Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
0641685_6FD66_levitina_i_yu_analiz_i_diagnostik...docx
Скачиваний:
25
Добавлен:
01.04.2025
Размер:
2 Мб
Скачать
☆
    1. Методика проведения анализа стохастических факторных систем

      1. Понятие стохастической связи и задачи корреляционного анализа.

Стохастическая (вероятностная, корреляционная) зависимость характеризуется тем, что связи между факторами и результатом их взаимодействия не имеют постоянной формы, а носят случайный вероятностный характер. О них можно говорить лишь в среднем, приближенно, с определенной степенью точности. Необходимо устанавливать их каждый раз заново для одного и того же объекта, если изменились условия его функционирования. Выявление формы связи, то есть ее моделирование, осуществляется на основе выборочного наблюдения за последовательностью однородных, повторяющихся явлений путем исчисления средних для данной выборки характеристик. По связи между этими средними судят о характере зависимости в целом.Стохастический подход к исследованию причинно-следственных связей результативного показателя с факторами, обуславливающими его изменение во времени и пространстве, направлен на выявление общих закономерностей хозяйственных явлений и процессов путем изучения массовых эмпирических данных о конкретных реализациях этих явлений и процессов. При этом изучаются свойства и законы варьирования (изменения) количественных характеристик экономических явлений и показателей с целью определения той части вариации (изменения) количественных параметров обобщающего результативного показателя, которую можно отнести на долю вариации (изменения) каждого из анализируемых показателей.

Наиболее общей типичной задачей, решаемой в экономическом анализе при помощи стохастического моделирования, является изучение наличия, направления и интенсивности связей между экономическими показателями. При этом предположение о наличии и тесноте стохастической связи делается в случае выявления общих закономерностей в вариации (изменении) анализируемых показателей. Источники возникновения этих общих закономерностей в изменении (вариации) могут быть различными: причинно-следственная связь между показателями, зависимость от общего фактора, случайное совпадение элементов (параметров) вариации. В процессе экономического анализа необходимо раскрыть качественную, причинную основу взаимосвязи между количественными характеристиками хозяйственных процессов и явлений.

Для исследования стохастических связей используются стандартные способы статистического анализа: сравнение, параллельных и динамических рядов, аналитические группировки, графики. Однако они не дают возможности определить влияние каждого фактора на результативный показатель, т.е. провести факторный анализ. Для этой цели используются способы корреляционного, дисперсионного, компонентного, многомерного факторного анализа. Наиболее широко используются методы корреляционно-регрессионного анализа. Необходимым условием применения являетя наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов).

При стохастическом моделировании, осуществляемом на базе глубокого предварительного теоретического анализа объектов и процессов хозяйствования, находят широкое применение математико-статистические методы, основанные на выборочном наблюдении, а именно: корреляционный, регрессивный, дисперсионный, класторный, спектральный, современный факторный и другие виды анализа.

Стохастическое исследование связи между показателями происходит с помощью методов корреляционного анализа коэффициентов и отношений корреляции. В переводе с латинского correlatio означает "соотношение, взаимная связь, взаимозависимость. Корреляционная (стохастическая) связь – это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений.

Парная корреляция – связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой – результативным. Множественная корреляция – взаимодействие нескольких факторов с результативным показателем. Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение.

Необходимые условия применения корреляционного анализа:

  • наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов).

  • исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

В зависимости от характера исходной информации применяются разные приемы корреляционного анализа:

  • оценка парной корреляции между показателями с цифровой шкалой измерения;

  • ранговая корреляция и коэффициенты, рассчитанные по так называемым матрицам сопряженности при анализе связей между качественными показателями;

  • каноническая корреляция при анализе связи между группами показателей разной размерности;

  • частная корреляция, позволяющая исследовать связь между двумя показателями путем элиминирования (устранения) искажающего влияния на совместный одинаковый характер изменения (варьирования) двух показателей при общих для них одного или нескольких факторах;

  • множественная корреляция при оценке зависимости одного результативного показателя от группы факторов-аргументов.

Проанализируем наиболее часто используемые из перечисленных.