Файл: курс лекций.doc

Экстенсивные – связаны с количественным, а не качественным приростом результативного показателя (увеличение объема производства за счет расширения посевов).

Интенсивные – характеризуют напряженность труда в процессе производства (т.е. увеличение производства идет за счет роста урожайности, производительности труда).

Количественными считаются факторы, которые выражают количественную определенность явлений (количество оборудования, сырья).

Качественные факторы определяют внутреннее качество, признаки и особенности изучаемых объектов (качество продукции, плодородие почвы).

Одни факторы оказывают непосредственное влияние на результирующий показатель, другие – косвенное. В результате различают факторы первого, второго и последующих уровней подчинения.

Воздействие факторов на результативный показатель можно определить количественно – это измеримый фактор, но есть факторы, влияние которых на результативный показатель не поддается измерению – неизмеримые.

Детерминированное моделирование и анализ факторных систем хозяйственной деятельности

В основе ЭА лежат выявление, оценка влияния факторов на изменение результативных показателей. Показатели, характеризующие причины – факторные (независимые), показатели, характеризующие следствие – результативные (зависимые). Совокупность факторных и результативных показателей, связанных одной причинно-следственной связью – факторная система.

Одна из задач факторного анализа – моделирование взаимосвязи между результатным показателем и факторами.

Моделирование – метод научного познания, с помощью которого создается модель (условный образ) объекта исследований.

Модель факторной системы (взаимосвязь показателя с факторами) передается в форме математического уравнения:

f – функция, х – факторы.

Существует 2 типа связи – функциональная (детерминированная) и стохастическая.

В детерминированном анализе выделяют аддитивные, мультипликативные, кратные и смешанные типы факторных моделей:

К классу кратных моделей применяются следующие способы их преобразования:

Удлинение – изменение числителя исходной модели путем замены 1 или нескольких факторов на сумму однородных показателей. Например:
Разложение – удлинение знаменателя факторной модели путем замены одного или нескольких факторов на сумму или произведение однородных показателей:
Расширение – расширение исходной факторной модели за счет умножения числителя и знаменателя дроби на один или несколько новых показателей
Сокращение – создание новой факторной модели путем деления числителя и знаменателя дроби на один и тот же показатель.

Выбор способа моделирования зависит от объекта исследования и поставленной цели.

Стохастическое моделирование и анализ факторных систем хозяйственной деятельности

Для изучения стохастической зависимости применяют следующие методы стохастического моделирования: группировка многомерных наблюдений, корреляционный и регрессионный анализ, дисперсионный анализ, методы причинного анализа, компонентный анализ.

Корреляционно-регрессионный анализ изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. В зависимости от количества исследуемых показателей различают парные и многофакторные модели корреляционно-регрессионного анализа.

Основной задачей корреляционно-регрессионного анализа является выяснение формы и тесноты связи между результативным и факторным показателями.

Основные модели корреляционного анализа: коэффициент парной корреляции, коэффициент частной корреляции, коэффициент множественной корреляции, коэффициент детерминации.

Математические модели корреляционного анализа в форме коэффициентов имеют ограниченные аналитические возможности. С их помощью невозможно определить закономерности формирования уровня результативного показателя под влиянием исследуемых факторов, оценить интенсивность их влияния, классифицировать факторы на основные и второстепенные. Для этих целей используются модели регрессионного анализа.

Линейная модель (уравнение) регрессионного анализа может быть представлена в виде:

где - результативный показатель,

- факторные модели,

- коэффициенты регрессии.

Коэффициенты регрессии показывают интенсивность влияния факторов на результативный показатель. Коэффициенты показывают, на сколько единиц уровень результативного показателя отклоняется от своего среднего значения, если значения факторного показателя отклоняются от среднего, равного нулю, на одно стандартное отклонение.

Аналитические достоинства регрессионных моделей в том, что: во-первых, точно определяется фактор, по которому выявляются резервы повышения результативности хозяйственной деятельности; во-вторых, выявляются объекты с более высоким уровнем эффективности; в-третьих, возникает возможность количественно измерить экономический эффект от внедрения передового опыта и проведения организационно-технических мероприятий.

Методы анализа количественного влияния факторов на изменение результативного показателя

Метод цепных подстановок используется для исчисления влияния отдельных факторов на соответствующий совокупный показатель. Данный способ анализа используется лишь тогда, когда зависимость между изучаемыми явлениями имеет строго функциональный характер, когда она представляется в виде прямой или обратной пропорциональной зависимости. В этих случаях анализируемый совокупный показатель как функция нескольких переменных должен быть изображен в виде алгебраической суммы, произведения или частного от деления одних показателей на другие.

При расчетах необходимо придерживаться следующих правил:

сначала учитывается влияние количественных, а затем качественных факторов;
в первую очередь изменяется фактор первого уровня, затем второго, третьего и т.д.

В общем виде имеем следующую систему расчетов по методу цепных подстановок:

— базисное значение обобщающего показателя;

факторы

y₀ = f(a₁b₀c₀d₀…) — промежуточное значение;

у₀ = f(a₁b₁c₀d₀...) — промежуточное значение;

у₀ = f(a₁b_lc_]d₀...) — промежуточное значение;

………………………………

у₀= f(a_lb_]c_ld_l...) — фактическое значение.

Общее абсолютное отклонение обобщающего показателя определяется по формуле

Общее отклонение обобщающего показателя раскладывается на факторы:

за счет изменения фактора а

за счет изменения фактора b

и т.д.

Метод цепных подстановок имеет недостатки, о которых следует знать при его применении. Во-первых, результаты расчетов зависят от последовательности замены факторов; во-вторых, активная роль в изменении обобщающего показателя необоснованно часто приписывается влиянию изменения качественного фактора.

Индексный метод основан на сопоставлении фактического уровня изучаемого объекта в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде. Вместо значения в базисном периоде могут использоваться плановые величины.

Индексный метод используется для расчета влияния факторов в мультипликативных и кратных моделях.

Если обобщающий экономический показатель представляет собой произведение количественного (объемного) и качественного показателей-факторов, то при определении влияния количественного фактора качественный показатель фиксируется на базисном уровне, а при определении влияния качественного фактора количественный показатель фиксируется на уровне отчетного периода.

Метод абсолютных разниц. Применяется для расчета влияния факторов на результативный показатель в мультипликативных моделях и комбинированных моделях типа:

В соответствии с методом абсолютных разниц необходимо рассчитать абсолютный прирост каждого фактора. Затем величина влияния того или иного фактора определяется умножением его прироста на плановую величину факторов, находящихся в модели справа от него, и на фактическую величину факторов, находящихся слева.

Например, алгоритм расчета для мультипликативной модели типа имеет вид: