Материал: Методы стохастического анализа

Методы стохастического анализа

Cодержание

Введение

1. Аналитическая часть       

1.1 Способы измерения влияния факторов в АХД

1.2 Методика факторного анализа. Классификация факторов в АХД

1.3 Сущность статистического наблюдения

2. Расчетная часть

2.1 Понятие стохастической связи и задачи корреляционного анализа

2.2 Методика измерения влияния факторов в стохастическом анализе

2.3 Использование способов парной корреляции для изучения стохастических зависимостей

Заключение

Список использованной литературы

Введение

На практике далеко не все экономические явления и процессы можно свести к функциональным зависимостям, когда величине факторного показателя соответствует единственная величина результативного показателя.

Чаще в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству объектов (наблюдений). Здесь каждой величине факторного показателя (аргумента) может соответствовать несколько значений результативного показателя (функции). Например, увеличение фондовооруженности труда рабочих дает разный прирост производительности труда на разных предприятиях даже при очень выровненных прочих условиях. Это объясняется тем, что все факторы, от которых зависит производительность труда, действуют в комплексе, взаимосвязано. В зависимости от того, насколько оптимально сочетаются разные факторы, будет неодинаковой степень воздействия каждого из них на величину результативного показателя.

Актуальность работы. Взаимосвязь между исследуемыми факторами и результативным показателем проявится, если взять для исследования большое количество наблюдений (объектов) и сравнить их значения. Тогда в соответствии с законом больших чисел влияние других факторов на результативный показатель сглаживается, нейтрализуется. Это дает возможность установить связь, соотношения между изучаемыми явлениями.

Значит, корреляционная (стохастическая) связь - это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений.

Целью работы является рассмотрение стохастического анализа, и его основных методов.

. Аналитическая часть

.1 Способы измерения влияния факторов в АХД

Одним из важнейших методологических вопросов в анализе хозяйственной деятельности (АХД) является определение величины влияния отдельных факторов на прирост результативных показателей. В детерминированном анализе для этого используются следующие способы: цепная подстановка, индексный, абсолютных разниц, относительных разниц, пропорционального деления и долевого участия, логарифмирования и интегральный метод.

Способ цепной подстановки используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Этот способ позволяет определить влияниe отдельных факторов на изменениe величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и т.д. факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминироваться от влияния всех факторов, кроме одногo, и определить воздействие последнего на прирост результативногo показателя.

Порядок применения этого способа рассмотрим на примере расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных моделях.

Как нам уже известно, объем валовой продукции (ВП) зависит от двух основных факторов первого уровня: численности рабочих (КР) и среднегодовой выработки (ГВ). Имеем двухфакторную мультипликативную модель:

ВП = KР * ГB. (22)

Алгоритм расчета способом цепной подстановки для этой модели:

BПМ = КРПЛ*ГВПЛ, (22.1)Пусл = KРф*ГBм, (22.2)

Пф = КPф*ГBф, (23)

Как видим, второй показатель валовой продукции отличается от первого тем, что при его расчете принята фактическая численность рабочих вместо запланированной. Среднегодовая выработка продукции одним рабочим в том и другом случае плановая.

Третий показатель отличается от второго тем, что при расчете
его величины выработка рабочих принята по фактическому уровню вместо плановой. Количество же работников в обоих случаях
фактическое.

Алгебраическая сумма факторов при использовании данного метода обязательно должна быть равна общему приросту результативного показателя:

Отсутствие такого равенства свидетельствует о допущенных ошибках в расчетах. Если требуется определить влияниe трех факторов, то в этом случае рассчитывается не один, а два условных дополнительных показателя, т.е. количество условных показателей на единицу меньше количества факторов. Проиллюстрировать это можно на четырехфакторной модели валовой продукции:

ВП=КР*Д*П*СВ (25)

Способ относительных разниц, как и предыдущий, применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях и комбинированных типа Y = (а - b) с.

Элиминирование как способ детерминированного факторного анализа имеет существенный недостаток. При его использовании исходят из того, что факторы изменяются независимо друг от друга. На самом же деле они изменяются совместно, взаимосвязано и от этого взаимодействия получается дополнительный прирост результативного показателя, который при применении способов элиминирования присоединяется к одному из факторов, как правило, к последнему. В связи с этим величина влияния факторов на изменение результативного показателя меняется в зависимости от места, на которое поставлен тот или иной фактор в детерминированной модели.

Интегральный способ применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных, кратных и смешанных моделях.

Использование этого способа позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению со способами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц и избежать неоднозначной оценки влияния факторов потому, что в данном случае результаты не зависят от местоположения факторов в модели, а дополнительный прирост результативного показателя, который образовался от взаимодействия факторов, раскладывается между ними пропорционально изолированному их воздействию на результативный показатель.

На первый взгляд может показаться, что для распределения дополнительного прироста достаточно взять его половину или часть, соответствующую количеству факторов. Но это сделать чаще всего сложно, так как факторы могут действовать в разных направлениях. Поэтому в интегральном методе пользуются определенными формулами.

Таким образом, использование интегрального метода не требует знания всего процесса интегрирования. Достаточно в готовые рабочие формулы подставить необходимые числовые данные и сделать не очень сложные расчеты с помощью калькулятора или другой вычислительной техники.

Способ логарифмирования применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. В данном случае результат расчета, как и при интегрировании, не зависит от месторасположения факторов в модели и по сравнению с интегральным методом обеспечивается более высокая точность расчетов. Если при интегрировании дополнительный прирост от взаимодействия факторов распределяется поровну между ними, то с помощью логарифмирования результат совместного действия факторов распределяется пропорционально доли изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. В этом его преимущество, а недостаток в ограниченности сферы его применения.

В отличие от интегрального метода при логарифмировании используются не абсолютные приросты результативных показателей, а индексы их роста (снижения).

1.2 Методика факторного анализа. Классификация факторов в АХД

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи, взаимозависимости и обусловленности. Одни из них непосредственно связаны между собой, другие - косвенно.

Например, размер прибыли от операционной деятельности зависит от объема и структуры продаж, цены и себестоимости единицы продукции. Все другие факторы воздействуют на этот показатель косвенно.

Каждое явление можно рассматривать и как причину, и как результат. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства продукции, уровня ее себестоимости, а с другой - как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т.д.

Каждый результативный показатель зависит от многочисленных факторов. Чем детальнее исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества труда предприятий. Поэтому важным методологическим вопросом в анализе хозяйственной деятельности является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать планы и управленческие решения.

Факторный анализ - это процесс комплексного, системного исследования влияния факторов на уровень результативных показателей.

По характеру исследуемой связи различают детерминированный и стохастический факторный анализ.      Детерминированный факторный анализ - это методика исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер. Стохастический анализ исследует влияние факторов, связь которых с результативным показателем является вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при стохастической связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

По методике исследования различают прямой и обратный факторный анализ. Прямой факторный анализ осуществляется дедуктивным способом - от общего к частному. Он проводится с целью комплексного исследования факторов, формирующих величину изучаемого результативного показателя.

Обратный факторный анализ исследует причинно-следственные связи способом индукции - от частных, отдельных факторов к общим, от причин к следствиям. Позволяет оценить степень чувствительности многих результативных показателей к изменению изучаемого фактора.

В зависимости от степени детализации факторов анализ может быть одноуровневым и многоуровневым. Одноуровневый факторный анализ используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части.

Например, У= а • b.

При многоуровневом факторном анализе проводится детализация факторов а и b на составные элементы с целью изучения их сущности. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В данном случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

По признаку состояния изучаемых явлений различают статический и динамический факторный анализ. Статический анализ применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на определенную дату. Динамический факторный анализ представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

По признаку времени факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины изменения результатов хозяйственной деятельности за прошлые периоды, и перспективным, который исследует влияние факторов на уровень результативных показателей в перспективе.

Основные этапы факторного анализа:

Отбор факторов для анализа исследуемых результативных показателей;

Классификация и систематизация факторов с целью обеспечения системного подхода к их изучению;

Моделирование взаимосвязей между факторными и результативными показателями;

Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в измерении величины результативного показателя;

Практическое использование факторной модели для управления экономическими процессами.

Классификация факторов позволяет глубже разобраться в причинах изменения исследуемых явлений, точнее оценить место и роль каждого фактора в формировании величины результативных показателей.

По своей природе факторы разделяются на:

А) природно-климатические,

В) социально-экономические и

С) производственно-экономические.

Факторы разделяют на объективные, не зависящие от воли и желаний людей (например, стихийное бедствие), и субъективные, зависящие от деятельности юридических и физических лиц.

Факторы делятся на общие, действие которых проявляется во всех отраслях экономики, и специфические, характерные для отдельных отраслей экономики или конкретного предприятия. Такое деление факторов позволяет полнее учесть особенности отдельных предприятий, отраслей экономики и точнее оценить их деятельность.

Различают факторы постоянные, оказывающие влияние на изучаемое явление беспрерывно на протяжении всего анализируемого периода, и переменные, воздействие которых проявляется периодически (например, освоение новой техники, новых видов продукции, новой технологии производства и т.д.).

Рис. Иерархическая структура факторов

1.3 Сущность статистического наблюдения

Для планирования жизни общества в нашей стране необходимо располагать различными статистическими сведениями. С целью получения таких сведений проводятся статистические исследования. Любое статистическое исследование состоит из трех последовательных этапов:

Статистического наблюдения;

Сводки собранных материалов;

Анализа результатов сводки.

Статистическое наблюдение - представляет планомерное научно-организованное и, как правило, статистическое получение массовых данных о процессах общественной жизни.

Задачей любого статистического наблюдения является сбор полных и достоверных сведений. Полноту данных статистического наблюдения следует оценивать, во-первых, с точки зрения полноты охвата обследуемых единиц совокупности; во-вторых, с точки зрения охвата всех существенных признаков (сторон) исследуемых явлений; в-третьих, с точки зрения полноты охвата во времени.

Достоверными являются такие статистические показатели, которые, как правило, без искажений отражают действительность.

Конкретными примерами статистического наблюдения могут быть отчетные данные машиностроительных предприятий о количестве произведенных машин и оборудования, издержках производства, прибыли и т.д.

Статистические данные нужны для оперативного решения многих практических задач. Поэтому статистическое наблюдение должно быть своевременными. В противном случае, даже если сведения достоверны и полны, они не могут быть использованы для действенного контроля и принятия управленческих решений по причине запоздалого их представления. Сокращение срока сбора и обработки информации осуществляется с помощью ЭВМ.