4.Традиційні методи економічного аналізу
До традиційних відносять методи аналізу абсолютних, відносних і середніх величин; порівняння; угрупування та індексний, ланцюгових підставок, балансовий, графічний і інші.
Поверхневе розкриття їх суті та можливого застосування було проведено в попередньому питані. Зупинимось більш детально на окремих із них.
Абсолютні, відносні і середні величини. Аналіз явищ процесів починається з абсолютних величин, без будь-якого порівняння (ВП, ВД і т.д.). Вони використовуються як база для розрахунку середніх і відносних величин. Економічний аналіз починається з розрахунку відносних величин, які отримують шляхом співставлення абсолютних величин. Відносні величини використовуються при аналізі динаміки, структури характеризують зміну показників в часі.
Середні величини узагальнюють відповідні сукупності типових однорідних показників, явищ, процесів. Вони зручні при порівнянні досліджуваних параметрів по різних сукупностях дозволяють абстрагуватись від випадковості окремих коливань. В розрахунках застосовується середня арифметична мода, середня зважена і т.д.
Метод порівняння дозволяє спів ставити різні явища, процеси, для виявлення схожості та відмінностей або переваг та недоліків. При порівнянні можна виділити спільне та відмінне. Порівняння проводиться з існуючими, плановими показниками, з використанням кращих або середніх даних. В результаті можуть бути виявлені відхилення від заданих показників плану, минулих періодів, середніх величин, кращих досягнень, які є основою для прийняття рішень.
Метод угрупування дозволяє розділити на групи по певних ознаках певні явища, процеси, об’єкти. З його допомогою вивчають взаємозв’язки і взаємозалежності різних економічних явищ, найбільш істотні фактори, закономірності і тенденціях властиві цим явищам. Виділяють структурні (за потужністю, рівнем механізації, продуктивності праці, структурі продукції) і аналітичні групування (з двох взаємозв’язаних показників один розглядають як фактор впливу, ва інший як наслідок). На основі простих групувань будуються відповідні таблиці, зручні для аналізу.
Індексний метод. Індекс – показник зміни певного явища (і цін, і продуктивності праці). Відображає відношення рівня даного явища до рівня його в минулому або до рівня прийнятого як базовий. Метод дозволяє досліджувати складні явища, окремі компоненти яких незмінні. Він розкладає по факторах відносні і абсолютні відхилення до узагальнюючого показника, виявляє їх вплив на досліджуваний показник.
Основною формою загального індексу є агрегатний індекс (наприклад, вплив на об’єм реалізації кількості продукції і ціни), який можна перетворити в середній арифметичний і інші індекси.
В економічному аналізі використовують індексні математичні моделі, які є основою кількісної оцінки впливу окремих факторів на динаміку зміни узагальненого показника. Наприклад, залежність об’єму випуску продукції на підприємстві від зміни чисельності працівників і продуктивності праці може бути виражена взаємозв’язком індексів
Абсолютне відхилення узагальнюючого показника приросту об’єму виробництва продукції визначається
.
Приріст випуску продукції при зміні чисельності персоналу
Приріст випуску продукції при зміні продуктивності праці
.
Даний метод не дозволяє розраховувати абсолютні відхилення узагальнюючого показника при наявності більше двох факторів.
Метод ланцюгових підставок дозволяє розраховувати вплив окремих чинників (2 і більше) на сукупний показник. Ступінь впливу на функцію сукупного показника виявляється послідовним відніманням із другого рахунку віднімається перший, із третього – другий і т.д. В першому розрахунку всі величини планові (базисні), а останьому фактичні.
При використанні МЛП дуже важливо забезпечити ланцюгову послідовність підстановки: спочатку виявляється вплив кількісних показників, а потім – якісних. До якісних відносяться наприклад, ціна, собівартість, продуктивність праці.
Факторний аналіз із застосуванням ЕОМ.
Факторний аналіз – процедура встановлення сили впливу факторів на функцію або результативну ознаку (прибуток, собівартість тощо) з метою ренжування фактів для розробки плану організаційно-технічних заходів по покращенню функції. Застосування методу вимагає значної підготовчої роботи і трудомістких розрахунків. Тому без ЕОМ не рекомендується застосувати методи кореляційного і регресійного аналізу, головних компонент. Для того ж зараз для ЕОМ маються стандартні програми по цих методах. В свою чергу користування встановленими з допомогою ЕОМ моделями дуже прості.
На підготовчому етапі факторного аналізу значна увага повинна бути приділена якості матриці вихідних даних для ЕОМ. Для цього спочатку рекомендується на основі логічного аналізу визначити групи факторів, що впливають на функцію.
До вихідних даних ставляться наступні вимоги:
в об’єм вибірки повинні включатись дані тільки по однорідній сукупності об’єктів аналізу;
період динамічного ряду вихідних даних повинен бути невеликим і по можливості однаковим для всіх об’єктів;
вихідні дані повинні бути якісно однорідними з невеликими розходженнями між собою;
необхідно застосовувати однакові методи або джерела формування даних;
окремі вихідні дані повинні бути незалежні від попередніх і наступних спостережень.
Сам порядок розрахунку параметрів кореляційного регресійного аналізу в зв’язку з його складністю користувачу можна і не знати, оскільки вони виконуються на ЕОМ по стандартній програмі. Кінцеві результати видаються на друк і потрібно вміти правильно їх розуміти та використовувати.
Факторний аналіз слід проводити в такій послідовності:
обґрунтування об’єкту аналізу та постановка мети;
збір вихідних даних і її уточнення у відповідність з вище перерахованими вимогами;
побудова гістограми по кожному фактору з метою визначення форми розподілу спостережень. Для цього кожному фактору будують кореляційні поля і попередньо визначають форму зв’язку та тісноту;
складання матриці вихідних даних у вигляді таблиці. Включають фактори з достатньою їх тіснотою зв’язку з результативною ознакою;
введення інформації та вирішення задачі на ЕОМ. Для багатофакторних регресійних моделей найчастіше застосовують дві форми зв’язку: лінійну і степеневу, а для однофакторних також гіперболічну і параболічну форми зв’язку.
аналіз рівняння регресії і його параметрів у відповідності з вимогами викладеними в табл. 4.3.
складання матриці вихідних даних для остаточної моделі і вирішення її на ЕОМ. Апробація остаточної моделі шляхом підстановки в неї фактичних даних по одному з рядків матриці і порівняння отриманого значення функції з фактичним значенням.
При складанні нових матриць вихідних даних з них виключають почергово:
а) один із двох факторів, коефіцієнт часткової кореляції між якими значно більший коефіцієнтів парної кореляції між функцією і цими факторами;
б) фактори з коефіцієнтами парної кореляції між ними і функцією менше 0,1;
в) тільки після дотримання вимог а і в виключаються з матриці фактори, що мають функцію зворотню з точки зору економічної суті зв’язку (наприклад з підвищенням змінності, обсяги виробництва падають).
Параметри остаточного рівняння регресії повинні відповідати вимогам табл.. 4.3.
Проводять ранжування факторів.
Ранжування факторів здійснюється по показниках їх еластичності. Фактор з найбільшим коефіцієнтом еластичності присвоюється перший ранг і він є найважливішим.