6. Способы и технические приемы ан-за. Традиционные способы. Детерминированный и стохастический факторный а-з. Оптимизация показателей.

При А экон.явлений используется совокупность приемов и методов исследования многие из кот-ых заимствованы из других наук- математике, статистике, планирования бухучета, но эти методы переработаны применительно к ЭА и взаимосвязаны в единую систему.

Анализ деят-сти п/п начинается с использования абсолютных величин, если в БУ абсолютные показатели используются в качестве основных измерителей, то в А они применяются в основном в качестве базы для исчисления относительной величины. В ЭА наиболее часто используются относ.величины, кот-ые характеризуют димамику явления, степень выполнения плана, поэтому относ.вел-ны широко применяются в процессе А.

Традиционные способы обработки эк-кой инф-ии:

1) способ сравнения – это науч-й метод познания, когда неизвестные изучаемые явления и предметы сопоставляются с уже известными, изученными ранее, с целью определения общих черт либо различий м/у ними. Суть сравнения состит в сопоставлении однородных объектов для нахождения чертв сходства или различия м/д ними. Используются все возможные виды сравнения:

- с планом;

- с прошлым периодом;

- с лучшим;

- со средними данными;

- с утвержденными нормами расхода и т.д.

Сравнимые величины д.б. сопоставимы. При срав-нии опр-ся абсол. и относ. отклонения: абсолютные - рассчитывается как разница фактического показателя и базы сравнения, а относительные – как отношение абсолютного отклонения к базе сравнения. Например, с помощью индекса-дефлятора А0=А1/ИД

2) средние и относительные величины. Относ-ные пок-ли отражают соотношение величины изучаемого явления с величиной другого явления либо с величиной за иной период. Средние величины отражают общие хар-рные черты изучаемых объектов по соответствующему признаку. Виды средних величин: арифм-ая простая, арифм-ая взвешенная, хронологическая, геометрическая. Относи- льные показ-ли: темп роста, удельный вес отдельной позиции в общем итоге и др.

3) графический способ связан с геометр-им изобр-ем функциональной зависимости при помощи линий на плоскости. Широко прим-ся д/исследования произ-венных процессов, орг-ионных стр-р, процессов программирования.При использовании граф.метода строятся различные виды диаграмм, кот-ые могут характеризовать динамику изучаемого явления, позволяют сопоставлять показатели относящиеся к разным совокупностям, позволяют изучать структурные сдвиги в составе какого-либо показателя. Таким образом, использование графиков делают А наглядным.

4) способ группировки инф-ии. Рез-том групп-ки являются аналитические таблицы.

5) балансовый способ служит д/отражения соотнош-ий, пропорций 2х групп взаимосв-ых и уравновешенных пок-лей, итоги к-ых д. б. тождественны. Используется как вспомогательное средство для проверки правельности вычислений при проведении факторного А, так же можно определить значение недостающего показателя, зная значения остальных.(пр.-р: остаток на начало + выпуск = реализация+ остаток на конец или Р = О начало + В –О конец ; формула баланса товар.продукции)

ДФА – представляет собой способ исследования влияние факторв на результативный показатель при условии наличия функциональной зависимости факторов и результативного показателя. ДФА проводится в несколько этапов:

1. опр-ся объект факторного анализа;

2. строится факторная модель;

3. выбираются приемы анализа;

4. осуществляется счетные процедуры;

5. формируются выводы.

Способы детерминированного факторного а-за:

1) Метод цепных подстановок (испол-ся во всех типах факто-х моделей). Устраняется влияние Ұ фактора на результирующий пок-ль путем замены пок-ля базисного ур-ня (плановый пок-ль или пок-ль прошлых лет) на фактич. значение факторов. Влияние Ұ фактора на рез-тивный пок-ль опред-ся как разность м/у получившимся значением рез-тивного пока-ля и рез-тивного пока-ля предыдущего расчета. (у= а*в*с,где у- резул.пок-ль, а,в,с-факторные признаки)

2) Метод разниц абсолютных величин. Исп-тся в мультипликативных моделях и смешанной модели типа y=A·(B-C). По Ұ а-зируемому фактору опред-ют абс-ную величину отклонения (факт – базисная величина) и затем д/установления влияния Ұ фактора, последовательно в базисное знач-е рез-тивного пок-ля величину фактора заменяют на его абс-ное откл-ие. При этом факторы, находящиеся слева от ∑ абс-ных откл-ий принимаются по факту, а справа – принимаются по базисному уровню. (∆ уа= (а.ф-а.пл)*в.пл*с.пл; ∆ ув = (в.ф-в.пл)*а.ф*с.пл; ∆ ус = (с.ф-с.пл)*а.ф*в.ф)

3) Способ относительных разниц. Применим к мультипликативным и смешанным моделям. Данный метод явл. разновидностью метода разниц абсол-ых величин. По Ұ а-зир-му фактору определяют относ-ный прирост: (факт – базисная величина)*100/ базисная величина. Д/установления влияния Ұ фактора необходимо базисное знач-е рез-тивного показ-ля умножить на величину относ-го прироста и разделить полученное значение на 100. ( ∆уа= у.пл*∆а/а.пл; ∆ ув= (у.пл+∆уа)*∆в/в.пл; ∆ус= (упл+∆уа+∆ув)*∆с/спл)

4) Индексный метод а-за. Позволяет опред-ть влияние изменения общего пок-ля в рез-те влияния факторов, не только в относ-ном, но и в абс-ном выражении. Как правило, а-зируемый пок-ль предст-ет собой произведение колич-ого и качеств-го пок-лей в различных ед-ах измерения и поэтому невозможно прямым сложением или вычитанием пок-ля установить влияние Ұ фактора на рез-тивный пок-ль.

Недостатки методов элиминирования (1-4) состоят в том, что изменение рез-та (влияние фактора) зависит от изменения порядка рассмотрения факторов.

5) Интегральный прием базируется на дроблении неразложимого остатка м/у всеми факторами, след-но, порядок расположения показ-лей не важен.

Примеры интегрирования:

Способы стохастического факторного а-за:

1) Корреляционно-регрессионный а-з (КРА) – метод статистического исследования экспериментальных данных, к-ый позволяет определить степень линейной завис-ти м/у переменными. Виды корреляции: парная (2 переменные) и множественная.

КРА направлен на решение двух задач:

- установление стохастической связи м/у параметрами;

- оценка тесноты факторов и результирующего показателя.

Д/реш-я этих задач подбирается соответ-щий тип математического уравнения, к-ое наилучшим образом отражает хар-р изучаемой связи (прямая или обратная, прямо- или криволинейная). Обоснование уравнения связи производится с помощью сопоставления рядов динамики и построения линейных графиков. Размещение точек на графике покажет, какая связь образовалась м/у пок-ми. Конечной целью корреляционного а-за явл. построение уравнения регрессии с известными параметрами а и в. Эти параметры определяются из следующей системы уравнений:

na + b∑x=∑y

a∑x + b∑x² =∑xy, где n – количество наблюдений.

Д/определения тесноты связи м/у факторным и рез-тивным пок-ми в прямолинейных зависимостях рассчит-тся коэф-нт корреляции.

2) дисперсионный а-з применяют д/изучения влияния кач-ных признаков на колич-ную переменную.

3) компонентный а-з - метод хар-ки целостной сущности явления поср-вом выявления составляющих его стр-рных компонентов.

4) многомерный факторный и кластерный а-з испол-тся д/обоснования решений, в основе к-ых лежат многочисленные взаимосв-ые переменные. Н-р, опред-ния V продаж нового продукта в завис-ти от его техн-го ур-ня, цены, конкурентосп-ти, зат-ты на рекламу и др.

Методы оптимизации показ-лей:

1) программирование. Методы линейного программирования – применяются д/реш-я многих экстремальных задач, основаны на реш-ии сис-мы линейных уравнений, когда завис-ть м/у изучаемыми явлениями строго функциональна; отличаются альтернативностью реш-я и определенными ограничивающими условиями (т.е. из всех вариантов нужно выбрать лучший). Методы динамического программирования – применяются при реш-ии оптимизационных задач, в к-ых целевая ф-ция нелинейна (н-р, зат-ы растут с увеличением V произ-ва, но меньшими темпами; зависимость удельного расхода бензина на 1 км пути от скорости автомобиля и др.).

2) теория массового обслуживания представляет собой прикладную область теории случайных процессов. Используется д/минимизации издержек в сфере обслуживания, в произ-ве, торговле. Учитывается 3 фактора:

1) ритм изменения числа клиентов, заявок;

2) вероятностные соображения;

3) способ определения издержек ожидания и улучшения обслуживания.

3) математическая теория игр – исследует оптимальные ситуации в усл-ях игрового хар-ра. Разл-ые хоз-ые ситуации (создание рациональных запасов сырья, оптимизация кач-ва прод-ии) формализуются математически как игра неск-ких игроков, Ұ из к-ых преследует цель максимиза- ции выгоды за счет другого. Решение таких задач закл-ся в установлении правил игры, возможных стратегий игроков, возможных выигрышей. Если выигрыш одной стороны неизбежно приводит к проигрышу другой, то говорят об антагонистических играх. Если набор стратегий ограничен, то игра называется матричной.

4) исследование операций –это методология применения математических колич-ных методов д/обоснования решения задач во всех областях человеческой д-ти.