Finkurier.ru

Журнал про Деньги
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Метод детерминированного анализа

Способы детерминированного факторного анализа

Детерминированный факторный анализ — это методика изучения влияния факторов на результативный показатель, связь между которыми имеет функциональный характер. То есть результативный показатель представлен в виде произведения, алгебраической суммы или частного факторов.

Этапы проведения детерминированного факторного анализа:

· построение обоснованной детерминированной факторной модели;

· выбор приема факторного анализа;

· реализация расчетных процедур;

· формулирование выводов и рекомендаций по результатам анализа.

Построение факторной модели. В детерминированной факторной модели связи между переменными жестко фиксированы и каждой конкретной величине изменения независимой переменной (фактора) соответствует строго определенное (детерминированное) изменение зависимой переменной (результативного показателя).

На этом этапе происходит моделирование взаимосвязей между результативными показателями и факторами, которые влияют на их величину. Это очень важный этап, так как если на этом этапе будет допущена ошибка, то все дальнейшие расчеты не дадут верных результатов. Смысл этапа состоит в том, чтобы в форме математического уравнения выразить взаимосвязь исследуемого показателя и факторов.

Существует правило, которое заключается в следующем: любое расширение детерминированной факторной модели не должно противоречить логике связи «причина — следствие». То есть факторы, которые входят в модель, должны находиться в причинно-следственной связи с показателем. Кроме того, все показатели факторной модели должны быть количественно измеряемыми.

В зависимости от числа факторов, используемых в модели, модель может быть двух-, трех-, четырехфакторной и т. д.

Выделяют следующие виды детерминированных факторных моделей:

— аддитивная модель. Это модель, в которую факторы входят в виде алгебраической суммы

; (2)

— мультипликативная модель. Это модель, в которую факторы входят в виде произведения

; (3)

— кратная модель. Это модель, представляющая собой отношение факторов, то есть результативный показатель получают делением одного фактора на величину другого

; (4)

— смешанная модель. Это модели, которые сочетают в себе различные комбинации предыдущих моделей

; (5)

; (6)

; (7)

Следующим этапом проведения детерминированного факторного анализа является выбор приема факторного анализа. Существует несколько способов проведения детерминированного факторного анализа:

1. Способ цепных подстановок.Способ цепных подстановок позволяет измерить влияние каждого отдельного фактора на прирост результативного показателя. Суть способа цепных подстановок заключается в последовательной замене базисной величины каждого фактора отчетными значениями и в оценке влияния произведенной замены на результативный показатель. К достоинству этого метода относится достаточная простота и универсальность. Способ цепных подстановок можно использовать для всех видов детерминированных факторных моделей (аддитивных, мультипликативных, кратных, комбинированных).

При использовании этого способа большое значение имеет очередность расстановки факторов в факторной модели и, соответственно, последовательность изменения значений факторов, так как от этого зависит количественная оценка влияния каждого фактора.

Для метода цепных подстановок должна применяться правильно построенная детерминированная факторная модель, должна соблюдаться определенная очередность в расстановке факторов. Если в факторной модели присутствуют количественные и качественные факторы, то замену факторов следует начинать с количественного фактора.

Количественные факторы отражают количественную определенность явлений. Количественные факторы могут выражаться как в стоимостном, так и в натуральном измерителях. Например, количественные факторы характеризуют объем производства и реализации продукции, причем величина этих факторов может быть выражена как в рублях, так и в штуках, метрах и т. д.

Качественные факторы характеризуют внутренние свойства, особенности и признаки изучаемых объектов. Например, качественным фактором является жирность молока, производительность труда, качество продукции и т. д.

Алгоритм расчета способом цепной подстановки для двухфакторной мультипликативной модели выглядит следующим образом:

, (8)

где а – количественный фактор;

в – качественный фактор.

Анализ начинают с того, что рассчитывают:

(9)

(10)

(11)

Далее определяют общее изменение результата (У):

(12)

Определяют влияние факторов:

— количественного фактора по формуле

(13)

— качественного фактора по формуле

(14)

(15)

Рассмотрим алгоритм расчета на конкретном примере.

Пример 1.По исходным данным таблицы 1 определите отклонение объема производства в целом и за счет влияния факторов.

Таблица 1 – Исходные данные для факторного анализа

Методы детерминированного факторного анализа

Понятие детерминированного факторного анализа

Детерминированный факторный анализ – это метод исследования воздействия на объект факторов, которые связаны с результатом воздействия функционально.

То есть, детерминированный факторный анализ позволяет установить связь между итоговым показателем или функцией, а также факторами или аргументами функции. Для того, чтобы исследовать подобные зависимости необходимо соблюдать ряд требований, к которым относят:

  1. Рассматриваемые факторы должны относиться к реальной действительности, а не быть абстрактными. Они должны быть причиной или следствием рассматриваемого явления или объекта. Такие модели имеют высокий практический потенциал, в отличие от математических абстракций.
  2. Показатели рассматриваемой модели должны быть измеряемы количественно. Так же они должны иметь информационное описание.
  3. Рассматриваемые факторы могут быть оценены по отдельности. То есть, при исследовании взаимосвязи факторов с конечным результатом должна быть возможность увидеть их обособленное влияние на функцию. При этом их совокупное воздействие показывает прирост итогового результата.

Попробуй обратиться за помощью к преподавателям

Детерминированный анализ использует следующие виды моделей. Аддитивные модели используются в случае, если результат представляет собой совокупность нескольких факторных показателей. Математически эта зависимость отображается следующим уравнением:

$Y = x_1 + x_2 + x_3 + … x_n$

В случае, если результат воздействия факторов представляет собой их произведение, то пользуются мультипликативной моделью, которая выглядит как:

$Y = x_1 • x_2 • x_3 • … • x_n$

Если при вычислении необходимо разделить один фактор на другой, то пользуются кратными моделями, представленными такими уравнениями как:

Так же могут использоваться смешанные или комбинированные модели. Они строятся на сочетании разных комбинаций вышеперечисленных моделей. Для проведения операций с вышеперечисленными моделями могут использоваться следующие приемы. Например, прием удлинения, когда числитель формулы раскладывают на отдельные факторы. Еще один способ – способ формального разложения. В этом случае знаменатель раскладывается на составляющие факторы. Математическое уравнение:

Задай вопрос специалистам и получи
ответ уже через 15 минут!

$Y = Z / X = Z / x_1 + x_2+… + x_n$

Так же применяется способ расширения, который предполагает умножение числителя и знаменателя на одну или ту же величину, что позволяет исследовать влияние фактора на функцию в целом. Метод сокращения, напротив, позволяет разделить величины на указанный фактор.

Детерминированный факторный анализ предполагает применение различных методов манипулирования действующими факторами. Как правило, он позволяет методом исключения оставлять один фактор и исследовать его влияние на функцию. Для этого специалисты могут использовать методы цепной подстановки, абсолютные и относительные разницы, индексный метод, метод долевого участия и другое.

Метод цепной подстановки

Способ цепной подстановки факторов является наиболее универсальным. Он позволяет опытным и расчетным путем оценить влияние фактора на хозяйственный результат. Сущность метода заключается в замене базисной величины фактора на фактическую. Далее осуществляется вычитание из каждой замены предыдущего значения. На примере аддитивной модели метод цепной подстановки примет вид:

  1. Аддитивная модель $ Y = a + b + c$. Базисный фактор $a_0$ будет последовательно заменяться на каждый фактическое значение фактора $a_1$. При этом количество замен будет равняться количеству воздействующих факторов, то есть $Y_1 = a_1 + b_1 + c_1$
  2. Далее из полученного значения вычитается предшествующее. Каждый фактор будет рассматриваться в двух периодах – базисном и фактическом. Баланс отклонений дельты Y составит совокупность отклонений факторов $a, b, c$.
  3. Полученный результат $Y_0$ и $Y_1$ покажут изменение результата под воздействием факторов в аддитивной модели, где дельта $a, b, c$ – покажет дельту изменения итога.
Читать еще:  Пути совершенствования экономического анализа

Метод подстановок рассчитан на оценку количественных показателей. Только рассчитав их, исследователь может обратиться к качественным показателям. Расчет значений факторов позволяет определить как каждый из них влияет на конечный результат. Однако, использование этого метода требует знаний о последовательности влияния факторов на конечный результат. Так же необходимо учитывать их взаимное подчинение, чтобы иметь возможность их систематизировать.

Метод цепных подстановок является инструментом определения влияния структурного фактора на итог. Примером может послужить расчет выручки, который зависит не только от цены реализации, но и от количества проданных товаров, их структуры. То есть, продажа товаров более высокого качества принесет большую сумму дохода, нежели от товаров более низкого качества.

Метод абсолютных разниц

Этот способ применяется для моделей, где рассматривается произведение влияния фактора на конечный результат хозяйственной деятельности. То есть, он используется для моделей аддитивного и мультпликативно-аддитивного вида. Несмотря на то, что область его применения ограничена, он активно применяется в анализе экономической работы субъектов. Оценка проводится путем умножения абсолютного значения прироста на плановое расчетное значение. Таким образом, появляется возможность рассмотреть влияние одного фактора. Значение всех остальных факторов принимается как фактическое и неизменяемое, а последующих факторов в виде базиса.

Расчет воздействия начинается с первого фактора, далее строго соблюдается последовательность влияния факторов. Рассмотрим на примере мультипликативной модели:

  1. $Y (a) = a • b_0 • c_0$, фактор $а$ рассматривается в динамике его изменения, остальные факторы исследуются в их базисном значении.
  2. $Y(b) = a_1 • b • c_0$, то есть рассматриваемый фактор $b$ берется в динамике, предыдущий фактор a оценивается по его фактическому значению, а последующий фактор c по базисному.
  3. $Y (c) = a_1 • b_1 • c$, здесь соблюдается тот же принцип, что и вышеуказанных моделях.

Индексный метод оценки влияния факторов оперирует относительными величинами. Он помогает получить более точное представление о воздействии факторов, так как каждый фактор в его фактическом значении делится на его базисное значение, что позволяет рассчитать индекс. С помощью индексов можно охарактеризовать исследуемое явление во времени и пространстве.

Наиболее часто в экономике используют три вида индексов, а именно, индекс Ласпейреса или индекс фактического товарооборота. Агрегатный индекс цен или индекс Паше широко применяется для оценки динамики цен и зависимости производственного выпуска. Индексы позволяют анализировать влияние факторов в том случае, если оно представлено их произведением.

Интегральный метод является наиболее точным из существующих. Он полностью убирает эффект преувеличения влияния одного фактора, и преуменьшения влияния другого. Это происходит из-за того, что факторы оказывают взаимное влияние, а значит, образуют совместный прирост итогового значения.

Все рассмотренные методы факторного анализа работают для оценки количественного влияния факторов. При этом, исследование сложных факторов подразумевает, что они будут разбиты на более простые составляющие, а затем, элементы будут проанализированы по отдельности. В этом случае, разделенные факторы будут относится ко второму уровню, который рассчитывается с помощью метода долевого участия.

Этот способ представляет собой разбивку факторов на несколько уровней. Чтобы рассчитать факторы второго порядка проводится оценка динамики их прироста. Причем анализируется их доля в общей сумме прироста. Затем осуществляется их умножение на величину влияния совокупного раскладываемого фактора.

Применение методов детерминированного факторного анализа требует соблюдения условий, позволяющих избегать элиминирования. Оно предполагает, что изменение факторов происходит не зависимо друг от друга, когда в реальности все факторы, как правило, оказывают взаимное влияние. Прирост изменения итога обычно происходит по показателю, анализируемому в последнюю очередь. При исследовании модели очень важно учитывать эту особенность, так как месторасположения фактора в цепочке воздействия может влиять на общий результат и влияние других факторов. Помимо приведенных методов, все чаще используются интегральный метод, метод логарифмический, кольцевой, экстремальный и метод взвешенных конечных разностей.

Таким образом, детерминированный факторный анализ и его методы позволяют оценивать влияние факторов на конечный результат. Он широко применяется при анализе хозяйственной деятельности отдельных субъектов хозяйствования и целых систем. Важно помнить, что ни одна структура не является закрытой, а значит, всегда подвержена воздействию других систем, событий, явлений и объектов. При этом сам предмет исследования может оказывать влияние на окружающую среду. Кроме того, детерминированный факторный анализ помогает рассматривать экономические показатели в динамике, что позволяет приблизить исследование к реальности.

Так и не нашли ответ
на свой вопрос?

Просто напиши с чем тебе
нужна помощь

Методы детерминированного анализа

В настоящее время в литературе выделяют достаточно большое количество методов детерминированного факторного анализа или их еще называют методами анализа количественного влияния факторов на изменение результативного показателя. К наиболее используемым на предприятии методам относят: цеп­ные подстановки, метод абсолютных разниц, метод относитель­ных разниц, метод пропорционального деления и долевого уча­стия, интегральный метод.

Первые три метода основаны на приеме элиминирования. Элиминировать (от лат. eliminare — исключать, устранять) — зна­чит исключать влияния некоторых факторов с целью выделения какого-нибудь одного.

Метод цепных подстановок, широко применяющийся на практике, позволяет раскрыть взаимосвязь отдельных факторов и измерить их влияние на отклонение от плана тех показателей, ко­торые непосредственно от них зависят. Подстановкой называется замена базовой величины частного (факторного) показателя от­четной. Число подстановок равно числу входящих в расчетную формулу частных показателей, поскольку при определении об­щей величины изменения обобщающего (результативного) пока­зателя приводится расчет базовой величины, где все показатели базовые.

Сущность метода цепных подстановок заключается в по­следовательной и постепенной замене планового значения от­дельных показателей, входящих в расчетную формулу, отчетным значением этих показателей и измерении влияния произведенной замены на изменение величины изучаемого обобщающего пока­зателя.

Первоначально в расчетную формулу подставляют все пла­новые значение и определяют так называемый базовый (плано­вый) показатель. Затем в ту же формулу подставляют поочередно отдельные отчетные показатели, а все остальные величины оста­ются плановыми. После каждой замены того или иного показате­ля результат расчета сравнивают с базовым (плановым), который принимают на 100%. Полученное отклонение рассматривают как отражение влияния данного отчетного показателя, поскольку все остальные показатели, как в базовом, так и во вновь выполнен­ном расчете одинаковы. Степень влияния тех или иных факторов на конечный результат определяют не только в абсолютных ве­личинах, но и в процентах.

Рассмотрим расчет влияния факторов a, b на прирост ре­зультативного показателя f в мультипликативных моделях типа f = ab. Здесь следует обратить внимание что на первом месте всегда должен идти количественный фактор (например — объем), а потом качественный (цена). Для изучения влияния двух факторов на результативный показатель расчеты выполняются в следующем порядке:

— определяют базовое значение результативного показателя f = ab;

— определяют влияние первого показателя-фактора на ана­лизируемый показатель. При этом базовое значение фактора a заменяют текущим значением a1, т.е. fa – a1b;

— определяют степень влияния первого показателя-фактора на анализируемый показатель при плановой базе. Для этого из расчетной величины fa вычитают базовую величину f:

Читать еще:  Анализ за три года

Если в результате расчета получается ответ со знаком плюс, то это значит, что данный показатель-фактор способствовал улучшению анализируемого показателя, его увеличению; ответ со знаком минус свидетельствует о снижении уровня анализи­руемого показателя;

— определяют влияние показателя-фактора на анализируе­мый показатель в процентах:

; (3.6)

— аналогично определяют влияние другого показателя- фактора, входящего в формулу, по которой рассчитывают анали­зируемый показатель:

(3.8)

— определяют правильность предыдущих построений. При этом сумма найденных величин факторных отклонений должна соответствовать общему изменению рассматриваемого показате­ля:

Следует отметить, что на практике, как правило, такого ра­венства между суммой факторных отклонений и общим измене­нием результативного показателя не получается. При использо­вании метода цепных подстановок влияние каждого показателя рассматривается изолировано, без учета его взаимосвязи с други­ми показателями. В действительности между показателями суще­ствует определенная зависимость – изменение одного из показа­телей вызывает изменение других.

В результате взаимосвязанного влияния показателей образу­ется, так называемый, «неразложенный остаток». Существует несколько вариантов использования неразложенного остатка:

· неразложенный остаток условно прибавляют к влиянию качественного показателя (наиболее распространенный вариант);

· неразложенный остаток делят на равные части по факто­рам;

· неразложенный остаток делят пропорционально темпам прироста соответствующих факторов;

· пренебрегают неразложенным остатком.

С целью избавления от неразложенного остатка пользуются более сложными методами, например, интегральным, логариф­мическим, кольцевым и др.

Метод абсолютных разниц. Как и метод цепных подстано­вок, он применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных моделях и смешанных моделях ти­па f – a (b – c). Хотя его использование ограничено, но благодаря своей простоте этот метод широко применяется в анализе финан­сово-хозяйственной деятельности предприятия.

При использовании этого метода величина влияния факто­ров рассчитывается умножением абсолютного прироста анализи­руемого фактора на базовую величину факторов, которые нахо­дятся справа от него, и на фактическую величину факторов, рас­положенных слева от него в модели.

Рассмотрим применение метода на примере мультиплика­тивной факторной модели типа f – abcd. Имеются базовые (пла­новые) и фактические значения по каждому факторному показа­телю, а также их абсолютные отклонения:

Определим изменение величины результативного показате­ля за счет влияния каждого фактора:

Как видно из приведенной схемы расчет строится на после­довательной замене базовых значений факторных показателей их отклонениями, а затем фактическим уровнем этих показателей.

Здесь также как и в методе цепных подстановок необходимо следить за соотношением алгебраической суммы прироста ре­зультативного показателя за счет отдельных факторов (Δfa + Δfb + Δfc + Δfd) и общим его приростом (f1 – f). Если ра­венство между ними не достигнуто, то образуется неразложенный остаток, избавиться от которого можно любым из вариантов, описанных выше.

Метод относительных разниц, как и предыдущий, приме­няется для измерения влияния факторов на прирост результатив­ного показателя только в мультипликативных моделях и смешан­ных моделях типа f = a (b – c). Он значительно проще метода цеп­ных подстановок, что при определенных обстоятельствах делает его достаточно эффективным для использования в анализе фи­нансово-хозяйственной деятельности предприятия. Это касается тех случаев, когда исходные данные содержат уже определенные ранее относительные отклонения факторных показателей в про­центах (или коэффициентах).

Рассмотрим применение метода на примере мультиплика­тивной модели типа f = abc.

Сначала необходимо рассчитать относительные отклонения факторных показателей в процентах:

; (3.18)

; (3.19)

. (3.20)

Тогда изменение величины результативного показателя за счет влияния каждого фактора определяется следующим образом:

; (3.21)

; (3.22)

(3.23)

Для расчета влияния первого фактора на изменение резуль­тативного показателя необходимо базовую величину результа­тивного показателя умножить на относительный прирост первого фактора, выраженного в процентах, и результат разделить на 100. Чтобы рассчитать влияние второго фактора, нужно к базовой ве­личине результативного показателя прибавить изменение его за счет первого фактора, далее полученную сумму умножить на от­носительный прирост второго фактора, выраженного в процен­тах, и результат разделить на 100. Влияние третьего фактора оп­ределяется аналогично: к базовой величине результативного по­казателя необходимо прибавить его прирост за счет первого и второго факторов и полученную сумму умножить на относитель­ный прирост третьего фактора (в процентах) и т.д.

Также как и в методе абсолютных разниц здесь следует учи­тывать возможность получения нераспределенного остатка.

Метод относительных разниц удобно применять в тех слу­чаях, когда требуется рассчитать влияние большого числа факто­ров (более 8). При этом, в отличие от предыдущих методов, зна­чительно сокращается объем вычислений.

Метод пропорционального деления и долевого участия в ря­де случаев могут быть использованы для определения величины влияния факторов на изменение результативного показателя. Это касается тех случаев, когда имеют дело с аддитивными моделями и смешанными моделями типа:

. (3.24)

Рассмотрим применение метода пропорционального деле­ния на примере аддитивной модели f = a + b + c.

Изменение величины результативного показателя за счет влияния каждого фактора определяется следующим образом:

; (3.25)

; (3.26)

. (3.27)

При использовании моделей смешанного типа расчеты, производимые по методу пропорционального деления, значи­тельно усложняются. Так, для определения изменения величины результативного показателя за счет влияния каждого фактора, во- первых, строится дерево факторов, во-вторых, вводится и рассчи­тывается коэффициент, который учитывает иерархический уро­вень факторов, входящих в модель.

Применяя метод долевого участия (если имеется та же ад­дитивная модель, что и в предыдущем примере) сначала опреде­ляется доля каждого фактора в общей сумме их приростов, кото­рая затем умножается на общий прирост результативного показа­теля:

; (3.28)

; (3.29)

. (3.30)

Интегральный метод отличается высокой точностью расче­тов, по сравнению со всеми разобранными ранее методами и применяется для измерения влияния факторов на прирост резуль­тативного показателя в мультипликативных, кратных и смешан­ных моделях. Его сущность заключается в суммировании прира­щений функции, определенной как частная производная, умно­женная на приращение аргумента на бесконечно малых проме­жутках, при соблюдении необходимых условий. Для этого в ин­тегральном методе пользуются специально определенными фор­мулами. Основные из них для разных моделей приведены в таблице 3.2.

Таким образом, использование интегрального метода не требует знания всего процесса интегрирования. Достаточно в го­товые рабочие формулы из таблицы 3.2 подставить необходимые чи­словые данные и сделать соответствующие расчеты.

Основные методы детерминированного факторного анализа

Назначение факторного анализа

Факторный анализ — определение влияния факторов на результат — является одним из сильнейших методических решений в анализе хозяйственной деятельности компаний для принятия решений. Для руководителей — дополнительный аргумент, дополнительный «угол зрения».

Целесообразность применения факторного анализа

Как известно, анализировать можно все и до бесконечности. Целесообразно на первом этапе реализовать анализ по отклонениям, а там где это необходимо и оправдано — применить факторный метод анализа. Во многих случаях простого анализа по отклонениям достаточно, чтобы понять, что отклонение «критическое», и когда совсем не обязательно знать степень его влияния.

Факторы делятся на внутренние и внешние, в зависимости от того, влияет на них деятельность данного предприятия или нет. При анализе основное внимание уделяется внутренним факторам, на которые предприятие может воздействовать.

Факторы подразделяются на объективные, не зависящие от воли и желаний людей, и субъективные, подверженные влиянию деятельности юридических и физических лиц.

По степени распространенности факторы делятся на общие и специфические. Общие факторы действуют во всех отраслях экономики. Специфические факторы действуют в пределах отдельной отрасли или конкретного предприятия.

Читать еще:  Факторный анализ прибыли онлайн

Виды факторного анализа

Существуют следующие типы факторного анализа:

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

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

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

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

5) Одноступенчатый и многоступенчатый.

6) Статический и динамический.

7) Ретроспективный и перспективный.

В зависимости от типа факторной модели различают два основных вида факторного анализа — детерминированный и стохастический.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т. е. когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Данный вид факторного анализа наиболее распространен, поскольку, будучи достаточно простым в применении (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет осознать логику действия основных факторов развития предприятия, количественно оценить их влияние, понять, какие факторы и в какой пропорции возможно и целесообразно изменить для повышения эффективности производства.

Детерминированный факторный анализ имеет достаточно жесткую последовательность выполняемых процедур:

1.построение экономически обоснованной детерминированной факторной модели;

2.выбор приема факторного анализа и подготовка условий для его выполнения;

3.реализация счетных процедур анализа модели;

4.формулирование выводов и рекомендаций по результатам анализа.

Основные методы детерминированного факторного анализа

Метод цепных подстановок; Метод абсолютных разниц; Метод относительных разниц; Интегральный метод; Метод логарифмирования.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Суть стохастического метода — измерение влияния стохастических зависимостей с неопределенными и приблизительными факторами. Стохастический метод целесообразно применять для экономических исследований с неполной (вероятностной) корреляцией: например, для задач маркетинга. 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.

Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:

-необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);

-необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;

-необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).

Необходимо также различать статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

И, наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, . При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов a и b на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В этом случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

Необходимо также различать статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

При анализе и прогнозировании социально-экономических явлений исследователь довольно часто сталкивается с многомерностью их описания. Это происходит, например, при решении задач сегментирования рынка, построения типологии стран по достаточно большому числу показателей, прогнозирования конъюнктуры рынка отдельных товаров, изучения и прогнозирования экономической депрессии и многих других проблем.

РАССМОТРИМ ПРИМЕР ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА:

7. Детерминированное моделирование факторных систем

7. Детерминированное моделирование факторных систем

Одной из задач факторного анализа является моделирование взаимосвязей между результативными показателями и факторами, которые определяют их величину. Сущность моделирования факторных систем заключается в том, что взаимосвязь исследуемого показателя с факторными передается в форме конкретного математического уравнения. В факторном анализе различают модели детерминированные (функциональные) и стохастические (корреляционные). С помощью детерминированных факторных моделей исследуется функциональная связь между результативным показателем (функцией) и факторами (аргументами).

При моделировании детерминированных факторных систем необходимо выполнять ряд требований.

1. Факторы, включаемые в модель, и сами модели должны иметь определенно выраженный характер, реально существовать, а не быть придуманными абстрактными величинами или явлениями.

2. Факторы, которые входят в систему, должны быть не только необходимыми элементами формулы, но и находиться в причинно-следственной связи с изучаемыми показателями.

3. Все показатели факторной модели должны быть количественно измеримыми, т. е. иметь единицу измерения и необходимую информационную обеспеченность.

4. Факторная модель должна обеспечивать возможность измерения влияния отдельных факторов, т. е. в ней должна учитываться соразмерность изменений результативного и факторных показателей, а сумма влияния отдельных факторов должна равняться общему приросту результативного показателя.

В детерминированном анализе выделяют следующие типы наиболее часто встречающихся факторных моделей.

1. Аддитивные модели. Используются, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных показателей.

2. Мультипликативные модели. Применяются, когда результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторов.

3. Кратные модели. Используются, когда результативный показатель получают делением одного факторного показателя на величину другого.

4. Смешанные (комбинированные) модели – это сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей.

Моделирование аддитивных факторных систем производится за счет расчленения одного или нескольких факторных показателей на составные элементы.

Моделирование мультипликативных факторных систем осуществляется путем последовательного расчленения факторов исходной системы на факторы-сомножители.

К классу кратных моделей применяют следующие способы их преобразования: удлинения, формального разложения, расширения и сокращения. Первый метод предусматривает удлинение числителя исходной модели путем замены одного или нескольких факторов на сумму однородных показателей. Способ формального разложения факторной системы предусматривает удлинение знаменателя исходной факторной модели путем замены одного или нескольких факторов на сумму или произведение однородных показателей. Метод расширения предусматривает расширение исходной факторной модели за счет умножения числителя и знаменателя дроби на один или несколько новых показателей. Способ сокращения представляет собой создание новой факторной модели путем деления числителя и знаменателя на один и тот же показатель.

Таким образом, результативные показатели могут быть разложены на составные элементы (факторы) различными способами и представлены в виде различных типов детерминированных моделей. Выбор способа моделирования зависит от объекта исследования, поставленной цели, а также от профессиональных знаний и навыков исследователя.

Процесс моделирования факторных систем – очень сложный и ответственный в анализе хозяйственной деятельности. От того, насколько реально и точно созданные модели отражают связь между исследуемыми показателями, зависят конечные результаты анализа.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector