Вопрос 3.Диагностика в экономическом анализе. Способы и приемы.

Краткое содержание рассматриваемых проблем в рамках данного вопроса: Понятие детерминированного факторного анализа. Этапы проведения анализа. Типы факторных детерминированных моделей. Приемы и способы детерминированного факторного анализа. Способ цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц. Индексный способ. Преимущества и недостатки различных способов детерминированного факторного анализа. Понятие стохастической взаимосвязи. Организация стохастического исследования. Методы стохастического анализа. Понятие и виды корреляционного анализа. Методы изучения стохастических зависимости группировок. Способы выявления тренда.

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.

Факторы – это некоторое внешние условия оказывающие влияние на результирующий показатель. На результирующий показатель может влиять 1 фактор однофакторный анализ или несколько факторов – многофакторный анализ.

В зависимости от типа факторной модели различают два основных вида факторного анализа - детерминированный и стохастический.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т. е. когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель.

Основными задачами факторного анализа является построение экономико – математических моделей определяющие факторы, влияющие на результативный показатель и оценка влияния этих факторов на итоговый результат.

Идея факторного анализа заключается в разложении общей вариации результирующей переменной (у) на независимый компонент (х), каждая из которых характеризуется влиянием того или иного фактора или взаимодействием ряда факторов.

Детерминированный - определенный 1 уровень

Стохастический – случайный (многоуровневый)

Основные предпосылки проведения детерминированного факторного анализа

1. Наличие между факторами и результатами показателями функциональной связи

2. Невыносимость разделение действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели.

3. Изучение взаимодействий в короткий промежуток времени, при котором внутреннее свойство исследуемого объекта не могут изменится

На практике различаются прямой факторный анализ и обратный

1. Прямой – используется при планировании работ предприятия или при прогнозировании составления экономической системы на некоторый промежуток времени при известных факторов влияющих на результат(известных (х))

2. Но чаще всего применяется обратный факторный анализ те по известной эволюции результирующих показателя и набор некоторых факторов которые предположено влияет на результирующий показатель, определяется перечень влияющих факторов, а так же определяет степень влияния этих факторов на результирующий показатель (известных (у))

Факторы и результативные показатели

результативного показателя по факторам:

     а) аддитивный типа А = а + b + c (например, сумма затрат предприятия по экономическим элементам на изготовление и реализацию продукции образует ее полную себестоимость);       б) мультипликативный типа А = а · b · c (к примеру, зависимость фонда оплаты труда от среднесписочной численности работающих, их среднемесячной заработной платы и числа месяцев в периоде);       в) кратный типа (например, зависимость фондоотдачи от выпуска товарной продукции и среднегодовой стоимости основных производственных фондов);       г) смешанный типа (например, зависимость рентабельности производства от прибыли, суммы среднегодовой стоимости основных производственных фондов и нормируемых оборотных средств ).

1. Аддитивный факторные модели, используемые в экономическом анализе

Y=∑x_i+x₂+x_n

аддитивная модель, т. е. модель, в которую факторы входят в виде алгебраической суммы

Аддитивная модель может рассматривать:

1. Итог бухгалтерского баланса который представляет собой сумму разделов и статей по активу и пассиву.

2. Себестоимость продукции которая = сумме калькуляционных статей расходов.

2. Мультипликативные факторные модели используемые в экономическом анализе

мультипликативная модель, т. е. модель, в которую факторы входят в виде произведения

y=x1*x2*x3*..*x n-1 *xn

3. Кратные факторные модели используемые в экономическом анализе

Y=

кратная модель, т. е. модель, представляющая собой отношение факторов,

4. Смешанные факторные модели используемые в экономическом анализе.(комбинированные)

Представляют собой сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей.

Y=

Y=

Y=

Алгоритм решения задач с применением метода ДФА:

1. выявляются результирующие и факторные показатели;

2. происходит построение экономическо - математической модели;

3. согласно таблице определяется способы и приемы, которые можно применить к решению данной факторной модели;

4. рассчитывается влияние факторов на результативный показатель;

5. Выводы по анализу. При этом выполняется следующая схема:

- указывается отклонения результатирующего показателя от базисного

- выделяется факторы оказывающие положительный показатель на результативный показатель и оценки размеров влияния каждого из них

- выделяются факторы оказывающие отрицательные влияния на результативный показатель и оценивается размер их влияния.

- отмечаются факторы оказавшие сильное влияние на результирующий показатель (возможно оценка этого влияния в %)

- дается общая оценка выявленных изменений и по возможности указывается как эти изменения влияют на финансовый результат рабочего предприятия.

Способ цепных подстановок при оценке влияния факторов в детерминированном анализе.

Данный метод хар-ся тем что последовательно используется прием элеменирования происходит замена базовых показателей на фактические т.об. алгоритм расчета факторной модели методом цепных подстановок можно представить в след.виде

1)базовые значение результирующего показ.и влияющего показателя

Y0=f(X1,0X2,0X3,0…Xn,0)

2)Промежуточное значение результирующего показателя при значение Х1,0на Х1,1

3Промежуточные значения результирующего показат. при значении

Фактические значения результирующего показателя(базовые заменинины на текущие)

Общее обсалют.изменение результирующ.показателя изменяются по след.формуле

Данный метод является универсальным методом он применяется при любых факторных моделях. но не смотря на свою уцневерсальность данный метод имеет ряд недостатков.главный из них заключается в том что резултаты расчетов зависят от порядка последовательности вычесления промежуточных значений изменения резул-го показателя.

Способ абсолютных разниц при оценке влияния факторов в детерминированном анализе.

Данный метод применяется только для мультипликативных и адетивных моделей метод абсл.раз.вытекает из метода цепн.подст. за исключением того что в этом методе на каждом шаге при вычесление промежуточного знеачения только в текущем факторе базовое значение заменяетсяч на фактическое а в остальных остается равным базовому.

алгоритм:

1)базовое значение резуль-го показателя и влияющих на него факторов

2)Промежуточное значение результирующего показателя

3)Второе промежуточное значение результирующего показателя

Фактическое значение рез-го показат.

Промежуточное значение результирующего фактора есть нечто иное как формула

Недостатки такиеже как в методе цепных постановок

Индексный способ при оценке влияния факторов в детерминированном анализе.

Использует индексы для определения внешних факторов на результирующий показатель

При расчете влияние факторов на результирующий показатель сначала рассчитывается влияние количественного фактора (по аналогии со способом цепных подстановок) - делением темпа роста на темп прироста результируещего показателя и умножением на 100%ю Для определения доли влияния качественного фактора полученный результат вычитается из 100% т.е. получаем: ∆y(x) = Tпр (х)/Тпр(у)*100%; ∆у(кач)=100-у(х)

Преимущества данного способа: универсальность применения, простота расчетов.

Недостаток метода состоит в том, что, в зависимости от выбранного порядка замены факторов, результаты факторного разложения имеют разные значения. Это связано с тем, что в результате применения этого метода образуется некий неразложимый остаток, который прибавляется к величине влияния последнего фактора. На практике точностью оценки факторов пренебрегают, выдвигая на первый план относительную значимость влияния того или иного фактора. Однако существуют определенные правила, определяющие последовательность подстановки: · при наличии в факторной модели количественных и качественных показателей в первую очередь рассматривается изменение количественных факторов; · если модель представлена несколькими количественными и качественными показателями, последовательность подстановки определяется путем логического анализа.

Понятие стохастических связей и задачи корреляционного анализа.

Значит, 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.. 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.

Очень многие процессы происхождение во внешнем мире имеют вероятностный (случайный) характер. Для таких процессов характерно то, что за причиной некоторого явления не всегда наступает следствие. Такие процессы называются - стохастические. Для стохастических процессов, так же как и для детерминированных проводятся факторный анализ оценка влияния на результирующий показатель. Однако стохастический анализ отличается от анализа детерминированных процессов так на пример для организации корреляционного исследования стохастического процесса приходится использовать гораздо больший объем информации чем при исследовании детерминированной зависимости.

Но главное различие заключается в том что в отличии т ДФА одному набору факторов могут соответствовать различные значения результирующего показателя и наоборот одному значению результирующего фактора могут соответствовать различные наборы факторных примененных.

Стохастическое моделирование факторных систем взаимосвязей отдельных сторон хозяйственной деятельности строится на обобщении закономерностей варьирования значений экономических показателей - количественных характеристик факторов и результатов хозяйственной деятельности. Количественные параметры связи выявляются на основе сопоставления значений изучаемых показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов.

Таким образом, первой предпосылкой стохастического моделирования является возможность составить совокупность наблюдений, т. е. возможность повторно измерить параметры одного и того же явления в различных условиях.

В стохастическом анализе, где сама модель составляется на основе совокупности эмпирических данных, предпосылкой получения реальной модели является совпадение количественных характеристик связей в разрезе всех исходных наблюдений. Это означает, что варьирование значений показателей должно происходить в пределах однозначной определенности качественной стороны явлений, характеристиками которых являются моделируемые экономические показатели (в пределах варьирования не должно происходить качественного скачка в характере отражаемого явления).

Значит, второй предпосылкой применяемости стохастического подхода моделирования связей является качественная однородность совокупности (относительно изучаемых связей).

Изучаемая закономерность изменения экономических показателей (моделируемая связь) выступает в скрытом виде. Она переплетается со случайными с точки зрения исследования (не изучаемыми) компонентами вариации и ковариации показателей. Закон больших чисел гласит, что только в большой совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения направления варьирования (случайной вариации).

Из этого вытекает третья предпосылка стохастического анализа – достаточная размерность (численность) совокупности наблюдений» позволяющая с достаточной надежностью и точностью выявить изучаемые закономерности (моделируемые связи).

Четвертая предпосылка стохастического подхода – наличие методов, позволяющих выявить количественные параметры экономических показателей из массовых данных варьирования уровня показателей. Математический аппарат применяемых методов иногда предъявляет специфические требования к моделируемому эмпирическому материалу. Выполнение данных требований является важной предпосылкой применяемости методов и достоверности полученных результатов.

Основная особенность стохастического факторного анализа заключается в том, что при стохастическом анализе нельзя составлять модель путем качественного (теоретического) анализа, необходим количественный анализ эмпирических данных.

Методы стохастического факторного анализа

Способ парной корреляции. Метод корреляционного и регрессионного (стохастического) анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости, т.е. связь, проявляется не в каждом отдельном случае, а в определенной зависимости. С помощью парной корреляции решаются две главные задачи: оставляется модель действующих факторов (уравнение регрессии); дается количественная оценка тесноты связей (коэффициент корреляции).

Матричные модели. Матричные модели представляют собой схематическое отражение экономического явления или процесса с помощью научной абстракции. Наибольшее распространение здесь получил метод анализа «затраты-выпуск», строящийся по шахматной схеме и позволяющий в наиболее компактной форме представить взаимосвязь затрат и результатов производства.

Математическое программирование – это основное средство решения задач по оптимизации производственно-хозяйственной деятельности.

Метод исследования операций направлен на изучение экономических систем, в том числе производственно-хозяйственной деятельности предприятий, с целью определения такого сочетания структурных взаимосвязанных элементов систем, которое в наибольшей степени позволит определить наилучший экономический показатель из ряда возможных.

Теория игр как раздел исследования операций - это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы.