Классификация приемов и методов в экономическом анализе
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
µделить, насколько изменился результативный показатель за счет числителя и знаменателя, а затем способом пропорционального деления произвести расчет влияния факторов второго порядка по приведенным выше алгоритмам. [4]
Интегральный метод применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных, кратных и кратно-аддитивных моделях. Использование этого способа позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению со способами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц, поскольку дополнительный прирост результативного показателя от взаимодействия факторов присоединяется не к последнему фактору, а делится поровну между ними.
Рассмотрим алгоритмы расчетов влияния факторов для разных моделей.
1.
2.
Для расчета влияния факторов в кратных и смешанных моделях используются следующие алгоритмы:
.Вид факторной модели
2.Вид факторной модели
Если в знаменателе больше двух факторов, то процедура продолжается.
Также широко используется индексный метод, который позволяет выявить влияние на изучаемый результативный показатель различных факторов и основывается на относительных показателях, выражающих отношение уровня изучаемого явления к уровню его в прошлом периоде или к уровню аналогичного явления, принятому в качестве базы. Индекс определяется сопоставлением соизмеряемой величины с базисной. Применяется в мультипликативных и кратных моделях.
Способ логарифмирования применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. Как и при интегрировании, здесь также результат расчета не зависит от месторасположения факторов в модели и по сравнению с интегральным методом обеспечивается более высокая точность расчетов. С помощью логарифмирования результат совместного действия факторов распределяется пропорционально доле изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. В этом его преимущество, а недостаток- в ограниченности сферы его применения.
Рассмотрим трехфакторную мультипликативную модель. Влияние факторов определяется следующим образом:
4. Способы измерения влияния факторов в стохастическом анализе
Приемы корреляционного анализа используются для измерения влияния факторов в стохастическом анализе, когда взаимосвязь между показателями неполная, вероятностная.
Необходимые условия применения корреляционного анализа:
. Наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов).
. Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.
Корреляционный анализ состоит из нескольких этапов.
На первом этапе определяются факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показатель и отбираются наиболее существенные. Факторы должны находиться в причинно-следственной связи с результативным показателем, оказывать решительное воздействие на него, иметь единицу измерения. Также не рекомендуется включать в корреляционную модель взаимосвязанные факторы и факторы, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.
На втором этапе собирается исходная информация по каждому факторному и результативному показателю. Она должна быть проверена на точность, однородность и соответствие закону нормального распределения.
Критериями однородности информации служат среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитываются по каждому факторному и результативному показателю.
Среднеквадратическое отклонение - абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметического.
Коэффициент вариации - показывает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической. Чем больше коэффициент вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность изучаемых объектов.
Следующее требование к исходной информации - подчинение ее законам нормального распределения:
1.показатель асимметрии (А) и его ошибка (та):
. показатель эксцесса (Е) и его ошибка (me):
В симметричном распределении А = 0 показатель эксцесса Е - 0. Если Е > 0, то данные густо сгруппированы около средней, образуя островершинность. Если Е < 0, то кривая распределения будет плосковершинной.
Третий этап: изучается характер и моделируется связь между факторами и результативным показателем, т. е. подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно выражает сущность исследуемой зависимости. Зависимость результативного показателя от определяющих его факторов можно выразить уравнением парной и множественной регрессии.
При прямолинейной форме они имеют следующий вид:
- уравнение парной регрессии: Yx = a + bx;
- уравнение множественной регрессии:
Yx = а + b1х1 + Ь2х2 + ...+ bпхп
где:
а - свободный член уравнения при х = 0;
х1,х2...хп- факторы, определяющие уровень изучаемого результативного показателя;
b1,b2,bn - коэффициенты