотива, который дает основной оборот, можно и так анализировать. Все зависит от цели.

Четвёртый недостаток , который проявляется не всегда, но о нём стоит знать. Возвращаясь к примеру с ассортиментом, следует отметить, что среди товаров могут встречаться не только те, которые плохо продаются, но и те, которые не продаются вообще или которые продаются в убыток. То есть товары, которые наносят урон похуже группы С. Для этого часто добавляют еще одну группу – D. Получается ABCD-анализ. Или вот еще пример. В группу А вошли 40-50% ассортимента, что в абсолютном выражении может быть весьма много. Тогда из группы А можно выделить группу А+, куда войдут самые-самые позиции.

Три группы А, В и С не всегда способны качественно разделить данные, поэтому часто добавляют дополнительные группы, не предусмотренные классическим вариантом.

Пятый недостаток относится ко всем методам статистического анализа, так как он связан с качеством, достоверностью и актуальностью данных. Можно было бы и не отмечать этот пункт, но я все-таки остановлюсь и заострю внимание тех, кто при виде аббревиатуры АВС радостно хлопает в ладоши с криком "я знаю, что такое АВС-анализ". При всей простоте далеко не каждый отчётливо осознаёт взаимосвязь между исходными данными и выводами. Общих рекомендаций здесь не будет, так как по этому пункту все сугубо индивидуально. У всех данных могут быть свои проблемы. Но пару примеров об анализе ассортимента товаров и продаж приведу.

Как известно, анализ продаж производится за некоторый период. Результаты и выводы переносятся на будущее с предположением, что закономерности и структура продаж не изменятся. В большинстве случаев так и происходит. Однако бывает и так, что в динамике продаж наступают резкие изменения, связанные, например, с сезонностью. Допустим, мы провели АВС-анализ продаж за 1-й квартал года. Получили некоторый результат. В группу С попали товары, которые зимой продаются плохо, но летом наступает всплеск. Если об этом не думать, то по результатам проведенного анализа группа С будет иметь минимальный товарный запас (таковы правила эффективного управления запасами), а когда наступят тёплые деньки, остатки быстро обнулятся. Получается, что данные АВС-анализа за зимний период не будут соответствовать летней АВС-группировке. Ситуация бывает и обратной. Набрали на склад плавок и кремов для загара, а их почему-то зимой никто не хочет покупать. Мораль такова, что структура продаж может быть не постоянна и при проведении АВС-анализа ассортимента этот факт стоит учитывать.

Другой пример с продажами. Часто бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: нет у поставщика, ошибка в закупках и прочее. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объём продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчёта она легко может попасть в группу В или даже С. Последствия от подобной ошибки могут быть весьма чувствительны. Проблема решается путём устранения из расчётов тех периодов, когда товар отсутствовал. Это не сложно сделать, перейдя от суммарных продаж к средним продажам за более мелкий период (от годовых продаж к месячным, или от месячных к недельным и тому подобное), не изменяя общую длину анализируемого периода. Тогда периоды с аут-оф-стоком (дефицитом) можно просто убрать из расчёта, оставив только то время, когда товар был на складе и продавался. Структура продаж станет более правдоподобна.

В общем, прежде чем проводить анализ, неплохо бы просто задуматься, насколько данные хорошо отражают анализируемый процесс или явление. Этот момент можно смело распространить на все статистические методы.

Скорее всего, можно было бы и ещё найти слабые стороны АВС-анализа, но вот то, что мне пока вспомнилось.

Таким образом, АВС-анализ обладает большими преимуществами, которые выражаются в простоте, универсальности и легкой реализации.

Из отрицательных моментов нужно отметить в первую очередь то, что АВС-группировка по одному показателю далеко не всегда корректно расставляет приоритеты. При использовании многомерного ABC-анализа количество элементов в группе А может быть существенно больше 20%. ABC-анализ не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчётов.

Вот, пожалуй, и всё, что я хотел рассказать по обозначенной тематике.

Перепечатка и перепостинг статьи вместе с этим текстом, указанием автора, и ссылки на - приветствуются!

Фундаментальный анализ является более сложной и в тоже время не менее эффективной наукой, чем технический анализ. Преимущества и недостатки фундаментального анализа помогут определить самые сильные и слабые стороны этого вида аналитики, для тех, кто решает какой метод избрать в инвестировании или трейдинге.

Преимущества фундаментального анализа

Инвестирование на длительный срок

Если решили заняться долгосрочным инвестированием, то ФА окажется очень кстати. Ведь фундаментальный анализ позволяет строить прогнозы по показателям экономики, демографической ситуации, прогрессу технологий и предпочтениям потребителей на длительный срок. Опираясь на ФА, инвесторы смогут выбрать подходящие инструменты для вложения средств. Стоит отметить, что тот же самый технический анализ существенно уступает фундаментальному в плане долгосрочности.

Определение потенциала

Правильно воспользовавшись ФА, вы сможете выявить на рынке акции, потенциальная ценность которых высока. Обратите внимание: именно ценность, а не текущая цена! То есть, такая акция будет иметь хороший потенциал к росту своей стоимости. Аналогичным образом можно выявить компании, отличающиеся хорошими перспективами, устойчивым ростом баланса и т.п.

Направленность на бизнес

Одна из существенных особенностей ФА — предоставление ясной картины работы предприятий, корпораций и ситуации в бизнесе в целом. Хотя данное преимущество и считается косвенным, но оно помогает увидеть компанию как «на ладони»: основные преимущества фирмы, предоставляющие ей прибыль, а также недостатки, требующие доработки. Благодаря фундаментальному анализу, можно научиться выявлять потенциальных банкротов, который потеряют свои средства в скором времени. Кроме того, ФА поможет научиться выявлять перспективные тенденции в разных сферах и индустриях экономики. С помощью анализа целых групп компаний в конкретной отрасли вы сможете выявлять перспективные, рисковые, развивающиеся и др. виды компаний.

Классификация по группам

Не секрет, что движение цены на определенную акцию не происходит отдельно: подобные перепады наблюдаются сразу в определенной группе. И здесь главное — научиться правильно сопоставлять изменение цены на акцию одной компании с аналогичными изменениями цен других компаний.

Важно правильно определять тенденции в группах. Возьмем, к примеру, интернет-магазины. Поскольку, это сфера интернета, то они должны бы развиваться. Но в то же время, основная задача онлайн-магазина — розничная торговля, и они вполне могут приходить в упадок параллельно со сферой розничной торговли в оффлайне. Подобной логикой можно анализировать и другие индустрии, собирая информацию о группах компаний, в результате чего вы получите целостную картину.

Подведя итог можно определить основные сильные стороны технического анализа: ставка на долгосрочную перспективу, оценка одним анализом сразу всего сектора компаний, а также возможность определить хорошую «затаившуюся» возможность на ранних этапах. Но, как понятно по заголовку статьи «Преимущества и недостатки фундаментального анализа», в данный обзор включены не только плюсы применения данного метода, но и минусы.

Недостатки фундаментального анализа

Требуется много времени

Бесспорно, ФА прольет свет на деятельность, как отдельной компании, так и группы компаний или отдельного сектора экономики. Но если захотите провести всеобъемлющий фундаментальный анализ, то потребуется большое количество времени. При этом не исключено, что столь длительное изучение рынков способно дать противоречивые результаты относительно цены акции. В таких случаях специалисты говорят, что сам рынок допускает ошибки. И хотя на рынке могут присутствовать недооцененные и переоцененные компании, но утверждение о «не правоте» рынка в целом — явно ошибочно.

Индивидуальный подход

ФА требует тщательного «подстройки» под каждую компанию отдельно. Поскольку методы анализа конкретной компании или целой отрасли могут иметь отличия. Вывод: для каждой отдельной компании или отрасли нужен свой, специфический подход. Это уже минус для ФА, поскольку подогнать определенный метод под конкретную компанию или отрасль очень непросто — потребуется много времени, в итоге непосредственно сама аналитика будет проводиться в ограниченные сроки. Если, к примеру, взять тяжелую металлургию и интернет маркетинг, то для этих разных сфер потребуются явно разные методы анализа.

Субъективность

Следующий краеугольный камень ФА — ставка на конкретный исход. Как известно, на справедливую цену акции влияют только лишь предположения. А любая корректировка коэффициентов в формулах способна значительно сдвинуть конечный результат стоимости. Эксперты фундаментального анализа знакомы с таким эффектом, поэтому анализируют в 3-х вариантах, предварительно предполагая:

хороший исход;
плохой исход;
нейтральный исход.

Но, как видно из практики, аналитикам часто не удается избавиться от субъективизма. Например, при ожидании плохого результата, они, в итоге, предполагают рост цены. Здесь уже возникает вопрос о величине погрешности. На графике ниже видно как быки-сторонники ФА провоцируют появление новых максимумов.

Аналитическая погрешность

Для сбора исходных данных используется информация, конечно же, от самой компании. Последние, в свою очередь, обычно содержат в своем штате специалистов — IR-менеджеров (IR — аббревиатура от Investor Relation Managers), в обязанность которых входит публикация новостей конторы и отслеживание аналитических тенденций. И в нужный для компании момент, когда происходит выброс шумной новости, IR-менеджеры включаются в работу на все 100%! Ведь сама компания, как никто другой, заинтересована в благоприятной для себя самой же новости. В команде с IR-менеджерами работают и «свои» аналитики, которые выпускают новости такими, какими их должна узнать «толпа». Разумеется, говорить о полной объективности здесь явно не получится, ведь «карманные» аналитики могут специально или ненароком выдать неправильный отчет. Так что лучше всего сторонним инвесторам надеяться лишь на первичные данные о деятельности корпорации, не прошедшие обработку.

Расчет справедливой цены

Иногда случается так, что цена акции идет сильно вверх или вниз, явно выпадая из привычного русла. Как же реагирует на это рынок? Он пытается ее вернуть обратно, то есть, к справедливой цене. Если по расчетам аналитика ФА цена должна быть $45, а реальная цифра составляет $30, то аналитику остается лишь признать ошибочность своих суждений. Еще с незапамятных времен известна биржевая мудрость: стоимость акции будет такой, сколько за нее готовы платить. И тут возникает дилемма: верить ФА или реальному показателю?

Тем не менее, даже с учетом указанных недостатков, фундаментальный анализ продолжает держать высокую планку популярности. Логично, ведь без него никак… Оценив преимущества и недостатки фундаментального анализа можно прийти к выводу, что в целом его аспекты аналогичны техническому анализу и в какой то степени оба метода эффективно взаимодополняют друг друга. Поэтому не лишним будет фундаменталистам изучить основы ТА, а техническим трейдерам и инвесторам чаще обращать внимание на сигналы технического анализа.

Анализ документов. Этот метод широко применяется в социальных исследованиях. В его основе лежит соответствующее использование информации, которая представлена в каком-либо тексте (рукописном или печатном), на фото или кинопленке, магнитной ленте и т. д.

В качестве объекта исследовательского анализа могут выступать как официальные, так и неофициальные документы. Это деление обусловлено статусом источника документации. В первом случае речь идет о материалах, полученных из официальных организаций. К ним относятся документы государственных органов, хозяйственных и финансовых учреждений, данные государственной и ведомственной статистики, материалы судебных дел, протоколы и решения тех или иных партий. Неофициальные документы составлены по личному поводу или на основе задания и не имеют официального подтверждения их правильности. Это деловые записи, проекты решений, научные труды, описание событий в литературе, личные письма, дневники, автобиографии, мемуары.

Некоторые исследователи подчеркивают особую значимость официальной документации, поскольку она подлежит определенному контролю» и часто имеет более высокую степень обобщения, нежели неофициальная. Преимущество использования неофициальных документов состоит в том, что они дают информацию об интересах, потребностях, мотивах, ценностях и других проявлениях психики индивидов и социальных групп. Нередко исследователи сопоставляют официальные и неофициальные материалы, относящиеся к одним и тем же социально-психологическим явлениям, что позволяет обогащать понимание изучаемой проблематики и осуществлять взаимный контроль этих данных. И официальные, и неофициальные документы дают исследователю возможность получить информацию как об объективных условиях социальной среды, так и о мнениях, отношениях, настроениях, других субъективных проявлениях отдельных индивидов и групп людей.

По степени персонификации документы подразделяются на личные и безличные (Ядов). К личным относят карточки индивидуального учета (например, библиотечные формуляры, анкеты и бланки, заверенные подписью), характеристики, выданные какому-либо лицу, заявления, а также неофициальные документы, упомянутые выше - письма, дневники, мемуары и т. п. Безличные документы - это статистические материалы, протоколы собраний, данные прессы, которые не выражают мнения конкретного человека.

Ряд социальных исследователей скептически относятся к личным неофициальным документам, отмечая, что мотивы, побуждающие людей составлять эти документы, отражаются на достоверности информации. К таким мотивам можно отнести самооправдание своих поступков, стремление продемонстрировать особенности собственного внутреннего мира, снятие личной психологической напряженности, стремление исповедоваться перед авторитетом.

Американский историк Готтшальк выделяет следующие условия доверия личным документам.

2. Когда свидетельство наносит определенный ущерб автору и сама запись носит характер исповеди.

3. Если данные, сообщаемые в этих документах, являлись в момент записи всеобщим достоянием и автор сообщает, следовательно, нечто общеизвестное.

4. Когда сообщение или его часть представляют интерес для исследователя и вместе с тем оказывается не соответствующим точке зрения основного содержания текста личного документа. Например, в письме может подробно излагаться содержание встречи нескольких человек с упоминанием имен участников. Можно отнестись с сомнением к передаче содержания разговора, но сделать заключение о том, что встреча между определенными лицами имела место.

Заслуживает доверия также сообщение, которое находится в противоречии с предполагаемыми исследователем установками автора.

Классификация документов подразделяется по их целевому назначению. Так, выделяют документы, которые были созданы независимо от исследователя, и документы, называемые «целевыми». Они готовятся людьми по заданию исследователя в соответствии с его научным замыслом. Сюда можно отнести ответы на открытые вопросы интервью и анкет, автобиографии, сочинения на определенную тему, написанные по заказу исследователей. К особой категории документов многие исследователи относят также разнообразные материалы средств массовой информации - газет, журналов, телевидения, кино.

Первым и ярким примером широкого использования разнообразных документов в целях научного анализа было исследование, которое провели в начале XX в. американский социальный психолог Томас и польский - Знанецкий. Их совместная работа длилась более десяти лет и была посвящена приспособлению польских крестьян, эмигрировавших в Америку, к новым условиям жизни. Эмпирической основой исследования служили документы различного рода - личные и официальные. Это была переписка 50 семей эмигрантов с родными, оставшимися в Польше (всего 754 документа), письма, направленные в «Общество защиты эмигрантов», архивы польской эмигрантской газеты, материалы церковно-приходских общин, землячеств, судебные отчеты, документы благотворительных обществ. По просьбе исследователей один из молодых поляков написал подробную автобиографию на 300 страницах. Знанецкий был настолько увлечен анализом личных документов, что считал его основным в социальных науках. Итогом указанного исследования стала работа Томаса и Знанецкого «Польский крестьянин в Европе и Америке». Их произведение состояло из пяти томов, выходивших в свет с 1918 по 1920 гг. в США. Исследовательский анализ обнаружил сильное влияние социальной группы на поведение ее членов. Тогда Томас и Знанецкий определили социальную психологию как «научное исследование установок». С тех пор изучение установок прочно вошло в основную проблематику западной социальной психологии.

В течение последних десятилетий большое распространение получил метод изучения документов, получивший название контент-анализ (или анализ содержания). Суть этого метода состоит в выделении сравнительно постоянных элементов текста, затем систематической фиксации данных элементов (единиц изучаемого содержания) с последующей квантификацией, то есть количественным выражением качественных признаков. В итоге выявляется частота использования данных элементов в тексте, что в сочетании с качественным анализом позволяет делать соответствующие выводы об их значимости для автора сообщения, определять его цели, направленность на ту или иную аудиторию и т. д.

Необходимой предпосылкой количественного анализа документов является анализ качественный. Исследователь выделяет единицы анализа в соответствии с целями исследования. При этом необходимо различать единицу счета, то есть элементы текста, которые подлежат подсчету (количественные) и смысловые единицы, или категории анализа (качественные). Так, если объектом анализа является текст, то единицей счета может быть слово, предложение, параграф, тема. Выбор соответствующих категорий анализа также обусловлен замыслом исследователя». При анализе текста это могут быть, например, категории «за», «против», «нейтрально», «выгодно - невыгодно», «хорошо - плохо», различные ценности. Единица анализа может совпадать или не совпадать с единицей счета. Очень важно определить категории анализа как можно более точно, так как в случае, если в анализе документов занято несколько человек, это минимизирует возможные искажения, обусловленные их субъективизмом.

Основы контент-анализа были разработаны американскими социологами Лассуэллом и Берельсоном. В качестве метода социальных наук контент-анализ начинает широко использоваться с 20-30-х гг. XX века в США. Первоначально этот метод получил распространение в сферах журналистики и литературоведения. Подсчитывалась и анализировалась частота употребления определенных слов, терминов, частей речи. Особенно широкое применение получил контент-анализ в США при изучении различных сторон массовой коммуникации, в частности, с целью выяснения эффективности пропаганды. Так, Лассуэлл предложил ставшую классической при анализе массовых коммуникаций формулировку, согласно которой «акт коммуникации» рассматривается по мере ответа на вопросы: «Кто говорит? Что говорит? Кому? Как? С каким результатом?» В период Второй мировой войны контент-анализ на Западе стал использоваться в разведывательных и пропагандистских целях. Так, эксперты Би-Би-Си (Лондонского радио) обрабатывали сообщения нацистской пропаганды и предсказывали развитие событий, как в области внутренней, так и внешней политики на основе анализа данных сообщений. Лассуэлл произвел контент-анализ текстов газеты «Истинный американец», выходившей в то время в США, и убедительно доказал, что, судя по содержанию ее материалов, эта газета является профашистской. Заключение исследователя послужило основанием для ее запрещения.

У нас контент-анализ получил распространение с конца 60-х гг. XX века. В качестве примеров можно привести анализ материалов газеты «Известия», проведенный Барановым, с целью выявления «доли» апелляции к субъективным интересам; исследования Алексеева, также посвященные анализу содержания массовой периодической печати; изучение Грушиным уровня информированности населения по проблемам, выявленным путем анализа сообщений, передаваемых через газеты и другие средства массовой коммуникации.

Исследования содержания различных произведений литературы и искусства, проведенные Семеновым, показали возможности использования метода контент-анализа при изучении эстетической коммуникации для получения данных об авторах художественных произведений как представителях определенных социально-профессиональных и демографических групп (прежде всего в плане социальной перцепции). Результаты анализа содержания художественной прозы показывают, что подобный анализ может использоваться с целью формулирования гипотез о различных социально-психологических явлениях. Так, изучая образы брака и любви в прозе молодежных журналов, Семенов выявил различные типы совместимости и несовместимости супругов, которые могут быть использованы в качестве гипотетических в исследованиях успешности брака. При этом писатели могут квалифицироваться как специфически одаренные наблюдатели и эксперты в сфере интуитивного познания социально-психологических явлений.

Учитывая опыт многочисленных исследований, можно отметить следующие основные области применения контент-анализа в социально-психологических исследованиях (Семенов).

1. Изучение социально-психологических особенностей коммуникаторов (лиц, передающих сообщения, авторов) через содержание их сообщений. Одним из видов подобного изучения являются сравнительные исследования типов личности и ценностей в различных обществах и культурах.

2. Изучение реальных социально-психологических явлений объекта, которые отражены в содержании сообщений (включая явления, имевшие место в прошлом и недоступные для исследования другими методами). Особый интерес в этом плане представляет анализ произведений литературы и искусства, а также публицистики.

3. Изучение различных средств коммуникации через содержание сообщений, а также особенностей форм и приемов организации содержания, в том числе пропагандистских.

4. Изучение социально-психологических особенностей реципиентов (адресатов коммуникации, аудитории). Это имеет смысл только тогда, когда известно, что коммуникатор (автор сообщения) достаточно верно представляет реципиента.

5. Изучение социально-психологических аспектов воздействия эффектов коммуникации на реципиентов через содержание сообщений.

Кроме того, можно выделить следующие виды применения контент-анализа во вспомогательных целях:

а) для обработки открытых вопросов анкет и интервью, данных проективных методик;

б) специальное (науковедческое) употребление для изучения научной литературы по социальной психологии - эволюция интересов ученых по различным проблемам в разное время, анализ цитирований и ссылок.

Завершая рассмотрение метода анализа документов (в том числе контент-анализа), отметим, что он используется на разных стадиях социально-психологического исследования. Так, на начальном этапе работы при составлении программы исследования к этому методу порой обращаются с целью уточнения изучаемой проблематики и окончательного формулирования гипотез. Анализ документов может выступать также как основной метод сбора первичной информации. Наконец, анализ документов иногда применяется с целью дополнения информации, полученной другими методами социальной психологии.

Главные достоинства метода анализа документов заключаются в возможности избежать влияния исследователя на изучаемый объект и достижения сравнительно высокой степени надежности получаемых данных, так как документы наиболее удобны для перепроверки. Кроме того, этот метод позволяет получать информацию, которую не удается выявить посредством других методов. Недостатком метода анализа документов (особенно контент-анализа) является значительная сложность всей процедуры, необходимость высокого уровня квалификации аналитиков. Не переоценивая возможностей этого метода, отметим, что ему отводится незаменимая роль при выявлении широкого круга социально-психологических явлений, объективированных в различных документах.

Главная » Политические права » Экономический анализ.