13. Понятие факторного анализа. Детерминированное и стохастическое моделирование факторных систем, их виды.

Эк-ий анализ предполагает выявление некоторой сов-ти факторов и уста-новление формы и кол-ой хар-ки их связи с исследуемым пок-лем. Каждое явление можно рассматривать и как причину, и как результат. Эк-ий пок-ль, являющийся объектом исследования, наз-ся результативным (обобщающим). Пок-ли, участвующие в исследовании как хар-ки результативного и опред-щие его вел-ну, наз-ся факторными. Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативного показателя. В факторной системе может быть только один результативный пок-ль и один или более факторных. Выделение факторов как элементов факторной систе-мы базируется на следующих критериях: -причинности, т.е. любой фактор должен отр-ть причину изменения результа-тивного пок-ля; -самостоятельности; -учёт. возможности; -колич-ой измеряемости. В факторном анализе различают детерминированный и стохастический ана-лиз. Детерминированный анализ предст. собой методику иссл-ия влияния факторов, связь кот. с результативным пок-лем носит функциональный хар-р. Это значит, что изучаемое явление можно разложить по прямым факторам, построив модель связи в виде произведения частного или суммы факторов. В детермин-ном анализе выделяются следующие виды факторных систем: 1) Аддитивные модели. В них показатель представлен в виде суммы факторов. Например, с/с пр-ции: y(C)= x₁(МЗ) + x₂(з/п) + х₃(АО) + х₄(прочие). 2) Мультипликативные модели. Показатель представлен в виде производения факторов. Например, ур-нь объёма пр-ции: y(O)= x₁(Ч-ть) * x₂(Выр). 3) Кратные модели. Показатель представлен в виде частного. Прим. среднегод. выр-ка. у(В)= x₁(О)/х₂(Ч) 4)Смешанные (комбинированные) – сочит-е в разл-х комбинациях предыд. моделей, они могут быть предст. в виде формул (коэф крит-ой ликвид-ти) К _кр.л = (ДС+КФВ+ДЗ)/КО , где ДС – ден. ср-ва; КФВ – краткосроч. фин-ые вложения; ДЗ – деб-ая задолженность; КО – краткосроч. обяз-ва.

Под стохастикой поним.вероятность событий, обусловленных случ.сочетанием факторов. Стохастич.зависимость проявл. только в среднем в массе наблюдений, т.к. согласно закону больших чисел в большей совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения.При этом величине факторного признака может соответствовать несколько значений результативного показателя. Для изучения стохастич.зависимостей использ-ся различ. способы и приемы: -сравнение, аналитич.группировки, графические и т.д., позволяющие установить общий характер и направленность связи . – способы корреляционного, дисперсионного, компонентного, современного многомерного факторного анализа, позволяющ.определить степень влияния факторов на изучаемый показатель

14. Способ цепных подстановок и абсолютных разниц.

Одной из задач анализа явл. определ-е величин влияния отд-х факторов на измен-ие результат-го показ-ля. В детермин-ом анализе для этого исп-ют приемы элиминирования-послед-го выделения влияния одного фактора на величину рез-го показ-ля при исключ-ии влияния остальных. Элиминирование осущ-ся разл-ми способами: 1. цепных подстановок, 2. абсолютных разниц, 3. интегральных разниц Наиб-е. универс-м явл-ся 1 способ, при кот послед-но заменяют базисные величины каждого фактора на фактические данные отч. периода. При этом рассч-ют условн.значения рез-го показ-ля, сравнение кот. позвол-ет определить колич-ое влияние каждого из факторов. Подстановки осущ-ся в след-ем порядке: 1 Замена по колич-м и структ-м; 2 Замена по качественным факт-ым показ-лям. Пример:1) 0о= Вчас₀* Д₀* Чо* П_0; 2)Оусл1= Ч1* Д₀*П₀*Вчас₀ ; Δ0(Ч)= Оусл1-0о; 3) Оусл2= Ч; 1* Д₁*П₀*Вчас₀ ; Δ0(Д)= Оусл2- Оусл1; 4) Оусл3= Ч1* Д₁*П₁*Вчас₀ ; Δ0(П)= Оусл3- Оусл2; 5) О1= Ч1* Д₁*П₀*Вчас₁ ; Δ0(В час)= О1- Оусл3

Сущность прием абс-ых разниц заключ в том, что абс-ое отклонен изучаемого фактора умножается на фактич величины факторов, располож в модели слева от него, и на базовые величины факторов, располож справа от него моделей. В формализованном виде методику приема абс-ых разниц можно представить след образом. Имеется 3-х факторная мульпликативная модель Ф = а*в*с

ΔФ(а) = Δ а*в₀*с_0; Δф(в) = Δв*а₁*с₀=а₁*Δв*с_0;Δф (с)= а₁*в₁*Δс

Рассмотрим методику на примере

1) Δ0(Ч)=ΔЧ* Д₀*П₀*Вчас_0, 2)Δ0(Д) = Ч₁*ΔД*П₀*Вчас₀ 3) Δ0(П) = Ч₁*Д₁*ΔП*Вчас_0, 4) Δ0(Вчас)= Ч₁*Д₁*П1*ΔВчас₀

Баланс отклонений: Δ0(Ч)- Δ0(Д)- Δ0(П)- Δ0(Вчас)

ПРАВИЛО: Для двухфакторных моделей – если 1 фактор качественный, а 2-ой колич-й, влияние кач-го фактора опред-ся умножением отклон-я по нему на колич фактич-й; а влияние колич-го фактора опред-ся умнож-ем отклон-я по нему на кач-й базисный.

Пример: 0=Вгод*ч, Δ0(Вгод) =ΔВгод*Ч_1, Δ0(Ч)=ΔЧ*Вгод_0,

0 = МЗ*МО, Δ0(МЗ) = ΔМЗ*МО_0, Δ0(МО)= ΔМО*МЗ₁

Однако элимин-ние имеет существ-е недост-и, кот связ с опред-м хар-ки факторов и послед-ти их замены при опред-ии влияния на рез-т. Поэт в детерминир А может прим-ся интегр метод для мультипл-х, кратн и смеш моделей. Напр, для двухфакторн модели вида F= x × y вл-е кажд фактора определ-я по формулам:

∆F(x) = ∆x × yo + (∆x ×∆y)/2, ∆F(y) = ∆y × xo + (∆x ×∆y)/2.