
- •17. Сущность, содержание, требования и использование графиков в экономическом анализе.
- •18. Значение аналитических таблиц. Виды, правила оформления и формы аналитических таблиц
- •19. Типы детерминированных моделей, в которых применяется способ цепной подстановки
- •21. Сущность, сфера применения и алгоритм расчета влияния факторов способами абсолютных и относительных разниц
- •22. Сущность стохастических взаимосвязей. Способы изучения зависимостей в стохастическом факторном анализе.
- •23 Условия применения и задачи корреляционного анализа. Использование способа парной корреляции. Интерпретация и практическое использование рез-тов корреляционно-регрессионного анализа
- •24 Понятие и источники хозяйственных резервов. Признаки, классификация, виды и характеристика хоз. Резервов
- •25 Принципы организации поиска и подсчета резервов
- •26 Методы подсчета резервов: способ прямого счета, сравнения, детерминированного факторного анализа и корреляционного анализа.
- •27 Показатели продукции. Задачи и информационная база анализа.
- •28 Анализ динамики и выполнения плана по объему производства и реализации продукции.
- •29.Анализ выполнения плана по ассортименту продукции
- •31.Анализ ритмичности выпуска прод-ции
- •32. Анализ показ-ей кач-ва продукции
- •33. Анализ выполнения договорных обяз-в по поставкам прод-ции
23 Условия применения и задачи корреляционного анализа. Использование способа парной корреляции. Интерпретация и практическое использование рез-тов корреляционно-регрессионного анализа
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 другой - результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.
Для исследования стохастических соотношений используются следующие способы экономического анализа, с которыми мы уже знакомились в предыдущих главах: сравнение параллельных и динамических рядов, аналитические группировки, графики. Однако они позволяют выявить только общий 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, современного многомерного факторного анализа и т.д.
Наиболее широкое применение в экономических исследованиях нашли приемы корреляционного анализа, которые позволяют количественно выразить взаимосвязь между показателями.
Необходимые условия применения корреляционного анализа.
1. Наличие достаточно 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:
1) определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), то есть определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;
2) установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.
Исследование корреляционных соотношений 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.
Всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с изучения, как они влияют на величину результативного признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемую обработку биржевых ставок. Особое значение при этом имеет знак перед коэффициентом регрессии. Знаки коэффициентов регрессии говорят о характере влияния на результативный признак статистической обработки биржевых ставок.