Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

хорошую работу на сайт">

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru

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.

1. Аналитическая часть

1.1 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)

BПусл = 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.

2. 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:

1. 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.

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

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

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

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

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

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

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

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

10. 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;

Внешние.

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:

1. 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.)

2. По своему составу:

Простые (элементарные);

Сложные.

3. По возможности измерения влияния:

Измеримые;

Неизмеримые.

4. 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”

Показатели		Фактически	Отклонение от плана (+,-)	Условное обозначение
			Абсолютное
Численность работников
Количество человеко/дней работы
Количество дней работы (стр.2:стр.1)
Средняя продолжительность рабочего дня, час (стр.5: стр.2)
Общий фонд отработанного времени, тыс. чел./ час

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

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.

Показатели
Численность работников					Фактор влияния численности работников = 2 расчет - 1 расчет = 18000-2000= - 200 тыс. ч/г
Количество дней работы рабочего					Фактор влияния количества дней работы работника = 3 расчет - 2 расчет = 1872 - 1800-+72
Продолжительность рабочего дня					Фактор влияния продолжительности рабочего дня - 4 расчет - 3 расчет = 1825 - 1872= - 47 тыс. чел./г.
Общий фонд рабочего времени		Условный 1800	Условный 1872		Совокупное 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.)

Показатели	Отчетный год	Отклонение (+,-)	Влияние факторов
Остаток товаров на начало года (Он)
Поступление товаров (П)
Выбытие товаров (В)
Остаток товаров на конец года (Ок)
Реализация товаров (Р)

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.

2.3 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. Размещение точек на графике покажет, какая зависимость образовалась между изучаемыми показателями; прямолинейная или криволинейная.

Важнейшим осциллятором, заранее предсказывающим разворот тренда с большой точностью, является стохастик (stoch), разработанный Дж. Лейном (George С. Lane) около двух десятков лет назад. Достоинством стохастика является то, что и скользящая средняя (с периодом 5), построенная на базе stoch, уверенно предсказывает поворотные моменты. Стохастик анализирует расположение цены закрытия бара относительно выделенного временного интервала. Наиболее распространенный период расчета stoch является интервал, включающий пять баров. Значения этого осциллятора (%К) определяют по следующей формуле: %К = 100 х ((Р - 15)/(Н5 - 15)), где Р -- текущая цена закрытия бара, L5 -- минимальная пена закрытия на последних пяти барах, Н5 -- максимальная цена закрытия на этих же барах. Часто стохастик рассчитывают по более упрощенной схеме: %D = 100 х Н3/L3, где H3 -- трехдневная сумма (Р -- L5), L3 -- трехдневная сумма (H5 -- L5). Очевидно, что рассчитанная таким способом кривая %D является сглаженной кривой %К, причем последняя из указанных двух является более быстрой. 3 Виды стохастиков и правила работы Наиболее удобным на финансовом рынке с относительно большой волатильностью является так называемый медленный стохастик (sstoch), использование которого позволяет отсекать большинство ложных сигналов.

В сочетании с правильно подобранной скользящей средней (я рекомендую mА с порядком 5) этот осциллятор вносит огромный вклад в анализ рынка. Пути исследования sstoch примерно те же, что и для трендовых индикаторов, рассмотренных выше: - если стохастик пересекает свою скользящую среднюю снизу вверх, то это сигнал к покупке; - если же стохастик пересекает свою скользящую среднюю сверху вниз, то это сигнал к продаже; - если сигналы стохастика и его скользящей средней противоречивы, то лучше оставаться вне рынка; Направление движения sstoch и его скользящей средней показывают динамику тенденции. Из графика видно, что у стохастика горизонтальными штриховыми линиями на уровне 80% и 20% выделены особые области, которые получили названия зон перекупленности (выше 80%) и перепроданности (ниже 20%). Если сигналы стохастика и его скользящей средней подаются из этих областей, то они считаются гораздо значимее. Анализ этих областей заслуживает большего внимания. Часто задают вопрос: «Какие параметры стохастика нужно ввести в компьютерную программу, чтобы оптимизировать его индикацию». Однозначного ответа не существует. Это в первую очередь зависит от состояния Вашего рынка (длительности эффекта дальнодействия), а также как от самой компьютерной программы, которую Вы используете, так и от Вашей торговой тактики (временные интервалы, на которых Вы работаете, планируемая длительность пребывания на рынке и проч.).

Обычно предлагается использовать 9 или 13 баров для построения кривых стохастика. Общий принцип выбора периода стохастика примерно следующий: так как кривая Stoch время от времени показывает зоны экстремума (чередования максимумов и минимумов), то можно просто посчитать среднее число баров, которое соответствует временному расстоянию между соседними минимумами (или максимумами, если они вырисовываются более четко и определенно), разделить полученное число пополам -- это и будет, приблизительно, Ваш период. Тем не менее, George С. Lane дает в этом ключе следующие рекомендации для выбора правильного периода: Изучите каждый из графиков цены вашего актива на временных развертках 3- мин., 5-мин., 15-мин, daily, weekly, monthly.

На рабочем графике зависимости курса от времени выделите примерные ценовые циклы, вычислите средне арифметический период нескольких произвольно взятых циклов. Используйте 50% от полученного в предыдущем пункте числа как стартовый период Вашего стохастика. Затем подкорректируйте этот период в зависимости от того, какой стохастик Вы хотите использовать (быстрый или медленный) и какова волатильность рынка. Критерием правильности такой корректировки служит большая однозначность и простота в интерпретации подаваемых кривой стохастика сигналов. Используйте меньший период стохастика только в исключительных случаях: если Вы на перепутье в принятии решения. Если же Вы определились с рынком, немедленно вернитесь к Вашему оптимальному стохастику.

Проведенный статистический анализ классического сигнала дивергенции на различных сегментах финансового рынка показал, что, как правило, для хорошего сигнала дивергенции необходимо, чтобы третья вершина располагаюсь в области значений между первой и второй вершинами. На мой взгляд, главное здесь еще и в том, чтобы третья вершина не сформировалась выше первой. То же самое, но с точностью наоборот, можно говорить и о сигнале конвергенции. Об этом осцилляторе можно писать очень много. И о нем действительно написано много работ. Знание и понимание этого осциллятора необходимо для успешного существования на финансовом рынке

Заключение

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.

Список использованной литературы

Баканов М. И. Теория экономического аннализа / М. И. Баканов, А. Д. Шеремет. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 416 стр.

Баканов, Михаил Иванович, Шеремет, Анатолий Данилович. Теория экономического анализа: Учеб. для студентов экон.спец.-4-е изд. , доп и перераб.-М.:Финансы и статистика, 2007.-416 с.: ил.

В.И.Стражев «Анализ хозяйственной деятельности в промышленности » , Мн. Высшая школа, 2003

Г.В.Савицкая «Анализ хозяйственной деятельности» Минск ООО «Новое знание», 2002

Гринберг, А.С. Экономико-математические методы и модели: курс лекций/ А.С.Гринберг, О.Б.Плющ, В.К.Шешолко. - 2-е изд., стер. - Мн.: Акад. Упр. при Президенте Республики Беларусь, 2008. - 222с. - (Система открытого образования).

Ермолович Л.Л., Сивчик Л.Г., Толкач Г.В., Щитникова И.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб. пособие / под ред. Л.Л. Ермолович - Мн.: Интерпрессервис; Экоперспектива, 2001. - 576 с.

Ришар, Жак. Аудит и анализ хозяйственной деятельности предприятия / Пер.с фр., под ред. Л.П. Белых. -- М.: Аудит, 2010. -- 376 с.: ил.

Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 2-е изд., перераб. и доп. - Мн.: ИП «Экоперспектива», 2005. - 498с.

Экономико-математические методы и модели: курс лекций для студентов экон. специальностей днев. и заоч. форм обучения / авт. - сост. Е.А.Кожевников. - Гомель: ГГТУ им. П.О.Сухого, 2006. - 178 с.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Методика факторного анализа. Способ цепной подстановки. Сущность детерминированного факторного анализа. Способы абсолютных и относительных разниц. Детерминированная факторная система валовой продукции. Расчет 2-х факторной мультипликативной модели.

лекция , добавлен 27.01.2010


Виды детерминированного факторного анализа. Показатели рентабельности производства на основе регрессионных моделей. Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе. Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.

курсовая работа , добавлен 18.05.2011


Методы анализа детерминированных моделей. Построение моделей факторного анализа. Методы анализа стохастических моделей. Методы оптимизации в экономическом анализе. Методы комплексного анализа. Рейтинговая оценка финансового состояния.

курсовая работа , добавлен 12.05.2008


Принятие управленческих решений на основе маржинального анализа. Расчет влияния факторов на изменение суммы прибыли с помощью приема цепной подстановки. Методика маржинального анализа показателей рентабельности, расчет влияния факторов на ее изменение.

курсовая работа , добавлен 02.03.2011


Понятие, принципы и задачи факторного анализа. Классификация факторов и их систематизация в экономическом анализе производственного предприятия. Детерминированное моделирование и преобразование факторных систем. Измерение факторов при факторном анализе.

курсовая работа , добавлен 04.03.2016


Источники информационного обеспечения анализа. Расчет влияния факторов на изменение объема товарной продукции способом цепной подстановки. Влияние факторов на выполнение плана по объему. Оценка целесообразности вложения денег в венчурный проект.

контрольная работа , добавлен 16.01.2014


Влияние эффективности использования основных фондов на объем выпуска продукции. Расчет влияния факторов способом цепной подстановки. Расчет влияния факторов на объем произведенной продукции способом абсолютных разниц. Динамика выручки от продаж.

контрольная работа , добавлен 24.03.2010


Понятие и методика анализа экономической деятельности, его этапы и значение. Способы обработки информации. Виды детерминированных моделей и их преобразование, измерение влияния факторов. Анализ производства продукции растениеводства и животноводства.

курс лекций , добавлен 23.11.2013


Сущность, области применения и процедуры расчета влияния на изменение показателей факторов приема цепной подстановки. Методика анализа движения и технического состояния основных средств предприятия. Оценка работы фирмы по повышению качества продукции.

контрольная работа , добавлен 30.08.2010


Организация аналитической работы на предприятии. Система экономической информации. Особенности микроуровневой информационной системы. Система показателей анализа хозяйственной деятельности. Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе.

Стохастическое моделирование факторных систем взаимосвязей отдельных сторон хозяйственной деятельности строится на обобщении 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.

Стохастическая (вероятностная) связь - связь, при которой каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака.

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 (не изучаемыми) компонентами вариации и ковариации показателей. Закон больших чисел гласит, что только в большой совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения направления варьирования (случайной вариации).

Из этого вытекает третья предпосылка стохастического анализа - достаточная размерность (численность) совокупности наблюдений» позволяющая с достаточной надежностью и точностью выявить изучаемые закономерности (моделируемые связи).

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.

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 парной корреляции решаются две главные задачи: оставляется модель действующих факторов (уравнение регрессии); 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 - это основное средство решения задач по оптимизации производственно-хозяйственной деятельности.

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

Литература:

1. Баканов М. И., Мельник М. В., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. Учебник 5-еизд., перераб. и доп.-М.: Финансы и статистика,2005
2. Фролова Т.А. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Конспект лекций, Таганрог: ТРТУ, 2006

Актив баланса - это часть бухгалтерского баланса, в которой отражается всё имущество предприятия, включая как материальные, так и нематериальные ценности, а также состав и размещение имеющихся ценностей. Имущество в активе баланса отражается по закупочным ценам с учетом амортизации.

Актив баланса состоит из двух разделов:

*Внеоборотные активы, или основные фонды, к которым относятся средства производства длительного использования, стоимость которых переносится на стоимость продуктов производства постепенно в течение длительного времени: здания и сооружения, технологическое оборудование, дороги, авторские права и так далее. Нематериальные активы и основные фонды учитываются по остаточной стоимости.

*Оборотные активы (оборотные фонды): средства производства, расходуемые в течение одного года.

19. Способы стохастического факторного анализа и способы оптимизации показателей.

Способы стохастического факторного анализа

а) карелляционный анализ (Корреляционный анализ , совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами).

б) дисперсионный анализ (статистический метод, позволяющий анализировать влияние различных факторов на исследуемую переменную)

в) компонентный анализ (предназначен для преобразования системы k исходных признаков в систему k новых показателей (главных компонент))

Способы оптимизации показателей:

а) экономико-математические методы (обобщающее название комплекса экономических и математических научных дисциплин, объединенных для изучения экономики)

б) программирование

в) теория массового обслуживания

г) теория игр

д) исследование операций

25. Способы обработки экономической информации в ахд.

1. Способ сравнения в АХД 2. Способы приведения показателей в сопоставимый вид 3. Использование относительных и средних величин в АХД 4. Способы группировки информации в АХД (группировка информации - деление массы изучаемой совокупности объектов на количественно однородные группы по соответствующим признакам.) 5. Балансовый метод в АХД 6. Эвристические методы в АХД 7. Способы табличного и графического представления аналитических данных

Сравнение -- это способ сопоставления однородных объектов с целью выявления между ними общих черт или различий.

Обязательным условием сравнительного анализа является сопоставимость сравниваемых показателей, предполагающая:

Единство объемных, стоимостных, качественных, структурных показателей;

Единство периодов времени, за которые производится сравнение;

Сопоставимость условий производства;

Сопоставимость методики исчисления показателей.

Способами приведения показателей в сопоставимый вид являются:

· нейтрализация воздействия стоимостного, объемного, качественного и структурного факторов путем приведения их к единому базису

· использование средних и относительных величин, поправочных коэффициентов, методов пересчета и т.д.

Например: для реализации влияния объемного фактора при анализе суммы затрат на производство S = Σ (V ∗ S), необходимо плановую сумму затрат пересчитать на фактический объем производства продукции Σ (V1 ∗ S1) и затем сравнить с фактической суммой затрат S1 = Σ (V1 ∗ S1).

Относительные показатели отражают соотношение величины изучаемого явления с величиной какого-либо другого явления или с величиной этого явления, но взятой за другой период или по дру­гому объекту. Относительные показатели получают в результате деления одной

величины на другую, которая принимается за базу сравнения. Это могут быть данные плана, базисного года, другого предприятия, среднеотраслевые и т.д. Относительные величины выражаются в форме коэффициентов (при базе 1) или процентов (при базе 100).

В анализе хозяйственной деятельности используются разные виды относительных величин: пространственного сравнения, пла­нового задания, выполнения плана, динамики, структуры, коор­динации, интенсивности, эффективности.

В практике экономической работы наряду с абсолютными и относительными показателями очень часто применяются средние величины. Они используются в АХД для обобщенной количествен­ной характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо признаку, т.е. одним числом характеризуют всю совокупность объектов.

Балансовый метод служит главным образом для отражения со­отношений, пропорций двух групп взаимосвязанных экономиче­ских показателей, итоги которых должны быть тождественными.

Эвристические методы относятся к неформальным методам ре­шения экономических задач. Они используются в основном для прогнозирования состояния объекта в условиях частичной или полной неопределенности, когда основным источником получения необходимых сведений является научная интуиция ученых и спе­циалистов, работающих в определенных сферах науки и бизнеса.

Из них наиболее распространен метод экспертных оценок. Сущ­ность его заключается в организованном сборе суждений и предло­жений специалистов (экспертов) по исследуемой проблеме с после­дующей обработкой полученных ответов.

Результаты анализа обычно излагаются в виде таблиц. Это наи­более рациональная и удобная для восприятия форма представле­ния аналитической информации об изучаемых явлениях при по­мощи цифр, расположенных в определенном порядке. Составление аналитических таблиц - важный элемент в мето­дике АХД. Этот процесс требует знания сущности изучаемых яв­лений, методики их анализа, правил оформления таблиц. Сущест­вуют три вида таблиц: простые, групповые и комбинированные.

Графики представляют собой масштабное изображе­ние показателей, чисел с помощью геометрических знаков (линий, прямоугольников, кругов) или условно-художественных фигур. Они имеют большое иллюстративное значение. Благодаря им изу­чаемый материал становится более доходчивым и понятным.

Велико и аналитическое значение графиков. В отличие от таб­личного материала график дает обобщающий рисунок положения или развития изучаемого явления, позволяет зрительно заметить те закономерности, которые содержит числовая информация. На графике более выразительно проявляются тенденции и связи изу­чаемых показателей.

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.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной 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.

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

На втором этапе собирается исходная информация по каждому факторному и результативному показателям. Она должна быть проверена на достоверность, на однородность и на соответствие закону нормального распределения.

В первую очередь необходимо убедиться в достоверности информации, насколько она соответствует объективной действительности. Использование недостоверной, неточной информации приведет к неточным результатам анализа и к неправильным выводам.

Одно из условий корреляционного анализа - однородность исследуемой информации относительно распределения ее около среднего уровня. Если в совокупности имеются группы объектов, которые значительно отличаются от среднего уровня, то это говорит о неоднородности исходной информации.

Критерием однородности информации служат среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитываются по каждому факторному и результативному показателю.

Среднеквадратическое отклонение показывает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической.

Оно определяется по формуле:

Коэффициент вариации показывает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической.

Для его расчета используется формула:

Чем больше коэффициент вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность изучаемых объектов. Изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, если вариация не превышает 10%, средней - если вариация составляет 10-12%, значительной - когда она больше 20%, но не превышает 33%. Если же вариация выше 33%, то это свидетельствует о неоднородности информации и о необходимости исключения нетипичных наблюдений, которые обычно бывают в первых и последних ранжированных рядах выборки.

Следующее требование к исходной информации - подчинение ее закону нормального распределения. Для количественной оценки степени отклонения информации от нормального распределения служат отношение показателя асимметрии к ее ошибке и отношение показателя эксцесса к его ошибке.

Показатель асимметрии (А) и его ошибка (m e) рассчитываются по следующим формулам:

Показатель эксцесса (Е) и его ошибка (m e) рассчитываются следующим образом:

В симметричном распределении А = 0. Отклонение от нуля указывает на наличие асимметрии в распределении данных около средней величины. Отрицательная асимметрия свидетельствует о том, что преобладают данные с большими значениями, а с меньшими значениями встречаются значительно реже. Положительная асимметрия показывает, что чаще встречаются данные с небольшими значениями.

В нормальном распределении показатель эксцесса Е = 0. Если Е > 0, то данные густо сгруппированы около средней, образуя островершинность. Если Е < 0, то кривая распределения будет плосковершинной. Однако когда отношения A/m e , E/m e меньше 3, то асимметрия и эксцесс не имеют существенного значения, и исследуемая информация соответствует закону нормального распределения. Следовательно, ее можно использовать для корреляционного анализа.

На третьем этапе изучается характер и моделируется связь между факторами и результативным показателями, т.е. подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно отражает сущность исследуемой зависимости. Для его обоснования используются те же приемы, что и для установления наличия связи: аналитические группировки, линейные графики и др.

На четвертом этапе производится расчет основных показателей связи корреляционного анализа: уравнение связи, коэффициенты корреляции, детерминации, эластичности и др.

Пятый этап - статистическая оценка и практическое использование результатов корреляционного анализа.

Для того чтобы убедиться в надежности показателей связи и правомерности их использования для практической цели, необходимо дать им статистическую оценку Для этого используются критерий Стьюдента (t), критерий Фишера (F-отношение), средняя ошибка аппроксимации (ε), коэффициенты множественной корреляции (R) и детерминации (D).

Надежность коэффициентов корреляции, которая зависит от объема исследуемой выборки данных, проверяется по критерию Стьюдента:

Если расчетное значение t выше табличного, то можно сделать заключение о том, что величина коэффициента корреляции является значимой. Табличные значения t находят по таблице значений критериев Стьюдента. При этом учитываются количество степеней свободы (V= n - 1) и уровень доверительной вероятности (в экономических расчетах обычно 0,05 или 0,01).

Надежность уравнения связи оценивается с помощью критерия Фишера, расчетная величина которого сравнивается с табличным значением. Если Fрасч > Fтабл, то гипотеза об отсутствии связи между исследуемыми показателями отвергается.

Критерий Фишера рассчитывается следующим образом:

Y xi - индивидуальные значения результативного показателя, рассчитанные по уравнению;

Среднее значение результативного показателя, рассчитанного по уравнению;

Y i - фактическое индивидуальное значение результативного показателя;

m - количество параметров в уравнении связи, учитывая свободный член уравнения;

n - количество наблюдений.

Для оценки точности уравнения связи рассчитывается средняя ошибка аппроксимации. Чем меньше теоретическая линия регрессии (рассчитанная по уравнению) отклоняется от фактической (эмпирической), тем меньше ее величина, а это свидетельствует о правильности подбора формы уравнения связи.

Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

О полноте уравнения связи можно судить по коэффициентам множественной регрессии и детерминации. Если их значения близки к 1, значит в корреляционную модель удалось включить наиболее существенные факторы, на долю которых приходится основная вариация результативного показателя.

Влияние каждого фактора на прирост (отклонение от плана) результативного показателя рассчитывается по формуле:

Коэффициенты регрессии в уравнении связи имеют разные единицы измерения, что делает их несопоставимыми, если возникает вопрос о сравнительной силе воздействия факторов на результативный показатель. Чтобы привести их в сопоставимый вид, все переменные уравнения регрессии выражают в долях среднеквадратического отклонения, т.е. рассчитывают стандартизированные коэффициенты регрессии или бетта-коэффициенты (β)

Бета-коэффициенты показывают, что если величина фактора увеличится на одно среднеквадратическое отклонение, то соответствующая зависимая переменная увеличится или уменьшится на долю своего среднеквадратического отклонения. Сопоставление бетта-коэффициентов позволяет сделать вывод о сравнительной степени воздействия каждого фактора на величину результативного показателя.

Коэффициент эластичности рассчитывается по формуле:

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится функция с изменением аргумента на 1%.

Перечисленное многообразие методов предоставляет аналитику широкие возможности в выборе инструментария исследования, как в экономическом анализе, так и в рамках финансового анализа. Выбор того или иного способа или приема из перечисленных определяется целью экономического (финансового) анализа, требованиями к степени детализации (глубины) анализа, к точности результатов (например, «разложение» результативного показателя по факторам), характером взаимосвязи между показателями, характером аналитических задач.

Независимо от выбранных способов алгоритм решения практически любой аналитической задачи содержит приемы сравнения, группировки, балансовой увязки и графический, которые рассматриваются как способы обработки первичной, исходной информации.