Статистический анализ экономических показателей «Дебиторская и кредиторская задолженность» ОАО РЖД» за 2006-2015 годы

Временной ряд — это собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров. Временные ряды являются одним из самых важных объектов в области машинного обучения. Прогнозирование временных рядов широко используется в самых разных областях человеческой деятельности.
Временной ряд содержит в себе достаточно много информации. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое описывается рядом. Прогноз временного ряда используется для эффективного принятия решений.
Дебиторская задолженность организации возникает в случае, если услуга (товар) уже проданы, но денежные средства пока не поступили. Дебиторская задолженность относится к оборотным активам компании и представляет собой изъятие из хозяйственного оборота собственных оборотных средств, в связи с чем, увеличение дебиторской задолженности ведет к косвенными потерями в доходах предприятия.
Кредиторская задолженность возникает в случае, если дата поступления услуг (работ, товаров, материалов и т. д.) не совпадает с датой их фактической оплаты, т.е. товары получены фактически в кредит. Наличие кредиторской задолженности не является благоприятным фактором для организации и существенно снижает показатели при оценке финансового состояния предприятия, платежеспособности и ликвидности.
Цель работы – статистический анализ дебиторской и кредиторской задолженности ОАО «РЖД» за 2006 - 2015 годы.

Таким образом, полученные данные свидетельствуют о среднем качестве построенных моделей. Построенные модели могут считаться надежными для анализа и прогнозирования лишь относительно. Обобщая все выше изложенное, можно сказать, что приведенные модели можно использовать лишь для получения приблизительной оценки прогнозируемых данных.
Целью курсовой работы было выявить адекватную модель для прогнозирования описанных процессов, а именно для анализа и прогнозирования дебиторской и кредиторской задолженности предприятия ОАО «РЖД»
В ходе проведения курсовой работы были использованы различные методы анализа временных рядов, а именно: методы выявления типа тенденции (метод сглаживания ряда) метод выявления типа колеблемости (расчет коэффициента автокорреляции). Был проведен анализ автокорреляционной функции, аналитическое выравнивание временного ряда, рассчитаны показатели колеблемости и устойчивости.