II.Способы детерминированного факторного анализа
Определение величины влияния отдельных факторов на изменение результативных показателей является важнейшим методологическим вопросом АХД. В детерминированном анализе используются следующие способы:
– цепной подстановки; абсолютных разниц; относительных разниц; пропорционального деления; интегральный метод; метод логарифмирования.
Способ цепной подстановки.Данный способ является наиболее универсальным. Он используется для определения влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей:
– аддитивных;
– мультипликативных;
– кратных;
– смешанных (комбинированных).
Сущность его заключается в том, что определяется влияние отдельных факторов на изменение результативного показателя происходит путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют условные значения результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и последующих факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение значений результативного показателя до и после изменения уровня фактора позволяет исключить влияние всех факторов, кроме одного, и определить его воздействие на результативный показатель.
Способ абсолютных разниц.Способ абсолютных разниц применяется для расчета влияния факторов на изменение результативного показателя только в мультипликативных моделях и моделях мультипликативно-аддитивного типа.
|
|
|
И хотя область его применения ограничена, он нашел широкое применение благодаря своей простоте.
При использовании способа абсолютных разниц величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую величину факторов, которые находятся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных слева от него.
Способ относительных разниц.Способ относительных разниц применяется для измерения влияния факторов на изменение результативного показателя только в мультипликативных моделях. При этом используются относительные приросты факторных показателей, выраженные в виде коэффициентов или процентов.
Согласно алгоритму для расчета влияния первого фактора необходимо базовую величину результативного признака умножить на относительный прирост первого фактора, выраженного в виде десятичной дроби.
Для расчета влияния второго фактора нужно к базовой величине результативного признака прибавить его изменение за счет первого фактора и полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора и т. д.
Способ пропорционального деленияиспользуется для определения влияния факторов в аддитивных моделях и моделях кратно-аддитивного типа 
или 
.
|
|
|
В моделях кратно-аддитивного типа сначала необходимо способом цепной подстановки определить, как изменился результативный показатель за счет числителя и знаменателя, а затем произвести расчет влияния факторов второго порядка способом пропорционального деления.
Интегральный способ применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных, кратных и смешанных моделях кратно-аддитивного типа. Использование этого способа позволяет получать более точные результаты влияния факторов по сравнению с другими способами, поскольку дополнительный прирост результативного показателя от взаимодействия факторов делится между ними.
Способ логарифмирования применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. Как и при интегрировании, здесь результат также зависит от местоположения факторов в модели и по сравнению с интегральным способом обеспечивается более высокая точность расчетов.
В экономических исследованиях часто встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству наблюдений. Здесь каждому значению факторного показателя могут соответствовать несколько значений результативного показателя.
|
|
|
Следовательно, стохастическая связь –это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений.
Среди приемов стохастического анализа выделяют:
– дисперсионный;
– корреляционно-регрессионный;
– компонентный;
– дискриминантный;
– многомерный математический.
В аналитических исследованиях часто используется дисперсионный и корреляционно-регрессионный анализ.
Дисперсионный анализ. При проведении анализа влияния факторов в массовых явлениях в первую очередь необходимо изучить качество влияния признаков-факторов на результативные признаки. С этой целью проводится дисперсионный анализ. Он позволяет объективнее и достовернее оценить результаты аналитической группировки.
Дисперсионный анализ связи между признаком-результатом и признаком-фактором проводится обычно в несколько этапов.
В первую очередь по признаку-результату рассчитывают объемы общей, факторной и остаточной вариаций.
Общая вариациярезультативного признака формируется под воздействием всего комплекса факторных признаков на результат.
|
|
|
Факторная вариацияформируется под воздействием факторного признака на результат. Она характеризуется колебанием групповых средних и обуславливается влиянием факторного признака.
Остаточная вариацияобусловлена влиянием на результативные признаки всех факторов, кроме учтенных в объеме факторной вариации.
Следующим этапом проведения дисперсионного анализа является расчет исправленных дисперсий. Для этого все виды вариаций разделяются на соответствующее число степеней свободы – получаются исправленные дисперсии.
Заключительный этап дисперсионного анализа состоит в сопоставлении факторной и остаточной дисперсий. Отношение этих дисперсий получило название фактического критерия Фишера (F-критерия).
Дисперсионный анализ в конечном итоге состоит в сопоставлении фактического критерия Фишера, рассчитанного по выборочной совокупности, с табличным F-критерием. Это соотношение представляет собой коэффициент существенности (К).
При этом оценка существенности связи проводится по следующему принципу:
– если К > 1 – связь между признаками существенная;
– если К = 1 – связь малосущественна;
– если К < 1 – связь несущественна.
Корреляционно-регрессионный анализ.
Необходимые условия применений корреляционного анализа:
– наличие достаточно большого количества наблюдений о величине факторных и результативных признаков;
– исследуемые факторные и результативные признаки должны иметь количественное измерение;
В процессе проведения корреляционного анализа решаются следующие задачи:
– определение изменения результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов;
– установление относительной степени зависимости результативного показателя от каждого фактора.
Корреляционный анализ состоит из нескольких этапов.
Дата добавления: 2018-08-06; просмотров: 581; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!