- •5.Структура інформаційних систем в оподаткуванні.
- •7.Системи управління базами даних (субд) в оподаткуванні.
- •18.Організаційне забезпечення інформаційної системи у податковій системі.
- •45.Етапи розробки проекта інформаційно-аналітичної податкової системи .
- •52.Використання табличного процесора ms Excel для автоматизованої обробки економічної інформації в управлінських інформаційних системах за допомогою технології кореляційно-регресійного аналізу
- •53.Використання табличного процесора ms Excel для створення “Експертної інформаційної системи визначення економічної стабільності підприємства”
- •55.Автоматизація обліку податків юридичних осіб.
- •58.Управління на пк за допомогою методу сценаріїв.
- •59.Автоматизація обліку податків з фізичних осіб
- •56.Організація роботи арм податкового інспектора “Облік платників податків” та “Звіт”.
- •57.Робота з стандартними фінансовими документами і звітними формами за допомогою програми „бест-звіт плюс”.
- •60.Застосування вбудованих функцій табличного процесора ms Excel для розрахунку ефективності капіталовкладень та амортизації обладнання.
- •63.Автоматизація обліку земельного податку з фізичних осіб за допомогою аіс «Облік податків та платежів».
- •64.Робота з інформаційно-пошуковою системою “Ліга”
- •65.Застосування облікової інформаційної системи “1с: Бухгалтерія” для розв’язання управлінських задач
- •67.Застосування корпоративної аіс “Галактика» для розв’язання управлінських задач
- •67. Автоматизація обліку державних надходжень
- •68. Знайомство з роботою системи Project Expert, застосуванням для проведення фінансового моделювання і аналізу імітаційної моделі фінансово-економічної діяльності консалтингової фірми.
- •69. Система «Парус-Підприємство», її характеристика, призначення та використання з метою автоматизації фінансових розрахунків на підприємстві
- •70. Інтегрована автоматизована інформаційна система дпс України «Податковий блок», її призначення, особливості, склад, характеристики.
- •71. Підсистема «dp. Обробка податкової звітності та платежів», призначення, характеристики, режими роботи.
- •75. Призначення та технологія роботи в аіс «Облік податків та платежів».
- •76.Особливості автоматизованої опертивної та аналітично-управлінської діяльності податкових служб на районному рівні
- •77. Особливості автоматизованої опертивної та аналітично-управлінської діяльності податкових служб на державному та обласному рівні
- •78. Характеристика іс та арМів в межах яких реалізується аналітику управлінські функції дпс .
- •80.Особливості реалізації аналітико-управлінських функцій дпс України за допомогою інформаційної системи «Галузь».
- •81. Особливості реалізації аналітико-управлінських функцій дпс України за допомогою інформаційної системи «Економічний аналіз».
- •82. Особливості та принципи роботи з програмою медок. Переваги і недоліки у порівнянні з аналогічними програмами.
- •83. Особливості та принципи роботи з програмою opz. Переваги і недоліки у порівнянні з аналогічними програмами.
- •84. Як виконується перегляд і створення бланків звітних форм в програмах медок, бест і opz?
- •85. Охарактеризуйте програмні засоби подання податкової звітності до органів дпс. Як виконується формування електронного підпису і підпис електронних документів?
- •86.Принципи роботи з програмою «Парус-Менеджмент». Автоматизація роботи з контрагентами (клієнти, конкуренти, партнери, облік договорів, формування документів тощо).
52.Використання табличного процесора ms Excel для автоматизованої обробки економічної інформації в управлінських інформаційних системах за допомогою технології кореляційно-регресійного аналізу
Економічні дані майже завжди представлені у виді таблиць. Числові дані, що містяться в таблицях, мають між собою явні (відомі) чи неявні (сховані) зв'язки. Представлення економічних і інших даних в електронних таблицях у наші дні стало простим і природним. Оснащення ж електронних таблиць засобами кореляційно-регресійного аналізу сприяє тому, що з групи складних, глибоко наукових і тому рідко використовуваних, майже екзотичних методів, кореляційно-регресійний аналіз перетворюється для фахівця в повсякденний, ефективний і оперативний аналітичний інструмент.
Користаючись методами кореляційно-регресійного аналізу, аналітики вимірюють тісноту зв'язків показників за допомогою коефіцієнта кореляції. При цьому виявляються зв'язки, різні по силі (сильні, слабкі, помірні й ін.) і різні по напрямку (прямі, зворотні). Якщо зв'язки виявляться істотними, то доцільно буде знайти їхнє математичне вираження у виді регресійної моделі й оцінити статистичну значимість моделі. В економіці значиме рівняння використовується, як правило, для прогнозування досліджуваного явища чи показника. Тому регресійний аналіз називають основним методом сучасної математичної статистики для виявлення неявних і завуальованих зв'язків між даними спостережень. Електронної ж таблиці роблять такий аналіз легко доступним.
Кореляційно-регресійний аналіз зв'язків між перемінними показує, як один набір перемінних (X) може впливати на інший набір (У). Послідовність етапів кореляційно-регресійного аналізу наступна:
Нульовий етап - це збір даних.
Перший етап - кореляційний аналіз. Його ціль - визначити характер зв'язку (прямий, зворотній) і силу зв'язку (зв'язок відсутній, зв'язок слабкий, помірний, помітний, сильний, дуже сильний, повний зв'язок).
Другий етап - розрахунок параметрів і побудова регресійних моделей .
На третьому етапі з'ясовують статистичну значимість, тобто придатність постулюємої моделі для використання її з метою прогнозування. Для оцінки якості отриманої моделі винятково важливу роль грають коефіцієнт детермінації і F-критерій значимості регресії. R Squared (R2) - коефіцієнт детермінації - це квадрат множинного коефіцієнта кореляції між значенням, що спостерігається, і його теоретичним значенням, обчисленим на основі моделі з визначеним набором факторів. Коефіцієнт детермінації вимірює дійсність моделі. Він може приймати значення від 0 до 1. Ця величина особливо корисна для порівняння ряду різних моделей і вибору найкращої моделі. Дуже добре, якщо R2 > = 80%.
На четвертому етапі кореляційно-регресійного дослідження, якщо отримана модель статистично значима, її застосовують для прогнозування, управління або пояснення.
У простому (однофакторному) регресійному аналізі для розрахунку кореляції між двома множинами даних використовується функція КОРРЕЛ, яка у русифікованій версії EXCEL викликається через вікно Мастер функций.
Багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз виконується засобами додаткового пакету Анализ даннях - Корреляция або Регрессия.