Наталья Ольшевская - Экономический анализ. Шпаргалки
Теория массового обслуживания исследует на основе теории вероятностей математические методы количественной оценки процессов массового обслуживания.
Экономическая кибернетика анализирует экономические явления и процессы в качестве очень сложных систем с точки зрения законов и механизмов управления и движения информации в них.
Наибольшее распространение в экономическом анализе получили методы моделирования и системного анализа .
В ряде случаев приходится находить решение экстремальных задач при неполном знании механизма рассматриваемого явления. Такое решение отыскивается экспериментально.
Эвристические методы – это неформализованные методы решения экономических задач, связанных со сложившейся хозяйственной ситуацией, на основе интуиции, прошлого опыта, экспертных оценок специалистов и т. д.
Балансовые методы – это методы анализа структуры, пропорций, соотношений.
86. Факторный анализ и задачи прямого детерминированного факторного анализа
Экономический факторный анализ – это постепенный переход от исходной факторной системы (результативный показатель) к конечной факторной системе (или наоборот), раскрытие полного набора прямых, количественно измеримых факторов, оказывающих влияние на изменение результатного показателя.
При прямом факторном анализе выявляются отдельные факторы, влияющие на изменение результатного показателя или процесса, устанавливаются формы детерминированной (функциональной) или стохастической зависимости между результатным показателем и определенным набором факторов и, наконец, выясняется роль отдельных факторов в изменении результатного экономического показателя.
Постановка задачи прямого факторного анализа распространяется на детерминированный и стохастический случай.
Пусть у = f(х) – некоторая функция, характеризующая изменение результатного показателя или процесса; x 1 , x 2 , …, х п – факторы, от которых зависит функция f(х i ). Задана функциональная детерминированная форма связи изучаемого показателя у с набором факторов x1,х2, …, хп; у = f (x1, х2 , … , хп) .
Пусть показатель у получил приращение (∆у) за анализируемый период. Требуется определить, какой частью численное приращение функции ∆ у = f(x 1 , х 2 , … , х п ) обязано приращению каждого аргумента (фактора). Сформулированная таким образом задача есть постановка задачи прямого детерминированного факторного анализа.
Примерами прямого, детерминированного, факторного анализа являются: анализ влияния производительности труда и численности работающих на объем продукции ( у – объем продукции; х, z – факторы; задана функциональная форма связи у = х · z ); анализ влияния величины прибыли, основных производственных фондов и оборотных средств на уровень рентабельности ( у – уровень рентабельности; х, z, v – соответствующие факторы; заданная функциональная форма связи у = x / (z + v) ).
Задачи прямого детерминированного факторного анализа – наиболее распространенная группа задач в анализе хозяйственной деятельности.
87. Задачи прямого стохастического факторного анализа
Теперь рассмотрим особенности постановки задачи прямого стохастического факторного анализа. Если в случае прямого детерминированного факторного анализа исходные данные для анализа имеются в форме конкретных чисел, то при прямом стохастическом факторном анализе числа заданы выборкой (временно́й или поперечной). Решения задач стохастического факторного анализа требуют: глубокого экономического исследования для выявления основных факторов, влияющих на результативный показатель; подбора вида регрессии, который бы наилучшим образом отражал действительную связь изучаемого показателя с набором факторов; разработки метода, позволяющего определить влияние каждого фактора на результативный показатель.
Если результаты прямого детерминированного анализа должны получиться точными и однозначными, то стохастического – с некоторой вероятностью (надежностью), которую следует оценить.
Примером прямого стохастического факторного анализа является регрессионный анализ производительности труда и других экономических показателей.
В экономическом анализе кроме задач, сводящихся к детализации показателя, к разбивке его на составляющие части существует группа задач, где требуется увязать ряд экономических характеристик в комплексе, т. е. построить функцию, содержащую в себе основное качество всех рассматриваемых экономических показателей-аргументов (задач синтеза). В данном случае ставится обратная задача (относительно задачи прямого факторного анализа) объединения ряда показателей в комплекс.
Допустим, что имеется набор показателей х 1 , х 2 …, x n , характеризующих некоторый экономический процесс (L) . Каждый из показателей односторонне характеризует процесс L . Требуется построить функцию f(x i ) изменения процесса L , содержащую в ceбe основные характеристики всех показателей х 1 , х 2 , …, х n или некоторых из них в комплексе. В зависимости от цели исследования функция f(x i ) должна характеризовать процесс в статике или в динамике. Данная постановка задачи называется задачей обратного факторного анализа.
88. Задачи обратного стохастического факторного анализа
Задачи обратного факторного анализа могут быть детерминированными и стохастическими. Ее примерами являются задачи комплексной оценки производственно-хозяйственной деятельности, а также задачи математического программирования, в том числе и линейного. Примером задачи обратного стохастического факторного анализа могут служить производственные функции, которыми устанавливаются зависимости между величиной выпуска продукции и затратами производственных факторов (первичных ресурсов).
Для детального исследования экономических показателей или процессов необходимо проводить не только одноступенчатый, но и цепной факторный анализ: статический (пространственный) и динамический (пространственный и во времени).
