2. Способи вивчення стохастичних (кореляційних) взаємозв'язків в аналізі господарської діяльності

У попередніх главах розглядалася методика розв’язання задач детермінованого факторного аналізу. Однак на практиці далеко не всі економічні явища і процеси можуть аналізуватися за допомогою цієї методики, тому що в більшості випадків їх не можна звести до функціональних залежностей, коли величині факторного показника відповідає єдина величина результативного показника.

Частіше в економічних дослідженнях трапляються стохастичні залежності, що характеризуються приблизністю, невизначеністю. Вони виявляються тільки в середньому по значній кількості об'єктів (спостережень). Тут кожній величині факторного показника (аргументу) може відповідати кілька значень результативного показника (функції). Наприклад, збільшення фондоозброєності праці робітників дає різний приріст продуктивності праці на різних підприємствах навіть при рівних інших умовах. Це пояснюється тим, що усі фактори, від яких залежить продуктивність праці, діють у комплексі, взаємозалежно. Залежно від того, наскільки оптимально взаємодіють різні фактори, буде неоднаковим ступінь впливу кожного з них на величину результативного показника.

Взаємозв'язок між досліджуваними факторами і результативним показником виявиться, якщо взяти для дослідження велику кількість спостережень (об'єктів) і порівняти їхні значення. Тоді відповідно до закону великих чисел вплив інших факторів на результативний показник нейтралізується. Це дає можливість установити зв'язок, співвідношення між досліджуваними явищами.

Для дослідження стохастичних співвідношень використовуються способи економічного аналізу, з якими ми вже знайомилися в попередніх главах: порівняння рівнобіжних і динамічних рядів, аналітичні групування, графіки. Однак вони дозволяють виявити тільки загальний характер і напрямок зв'язку.

Основне ж завдання факторного аналізу – визначити ступінь впливу кожного фактора на рівень результативного показника.

З цією метою застосовуються способи кореляційного, дисперсійного, компонентного, сучасного багатомірного факторного аналізу тощо.

Н

Кореляційний (стохастичний) зв'язок — це неповна, вірогідна залежність між показниками, що виявляється тільки в значній кількості спостережень

айбільш широко в економічних дослідженнях застосовується прийоми кореляційного аналізу, які дозволяють кількісно виразити взаємозв'язок між показниками.

Розрізняють парну і множинну кореляцію.

Парна кореляція – це зв'язок між двома показниками, один із яких є факторним, а інший – результативним.

Множинна кореляція виникає від взаємодії декількох факторів з результативним показником.

Необхідні умови застосування кореляційного аналізу:

• наявність достатньо великої кількості спостережень про величину досліджуваних факторних і результативних показників ( чи динаміку за поточний рік по сукупності однорідних об'єктів);

• досліджувані фактори повинні мати кількісний вимір і відбиватися в тих чи інших джерелах інформації.

Застосування кореляційного аналізу дозволяє вирішити такі завдання:

• визначити зміну результативного показника під впливом одного чи декількох факторів (в абсолютному вимірі), а це значить, визначити, на скільки одиниць змінюється величина результативного показника при зміні факторного на одиницю;

• встановити відносний ступінь залежності результативного показника від кожного фактора.

Дослідження кореляційних співвідношень

має величезне значення в АГД:

• значно поглиблюється факторний аналіз,

• установлюються місце і роль кожного фактора у формуванні рівня досліджуваних показників,

• поглиблюються знання про досліджені явища

• визначаються закономірності їхнього розвитку

• точніше формуються плани й управлінські рішення,

• об'єктивніше оцінюються підсумки діяльності підприємств

• більш повно визначаються внутрішньогосподарські резерви.