16.Анализ способом пропорционального деления и долевого участия.

DрВ де случаев для опред. величины влияния факторов на прирост результативного показателя м.б. использован этот способ. Используется при изучении аддитивных моделей типа и кратко-аддитивного типа Y=сумма Xi и кратко-аддитивного типа Y=a/(b+c+…+n); Y=(a+b+…n)/k. Когда модеть типа Y=a+b+с, то расчет производится: ▲Ya=▲Yобщ/(▲a+▲b+▲c) *▲a, ▲Yb=▲Yобщ/(▲a+▲b+▲c) *▲b, ▲Yc=▲Yобщ/(▲a+▲b+▲c) *▲c. В моделях кратно аддитивного вида сначала необходимо способом цепной подстановки опред, насколько изменился результативный показ. за счет числителя и знаменателя, а затем произвести расчет влияния факторов второго порядка способом пропорционального деления по вышеприведенному алгоритму. Способ долевого участия: сначала опред. доля кА-го фактора в общей сумме их прироста, которая затем умножается на общий прирост результативного показателя: ▲Ya=▲Ya/(▲a+▲b+▲c) *▲Yобщ, ▲Yb=▲Yb/(▲a+▲b+▲c) *▲Yобщ, ▲Yc=▲Yс/(▲a+▲b+▲c) *▲Yобщ.

17.Анализ интегральным способом и способом логарифмирования.

Интегральный метод применим к мультипликативным, кратным и смешанным моделям. Метод позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению с методами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц. Он позволяет достигнуть полного разложения результативного показателя по факторам и носит универсальный характер, т.е. Можно использовать также уже сформированные рабочие формулы: 1. Модель вида Y=a*b. ▲Y(a)=bo*▲a+1/2▲a*▲b, ▲Y(b)=ao*▲b+1/2▲a*▲b. 2.Модель вида Y=a*b*c. ▲Y(a)=1/2▲a*(boc1+b1co)+1/3*▲a*▲b*▲c, ▲Y(b)=1/2▲b*(aoc1+a1co)+1/3*▲a*▲b*▲c, ▲Y(c)=1/2▲c*(aob1+a1bo)+1/3*▲a*▲b*▲c. 3. Модель вида: Y=a/b, ▲Y(a)=▲a/▲b *In‌‌ ‌| b1/bo|, ▲Y(b)=▲y-▲y(a). 4. Модель вида Y=a/(b+c), ▲Y(a)= ▲a/(▲b+▲c) * In‌‌ ‌| (b1+c1)/(bo+co)|, ▲y(b)=( ▲y-▲y(a))/ (▲b+▲с) *▲b. ▲y(c)=( ▲y-▲y(a))/ (▲b+▲с) *▲c. Метод логарифмирования применяется для измерения влияния факторов только в мультипликативных моделях. Он обеспечивает высокую точность расчетов. При этом рез-ы не зависят от местоположения факторов в модели. Допол-ый прирост от взаимодействия факторов распределяется пропорционально доле изолированного влияния кА-го фактора на ур. результативного показателя (пропорционально отношениям логарифмов факторных индексов к логарифму результативного показателя). При расчетах используются как натуральный, так и десятичный логарифм.F=x*y*z, ▲Fx=▲Fобщ* lg(x1:xo)/lg(F1:F2), ▲Fy=▲Fобщ* lg(y1:yo)/lg(F1:F2), ▲Fz=▲Fобщ* lg(z1:zo)/lg(F1:F2).

18. Стохастический анализ и его использование в ахд.

Чаше в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству объектов (наблюдений). Здесь каждой величине факторного показателя (аргумента) может соответствовать несколько значений результативного показателя (функции). Например, увеличение фондовооруженности труда рабочих дает разный прирост производительности труда на разных предприятиях даже при очень выравненных прочих условиях. Это объясняется тем, что все факторы, от которых зависит производительность труда, действуют в комплексе, взаимосвязанно. От степени оптимальности сочетания разных факторов будет зависеть степень воздействия каждого из них на величину результативного показателя. Взаимосвязь между исследуемыми факторами и результативным показателем проявится, если взять для исследования большое количество наблюдений (объектов) и сравнить их значения. Тогда в соответствии с законом больших чисел влияние других факторов на результативный показатель сглаживается, нейтрализуется. Это дает возможность установить связь, соотношения между изучаемыми явлениями. Корреляционная (стохастическая) связь - это неполная, вероятностная зависимость между показателями, кот.я 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. 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.