2. Традиційні методи економічного аналізу

Аналіз (розклад, розчленування, розбір) - це логічний прийом, метод дослідження, суть якого полягає в уявному розчленуванні досліджуваного об’єкта на складові частини, кожна з яких досліджується окремо з подальшим їх об’єднанням з допомогою синтезу для отримання потрібної інформації.

Традиційні методи економічного аналізу:

• Метод абсолютних величин. Аналіз показників економічних явищ, процесів починається з абсолютних величин (характеризують явища абсолютно, взяті без будь-якого зв’язку, з яких можна отримати інформацію).

• Метод відносних величин. Означає встановлення в порівнянні, у співставленні з чим-небудь іншим. Використовується при аналізі динаміки явищ і характеризує зміну показника явища в часі.

• Метод середніх величин. Середні величини узагальнюють відповідні однорідні показники, явища, процеси та дозволяють абстрагуватися від випадкових коливань. У розрахунках приймається середнє арифметичне значення, середня зважена, тощо.

• Метод порівняння. Порівняння означає аналіз одного явища у зв’язку з іншим для встановлення подібності чи відмінності або переваг чи недоліків між ними (порівняння з плановими показниками або показниками минулих років та встановлення і аналіз відхилень).

• Метод групування. Групування - це розподіл на групи за ознаками. Дозволяє виявити та визначити взаємозв’язки і взаємозалежності різних економічних явищ і найбільш суттєві фактори, що притаманні цим явищам.

• Індексний метод. Індекс - це числовий показник, що виражає в процентах зміну якогось економічного явища (індекс цін, індекс продуктивності праці). Метод базується на відносних показниках, що визначають відношення рівня певного явища до його рівня в минулому або базового значення.

• Метод ланцюгових підстановок. Метод дозволяє отримати ряд проміжних значень узагальнюючого показника послідовною зміною базисних значень факторів на фактичні. Різниця двох проміжних значень узагальнюючого показника в ланцюгу підстановок рівна зміні узагальнюючого показника, що викликане зміною відповідного фактора. Метод використовується для розрахунку впливу окремих факторів на відповідний сукупний показник чи функцію і застосовується при встановленій функціональній залежності між досліджуваними об’єктами.

• Балансовий метод. Баланс - співвідношення взаємопов’язаних показників певної діяльності чи процесу. Використовується в бухгалтерському обліку, статистиці, плануванні, аналізі економічної діяльності тощо.

• Графічні методи. Використовують графічне зображення функціональної залежності з допомогою ліній на площині, що відтворюють, існуючі зв’язки між окремими економічними чи іншими показниками.

• Метод аналізу ефективності інвестицій. В основу методу покладено порівняння обсягу інвестицій (витрат) і майбутніх грошових надходжень. При цьому визначаються та аналізуються показники терміну окупності інвестицій, чистої приведеної вартості, норми прибутковості та ін.

3. Математичні методи в економічному аналізі

Математичні методи проведення економічного аналізу сприяють більш точному врахуванню впливу факторів на результати діяльності та покращання точності розрахунків.

Економічні методи базуються на синтезі трьох областей знань: економіки, математики та статистики. Основа економетрії - економічна модель, тобто схематичне представлення економічного явища або процесу, відображення їх характерних рис з допомогою наукової абстракції (наприклад, метод «затрати виробництва - випуск продукції»).

Застосування математичних методів вимагає:

• системного підходу по дослідженню об’єкта;

• врахування взаємозв’язків та взаємовпливів з іншими об’єктами;

• розробки математичних моделей, що відображають кількісні показники діяльності, процеси, які проходять в організаціях;

• вдосконалення системи інформаційного забезпечення управління.

До математичних методів відносять:

1. Методи елементарної математики.

2. Класичні методи математичного аналізу.

3. Статистичні методи.

4. Методи математичного програмування.

5. Дослідження операцій.

Методи елементарної математики використовуються в традиційних економічних розрахунках при обґрунтуванні потреб у ресурсах, розробці планів, проектів тощо.

Класичні методи математичного аналізу (диференціювання, інтегрування) використовуються в рамках інших методів (математичної статистики, математичного програмування тощо).

Статистичні методи є основою для дослідження часто повторюваних явищ. Якщо зв’язок між досліджуваними явищами не детермінований, а стохастичний, то статистичні та ймовірнісні методи стають практично єдиним інструментом дослідження. Для вивчення економічних явищ використовують методи множинного і парного кореляційного аналізу; для вивчення одноразових статистичних сукупностей використовують закони розподілу, варіаційний ряд, вибірковий метод; для багатомірних статистичних сукупностей використовують кореляції, регресії, дисперсійний, коваріаційний, спектральний, компонентний, факторний та інші види аналізу.

Методи математичного програмування використовуються для вирішення задач оптимізації виробничо-господарської діяльності. Вони дозволяють оцінювати напруженість планових завдань, дефіцитність результатів, визначати лімітуючі види сировини, груп обладнання та інших ресурсів.

Методи дослідження операцій використовуються для отримання, завдяки ціленаправленим діям (операціям), найкращих економічних результатів при відповідних поєднаннях взаємопов’язаних елементів системи.

Економічна кібернетика аналізує економічні явища та процеси як складні системи з точки зору законів управління. Методи моделювання та системного аналізу найбільш розроблені в цій області.

Застосування математичних методів дозволяє здійснювати глибокий кількісний аналіз явищ і процесів, який неможливо провести без обчислювальної техніки. ЕОМ - необхідний атрибут дослідження операцій, що й відрізняє дану групу методів від системного аналізу. Нагадаємо, що останній виступає як методологія з’ясування і упорядкування проблем, без відносного застосування математики та ЕОМ, які в значній мірі враховують вплив якісних чинників та інтуїтивний підхід у розробці рішень. Однак при розробці рішень кількісні методи не можуть бути вичерпними, зокрема для стратегічних рішень. Реальні системи включають основоположний компонент - людей, тому кількісний аналіз завжди повинен доповнюватися врахуванням впливу соціально-психологічних чинників (моралі, традицій, звичок тощо).

Процедура моделювання пропонує суворі логічні правила здійснення моделювання стосовно будь-яких ситуацій і будь-якими математичними засобами. Процес моделювання передбачає визначення одного варіанту рішення.

Оптимізація - це вибір кращого варіанта рішення. При оптимізації навіть нескладних задач потрібно перебрати багато тисяч або мільйони варіантів рішень у прийнятний час. Особливо важливе значення при цьому має розробка критеріїв ефективного пошуку оптимуму, що звужують область пошуку до мінімального набору варіантів рішень, близьких до оптимального. При цьому оптимальне - не означає правильне рішення. До досягнення мети, як підмічалося, можна прийти різними способами-рішеннями. Оптимальні рішення дозволяють досягати мети при мінімальних витратах трудових, матеріальних і фінансових ресурсів.

Математичні моделі об’єктів або процесів управління - це рівняння, що зв’язують критерій ефективності з керованими параметрами при врахуванні обмежень. На практиці іноді оцінка рішення проводиться з різних точок зору, враховуючи багато факторів. У таких ситуаціях моделі оптимізації рішень будуються одночасно по декількох критеріях. У подібних випадках вводиться принцип оптимальності рішення. Заздалегідь принцип оптимальності в моделях прийняття рішень жорстко не фіксується (оскільки навіть в одній ситуації оптимальність може розумітися по-різному).

Для рішення будь-якої задачі управління в загальному випадку потрібно два взаємопов’язаних алгоритми:

1. алгоритм прийому і обробки інформації, необхідної для рішення задачі;

2. алгоритм прийняття рішення, що отримується з моделі задачі.

Вибір алгоритму прийняття рішення - це складання математичної моделі. При цьому враховується можливість забезпечення його відповідною інформацією. Конкретний зміст інформаційних масивів, форми та способи їх зберігання, оновлення багато в чому залежать від вигляду алгоритму.

Існує велика різноманітність математичних моделей, що відображають реальні процеси, які протікають в економічному жимі підприємства і відрізняються цільовим призначенням, характером задачі, ступенем адекватності, математичним апаратом та інше. їх можна класифікувати за різними ознаками. Потрібно відмітиш, то питання про класифікації моделей в теорії прийняття рішень, продовжує залишатися спірним. Коротка характеристика та шиї рим використання конкретних моделей зводяться до наступного.

У моделях можуть відбиватися інтереси учасників економічною процесу. Якщо вони (інтереси) однакові (хоч би при декількох дійових особах), то моделі називаються моделями з одним учасником, якщо інтереси учасників розходяться - ігровими моделями. У ринковій економіці ігрові моделі мають значне поширення.

Якщо в моделях відсутній фактор часу, розглядається процес п конкретний момент або на фіксованому відрізку часу, то такі моделі називаються статичними. Область застосування цих моделей обмежується короткостроковим прогнозуванням. У динамічних моделях з'являється можливість відобразити у часі процес функціонування та розвитку об’єкта управління.

У детермінованих моделях кожному значенню чинника (набору початкових даних) суворо відповідає єдине значення результату, тобто існує функціональний зв’язок. Окремим випадком цього класу моделей є квазірегулярні моделі. Це моделі динаміки середніх величин, що описують процес на основі середньозважених значень, параметрів моделі. Вони досить широко застосовуються в соціально-економічних дослідженнях, їх особливість полягає в тому, що кожному значенню аргументу відповідає певна величина функції, тобто за допомогою моделі можна отримати цілком певний результат (наприклад, залежність обсягу попиту від величини купівельних фондів населення).

Стохастичні моделі характеризуються більш повним відображенням дійсності; вони ближче до реальних процесів, де відсутня жорстка детермінація. Наприклад, на однаковому обладнанні може бути різна продуктивність праці. Даний клас моделей носить ймовірнісний характер, оскільки вони підказують результат з деякою упевненістю. У даному класі моделей виділяють два різновиди: ймовірнісні і статистичні моделі.

Ймовірнісні моделі використовують ймовірнісні значення параметрів процесу. Однак математична структура ймовірнісних моделей суворо детермінована. Для кожного набору початкових даних и моделях визначається єдиний розподіл ймовірностей випадкових подій в процесі, що розглядається. Для реалізації ймовірнісних моделей необхідно, щоб кожному стану окремого елемента системи відповідала ймовірність його попадання в цей стан. Для відображення цією моделлю динаміки функціонування підприємства необхідно розділити траєкторію можливих станів кожного елемента системи на певне (дискретне) число станів і визначити ймовірності переходу цього елемента з одного стану в інший із урахуванням взаємного впливу елементів.

У статистичних моделях кожному набору початкових даних відповідає в моделі який-небудь випадковий результат з безлічі можливих. Таким чином, кожне рішення пропонує одну випадкову реалізацію результатів процесу, що моделюється.

Одним з ефективних прийомів дослідження економічних систем, що використовуються в процесі прийняття управлінських рішень, є динамічне моделювання. Воно являє собою створення умовної математичної моделі діяльності підприємства та її ефективності, по якій простежуються зміни, що відбуваються в керованому об’єкті під впливом заходів, що навмисно здійснюються в процесі управління, а також під реальним впливом внутрішнього й зовнішнього середовища. Технологія динамічного моделювання включає:

1. визначення проблеми, яка має бути вирішена;

2. встановлення факторів, які можуть виявити себе при розв’язанні проблеми, тобто виявлення причинно-наслідкових зв’язків і їх впливи на результати роботи підприємства;

3. визначення кількісного вираження цих зв’язків.

Особливість динамічного моделювання полягає втому, що якими б не були первинний стан і первинне рішення, всі подальші рішення повинні вийти зі стану, отриманого внаслідок попереднього рішення.