Multi-finance.ru

Обзор финансовых рынков
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Стохастический анализ представляет собой

Стохастический анализ

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.

Парная корреляция – это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а второй – результативным.

Множественная корреляция – возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

Необходимые условия применения корреляционного анализа:

1. Наличие большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов).

2. 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 несколько факторов, т.е. определить насколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

— установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.

Корреляционный анализ – метод установления связи и измерения ее тесноты между наблюдениями, которые можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону.

Корреляционной связью называется такая статистическая связь, при которой различным значениям одной переменной соответствуют разные средние значения другой. Корреляционная связь может возникать несколькими путями. Важнейший из них – причинная зависимость вариации результативного признака от изменения факторного. Кроме того, такой вид связи может наблюдаться между двумя следствиями одной причины. Основной особенностью корреляционного анализа следует признать то, что он устанавливает лишь факт наличия связи и степень ее полноты, не вскрывая ее причин.

В экономическом анализе теснота измеряется линейным коэффициентом корреляции. Коэффициент корреляции при прямолинейной форме связи между факторами х и у определяется следующим образом:

При измерении тесноты связи при криволинейной форме зависимости используется не линейный коэффициент корреляции, а корреляционной отношение, которое рассчитывается по формуле:

где

Данная формула является универсальной. Ее можно применять для исчисления коэффициента корреляции при любой форме зависимости. Однако для его нахождения требуется предварительное решение уравнения регрессии и расчет по нему теоретических (выравненных) значений результативного показателя для каждого наблюдения исследуемой выборки.

Значения коэффициента корреляции изменяются в интервале [–1; +1]. Значение г = –1 свидетельствует о наличии жестко детерминированной обратно пропорциональной связи между факторами, г = +1 соответствует жестко детерминированной связи с прямо пропорциональной зависимостью факторов. Если линейной связи между факторами не наблюдается, то r = 0. Другие значения коэффициента корреляции свидетельствуют о наличии стохастической связи, причем, чем ближе /r/ к единице, тем связь теснее.

При /r/ 0,7 – тесной.

Если коэффициент корреляции возвести в квадрат, получим коэффициент детерминации. Он показывает насколько процентов результативный показатель зависит от факторного.

Практическая реализация корреляционного анализа включает следующие этапы:

— постановка задачи и выбор признаков;

— сбор информации и ее первичная обработка (группировки, исключение, аномальных наблюдений, проверка нормальности одномерного распределения);

— предварительная характеристика взаимосвязей (аналитические группировки, графики);

— устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;

— исследование факторной зависимости и проверка ее значимости;

— оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому использованию.

Регрессионный анализ состоит из нескольких этапов .

На первом этапе определяются факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показатель, и отбираются наиболее существенные для корреляционного анализа. Отбор факторов – очень важный момент в экономическом анализе: от того, насколько правильно он сделан, зависит точность выводов по итогам анализа. Не рекомендуется включать в корреляционную модель взаимосвязанные факторы. Если парный коэффициент корреляции между двумя факторами больше 0,85, то по правилам корреляционного анализа один из них необходимо исключить, иначе это приведет к искажению результатов анализа; нельзя включать в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.

Большую помощь при отборе факторов для корреляционной модели оказывают аналитические группировки, способ сравнения параллельных и динамических рядов, линейные графики. С их помощью можно определить наличие, направление и форму зависимости между изучаемыми показателями. Отбор факторов можно производить также в процессе решения задачи корреляционного анализа на основе оценки их значимости по критерию Стьюдента.

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 (me) рассчитываются по следующим формулам:

Показатель эксцесса (Е) и его ошибка (me) 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 Fтабл, то гипотеза об отсутствии связи между исследуемыми показателями отвергается.

Читать еще:  Анализ формирования и использования прибыли предприятия

Критерий Фишера рассчитывается следующим образом:

, где

Yxi – индивидуальные значения результативного показателя, рассчитанные по уравнению;

— среднее значение результативного показателя, рассчитанного по уравнению;

Yi – 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.

Анализ стохастической системы рынка

Любой рынок представляет собой стохастическую систему, события которой возникают случайным образом. Рынок валют, ценных бумаг и фьючерсов в этом смысле не являются исключением. Поэтому их можно анализировать с помощью методов стохастического анализа.

Основные этапы стохастического анализа

В рамках исследования такой стохастической системы как биржа, можно выделить несколько основных этапов:

1. Выделение статистически закономерного движения цены и поведения рынка.
2. Выявление основных рыночных сигналов.
3. Выделение различных альтернативных вариантов.
4. Выбор варианта с наиболее приемлемым уровнем риска и соответствующего начальным задачам трейдера на определенный временной период.

Подробно о каждом этапе стохастического анализа

Первый этап заключается в выявлении статистически повторяющихся отклонений цены от всеобщего хаоса. Здесь можно выделить два вида подобных отклонений:

1. Отклонение рынка от средней величины (смещение).
2. Цикличность или изменение направления отклонений. Цикличность движения цены отлично видна на любых графиках.

Данные виды отклонений изучаются отдельно друг от друга. Сначала находится отклонение цены от средней величины, затем производится отслеживание признаков смены цикла.

Среди смещений выделяют прямые и изогнутые линии, а также углы падения и возрастания.

Прямые линии соответственно представлены линиями поддержки и сопротивления, которые могут располагаться горизонтально (ценовой коридор) и под наклоном (тренд).

Однако существуют и другие прямые линии. Цены от них могут отражаться не только с одной стороны, но и с двух. Стохастический подход подразумевает под собой выявление любых значимых линий. При этом должно учитываться число отражений. Но не стоит забывать и о том, что чем больше время существования линии, тем больше вероятность ее пробития ценой при последующей атаке.

Относительно цикличности можно сказать, что следует рассматривать повторение соотношений между различными периодами роста и падения рынка. Эти повторения всегда подчиняются определенным закономерностям. Одна из них – это следование числам Фибоначчи.

Ко второму этапу вероятностного анализа рынка можно приступать после того, как обнаружено статистическое повторение событий в движении цены. Здесь следует определить однозначные критерии для принятия решения.

Третий и четвертый этапы проводятся с целью выделения различных альтернатив. При этом следует остановиться лишь на одном из вариантов. Это самое сложное, поскольку обычно каждый из них может казаться равноценным.

Для облегчения процесса выбора, необходимо разработать критерии оценки. Критериями могут стать: уровень риска, возможная прибыль, финансовые ресурсы и т.д.

Цель вероятностного прогноза состоит в том, чтобы минимизировать число возможных исходов событий.

Таким образом, следуя данным этапам, можно провести анализ такой стохастической системы как рынок, а также выработать план действий, когда перед трейдером стоит проблема выбора одной из возможных альтернатив.

Стохастический факторный анализ

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.

Читать еще:  Анализ взаимосвязи затраты выручка прибыль

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

Особенности и предпосылки стохастического анализа;

СТОХАСТИЧЕСКИЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

Как отмечалось в гл.3, различают два подхода к изучению закономерностей формирования количественных характеристик исследуемого явления – детерминированный и стохастический факторный анализ.

Напомним, что детерминированный анализ направлен на разложение исследуемого показателя по прямым факторам. Основной недостаток детерминированной модели состоит в том, что она, отражая теоретически предполагаемые прямые связи (и только прямые связи), не учитывает взаимозаменяемости факторов в системе обратных связей. Например, по детерминированной модели объема выпуска продукции по численности работающих и их производительности труда не видно, что случится с производительностью труда при изменении численности работающих. Здесь можно сделать только самые общие теоретические предположения.

Действительный размах количественных изменений параметров модели можно выяснить только стохастическим анализом массовых данных. Стохастический анализ, учитывая комплекс реальных взаимосвязей факторов и действия обратных связей, отражает в обобщенном виде действительное ожидаемое изменение результата при изменении данного фактора.

Особенностями стохастического анализа является следующее: стохастический подход направлен на изучение косвенных связей, т.е. опосредованных факторов (в случае невозможности определения непрерывной цепи прямой связи). Таким образом, прямые связи изучают в первую очередь, а анализ стохастических (случайных) связей носит вспомогательный, дополнительный характер; он применяется в случае необходимости сравнения влияния факторов, которые невозможно включить в одну и ту же детерминированную модель; при его проведении нельзя составлять модель путем качественного (теоретического) анализа, необходим количественный анализ эмпирических данных.

Основными предпосылками стохастического факторного анализаявляются:

1.Возможность повторного измерения параметров одного и того же показателя в различных условиях (количественные параметры связи выявляются на основе сопоставления значений показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов).

2.Качественная однородность совокупности (относительно изучаемых связей). В стохастическом анализе, где сама модель составляется на основе эмпирических данных, предпосылкой получения реальной модели является совпадение количественных характеристик связей в разрезе всех исходных наблюдений. Это значит, что варьирование значений показателей должно происходить в пределах однозначной определенности качественной стороны явлений, характеристиками которых являются моделируемые экономические показатели.

3.Достаточная размерность (численность) совокупности наблюдений, позволяющая с достаточной точностью и надежностью выявить изучаемые связи. Закон больших чисел гласит, что только в большой совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения направления варьирования (случайной ковариации).

4.Наличие методов, позволяющих выявить количественные параметры связей экономических показателей из массовых данных.

В экономическом анализе в процессе стохастического моделирования уровней экономических показателей широко используются математико-статистические методы, такие как: корреляционный анализ; регрессионный анализ; группировка многомерных наблюдений; дисперсионный анализ; компонентный анализ и др.

Детерминированный и стохастический факторный анализ хозяйственной деятельности предприятия

1. Почему результаты хозяйственной деятельности предприятия не могут быть предметом экономического анализа?

2. Назвать отличительные черты детерминированного и стохастического факторного анализа, привести примеры

Список использованных источников

1. Почему результаты хозяйственной деятельности предприятия не могут быть предметом экономического анализа?

Каждая наука имеет свой предмет исследования, который она изучает с соответствующей целью присущими ей методами. Нет предмета исследования — нет и науки. Определение предмета имеет принципиальное значение для обоснования самостоятельности и обособленности той или иной отрасли знаний.

Философия под предметом любой науки (включая и АХД) понимает какую-то часть или сторону объективной действительности, которая изучается только данной наукой. Один и тот же объект может рассматриваться различными науками. Каждая из них находит в нем специфические стороны или отношения.

Хозяйственная деятельность является объектом исследования многих наук: экономической теории, макро- и микроэкономики, управления, организации и планирования производственно-финансовой деятельности, статистики, бухгалтерского а, экономического анализа и т.д.

Следует отметить, что определение предмета любой науки — очень сложная задача, в том числе и в экономическом анализе. Несмотря на то, что этот вопрос разрабатывается уже несколько десятилетий, окончательная точка в определении предмета АХД еще не поставлена. В специальной литературе по АХД можно встретить десятки самых разных его формулировок. Все определения предмета АХД, которые наиболее часто встречаются в литературе и которые более-менее соответствуют его сущности, можно сгруппировать следующим образом:

а) хозяйственная деятельность предприятий;

б) хозяйственные процессы и явления.

При более внимательном рассмотрении этих определений можно заметить, что анализ изучает не саму хозяйственную деятельность как технологический, организационный процесс, а экономические результаты хозяйствования как следствия экономических процессов. Поэтому в последнее время большинство исследователей этой проблемы предметом АХД считают экономические процессы, которые происходят в результате хозяйственной деятельности. Однако, хозяйственная деятельность предприятия и те процессы, что в ней происходят, являются объектом изучения многих наук.

В этих определениях наблюдается идентификация предмета АХД с его объектами и не найден водораздел АХД с другими науками, изучающими хозяйственную деятельность предприятия или хозяйственные явления и процессы, проистекающие в ней. Данные определения не содержат то специфическое, что позволяет отличить АХД от других наук. В целях ограничения объекта исследования в некоторых определениях предмета указывается цель АХД: оценка достигнутых результатов и выявление резервов повышения эффективности деятельности предприятия.

Чтобы выделить ту часть или те отношения в этом объекте, которые относятся только к анализу, нужно исходить из сущности процессов хозяйственной деятельности. Процесс — это причинно-обусловленное течение событий, смена явлений, состояния объекта в соответствии с намеченной целью или результатом. Результаты экономических процессов как следствия планируются и прогнозируются на будущее в соответствующих показателях, учитываются по мере фактического формирования и затем анализируются. Но результаты как следствия процессов являются не предметом АХД, а объектами. Предметом же экономического анализа являются причины образования и изменения результатов хозяйственной деятельности. Познание причинно-следственных связей в хозяйственной деятельности предприятий позволяет раскрыть сущность экономических явлений и на этой основе дать правильную оценку достигнутым результатам, выявить резервы повышения эффективности производства, обосновать планы и управленческие решения.

Читать еще:  Анализ ликвидности страховой компании

Классификация, систематизация, моделирование, измерение причинно-следственных связей является главным методологическим вопросом в АХД.

Только раскрыв причинно-следственные связи различных сторон деятельности, можно очень быстро просчитать, как изменятся основные результаты хозяйственной деятельности за счет того или иного фактора, произвести обоснование любого управленческого решения, рассчитать, как изменится сумма прибыли, безубыточный объем продаж, запас финансовой устойчивости, себестоимость единицы продукции при изменении любой производственной ситуации.

2. Назвать отличительные черты детерминированного и стохастического факторного анализа, привести примеры

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.

Различают следующие типы факторного анализа: детерминированный и стохастический; прямой и обратный; одноступенчатый и многоступенчатый; статический и динамичный; ретроспективный и перспективный (прогнозный). Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. когда результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов. 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. Системный подход в АХД вызывает необходимость взаимосвязанного изучения факторов с учетом их внутренних и внешних связей, взаимодействия и соподчиненности, что достигается с помощью систематизации. Систематизация в целом — это размещение изучаемых явлений или объектов в определенном порядке с выявлением их взаимосвязи и подчиненности. Одним из способов систематизации факторов является создание детерминированных факторных систем. Создать факторную систему — значит представить изучаемое явление в виде алгебраической суммы, частного или произведения нескольких факторов, определяющих его величину и находящихся с ним в функциональной зависимости. Например, объем валовой продукции промышленного предприятия можно представить в виде произведения двух факторов первого порядка: среднего количества рабочих и среднегодовой выработки продукции одним рабочим за год, которая в свою очередь зависит непосредственно от количества отработанных дней одним рабочим в среднем за год и среднедневной выработки продукции рабочим. Последняя также может быть разложена на продолжительность рабочего дня и среднечасовую выработку (рисунок 1).

Рисунок 1 Детерминированная факторная система валовой продукции

Развитие детерминированной факторной системы достигается, как правило, за счет детализации комплексных факторов. Элементные (в нашем примере — количество рабочих, количество отработанных дней, продолжительность рабочего дня) не раскладываются на сомножители, так как по своему содержанию они однородны. С развитием системы комплексные факторы постепенно детализируются на менее общие, те в свою очередь еще на менее общие, постепенно приближаясь по своему аналитическому содержанию к элементным (простым).

Однако необходимо отметить, что развитие факторных систем до необходимой глубины связано с некоторыми методологическими трудностями и прежде всего с трудностью нахождения факторов общего характера, которые можно было бы представить в виде произведения, частного или алгебраической суммы нескольких факторов. Поэтому обычно детерминированные системы охватывают наиболее общие факторы. Между тем исследование более конкретных факторов в АХД имеет существенно большее значение, чем общих.

Отсюда следует, что совершенствование методики факторного анализа должно быть направлено на взаимосвязанное изучение конкретных факторов, которые находятся, как правило, в стохастической зависимости с результативными показателями.

Большое значение в исследовании стохастических взаимосвязей имеет структурно-логический анализ связи между изучаемыми показателями. Он позволяет установить наличие или отсутствие причинно-следственных связей между исследуемыми показателями, изучить направление связи, форму зависимости и т.д., что очень важно при определении степени их влияния на изучаемое явление и при обобщении результатов анализа.

Анализ структуры связи изучаемых показателей в АХД осуществляется с помощью построения структурно-логической блок-схемы, которая позволяет установить наличие и направление связи не только между изучаемыми факторами и результативным показателем, но и между самими факторами. Построив блок-схему, можно увидеть, что среди изучаемых факторов имеются такие, которые более или менее непосредственно воздействуют на результативный показатель, и такие, которые воздействуют не столько на результативный показатель, сколько друг на друга.

Например, на рисунке 2 показана связь между себестоимостью единицы продукции растениеводства и такими факторами, как урожайность культур, производительность труда, количество внесенного удобрения, качество семян, степень механизации производства.

Рисунок 2 Блок-схема стохастической факторной системы себестоимости продукции

Прежде всего, необходимо установить наличие и направление связи между себестоимостью продукции и каждым фактором. Безусловно, между ними существует тесная связь. Непосредственное влияние на себестоимость продукции оказывает в данном примере только урожайность культур. Все остальные факторы влияют на себестоимость продукции не только прямо, но и косвенно, через урожайность культур и производительность труда. Например, количество внесенных удобрений в почву содействует повышению урожайности культур, что при прочих одинаковых условиях обусловливает снижение себестоимости единицы продукции. Однако необходимо учитывать и то, что увеличение количества внесенных удобрений приводит к росту суммы затрат на гектар посева. И если сумма затрат возрастает более высокими темпами, чем урожайность, то себестоимость продукции будет не снижаться, а повышаться. Значит, связь между этими двумя показателями может быть и прямой, и обратной. Аналогично влияет на себестоимость продукции и качество семян. Приобретение элитных, высококачественных семян вызывает рост суммы затрат. Если они возрастают в большей степени, чем урожайность от применения более высококачественных семян, то себестоимость продукции будет увеличиваться, и наоборот.

Степень механизации производства влияет на себестоимость продукции и прямо, и косвенно. Повышение уровня механизации вызывает рост затрат на содержание основных средств производства. Однако при этом увеличивается производительность труда, растет урожайность, что содействует снижению себестоимости продукции.

Исследование взаимосвязей между факторами показывает, что из всех изучаемых факторов отсутствует причинно-следственная связь между качеством семян, количеством удобрений и механизацией производства. Отсутствует также непосредственная обратная зависимость данных показателей от уровня урожайности культуры. Все остальные факторы прямо или косвенно влияют друг на друга.

Таким образом, систематизация факторов позволяет более глубоко изучить взаимосвязь факторов при формировании величины изучаемого показателя, что имеет очень важное значение на следующих этапах анализа, особенно на этапе моделирования исследуемых показателей.

На основании данных таблицы 1 :

— определить объем производства продукции в целом по ЗАО «Восток»;

— рассчитать по каждому виду продукции, требуемые абсолютные и относительные показатели;

— полученные показатели внести в таблицу 1 и сделать вывод.

Таблица 1 Анализ объема и структуры продукции за отчетный год по ЗАО » Восток »

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector