Дифференциальный способ при оценке влияния факторов в детерминированном факторном анализе
Пусть z=f (x1, x2,…,xn), где f- дифференцируемая функция. Тогда:
где ∆z = z1-z0; ∆xi=x1i-x0i.
Отметим, что значения производных берутся в начальной точке (x01,…, x0m).
Таким образом, влияние фактора x1 будет выглядеть как
Этот метод может применяться при малых изменениях факторов. Отметим также, что для мультипликативных моделей метод совпадает с методом изолированного влияния факторов.
Интегральный способ при оценке влияния факторов в детерминированном факторном анализе
Интегральный способ. Используется для проведения фак-
торного анализа в моделях с мультипликативной, кратной и
смешанной (кратно-аддитивной) схемами связи. Результаты
факторного анализа не зависят от местоположения факторов в
модели, а дополнительный прирост результативного показателя
за счет взаимодействия факторов раскладывается между ними
поровну. Вывод формул для проведения факторного анализа
достаточно сложен, поэтому рассмотрим только готовые варианты
для некоторых видов моделей.
y*xf – двухфакторная мультипликативная модель:
Баланс факторов: ΔQ = ΔQ(R) + ΔQ(w). 2 940 = 1 980 + 960. Таким образом, результаты факторного анализа интеграль- ным способом отличаются от результатов, полученных при ана- лизе способом абсолютных разниц, и являются более объектив- ными.
Особенности и этапы проведения стохастического анализа
Исследование стахостических процессов можно разделить на 3 этапа:
-постановка задачи и подготовка исходных данных. Необходимо провести корректную постановку задачи, что включает в себя определение цели исследования, результирующие показатели, факторы, кот. оказывают на него непосредственное влияние. Выбор исходной системы факторов необходимо проводить таким образом, чтобы среди них были только те, кот. оказывают на него существенное влияние и независимы между собой.
-анализ взаимосвязей между различными показателями, оценка влияния факторов на результирующие показатели, построение моделей. Для этого применяются различные методы экономико-математического моделирования, в том числе регрессионный, дисперсионный, кластерный и др. Результатом применения этих методов, как правило является разложение временного ряда на 3 составляющие:
детерминированный – в основе кот. лежат объективные закономерности изменения процесса, описания некоторой известной зависимостью, трендом. Тренд – это медленные изменения параметров исследования процесса.
периодическая, циклическая, сезонная – кот. изменяются с некоторым известным периодом. Сезонные колебания - это периодически повторяющиеся колебания социально-экономических процессов.
случайные – кот. нельзя заранее предсказать, либо в виду сложностей исследования процесса, либо в результате его непредсказуемости.
-прогнозирование положения экономического предприятия по исследованным показателям. Проводится прогноз динамики ряда, как правило методом экстраполяции. Экстраполяционный прогноз трендовых значений заключается в продлении тренда на несколько периодов. При экстр. трендов следует принимать во внимания след. ограничения:
не следует прогнозировать значения показателей в том случае, если базисный период слишком короток
экстрап. трендов относится к долгосрочным прогнозам, т.е. не учитываются циклические или сезонные колебания
линия тренда хорошо характеризует данные в базисном периоде