- •1.Значення і роль еа, основні принципи
- •2. Економічний аналіз як функція управління і елемент керуючої системи
- •3. Предмет і завдання еа
- •4)Характеристика методу еа
- •5) Класифікація способу і прийомів еа
- •6) Система показників еа
- •Моделювання господарських операцій і явищ
- •Поняття, типи і завдання факторного агалізу
- •9) Класифікація факторів в економічному аналізі
- •Детерміноване моделювання і аналіз фактрних систем (фс)
- •11) Стохастичне моделювання
- •12) Класифікація економіко-математичних методів.
- •13) Методи кореляційно-регресивного аналізу
- •14).Методи лінійного і динамічного програмування
- •15) Методи теорії ігор і масового обслуговування
- •16) Методи комплексної оцінки господарської діяльності
- •Економічна інформація та їх класифікація;
- •18).Організаційно-інформаційна модель аналізу;
- •19).Організація економічного аналізу та його інформаційне забезпечення
- •20).Організація та основні методи аналітичної роботи на підприємстві
- •21).Аналіз чисельності складу і кваліфікації працівників під-ва
- •22).Аналіз руху робочої сили
- •23).Аналіз ефективності використання труд.Ресурсів
- •24).Аналіз фонду з/п
- •25).Загальні положення аналізу оз;
- •26).Аналіз забезпечення підприємства оз.
- •27) Аналіз ефектиності використання оз
- •28) .Загал.Положення аналізу матер.Оборт.Ресурсів
- •29) .Оцінка забезпечення під-ва матер.Оборот.Ресурсами
- •30) Аналіз ефективності викор.Матер.Обор.Ресурсів
- •31).Мета і завдання аналізу виробництва і реалізації . Промислової продукції
- •32).Загал.Аналіз вир-ва прод-ї
- •33). Аналіз асортименту, структури та якості промислової продукції
- •34). Факторний аналіз виробництва промислової продукції
- •35. Аналіз реалізації промислової продукції
- •Витрати промислового під-ва та їх аналітична класифікація:
- •. Загальний аналіз витрат
- •38). Структурно логічна модель факторної системи аналізу прямих матеріальних витрат у собівартості
- •39).Структурна логічна модель аналізу факторної системи прямих трудових витрат
- •40)Структурно логічна модель факторної системи, аналіз витрат на 1 грн
- •41) Загальні положення аналізу фінансового стану
- •42) Аналіз фінансової стійкості та платоспроможності
- •43) Аналіз ефективності використання економічного потенціалу
- •44) Аналіз якісного стану оз
- •3. Відносні величини передбачають співставлення абсолютних величин.
11) Стохастичне моделювання
Стохастичне моделювання факторних систем взаємозв'язків окремих сторін господарської діяльності спирається на узагальнення закономірностей варіювання значень економічних показників - кількісних характеристик факторів і результатів господарської діяльності.
Першою передумовою стохастичного моделювання є наявність сукупності спостережень, тобто можливість повторно вимірити параметри того самого явища в різних умовах.
Другою передумовою застосування стохастичного підходу моделювання зв'язків є якісна однорідність.
Третьою передумовою стохастичного аналізу є достатня чисельність сукупності спостережень, що дозволяє з достатньою надійністю і точністю виявити закономірності та зв'язки.
Четверта передумова стохастичного підходу - наявність методів, що дозволяють виявити кількісні параметри зв'язків економічних показників на основі масових даних вимірювань
Виконання даних вимог є важливою передумовою застосування методів і достовірності отриманих результатів. Основна особливість стохастичного факторного аналізу полягає в тому, що не можна складати модель шляхом якісного (теоретичного) аналізу, а необхідно застосовувати кількісний аналіз емпіричних даних.
12) Класифікація економіко-математичних методів.
Економіко-математичні методи – це методи що забезпечують системний підхід до аналізу, досліджуваного об’єкта та комплексний характер дослідження економічної системи. Для їх використання необхідні наступні умови:
*розвинена інформаційна база
*наявність сучасних технічних засобів для забезпечення, обробки і передачі економічної інформації
*кваліфіковані спеціалісти (економісти, програмісти)
Е-М методи класифікуються за певними ознаками:
1 Оптимальності:
- оптимізаційні дозволяють знайти рішення використовуючи заданий раніше критерій оптимальності. Таким критерієм можуть бути максимальний прибуток, мінімальні витрати.
- неоптимізаційні – пошук рішення ведеться без критерія оптимальності
2 Точності рішення:
- точні – дозволяють отримати єдине рішення по заданому критерію оптимальності або без нього
- приблизні – пошук рішення передбачає стохастичні моделі і результат може бути отриманий з певним ступенем точності, а також метод не гарантує єдиного рішення.
Оптимізаційні методи використовуються переважно в перспективному аналізі, напр при розробці критеріїв, нормативів.
Неоптимізаційні методи використ значно ширше в ретроспективному, оперативному та перспективному аналізі.
13) Методи кореляційно-регресивного аналізу
Суть методу кореляційно-регресивного аналізу, який використовується для побудови економіко-математичних моделей, які описують господарські процеси і для яких характерна стохастична форма звязку між результативним показником і факторами полягає в тому, що залежність між однією з ознак «Х» та умовно середнє значення ін ознаки «У» аодається у вигляді певної функції у=f(х) яка називається рівнянням регресії. Рівняння регресії може набувати наступних виглядів:
1 прямої ух=а+вх
2 параболи 2-го порядку ух=а+вх+сх2
3 гіперволи ух= а+1/в
Використовується той чи ін тип рівняння можна визначити ступінь залежності між досліджуваними явищами, тобто визначає наскільки в середньому в абсолютному виразі відбувається зміна результативного показника із зміною факторного на одиницю. В залежності від кількості відібраних факторів розрізняють:
А) парну кореляцію – передбачає вивчення результативного показника та одного фактора
Б) багатофакторна (множинна кореляція) – передбачає взаємодію декількох факторів з результативним показником.
Тіснота звязку між функцією факторів оцінюється за допомогою наступних показників:
= коефіцієнт кореляції =δх2у/δхδу використ для парних лінійних моделей
=кореляційне відношення R( )=√1-(уі-у)2/(уі-уі)
у-розрахункове значення змінної
уі – теоретичне значення
Кореліцфйне відношення використовується для всіх нелінійних моделей та багатофакторних кореляцій. Значення коеф регресії може бути від 0 до 1. Позитивно оцінюються наближення до 1.
Адекватність рівняння можна оцінити за допомогою середньої похибки апроксімації. Значущість коеф кореляції перевіряється за допомогою критерія «стьюдента»