2.2. Економіко-математичні способи аналізу
Ці методи прийшли в аналіз з економічної статистики, що у свою чергу запозичала їх зі статистики математичної. Усі методи, розроблені в рамках математичних наук, супроводжуються цілим поруч застережень і допущень, що в економічних дослідженнях не завжди виконуються. Зокрема, як правило, неможливий повтор необхідного чи явища події з метою формування сукупності, як це поширено в дослідженнях, зв'язаних з експериментами. Винятково високий взаємозв'язок між окремими факторами, показниками, не завжди можливо змоделювати необхідну ситуацію, тим більше з бажаними характеристиками основних її параметрів і т.п. Тому аналітик повинний винятково чітко уявляти собі всю умовність кількісних оцінок, отриманих з допомогу цих методів і не абсолютизувати їх.)
Математичні методи в економіці застосовуються у випадках, якщо зміни аналізованих показників представляються випадковим процесом, зв'язок між ними невизначена, існує можливість, впливи случаючи і неврахованих факторів.
Загальні підходи до застосування математичних методів в аналізі:
1) системне представлення про господарську діяльність підприємства;
2) математичні методи опису досліджуваного об'єкта;
3) імітація існування цих явищ у непостійних умовах.
Послідовність використання математичних методів економічного аналізу:
1) чітко поставити мета дослідження;
2) визначити зміст задачі відповідно поставленій меті;
3) формалізувати задачу, тобто описати її за допомогою умовних позначок;
4) сформувати математичну модель;
5) підготувати інформацію для рішення моделі;
6) розробити алгоритм рішення задачі, тобто порядок і послідовність рішення рівнянь;
7) вирішити задачу;
8) інтерпретувати отриманий результат;
9) прийняти на основі інтерпретації відповідне рішення.
Основні економіко-математичні методи, що широко використовуються в економічному аналізі:
1) кореляційний аналіз (являє собою метод установлення зв'язку і виміри її тісноти між спостереженнями, який можна вважати випадковими й обраними із сукупності, прі цьому кореляційної називається такий статистичний зв'язок, при якій різним значенням однієї перемінної відповідають різні середні значення іншої; слід також відмититі ті основну особливість кореляційного аналізу: він установлює лише факт ступеня тісноти зв'язку, не розкриваючи її причин);
2)
регресійний аналіз – це метод встановлення
аналітичного вираження
стохастичної
залежності між досліджуваними ознаками
(рівняння регресії показує, як у середньому
змінюється результативний, иначе кажучи
залежний показник у
при
зміні кожного з незалежних показників
(факторів)
,
при цьом у ході регресійного аналізу
зважуються дві основні задачі:
побудова
рівняння регресії і оцінка значимості
отриманого рівняння; застосовується
регресійний аналіз головним чином для
прогнозування, планування, а також для
розробки нормативної бази; на відміну
від кореляційного аналізу, що відповідає
на запитання, чи
існує
зв'язок між аналізованими ознаками,
регресійний аналіз дає і її формалізоване
вираження;
крім того, якщо кореляційний аналіз
вивчає будь-якій
взаємозв'язок факторів, то регресійний
– причинно-наслідкову залежність, тобто
однобічну,
що
показує, якім
образом зміна факторних ознак впливає
на ознаку результативну);
3) дисперсійний аналіз – це статистичний метод дозволяє підтвердити чи спростувати гіпотезу про те, що дві вибірки даних відносяться до однієї генеральної сукупності; у застосуванні до аналізу діяльності підприємства можна сказати, що дисперсійний аналіз дозволяє визначити, відносяться групи різних спостережень до одній і тій же сукупності даних чи ні і дисперсійний аналіз часто використовується разом з методами угруповання; задача його проведення в цьому випадку складається в оцінці істотності розходжень між групами);
4) теорія масового обслуговування (далі по тексту – ТМО) - являє собою прикладну область теорії випадкових процесів; ТМО розглядає вірогідності моделі реальних систем обслуговування, що використовується для мінімізації витрат у сфері обслуговування, у виробництві, у торгівлі, при цьому враховується три фактори: а) ритм зміни числа клієнтів чи заявок, б) вірогідні розуміння, наприклад, які шанси зштовхнутися з надзвичайно великим напливом покупців, в) спосіб визначення витрат чекання і поліпшення обслуговування);
5) математичне програмування.