Стохастический факторный анализ представляет собой. Факторный анализ. Стохастический факторный анализ

STOCHASTIC METHODS OF FINANCIAL RESULTS FACTOR ANALYSIS (FOR EXAMPLE LLC «DIANA K»)

Buldakova Marina Valentinovna
Volga Region State Technological University
5th year student of the Faculty of Economics, specialty "bookkeeping, accounting, analysis and audit"

Abstract
In this article the selection of the factors affecting the earnings of LLC "Diana K" followed by an analysis of their impact. Thus identified reserves of increase of the resulting indicator in the future. During the study period - 2010-2012.

Библиографическая ссылка на статью:
Булдакова М.В. Методика стохастического факторного анализа финансовых результатов на примере ООО «Диана К» // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2013. № 5 [Электронный ресурс]..02.2019).

Результативность деятельности любой организации, любой организационно-правовой формы и видов деятельности в условиях рыночных отношений характеризуется способностью приносить достаточный доход или прибыль.

Активное применение математических методов и моделей позволяет повысить эффективность анализа деятельности посредством сокращения сроков проведения аналитических процедур, возможности оценить влияние на результативный показатель широкого круга факторов и точностью расчета.

Стохастический факторный анализ – позволяет исследовать взаимосвязи результативного показателя с факторами на основе вероятностных зависимостей.

Основной особенностью постановки задачи прямого стохастического факторного анализа является то, что исходные данные заданы выборкой. При решении задач стохастического факторного анализа необходимо глубокое экономическое исследование для выявления наиболее значимых факторов.

Если отсутствует возможность определения непрерывной цепи прямой связи, то применяют стохастический анализ, т.к. он направлен на изучение косвенных связей, т. е. опосредованных факторов. Стохастический анализ углубляет детерминированный анализа факторов, по которым нельзя построить детерминированную модель, т.е. он носит вспомогательный характер.

В качестве исследуемого предприятия выступает ООО «Диана К», основной вид деятельности которой производство тортов, пирожных и печенья.
Фирма «Диана К» давно существует на рынке Республики Марий Эл, ее продукция известна и востребована, как внутри республики, так и за ее пределами.

Для отбора факторов в модель воспользуемся методом экспертных оценок и проведем опрос в виде анкетирования. Для его проведения необходимо получить мнение коллектива специалистов, которые выскажут авторитетное мнение основываясь на профессиональном, научном и практическом опыте.

Перед экспертами была поставлена задача проранжировать по мере значимости влияния факторов на результативный показатель – прибыль. Ранжирование происходило по принципу: 1- наиболее значимый фактор, 9- наименее значимый. Результаты опроса представлены в табл.
1.

Таблица 1

Мнения экспертов

Факторы	Эксперты									Сумма рангов	Отклонение от средней	Квадрат отклонений
	Э1	Э2	Э3	Э4	Э5	Э6	Э7	Э8	Э9
активы											3,33	11,11
численность работающих											5,67	32,11
затраты											24,33	592,11
ассортимент											4,67	21,78
кол-во поставщиков сырья											31,67	1002,78
кол-во клиентов											4,67	21,78
производительность труда											12,33	152,11
фондоотдача											12,67	160,44
оборачиваемость оборотных средств											13,33	177,78
Итого	45	45	45	45	45	45	45	45	45	405		2172

При формировании экспертной группы целесообразно провести тестирование, взаимооценку экспертов и проверку согласованности мнений. Согласованность мнения экспертов можно оценивать по величине коэффициента конкордации, который рассчитывается по формуле:

где, S - сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения;
n - число экспертов;
m - число объектов экспертизы.

Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне 0<W <1, причем 0 – полная несогласованность, 1 – полное единодушие.

В нашем случае данный коэффициент равен 0,5, что говорит о средней согласованности мнений экспертов.

Для построения стохастической модели отберем три фактора используем данные табл. 2. По мнению экспертов на прибыль влияют затраты, производительность труда, оборачиваемость оборотных средств и фондоотдача. Но так как затраты находятся в примой математической зависимости от прибыли от продаж брать их в расчет не имеет практического смысла.

Таблица 2

Исходные данные для стохастического факторного анализа поквартально за период 2010-2012 годы

Период	Прибыль, тыс. руб.	Фо, руб./руб.
1 (2010)	5274,00	6,65	1,48	217,52
2 (2010)	2063,00	5,58	1,26	194,54
3 (2010)	2155,00	5,90	1,21	216,95
4 (2010)	4647,00	6,71	2,01	246,79
5 (2011)	3273,00	7,44	1,41	241,60
6 (2011)	1324,00	6,41	1,16	211,44
7 (2011)	983,00	7,02	1,29	223,80
8 (2011)	3863,00	7,14	2,19	231,53
9 (2012)	1358,00	6,67	1,55	209,16
10 (2012)	820,00	7,04	1,36	215,35
11 (2012)	583,00	6,94	1,56	209,72
12 (2012)	2374,00	7,84	1,51	227,75

Во-первых, используя программные средства MS Office Excel получим данные описательной статистики. Основной показатель, который нас интересует – это коэффициент вариации, который определяется как отношение дисперсии к среднему значению показателя. Данный коэффициент должен быть меньше 35%, что свидетельствует об однородности выборки и от метода наименьших квадратов можно ожидать хороших результатов. По табл. 24 коэффициент вариации принимает значение примерно по 45% по каждому показателю. Следовательно необходимо провести сглаживание данных методом скользящей средней с интервалом равным 3 (табл. 3).

Таблица 3

Сглаженные данные для стохастического факторного анализа

Прибыль, тыс. руб.	Фо	Оборачиваемость оборотных активов, обороты	Производительность труда, тыс.руб./чел
3164,00	6,04	1,31	209,67
2955,00	6,06	1,49	219,43
3358,33	6,68	1,54	235,11
3081,33	6,85	1,53	233,28
1860,00	6,95	1,29	225,61
2056,67	6,85	1,55	222,26
2068,00	6,94	1,68	221,50
1467,00	6,95	1,70	218,68
373,67	6,88	1,49	211,41
712,33	7,27	1,47	217,61

Коэффициент вариации по таблице 3 составляет 15% это означает средний разброс показателей и по этим данным можно строить модель.

С помощью инструмента анализа регрессия получаем следующие результаты приведенные в комплексной табл. 4.

Таблица 4

Протокол решения задачи из MS Office Excel

Регрессионная статистика
Множественный R	0,944484
R-квадрат	0,892049
Нормированный R-квадрат	0,838074
Стандартная ошибка	4,18
Наблюдения
Дисперсионный анализ	df			F		Значимость F
Регрессия				16,5269739		0,00263793
Коэффициенты				t-статистика		P-Значение
Y-пересечение			2493,389	0,611003676		0,563612312
Фондоотдача, руб/руб. (x1)			2206,96	5,778376823		0,001174025
Оборачиваемость оборотных активов, обороты (x2)			171,4024	0,150625851		0,025207168
Производительность труда, тыс.руб./чел (x3)			86,87378	4,92517278		0,002643011

Величина R-квадрат, называемая также мерой определенности, характеризует качество полученной регрессионной прямой. Это качество выражается степенью соответствия между исходными данными и регрессионной моделью (расчетными данными). Множественный R – коэффициент множественной корреляции R – выражает степень зависимости независимых переменных (x) и зависимой переменной (y). Множественный R равен квадратному корню из коэффициента детерминации. Обе эти величины принимает значения в интервале от нуля до единицы. В нашем случае значение R-квадрата равно 0,89 это значит, что вариация прибыли от продаж на 89% зависит от изменения исследуемых факторов, а на долю неучтенных факторов приходится 11% ее изменения. Показатель Множественный R составляет 0,94, что говорит о тесной связи между показателями.

Значимость уравнения определяется показателем Значимость F, а значимость коэффициентов уравнения коэффициентом P-Значение. Значения для выбранных показателей должны быть меньше 0,05 это означает, что уравнение в целом значимо и значимы его коэффициенты, следовательно его можно применять для дальнейших расчетов.

На завершающем этапе исследования необходимо оценить качество уравнения посредством определения средней ошибки аппроксимации (табл.5), которая рассчитывается по формуле:

Таблица 5

Расчет средней ошибки аппроксимации

Прибыль	Yx	Yx-Y	|(Yx-Y)/Yx|
3164,00	2612,07	551,93	0,21
2955,00	3443,80	488,80	0,14
3358,33	3452,80	94,47	0,03
3081,33	2915,39	165,94	0,06
1860,00	1981,65	121,65	0,06
2056,67	1955,27	101,40	0,05
2068,00	1718,28	349,72	0,20
1467,00	1459,80	7,20	0,00
373,67	937,30	563,63	0,60
712,33	611,54	100,79	0,16

А = 1,2%, что соответствует допустимой погрешности и уравнение точно описывает изучаемые зависимости.

По результатам анализа получаем следующее уравнение:

Y= -2493,39-2206,96*x1+171,40*x2+86,87*x3

Коэффициенты данного уравнения получают следующую интерпретацию:

прибыль сократится на 2207% при снижении на 1 р./р. фондоотдачи организации;


прибыль увеличится на 171% при увеличении на 1 оборот оборачиваемости оборотных активов;


прибыль увеличится на 86,87 % при увеличении производительности труда на 1 тыс.руб./чел.


Как видно из расчетов наибольшее влияние на прибыль оказывает фондоотдача и оборачиваемость оборотных активов, в меньшей степени влияет влияние производительность труда.

3.2. Стохастический факторный анализ.

Стохастический анализ направлен на изучение косвенных связей, т. е. опосредованных факторов (в случае невозмож­ности определения непрерывной цепи прямой связи). Из этого вытекает важный вывод о соотношении детерминированного и стохастического анализа: так как прямые связи необходимо изучать в первую очередь, то стохастический анализ носит вспомогательный характер. Стохастический анализ выступает в качестве инструмента углубления детерминированного ана­лиза факторов, по которым нельзя построить детерминиро­ванную модель.

Стохастическое моделирование факторных систем взаимо­связей отдельных сторон хозяйственной деятельности опира­ется на обобщение закономерностей варьирования значений экономических показателей - количественных характеристик факторов и результатов хозяйственной деятельности. Количе­ственные параметры связи выявляются на основе сопоставле­ния значений изучаемых показателей в совокупности хозяй­ственных объектов или периодов. Таким образом, первой предпосылкой стохастического моделирования является воз­можность составить совокупность наблюдений, т. е. возмож­ность повторно измерить параметры одного и того же явления в различных условиях.

В стохастическом анализе, где сама модель составляется на основе совокупности эмпирических данных, предпосылкой получения реальной модели является совпадение количественных характеристик связей в разрезе всех исходных наблюдений. Это означает, что варьирование значений показателей должно происходить в пределах одно­значной определенности качественной стороны явлений, хара­ктеристиками которых являются моделируемые экономичес­кие показатели (в пределах варьирования не должно проис­ходить качественного скачка в характере отражаемого явле­ния). Значит, второй предпосылкой применяемости стохастического подхода моделирования связей является качественная однородность совокупности (относительно изучаемых связей).

Изучаемая закономерность изменения экономических пока­зателей (моделируемая связь) выступает в скрытом виде. Она переплетается со случайными с точки зрения исследования (неизучаемыми) компонентами вариации и ковариации показа­телей. Закон больших чисел гласит, что только в большой совокупности закономерная связь выступает устойчивее слу­чайного совпадения направления варьирования (случайной к­
вариации). Из этого вытекает третья предпосылка стохастичес­кого анализа -достаточная размерность (численность) сово­купности наблюдений» позволяющая с достаточной надежно­стью и точностью выявить изучаемые закономерности (моде­лируемые связи). Уровень надежности и точности модели определяется практическими целями использования модели в управлении производственно-хозяйственной деятельностью.

Четвертая предпосылка стохастического подхода - на­личие методов, позволяющих выявить количественные параметры экономических показателей из массовых данных варьирования уровня показателей. Математический аппарат применяемых методов иногда предъявляет специфические требования к моделируемому эмпирическому мате­риалу. Выполнение данных требований является важной предпосылкой применяемости методов и достоверности по­лученных результатов.

Основная особенность стохастического факторного ана­лиза заключается в том, что при стохастическом анализе нельзя составлять модель путем качественного (теоретичес­кого) анализа, необходим количественный анализ эмпирических данных.

3.2.1. Методы стохастического факторного анализа.

Способ парной корреляции.

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 две главные задачи:

1) составляется модель действующих факторов (уравнение регрессии);

2) дается количественная оценка тесноты связей (коэффициент
корреляции).

Матричные модели.

Матричные модели представляют собой схематическое отражение экономического явления или процесса с помощью научной абстракции. Наибольшее распространение здесь получил метод анализа «затраты-выпуск», строящийся по шахматной схеме и позволяющий в наиболее компактной форме представить взаимосвязь затрат и результатов производства.

Математическое программирование.

Математическое программирование - это основное средство решения задач по оптимизации производственно-хозяйственной деятельности.

Метод исследования операций.

Метод исследования операций направлен 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.

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

Заключение.

Факторный анализ параметров позволяет выявить на ранней стадии нарушение рабочего процесса (возникновение дефекта) в различных объектах, которое часто невозможно заметить путем непосредственного наблюдения за параметрами. Это объясняется тем, что нарушение корреляционных связей между параметрами возникает значительно раньше, чем нарушение уровня сигнала в одном измерительном канале. Такое искажение корреляционных связей позволяет своевременно обнаружить факторный анализ параметров. Для этого достаточно иметь массивы зарегистрированных параметров (информационный портрет объекта). Установлено, что показателем технического состояния объекта может служить среднее расстояние между факторными нагрузками для выделенной группы параметров. Не исключено, что для этой цели могут использоваться и другие метрики нагрузок на общие факторы. С целью определения критических значений контролируемых расстояний между факторными нагрузками следует накапливать и обобщать результаты факторного анализа для однотипных объектов. Исследование показало, что наблюдение за общими факторами и соответствующими факторными нагрузками - это выявление внутренних закономерностей процессов в объектах. Применение методики факторного анализа не ограничено физическими особенностями процессов, происходящих в технических объектах, и поэтому она (методика) может быть использована при исследовании самых различных явлений и процессов в технике, биологии, психологии, социологии и т. п.

Список используемой литературы.

1. Артеменко В.Г, Бллендир М.В. Финансовый анализ: Учебное пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: «Дело и Сервис»; Новоси­бирск: «Сибирское соглашение», 1999;

2. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анали­за: Учебник. - 4-е изд., доп. и перераб., - М.: «Финансы и статистика», 1997;

3. Балабанов И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. -М.: «Финансы и статистика», 1998;

4. Басовский Л.Е. Теория экономического анализа. -М.: Инфра-М, 2001 г;

5. Демченков B.C., Милета В.И. Системный анализ деятельно­сти предприятий – М.: «Финансы и статистика», 1990;

6. Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ финансового состояния предприятия- М., 1999;

7. Методика анализа деятельности предприятий в условиях ры­ночной экономики: Учеб. пособие / В.Г. Лебедев, Д.Н. Томилина, Г.Н. Бургонова и др.; Под ред. Г.А. Краюхина; СПбГИЭА. - СПб., 1996.

Cодержание

Введение

1. Аналитическая часть

1.1 Способы измерения влияния факторов в АХД

1.2 Методика факторного анализа. Классификация факторов в АХД

1.3 Сущность статистического наблюдения

2. Расчетная часть

2.1 Понятие стохастической связи и задачи корреляционного анализа

2.2 Методика измерения влияния факторов в стохастическом анализе

2.3 Использование способов парной корреляции для изучения стохастических зависимостей

Заключение

Список использованной литературы

Введение

На практике далеко не все экономические явления и процессы можно свести к функциональным зависимостям, когда величине факторного показателя соответствует единственная величина результативного показателя.

Чаще в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству объектов (наблюдений). Здесь каждой величине факторного показателя (аргумента) может соответствовать несколько значений результативного показателя (функции). Например, увеличение фондовооруженности труда рабочих дает разный прирост производительности труда на разных предприятиях даже при очень выровненных прочих условиях. Это объясняется тем, что все факторы, от которых зависит производительность труда, действуют в комплексе, взаимосвязано. В зависимости от того, насколько оптимально сочетаются разные факторы, будет неодинаковой степень воздействия каждого из них на величину результативного показателя.

Актуальность работы. Взаимосвязь между исследуемыми факторами и результативным показателем проявится, если взять для исследования большое количество наблюдений (объектов) и сравнить их значения. Тогда в соответствии с законом больших чисел влияние других факторов на результативный показатель сглаживается, нейтрализуется. Это дает возможность установить связь, соотношения между изучаемыми явлениями.

Значит, корреляционная (стохастическая) связь - это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений.

Целью работы является рассмотрение стохастического анализа, и его основных методов.

Аналитическая часть

1 Способы измерения влияния факторов в АХД

Одним из важнейших методологических вопросов в анализе хозяйственной деятельности (АХД) является определение величины влияния отдельных факторов на прирост результативных показателей. В детерминированном анализе для этого используются следующие способы: цепная подстановка, индексный, абсолютных разниц, относительных разниц, пропорционального деления и долевого участия, логарифмирования и интегральный метод.

Способ цепной подстановки используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Этот способ позволяет определить влияниe отдельных факторов на изменениe величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и т.д. факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминироваться от влияния всех факторов, кроме одногo, и определить воздействие последнего на прирост результативногo показателя.

Порядок применения этого способа рассмотрим на примере расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных моделях.

Как нам уже известно, объем валовой продукции (ВП) зависит от двух основных факторов первого уровня: численности рабочих (КР) и среднегодовой выработки (ГВ). Имеем двухфакторную мультипликативную модель:

ВП = KР * ГB. (22)

Алгоритм расчета способом цепной подстановки для этой модели:

BПМ = КРПЛ*ГВПЛ, (22.1)Пусл = KРф*ГBм, (22.2)

Пф = КPф*ГBф, (23)

Как видим, второй показатель валовой продукции отличается от первого тем, что при его расчете принята фактическая численность рабочих вместо запланированной. Среднегодовая выработка продукции одним рабочим в том и другом случае плановая.

Третий показатель отличается от второго тем, что при расчете
его величины выработка рабочих принята по фактическому уровню вместо плановой. Количество же работников в обоих случаях
фактическое. Алгебраическая сумма факторов при использовании данного метода обязательно должна быть равна общему приросту результативного показателя: Отсутствие такого равенства свидетельствует о допущенных ошибках в расчетах. Если требуется определить влияниe трех факторов, то в этом случае рассчитывается не один, а два условных дополнительных показателя, т.е. количество условных показателей на единицу меньше количества факторов. Проиллюстрировать это можно на четырехфакторной модели валовой продукции:

ВП=КР*Д*П*СВ (25)

Способ относительных разниц, как и предыдущий, применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях и комбинированных типа Y = (а - b) с.

Элиминирование как способ детерминированного факторного анализа имеет существенный недостаток. При его использовании исходят из того, что факторы изменяются независимо друг от друга. На самом же деле они изменяются совместно, взаимосвязано и от этого взаимодействия получается дополнительный прирост результативного показателя, который при применении способов элиминирования присоединяется к одному из факторов, как правило, к последнему. В связи с этим величина влияния факторов на изменение результативного показателя меняется в зависимости от места, на которое поставлен тот или иной фактор в детерминированной модели.

Интегральный способ применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных, кратных и смешанных моделях.

Использование этого способа позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению со способами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц и избежать неоднозначной оценки влияния факторов потому, что в данном случае результаты не зависят от местоположения факторов в модели, а дополнительный прирост результативного показателя, который образовался от взаимодействия факторов, раскладывается между ними пропорционально изолированному их воздействию на результативный показатель.

На первый взгляд может показаться, что для распределения дополнительного прироста достаточно взять его половину или часть, соответствующую количеству факторов. Но это сделать чаще всего сложно, так как факторы могут действовать в разных направлениях. Поэтому в интегральном методе пользуются определенными формулами.

Таким образом, использование интегрального метода не требует знания всего процесса интегрирования. Достаточно в готовые рабочие формулы подставить необходимые числовые данные и сделать не очень сложные расчеты с помощью калькулятора или другой вычислительной техники.

Способ логарифмирования применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. В данном случае результат расчета, как и при интегрировании, не зависит от месторасположения факторов в модели и по сравнению с интегральным методом обеспечивается более высокая точность расчетов. Если при интегрировании дополнительный прирост от взаимодействия факторов распределяется поровну между ними, то с помощью логарифмирования результат совместного действия факторов распределяется пропорционально доли изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. В этом его преимущество, а недостаток в ограниченности сферы его применения.

В отличие от интегрального метода при логарифмировании используются не абсолютные приросты результативных показателей, а индексы их роста (снижения).

1.2 Методика факторного анализа. Классификация факторов в АХД

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи, взаимозависимости и обусловленности. Одни из них непосредственно связаны между собой, другие - косвенно.

Например, размер прибыли от операционной деятельности зависит от объема и структуры продаж, цены и себестоимости единицы продукции. Все другие факторы воздействуют на этот показатель косвенно.

Каждое явление можно рассматривать и как причину, и как результат. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства продукции, уровня ее себестоимости, а с другой - как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т.д.

Каждый результативный показатель зависит от многочисленных факторов. Чем детальнее исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества труда предприятий. Поэтому важным методологическим вопросом в анализе хозяйственной деятельности является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать планы и управленческие решения.

Факторный анализ - это процесс комплексного, системного исследования влияния факторов на уровень результативных показателей.

По характеру исследуемой связи различают детерминированный и стохастический факторный анализ. Детерминированный факторный анализ - это методика исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер. Стохастический анализ исследует влияние факторов, связь которых с результативным показателем является вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при стохастической связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

По методике исследования различают прямой и обратный факторный анализ. Прямой факторный анализ осуществляется дедуктивным способом - от общего к частному. Он проводится с целью комплексного исследования факторов, формирующих величину изучаемого результативного показателя.

Обратный факторный анализ исследует причинно-следственные связи способом индукции - от частных, отдельных факторов к общим, от причин к следствиям. Позволяет оценить степень чувствительности многих результативных показателей к изменению изучаемого фактора.

В зависимости от степени детализации факторов анализ может быть одноуровневым и многоуровневым. Одноуровневый факторный анализ используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части.

Например, У= а b.

При многоуровневом факторном анализе проводится детализация факторов а и b на составные элементы с целью изучения их сущности. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В данном случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

По признаку состояния изучаемых явлений различают статический и динамический факторный анализ. Статический анализ применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на определенную дату. Динамический факторный анализ представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

По признаку времени факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины изменения результатов хозяйственной деятельности за прошлые периоды, и перспективным, который исследует влияние факторов на уровень результативных показателей в перспективе.

Основные этапы факторного анализа:

Отбор факторов для анализа исследуемых результативных показателей;

Классификация и систематизация факторов с целью обеспечения системного подхода к их изучению;

Моделирование взаимосвязей между факторными и результативными показателями;

Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в измерении величины результативного показателя;

Практическое использование факторной модели для управления экономическими процессами.

Классификация факторов позволяет глубже разобраться в причинах изменения исследуемых явлений, точнее оценить место и роль каждого фактора в формировании величины результативных показателей.

По своей природе факторы разделяются на:

А) природно-климатические,

В) социально-экономические и

С) производственно-экономические.

Факторы разделяют на объективные, не зависящие от воли и желаний людей (например, стихийное бедствие), и субъективные, зависящие от деятельности юридических и физических лиц.

Факторы делятся на общие, действие которых проявляется во всех отраслях экономики, и специфические, характерные для отдельных отраслей экономики или конкретного предприятия. Такое деление факторов позволяет полнее учесть особенности отдельных предприятий, отраслей экономики и точнее оценить их деятельность.

Различают факторы постоянные, оказывающие влияние на изучаемое явление беспрерывно на протяжении всего анализируемого периода, и переменные, воздействие которых проявляется периодически (например, освоение новой техники, новых видов продукции, новой технологии производства и т.д.).

Факторы делятся на интенсивные, которые характеризуют степень усилия, напряженности труда, направленные на повышение отдачи ресурсов (например, повышение урожайности сельскохозяйственных культур, продуктивности скота, уровня производительности труда), и экстенсивные, которые связаны с дополнительным привлечением ресурсов в производство

Рис. Иерархическая структура факторов

1.3 Сущность статистического наблюдения

Для планирования жизни общества в нашей стране необходимо располагать различными статистическими сведениями. С целью получения таких сведений проводятся статистические исследования. Любое статистическое исследование состоит из трех последовательных этапов:

Статистического наблюдения;

Сводки собранных материалов;

Анализа результатов сводки.

Статистическое наблюдение - представляет планомерное научно-организованное и, как правило, статистическое получение массовых данных о процессах общественной жизни.

Задачей любого статистического наблюдения является сбор полных и достоверных сведений. Полноту данных статистического наблюдения следует оценивать, во-первых, с точки зрения полноты охвата обследуемых единиц совокупности; во-вторых, с точки зрения охвата всех существенных признаков (сторон) исследуемых явлений; в-третьих, с точки зрения полноты охвата во времени.

Достоверными являются такие статистические показатели, которые, как правило, без искажений отражают действительность.

Конкретными примерами статистического наблюдения могут быть отчетные данные машиностроительных предприятий о количестве произведенных машин и оборудования, издержках производства, прибыли и т.д.

Статистические данные нужны для оперативного решения многих практических задач. Поэтому статистическое наблюдение должно быть своевременными. В противном случае, даже если сведения достоверны и полны, они не могут быть использованы для действенного контроля и принятия управленческих решений по причине запоздалого их представления. Сокращение срока сбора и обработки информации осуществляется с помощью ЭВМ.

В процессе наблюдения формируются данные, которые на последующих этапах исследования подвергаются обработке и анализу. От качества наблюдения зависят окончательные результаты, которыми статистика характеризует общественные явления. При неправильно организованном наблюдении все дальнейшее исследование будет обречено на неудачу. В свою очередь качество материалов статистического наблюдения зависит от научной организации и надлежащего выполнения наблюдения.

Научная организация любого статистического наблюдения предполагает определение объекта и единицы наблюдения, составление программы и организационного плана проведения наблюдения.

Объектом статистического наблюдения называется совокупность общественных явлений и процессов, которые подлежат данному статистическому наблюдению. Объектами наблюдения в зависимости от целей могут выступать, в частности, массы единиц производственного оборудования, продукции, товарно-материальных ценностей, населенных пунктов и т.д. Объектом наблюдения Всесоюзной переписи населения 1989 г. служили категория населения временно проживающих и категория постоянного населения, включая временно отсутствующих. В отчетности о производстве продукции объектом наблюдения являются производственные предприятия.

Единицей статистического наблюдения называется составной элемент объекта наблюдения, являющийся носителем признаков, подлежащих регистрации в процессе данного наблюдения.

Например, объектом переписи населения является совокупность всех жителей страны, а единицей наблюдения каждый человек.

Сущность объекта статистического наблюдения уясняется при рассмотрении единиц, из которых он состоит. От единицы наблюдения необходимо отличать отчетную единицу.

Отчетной единицей служит такая единица статистического наблюдения, от которой в установленном порядке получают информацию, подлежащую регистрации.

Отчетными единицами при учете использования оборудования служат предприятия, а единицами наблюдения - каждая единица производственного оборудования.

Учесть все множество признаков, характеризующих объект наблюдения, оказывается невозможным и нецелесообразным, поэтому при разработке плана статистического наблюдения следует тщательно и квалифицировано решать вопрос о составе признаков, подлежащих регистрации.

Определение объекта и единицы наблюдения должны быть строго научными. Эти вопросы должны быть предельно ясны каждому, проводящему наблюдение.

Программа статистического наблюдения представляет собой перечень вопросов, по которым нужно получить сведения по каждой обследуемой единице.

Статистические наблюдения в практике статистики осуществляются с помощью двух основных организационных форм:

отчетности;

специально организованного наблюдения.

Статистическая отчетность - форма наблюдения, охватывающая все предприятия и учреждения производственной и непроизводственной сфер. Источником сведений в форме отчетности являются первичные учетные записи в документах бухгалтерского и оперативного учета.

Отчетность осуществляется по строго установленной форме, утверждаемой Госкомстатом Украины. Перечень всех форм с указанием их реквизитов (принадлежностей) называются табелем отчетности. Каждая из форм отчетности должна содержать следующие сведения: наименование, номер и дате утверждения; наименование предприятия, его адрес и подчиненность; адреса, в которые предоставляется отчетность; периодичность дат предоставления; способ передачи; содержательную часть в виде таблицы; должностной состав лиц, ответственных за разработку и достоверность отчетных данных, т.е. обязанных подписать отчет.

Различают, прежде всего, типовую и специализированную отчетность. Типовая отчетность имеет одинаковую форму и содержание для всех предприятий. Специализированная отчетность выражает специфические для отдельных предприятий отрасли моменты. По принципу периодичности отчетность может быть квартальной, месячной, двухнедельной, недельной.

В зависимости от способа передачи различают почтовую и телеграфную отчетность. Принципиально новые черты в развитии техники и технологии, сбора, передачи и обработки информации, ее хранения, размножения и поиска сформировались в связи с созданием автоматизированной системы государственной статистики (АСГС).

Статистические переписи служат второй по значению организационной формой статистического наблюдения. Переписи возникли раньше отчетности, однако они сохраняют самостоятельное значение для подготовки данных в целях принятия хозяйственных решений.

Переписями называются специально организованные периодические или единовременные статистические наблюдения, которые проводятся одновременно, по единой программе и методике.

Классическим примером переписи служит перепись населения, осуществимая путем регистрации актов в формулярах. Статистическая наука разработала специальные правила и принципы проведения переписи.

Всесоюзная перепись 1989г. позволила получить полную и детальную информацию о численности и составе населения СССР по полу, возрасту, семейному составу, национальности, занятиям, общественным группам, а также о размещении населения по территории страны. Программа переписи состояла из 13 вопросов сплошной переписи и 8 - выборочной переписи, охватившей 25% постоянного населения. Впервые за послевоенные годы осуществлялось изучение жилищных условий.

Другим видом статистических переписей служат единовременные и периодические учеты на основе материалов первичного учета предприятий. Примером единовременных учетов служат переписи промышленного оборудования, учет специалистов в народном хозяйстве, учет садов и виноградников в личном пользовании граждан.

Перепись характеризует состояние изучаемого явления на определенный момент времени, как бы фотографирует действительную картину. Переписи требуют длительной и тщательной подготовки. Она ведется в двух направлениях:

По линии составления программы переписи и программы разработки материалов переписи, составления формуляров и инструкций по их заполнению.

По линии организационной подготовке проведения переписи.

В частности, при проведении переписи населения производится: составление списков домовладения в городских поселениях и списков сельских населенных пунктов, переписное районирование, подбор и подготовка кадров, разъяснение населению задач и порядка проведения переписи.

При подготовке переписи важно правильно установить критический момент переписи, период переписи, способ сбора сведений.

Критический момент переписи - это тот момент счета, т.е. день и час, к которым приурочен сбор сведений. При переписи населения в 1970г. таким моментом было 12 часов ночи с 14 на 15 января. И хотя перепись началась в 8 часов утра 15 января и продолжалась в течении 8 дней, сведения о населении регистрировались по состоянию на критический момент. Перепись 1989г. проводилась в период с 12 по 19 января. Учитывалось, что 12 января пришлось на середину недели, когда подвижность населения ниже, нежели в начале или в конце недели и то, что к этому времени закончились каникулы у школьников и не начались каникулы у студентов. Критический момент переписи 1989г. был установлен на 12 часов в ночь с 11 на 12 января.

Сбор качественных и полных исходных данных во многом определяется решением вопроса о выборе вида, способа и организационной формы статистического наблюдения.

Необходимость выбора того или иного сбора статистических данных определяются условиями решаемой задачи и наличием нескольких видов наблюдения.

Виды статистического наблюдения разнообразны. В зависимости от характера регистрации фактов и признаков явлений во времени статистические наблюдения разделяются на прерывные (периодические и единовременные) и непрерывные(текущие).

Текущее наблюдение производится непрерывно по мере возникновения фактов и отражает ход процесса и его результаты за определенный промежуток времени. В виде текущего наблюдения статистика учитывает произведенную продукцию, затраты на производство, материальные и трудовые ресурсы и т.д.

Текущее наблюдение применяется для учета многих не планируемых явлений. Например, регистрация актов гражданского состояния, рождений, учет миграции, доходов и расходов в семьях и т.д.

Прерывное наблюдение отражает состояние явления на определенный момент. Оно может быть периодическим, если производится нерегулярно, по мере необходимости. Например, перепись населения, которая является как бы моментальной фотографией народонаселения страны.

Наблюдение, проводимое время от времени, без соблюдения строгой периодичности, либо в разовом порядке, называется единовременным. Например, показатели национального состава населения не могут существенно изменится. Для изучения таких явлений и организуются единовременные наблюдения.

По степени охвата единиц изучаемой совокупности статистические наблюдения подразделяются на сплошные и не сплошные.

Сплошным называется наблюдение, учитывающее все без исключения единицы изучаемой совокупности. Материалы сплошного наблюдения дают наиболее точную характеристику суммарных объемов признаков.

Не сплошным называется такое наблюдение, при котором обследуется часть единиц совокупности. При организации не сплошного наблюдения, как правило, ставится задача распространить результаты наблюдения на всю совокупность. Например, из 20000 электроламп 10 штук подвергаются проверке на продолжительность горения, и по результатам делается вывод о качестве всей партии электроламп.

В ряде случаев статистическое наблюдение вообще оказывается возможным только не сплошное. В статистической практике не сплошное наблюдение проводится в трех видах:

обследование основного массива;

выборочное наблюдение;

монографическое описание.

Обследование основного массива - такое не сплошное наблюдение, при котором из всей совокупности единиц для наблюдения отбирается такая часть их, у которой объем изучаемого признака составляет подавляющую долю в объеме всей совокупности.

Примером может служить учет колхозной торговли в стране. Обследование проводится на колхозном рынке 260 городов в числе которых все областные, краевые и республиканские центры, промышленные центры, в которых проживает более половины всего городского населения бывшего СССР, а оборот колхозной торговли составляет преобладающую часть оборота всех колхозных рынков в стране. Данные учета по этим рынкам дают возможность судить о развитии торговли в стране.

Выборочное наблюдение (выборочный метод) является наиболее совершенным методом не сплошного наблюдения. В отличие от обследования основного массива, при выборочном наблюдении объем изучаемого признака у отобранной для обследования части единиц может составлять незначительную долю. Особенностью выборочного наблюдения является строго научный отбор единиц для обследования, обеспечивающий близость состава отобранной части единиц и состава единиц всей совокупности.

Для монографического описания характерно детальное углубленное изучение и описание отдельных единиц совокупности или небольших групп явлений, характерных в каком-либо отношении. Непременным условием научной организации монографического наблюдения является его качественная представительность. Единицы или группы явлений, выбранных для монографического описания, должны быть типичными, чтобы на основе их исследования можно было иметь правильное представление о характере этих явлений, об историческом развитии социальных типов явлений.

Основными способами получения статистической информации являются непосредственное наблюдение, документальный способ и опрос.

Способ непосредственного наблюдения характеризуется тем, что представители органов государственной статистики или других организаций заносят данные в статистические документы после личного осмотра, пересчета, измерения или взвешивания единиц наблюдения

При документальном способе наблюдения в качестве источника статистической информации служат различные документы. Этот способ наблюдения широко используется при составлении предприятиями статистической отчетности на основе документов первичного учета.

Непосредственное наблюдение и документарный способ дают наиболее достоверные данные, но в ряде случаев они неприменимы. Например, при переписях населения и бюджетных обследованиях.

При опросном способе источником сведений являются ответы опрашиваемого лица. Опрос может быть организован по разному: экспедиционным способом, корреспондентским способом, саморегистрацией (письменный и анкетный способ).

При экспедиционном способе (устном опросе) представители статистических органов спрашивают обследуемое лицо (или его представителей) и с его слов заносят сведения в бланк обследования. Этот способ опроса наиболее дорогой и трудоемкий.

При способе саморегистрации обследуемым единицам (предприятиям или гражданам) вручается бланк обследования, и даются разъяснения по его заполнению. В установленный срок бланки возвращаются в статистические органы. Этот способ чаще применяется при обследовании предприятий, бюджетов семей и т.д.

При корреспондентском способе сведения сообщают добровольные корреспонденты. Этот способ применяется в экономике капиталистических стран для изучения урожайности сельскохозяйственных культур. Корреспондентский способ требует небольших затрат, но не обеспечивает высокое качество материалов, так как проверить сообщаемые сведения не представляется возможным.

Анкетный способ сбора данных основан на принципе добровольного заполнения адресатами опросных листов или анкет (анкеты вручают лично или высылают почтой).

В каждом конкретном исследовании выбор способа наблюдения определяется характером изучаемого объекта, предъявляемыми требованиями к степени точности показателей.

Расчетная часть

2.1 Понятие стохастической связи и задачи корреляционного анализа

стохастический факторный хозяйственный

Корреляционная (стохастическая) связь - это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений.

Различают парную и множественную корреляцию. Парная корреляция-это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой - результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

Для исследования стохастических зависимостей используются следующие виды экономического анализа: сравнение параллельных и динамических рядов, аналитические группировки, графики. Однако они позволяют выявить только характер и направление связи. Основная же задача факторного анализа - определить степень влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. Для этой цели применяются способы корреляционного, дисперсионного, компонентного, дискриминантного, современного многомерного факторного анализа и т.д.

Наиболее широкое применение в экономических исследованиях нашли приёмы корреляционного анализа, которые позволяют количественно выразить взаимосвязь между показателями.

Необходимые условия применения корреляционного анализа:

Наличие достаточно большой выборки данных о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов);

Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:

Определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), то есть определить, на сколько единиц изменятся величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

Установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.

Исследование корреляционных зависимостей имеет огромное значение в АХД. Это проявляется в том, что значительно углубляется факторный анализ, устанавливаются место и роль каждого фактора в формировании уровня исследуемых показателей, углубляются знания об изучаемых явлениях, определяются закономерности их развития и как итог - точнее обосновываются планы и управленческие решения, более объективно оцениваются итоги деятельности предприятий и более полно определяются внутрихозяйственные резервы.

2.2 Методика измерения влияния факторов в стохастическом анализе

Методика факторного анализа - методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.

Типы факторного анализа:

Детерминированный анализ - методика исследования влияния факторов, связь которых с результативными показателями носит функциональный характер, т.е. результативный показатель представлен в виде произведения, частного, алгебраической суммы факторов.

Стохастический анализ - методика исследования факторов, связь которых с результативными показателями является вероятностной (корреляционной).

Методика прямого факторного анализа - исследование ведется от общего к частному (дедуктивный способ).

Методика обратного факторного анализа - исследование ведется от частного к общему (индуктивный способ).

Методика одноступенчатого факторного анализа - исследуются факторы одного уровня (ступени) подчиненности, без их детализации на составные части.

Методика многоступенчатого факторного анализа - исследование проводится с детализацией факторов, таким образом изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

Методика статистического факторного анализа - применяется при анализе на соответствующую дату.

Методика динамического факторный анализ - методика исследования причинно-следственных связей в динамике.

Методика ретроспективного факторного анализа - изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды.

Методика перспективного факторного анализа - исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Факторы - это причины, формирующие результаты хозяйственно-финансовой деятельности.

Выявление и количественное измерение степени выявления отдельных факторов на изменение результативных показателей хозяйственно-финансовой деятельности предприятия представляет собой одну из важнейших задач экономического анализа. Влияние факторов по разному отражается на изменении результативных показателей хозяйственной деятельности. Разобраться в причинах изменения исследуемых явлений, точнее оценить место и роль каждого фактора в формировании величины результативных показателей позволит классификация факторов. Исследуемые в анализе факторы могут быть классифицированы по разным признакам.

По местам воздействия:

внутренние;

По степени распространенности:

специфические.

По сроку воздействия на результаты хозяйственной деятельности:

постоянные;

периодические.

По характеру действия:

интенсивные - характеризуют степень усилия, напряженности труда в процессе производства (повышение производительности труда, внешних прогрессивных форм торговли);

экстенсивные - связаны с количественным приростом результативного показателя (увеличение численности работников, ввод новых мощностей…).

Если при анализе ставится цель измерить влияние каждого фактора на результаты хозяйственной деятельности, то их классифицируют:

По свойствам отражаемых явлений:

количественные - факторы, выражающие количественную определенность явлений (количество рабочих, оборудования, товаров и т.д.);

качественные факторы определяют внутренние качества, признаки, особенности изучаемых объектов (производительность труда, качество продукции и т.д.)

По своему составу:

простые (элементарные);

По возможности измерения влияния:

измеримые;

неизмеримые.

По иерархии:

факторы первого уровня - факторы которые непосредственно влияют на результативный показатель;

факторы второго уровня и т.д. - факторы косвенно влияющие на результативный показатель, при помощи факторов первого уровня.

Систематизация факторов в анализе хозяйственной деятельности обусловлено системным подходом в анализе хозяйственной деятельности, и означает размещение изучаемых факторов в определенном порядке с выявлении их взаимосвязи и подчиненности. Одним из способов систематизации факторов является создание детерминируемых факторных систем, что означает представить изучаемое явление в виде алгебраической суммы частного или произведения нескольких факторов, определяющих его величину и находятся с ним в функциональной зависимости.

В детерминированном факторном анализе (ДФА) для этого используются следующие способы:

цепной подстановки

индексный

абсолютных разниц

относительных разниц

пропорционального деления

интегральный

логарифмирования и др.

Способ цепной подстановки позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминироваться от влияния всех факторов, кроме одного и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.

Порядок применения этого способа рассмотрим на следующем примере (табл. 2.1.)

Таблица 2.1.

Анализ режима работы и эффективности использования МТБ универмага Дом торговли

ПоказателиПланФактическиОтклонение от плана (+,-)Условное обозначениеАбсолютноеВ %А12345Численность работников1000900-100-10,0ЧКоличество человеко/дней работы250234-16-6,4ЧДКоличество дней работы (стр.2:стр.1)250260+10+4,0ДСредняя продолжительность рабочего дня, час (стр.5: стр.2)87,8-0,2-2,5ПОбщий фонд отработанного времени, тыс. чел./ час20001825-175-8,8ФРВ

Как видно из таблицы 2.1. общий фонд отработанного времени зависит от нескольких факторов, зависимость между ними можно представить следующей формулой.

Общий фонд рабочего времени=Численность рабочих*Количество дней проработанных одним работающим*Продолжительность рабочего дня

Теперь произведем расчет влияния каждого из названных факторов на величину отклонения в общем фонде отработанного времени: (табл. 2.2.)

Таблица 2.2.

Алгоритм расчета общего фонда рабочего времени при различных условиях промышленному предприятию за отчетный год.

Показатели1 расчет2 расчет3 расчет4 расчетВлияниеА12345Численность работниковПлан 1000Факт 900Факт 900Факт 900Фактор влияния численности работников = 2 расчет - 1 расчет = 18000-2000= - 200 тыс. ч/гКоличество дней работы рабочегоПлан 250План 250Факт 260Факт 260Фактор влияния количества дней работы работника = 3 расчет - 2 расчет = 1872 - 1800-+72Продолжительность рабочего дняПлан 8План 8План 8Факт 7,8Фактор влияния продолжительности рабочего дня - 4 расчет - 3 расчет = 1825 - 1872= - 47 тыс. чел./г.Общий фонд рабочего времениПлан 2000Условный 1800Условный 1872Факт 1825Совокупное влияние -200+72 -47= -175 тыс. чел./г

Таким образом, сокращение общего фонда рабочего времени явилось результатом влияния следующих факторов:

а) уменьшения численности работников -200 тыс. ч/г

б) увеличения количества дней работы рабочего + 72 тыс. ч/г

в) сокращения продолжительности рабочего дня - 47 тыс. ч/г

всего - 175 тыс. ч/г

Алгебраическая сумма влияния факторов обязательно должна быть равна общему приросту результативного показателя. Отсутствие такого равенства свидетельствует о допущенных ошибках в расчетах.

Используя способ цепных подстановки, рекомендуется придерживаться определенной последовательности расчетов: в первую очередь нужно учитывать изменение количественных, а затем качественных показателей. Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов 1-го уровня подчинения, а потом более низкого.

Таким образом, применение способа цепной подстановки требует знания взаимосвязи факторов, их соподчиненности, умения правильно констатировать и систематизировать.

Рассмотрим методику расчета влияния факторов этим способом для 3-х факторной модели фонда рабочего времени ФРВ= Ч*Д*П.

Влияние численности работающих?ФРВ4=(Чф-Чпл)*Дпл*Ппл=(900-1000)*250*8=-200 тыс. ч/г.

Влияние отработанных человеко-дней?ФРВд=Чф*(Дф-Дпл)*Ппл=900*(260-250)*8=+72 тыс. ч/г

Влияние продолжительности рабочего дня

ФРВп= Чф*Дф*(Пф-Ппл)=900*260*(7,8-8)=-46,8 тыс. ч/г?47

всего - 175 тыс. ч/г

Балансовый способ может быть использован при построении детерминированных оддитивных факторынх моделей. Одна из моделей построена на основе товарного баланса.

Например, Он+П=Р+В+Ок,

отсюда Р=Он+П-В-Ок, где

Он- остаток товаров на начало года;

П- поступление товаров;

Р- продажа товаров;

В- другие направления расхода товаров;

Ок- остаток товаров на конец года.

Рассмотрим зависимость выполнения плана розничного товарооборота от выполнения плана поступления товаров, их остатков и прочего выбытия на примере (табл. 2.3.).

Таблица 2.3. Расчет влияния на выполнения плана розничного товарооборота ряда факторов(тыс. руб.)

ПоказателиОтчетный годОтклонение (+,-)Влияние факторовПланФактОстаток товаров на начало года (Он)120140+20+20Поступление товаров (П)80008400+400+400Выбытие товаров (В)-30+30-30Остаток товаров на конец года (Ок)100110+10-10Реализация товаров (Р)80208400+380+380

Рон = ?Он 140 -1 20=+200 млн. руб.

Рп = ?П 8400 - 8000 = +400 тыс. руб.

Рв = - ?В - (30 - 0) = -30 тыс. руб.

Рок = - ?Ок - (110 - 100) = - 10 тыс. руб.

Совокупное влияние 20+400-30-10=+380 руб.

Сверхплановая реализация товаров достигнута в результате перевыполнения плана поступления товаров на 400 млн. руб., и наличия на начало года больших остатков товаров, чем предполагалось, что в результате давало возможность перевыполнить план на 420 тыс. руб. (400+20).

Однако план реализации перевыполнен только на 380 тыс. руб., т.к. предприятие на конец года превысило план по остаткам товаров на 10 тыс. руб., к тому же был документированный расход товаров в размере 30 тыс. руб. В данном случае последнее обстоятельство может рассматриваться как резерв дальнейшего роста реализации.

В анализе на основе балансового метода разработаны способы пропорционального деления или долевого участия, о котором говорится далее.

3 Использование способов парной корреляции для изучения стохастических зависимостей

Одной из основных задач корреляционного анализа является определение влияния факторов на величину результативного показателя (в абсолютном измерении). Для решения этой задачи подбирается соответствующий тип математического уравнения, которое наилучшим образом отражает характер изучаемой связи (прямолинейной, криволинейной и т.д.). Это играет важную роль в корреляционном анализе, потому что от правильного выбора уравнения регрессии зависит ход решения задачи и результаты расчетов. Обоснование уравнения связи делается с помощью сопоставления параллельных рядов, группировки данных и линейных графиков.

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

Стохаст: дисперсионный, компонентный, корреляционный, многомерный факторный анализ, теории вероятностей, экономические методы.

• Дисперсионный метод – метод установления структуры связи между результативным признаком и факторными признаками. Решение задачи измерения связи опирается на разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака от общей средней на отдельные части, обусловливающие изменение этого признака
• Компонентный анализ (components analysis) – многомерный статистический метод снижения размерности, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями количественных переменных. Задача компонентного анализа состоит в преобразовании исходной системы взаимосвязанных переменных в новую систему некоррелированных обобщенных показателей или ортогональных показателей. Новые некоррелированные показатели называются компонентами.
• Экономические методы: экономическая кибернетика, эвристические методы

Экономическая кибернетика - одно из научных направлений кибернетики , которое занимается приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам . В расширенном смысле под экономической кибернетикой понимают область науки, возникшую на стыке математики и кибернетики с экономикой, включая математическое программирование , исследование операций , экономико-математические модели , эконометрику и математическую экономику . Экономическая кибернетика рассматривает экономику, а также её структурные и функциональные части как сложные системы, в которых протекают процессы регулирования и управления, реализуемые движением и преобразованием информации. Экономическая кибернетика исследует процессы управления сложными экономическими системами, используя метод экономико-математического моделирования, причем процессы управления являются по сути информационными, базирующимися на экономической информации. Основоположником экономической кибернетики является Стаффорд Бир .

Эвристические методы используются для прогнозирования состояния объекта в условиях частичной или полной неопределенности, когда основным источником получения необходимых сведений служит научная интуиция ученых и специалистов, работающих в определенных сферах науки и бизнеса.

Опитимизации показаелей: программирование (лин.), экономико-математические методы моделирования, теории игр, теории массового обслуживания, экспертных оценок, исследования операций.

• Под исследованием операций понимается метод целенаправленных действий (операций), количественная оценка полученных решений и выбор из них наилучшего. Предметом исследования операций являются экономические системы, в том числе производственно-хозяйственная деятельность предприятий. Целью является такое сочетание структурных взаимосвязанных элементов систем, которое в наибольшей степени отвечает задаче получения наилучшего экономического показателя 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.
• Методы математического программирования - основное средство решения задач по оптимизации производственно-хозяйственной деятельности. Линейное программирование основано на решении системы линейных уравнений (с преобразованием в уравнения и неравенства), когда зависимость между изучаемыми явлениями строго функциональна. Для него характерны: математическое выражение переменных величин, определенный порядок, последовательность расчетов (алгоритм), логический анализ. Применять его можно только в тех случаях, когда изучаемые переменные величины и факторы имеют математическую определенность и количественную ограниченность, когда в результате известной последовательности расчетов происходит взаимо­заменяемость факторов, когда логика в расчетах, математическая логика совмещаются с логически обоснованным пониманием сущности изучаемого явления.
• 6. Методы исследования операций предусматривают количественную оценку полученных решений и выбор из них наилучшего (теория игр, теория массового обслуживания и др.).

Метод экспертных оценок

• позволяет обобщить и учесть мнения экспертов по исследуемой проблеме.
• Этот метод является незаменимым при интерпретации результатов экономического анализа.
• При проведении таких сложных видов анализа, как анализ налоговой нагрузки, маркетинговый анализ, прогнозный анализ должны учитываться мнения экспертов по поводу возможных методов оптимизации налоговых платежей, перспектив изменения условий деятельности организации, сценариев возможного развития событий.
• Этот метод включает в себя дельфийский и морфологический.
• Дельфийский: Особенность метода заключается в индивидуальном опросе экспертов. Анализ проводится в 2 этапа:
• 1. изучается мнение экспертов, собранные заключения обрабатываются статистическими методами. Выводится общий результат (общее мнение).
• 2. всех знакомят с оценкой экспертов, чье мнение расходится с общим. Все эксперты имеют право поменять свою точку зрения. Процедура опроса проводится снова.
• Морфологический метод – метод системных экспертных оценок. Анализ строится на полных и строгих классификациях всех объектов и фактов, применяется при прогнозировании.

Экономико-математическое моделирование представляет собой процесс выражения экономических явлений математическими мо­делями. Экономическая модель - это схематичное представление экономического явления или процесса с использованием научной абстракции, отражение их характерных черт. Математические мо­дели - основное средство решения задач оптимизации любой дея­тельности. По своей сути эти модели - средство плановых расче­тов. Ценность их для экономического анализа и оптимизации реше­ний состоит в том, что они позволяют оценить напряженность плановых заданий, определить лимитирующую группу оборудова­ния, видов ресурсов, получать оценки их дефицитности и т.п. Мате­матическое моделирование экономических явлений и процессов дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, охарактеризовать и количественно описать его внутреннюю струк­туру и внешние связи. Модель - условный образ объекта управле­ния /1/.

Наряду с другими экономико-математическими методами в экономическом анализе используется теория массового обслуживания. Она применяется, в частности, в розничной торговле при анализе количества обслуживаемых покупателей и продолжительности их обслуживания (при условии высокого качества их обслуживания). На эти показатели оказывают влияние различные факторы (переменные величины). Они взаимодействуют между собой в условиях процесса обслуживания покупателей, носящего стохастический характер.

На основе теории массового обслуживания выбирается оптимальный вариант организации торгового обслуживания населения, обеспечивающий минимальное время обслуживания при минимизации затрат и высоком качестве обслуживания населения.

Рассматриваемая теория находит применение и в других отраслях экономики. Теория массового обслуживания заключается в том, что на базе теории вероятностей выводятся математические методы анализа процессов массового обслуживания, а также методы оценки качества работы обслуживающих систем.

1. Резервы в экономическом анализе, методы их минимизации в зависимости от сферы деятельности, типа производства и особенностей объекта экономического анализа. Нивелирование рисков обеспечения экономической безопасности субъекта хозяйствования.
2. Факторный анализ взаимосвязи урожайности с.-х. и продуктивности с.-х. животных с себестоимостью

Введение……………………………………………………………………...	3
1. Факторный анализ…………………………………………………………...	4
2. Задачи факторного анализа…………………………………………………	6
3. Методы факторного анализа………………………………………………..	9
3.1. Детерминированный факторный анализ…………………………………...	9
3.1.1. Модели детерминированного факторного анализа………………………..	10
3.1.2.Способы оценки влияния факторов детерминированном факторном анализе…………………………………..	18
3.2. Стохастический факторный анализ…………………………………………	19
3.2.1. Методы стохастического факторного анализа…………………………….	21
Заключение…………………………………………………………………...	22
Список используемой литературы………………………………………….	24

Введение.

Экономический анализ – система специальных знаний, обеспечивающая изучение хозяйственных процессов и явлений в их взаимосвязи и взаимозависимости. Только с помощью анализа можно научно обосновать технико-экономические показатели работы предприятия и определить их взаимосвязь и роль в хозяйственной деятельности предприятия, выявить влияние факторов, измерить их действие и оценить. Современный уровень производства требует повышения качества работы во всех его звеньях, усиления роли экономических рычагов управления с тем, чтобы способствовать повышению эффективности производства.

Всю систему управления можно разделить на три взаимосвязанные стадии: планирование, учет и анализ. Анализ занимает промежуточное положение между сбором экономической информации и принятием управленческих решений. Все виды учета представляют соответствующую информацию предприятию (статическую, оперативную, бухгалтерскую). Любая информация должна быть изучена и исследована, этим занимается экономический анализ, предъявляя соответствующие требования к качеству, достоверности, глубины информации.

Экономический анализ используется как при изучении народного хозяйства страны, так и хозяйственной деятельности предприятий.

Высшая математика имеет тесную связь, т.к. принятие оптимальных решений в анализе вытекает на основе экономико-статистических и математических приемов.

Широкое использование математических методов является важным направлением совершенствования экономического анализа, повышает эффективность анализа деятельности пред­приятий и их подразделений. Это достигается за счет сокраще­ния сроков проведения анализа, более полного охвата влияния факторов на результаты коммерческой деятельности, замены приближенных или упрощенных расчетов точными вычислени­ями, постановки и решения новых многомерных задач анали­за, практически не выполнимых вручную или традиционными методами.

Применение математических методов в экономическом анализе деятельности предприятия требует:

Системного подхода к изучению экономики предприятий, учета всего множеств существенных взаимосвязей между различными сторонами деятельности предприятий; в этих условиях сам анализ все более приобретает черты системного в кибернетическом смысле слова;

Совершенствование системы экономической информации о работе предприятий;

наличия технических средств (ЭВМ и др.), осуществляющих хранение, обработку и передачу экономической информации в целях экономического анализа;

организации специального коллектива аналитиков, состо­ящего из экономистов-производственников, специалистов по экономико-математическому моделированию, математиков-вычислителей, программистов-операторов и др.

Сформулированная математически задача экономического анализа может быть решена одним из разработанных математических методов.

1. Факторный анализ.

Методы элементарной математики используются в обыч­ных традиционных экономических расчетах при обосновании потребностей в ресурсах, учете затрат на производство, раз­работке планов, проектов, при балансовых расчетах и т. д.

Выделение методов классической высшей математики обусловлено тем, что они применяются не только в рам­ках других методов, например методов математической стати­стики и математического программирования, но и отдельно. Так, факторный анализ изменения многих экономических по­казателей может быть осуществлен с помощью дифференциро­вания и интегрирования.

Под экономическим факторным анализом понимается постепенный переход от исходной факторной системы к конечной факторной системе, раскрытие полного набора прямых, количественно измеряемых факторов, оказывающих влияние на измерение результативного показателя.

Функционально - детерминированная связь – это связь, при которой каждому значению факторного признака соответствует вполне определённое неслучайное значение результативного признака. Связь, при которой каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака (т.е. определённое статистическое распределение) – стохастическая (вероятностная) связь. Соответственно типу связи аналитические приёмы и способы делятся на методы детерминированного факторного анализа и методы стохастического факторного анализа.

2. Задачи факторного анализа.

Рассмотрим примерную классификацию задач факторного анализа работы предприятий с точки зрения использование математических методов.

При прямом факторном анализе выявляются отдельные факторы, влияющие на изменение результативного показателя процесса, устанавливаются формы детерминированной (функциональной) или стохастической зависимости между ре­зультативным показателем и определенным набором факто­ров и, наконец, выясняется роль отдельных факторов в измене­нии результативного экономического показателя.

Постановка задачи прямого факторного анализа распрост­раняется на детерминированный и стохастический случай.

Пусть у=f(x) - некоторая функция, характеризующая из­менение результативного показателя или процесса; х 1 , х 2 , ...,х n , - факторы, от которых зависит функция f(x i).Задана функци­ональная детерминированная форма связи изучаемого показа­теля у с набором факторов х г х 2,.., х n ; у =f(х 1 , х 2 ,…,х n).Пусть показатель уполучил приращение (Δy) за анализируе­мый период. Требуется определить, какой частью, численное приращение функции у=f(x 1 ,х 2 , ..., х n)обязано приращению каждого аргумента (фактора). Сформулированная таким об­разом задача есть постановка задачи прямого, детерминиро­ванного факторного анализа.

Примерами прямого, детерминированного, факторного анализа являются; анализ влияния производительности труда и численности работающих на объем произведенной продукции (у - объем продукции; х, z - факторы; задана функ­циональная форма связи y =х× z ); анализ влияния величи­ны прибыли, стоимости основных производственных фондов и нормируемых оборотных средств на уровень рентабельности (у - уровень рентабельности; х, z , v - соответствующие факторы; заданная функциональная форма связи y=x/(z+v)). Зада­чи прямого детерминированного факторного анализа - на­иболее распространенная группа задач в анализе хозяйствен­ной деятельности.

Рассмотрим особенности постановки задачи прямого сто­хастического факторного анализа. Если в случае прямого де­терминированного факторного анализа исходные данные для анализа имеются в форме конкретных чисел, то в случае прямого стохастического факторного анализа заданы выбор­кой (временной или поперечной). Решения задач стохастичес­кого факторного анализа требуют: глубокого экономического исследования для выявления основных факторов, влияющих на результативный показатель; подбора вида регрессии, который бы наилучшим образом отражал действительную связь изучаемого показателя с набором факторов; разработки метода, позволяющего определить влияние каждого фактора на результативный показатель.

Если результаты прямого детерминированного анализа должны получиться точными и однозначными, то стохастичес­кого - с некоторой вероятностью (надежностью), которую следует оценить.

Примером прямого стохастического факторного анализа является регрессионный анализ производительности труда и других экономических показателей.

В экономическом анализе, кроме задач, сводящихся к дета­лизации показателя, к разбивке его на составляющие части существует группа задач, где требуется увязать ряд экономи­ческих характеристик в комплексе, т. е, построить функцию содержащую в себе основное качество всех рассматриваемых экономических показателей-аргументов, т. е. задач синтеза. В данном случае ставится обратная задача (относительно за­дачи прямого факторного анализа) - задача объединения ряда показателей в комплекс.

Пусть имеется набор показателей х 1, х 2 , ...,x n характеризу­ющих некоторый экономический процесс (L). Каждый из пока­зателей односторонне характеризует процесс L. Требуется по­строить функцию f ( x i ) изменения процесса L, содержащую в ceбe основные характеристики всех показателей х 1 ,х 2 ,…,х n или некоторых из них в комплексе. В зависимости от цели исследования функция f ( x i ) должна характеризовать процесс в статике или в динамике. Данная постановка задачи называет­ся задачей обратного факторного анализа.

Задачи обратного факторного анализа могут быть детерминированными и стохастическими. Примерами задачи обратного детерминированного факторного анализа являются зада­чи комплексной оценки производственно-хозяйственной деяте­льности, а также задачи математического программирования в том числе и линейного. Примером задачи обратного стохастического факторного анализа могут служить производствен­ные функции, которыми устанавливаются зависимости между величиной выпуска продукции и затратами производственных факторов (первичных ресурсов).