Вопрос 1. Методы факторного анализа

ВАРИАНТ 2

СОДЕРЖАНИЕ

Вопрос 1. Методы факторного анализа.

Факторный анализ – это методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативного показателя. Существуют следующие типы факторного анализа:

1. Детерминированный (функциональный) - результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

2. Стохастический (корреляционный) - связь между результативным и факторными показателями является неполной или вероятностной.

3. Прямой (дедуктивный) - от общего к частному.

4. Обратный (индуктивный) - от частного к общему.

5. Одноступенчатый и многоступенчатый.

6. Статический и динамический.

7. Ретроспективный и перспективный.

Выделяют следующие этапы факторного анализа:

1) Отбор факторов.

2) Классификация и систематизация факторов.

3) Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.

4) Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.

5) Практическое использование факторной модели (подсчет резервов прироста результативного показателя).

Выделяют две группы методов факторного анализа – методы детерминированного факторного анализа и методы стохастического факторного анализа.

Методы детерминированного факторного анализа включают в себя следующие: метод цепных подстановок, метод абсолютных разниц, метод относительных разниц, интегральный метод, метод логарифмирования.

Метод цепных подстановок заключается в определении ряда промежуточных значений результативного показателя путем последовательной замены базисных значений факторов на отчетные. Предполагается, что все факторы изменяются независимо друг от друга, т.е. сначала изменяется один фактор, а все остальные остаются без изменения, потом изменяются два при неизменности остальных и т. д.

Метод абсолютных разниц является модификацией способа цепной подстановки. Изменение результативного показателя за счет каждого фактора определяется как произведение абсолютного прироста исследуемого фактора на базисную величину факторов, которые находятся справа от него и отчетную величину факторов, расположенных слева от него в модели.

Метод относительных разниц также является одной из модификаций способа цепной подстановки. Применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных моделях. Он используется в случаях, когда исходные данные содержат определенные ранее относительные отклонения факторных показателей в процентах.

Интегральный метод применим к мультипликативным, кратным и смешанным моделям. Метод позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению с методами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц.

Метод логарифмирования применяется для измерения влияния факторов только в мультипликативных моделях. Данный метод обеспечивает высокую точность расчетов. При этом результаты не зависят от местоположения факторов в модели. Дополнительный прирост от взаимодействия факторов распределяется пропорционально доле изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя (пропорционально отношениям логарифмов факторных индексов к логарифму результативного показателя). При расчетах используются как натуральный, так и десятичный логарифм.

Методы стохастического факторного анализа включают в себя следующие методы: способ парной корреляции, множественный корреляционный анализ, матричные модели, математическое программирование, метод исследования операций, теория игр.

При использовании способа парной корреляции связь между корреляционным фактором и результативным показателем характеризуется прежде всего коэффициентом корреляции, который может изменяться от нуля до единицы. Чем ближе он к единице, тем более тесная связь между анализируемыми показателями. Коэффициент корреляции с плюсом указывает на прямую связь, с минусом – на обратную.

Метод корреляционного и регрессионного (стохастического) анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости, т.е. связь проявляется не в каждом отдельном случае, а в определенной зависимости. С помощью корреляции решаются следующие задачи: составляется модель действующих факторов (уравнение регрессии); дается количественная оценка тесноты связей (коэффициент корреляции).

Множественный корреляционный анализ включает в себя следующие этапы:

1) Определение наиболее существенных факторов.

2) Сбор и оценка исходной информации.

3) Изучение характера и моделирование связи между факторами и результативным показателем (подбор математического уравнения, наиболее точно выражающего сущность связи, то есть построение уравнения регрессии).

4) Расчет показателей связи (расчёт коэффициента корреляции).

5) Статистическая оценка результатов корреляционного анализа.

Матричные модели представляют собой экономико-математические модели, построенные в виде таблиц (матриц). Они отображают соотношения между затратами на производство и его результатами, нормативы затрат, производственную и экономическую структуру хозяйства.

Применяются в межотраслевом балансе, при решении отраслевых задач оптимального планирования развития и размещения производства, в эколого-экономическом моделировании и т. д.

Математическое программирование – это раздел науки об исследовании операций, охватывающий широкий спектр задач управления, математическими моделями которых являются конечномерные экстремальные задачи. Задачи математического программирования находят применение в различных областях человеческой деятельности, где необходим выбор определённой совокупности действий: при решении многочисленных проблем управления и планирования производственных процессов, в задачах проектирования и перспективного планирования.

Исследование операций — применение математических, количественных методов для обоснования решений. Методы исследования операций направлены на изучение экономических систем, в том числе производственно-хозяйственной деятельности предприятий, с целью определения такого сочетания структурных взаимосвязанных элементов систем, которое в наибольшей степени позволит определить наилучший экономический показатель из ряда возможных.

Теория игр как раздел исследования операций – это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы.