Для чего нужен факторный анализ в экономике

К первой группе относятся: детерминированный анализ, одноступенчатый анализ, статистический пространственный анализ, пространственный анализ, ретроспективный анализ. Ко второй группе соответственно: стохастический анализ, цепной анализ, динамический анализ, временной анализ, перспективный анализ.

При прямом факторном анализе выявляются отдельные факторы, влияющие на изменение результативного показателя или процесса, устанавливаются формы детерминированной (функциональной) или стохастической зависимости между ре­зультативным показателем и определенным набором факто­ров и, наконец, выясняется роль отдельных факторов в измене­нии результативного экономического показателя.

Постановка задачи прямого факторного анализа распрост­раняется на детерминированный и стохастический случаи.

Примерами прямого, детерминированного, факторного анализа являются: анализ влияния производительности труда и численности работающих на объем произведенной продук­ции (у — объем продукции; х, z — факторы; задана функ­циональная форма связи y = xz); анализ влияния величи­ны прибыли, стоимости основных производственных фондов и нормируемых оборотных средств на уровень рентабельности (у — уровень рентабельности; х, z,v — соответствующие факторы, заданная функциональная форма связи y = x/z+v. Задачи детерминированного факторного анализа – наиболее распространенная группа задач в анализе хозяйственной деятельности.

Факторный анализ. Метод цепных подстановок

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 в случае прямого стохастического факторного анализа заданы выбор­кой (временной 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, т. е. задач синтеза. В данном случае ставится обратная задача (относительно за­дачи прямого факторного анализа) — задача объединения ряда показателей в комплекс.

Пусть имеется набор показателей х,, х2. х„, характеризу­ющих некоторый экономический процесс (L). Каждый из пока­зателей односторонне характеризует процесс L. Требуется по­строить функцию f(xj) изменения процесса L, содержащую в себе основные характеристики всех показателей х,, х2. х„ или некоторых из них в комплексе. В зависимости от цели исследования функция f(x,) должна характеризовать процесс в статике или в динамике. Данная постановка задачи называет­ся задачей обратного факторного анализа.

Задачи обратного факторного анализа могут быть детер­минированными и стохастическими. Примерами задачи обрат­ного детерминированного факторного анализа 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).

Пусть исследуется экономический показатель у, х,, х2. х„ — факторы, влияющие на этот показатель. В зависимости от цели исследования анализируется поведение показателя у од­ним из методов факторного анализа. Если х,, х2,. х„ — функции более первичных факторов, то для анализа у надо объяснить поведение х,, х2. х„; для этого проводят даль­нейшую детализацию.

Детализация факторов может быть продолжена и дальше. Закончив ее, решают обратную задачу факторного анализа, синтезируя результаты исследования для характеристики ре­зультативного показателя у. Такой метод исследования назы­вается цепным статическим методом факторного анализа.

При применении цепного динамического факторного ана­лиза для полного изучения поведения результативного показа­теля недостаточно его статического значения; факторный ана­лиз показателя проводится на различных интервалах дробле­ния времени, на которых исследуется показатель.

Экономический факторный анализ может быть направлен на выяснение действия факторов, формирующих результаты хозяйственной деятельности, по различным источникам про­странственного или временного происхождения.

Анализ динамических (временных) рядов показателей хо­зяйственной деятельности, расщепление уровня ряда на его составляющие (основную линию развития — тренд, сезонную, или периодическую составляющую, циклическую составляю­щую, связанную с воспроизводственными явлениями, случай­ную составляющую) — задача временного факторного анализа. Классификация задач факторного анализа упорядочивает постановку многих экономических задач, позволяет выявить ~ общие закономерности в их решении. При исследовании слож­ных экономических процессов возможна комбинация поста­новки задач, если последние не относятся целиком к какому-либо типу, указанному в классификации.

Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:

Источник: studopedia.ru

Тема 3. Методика факторного анализа

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи и взаимообусловленности. Одни из них непосредственно связаны между собой, другие косвенно. Отсюда важным методологическим вопросом в экономическом анализе является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей.

Под экономическим факторным анализом понимается постепенный переход от исходной факторной системы к конечной факторной системе, раскрытие полного набора прямых, количественно измеримых факторов, оказывающих влияние на изменение результативного показателя.

Факторный анализ — методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативного показателя.

Существуют следующие типы факторного анализа:

1. Детерминированный (функциональный) — результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.
2. Стохастический (корреляционный) — связь между результативным и факторными показателями является неполной или вероятностной.
3. Прямой (дедуктивный) — от общего к частному.
4. Обратный (индуктивный) — от частного к общему.
5. Одноступенчатый и многоступенчатый.
6. Статический и динамический.
7. Ретроспективный и перспективный.

3.2. Этапы факторного анализа

• 1 этап. Отбор факторов.
• 2 этап. Классификация и систематизация факторов.
• 3 этап. Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.
• 4 этап. Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.
• 5 этап. Практическое использование факторной модели (подсчет резервов прироста результативного показателя).

3.3. Классификация и систематизация факторов

Классификация факторов по признакам:

• по своей природе:

• основные;
• второстепенные;

• основные
• второстепенные;

• внутренние;
• внешние;

• объективные;
• субъективные;

• общие;
• специфические; по времени действия:
• постоянные;
• переменные; по характеру действия:
• экстенсивные;
• интенсивные;

• количественные;
• качественные; по своему составу:
• сложные;
• простые;

• первого порядка;
• второго порядка;
• и т.д.

• измеримые;
• неизмеримые.

Системный подход в АХД вызывает необходимость взаимосвязанного изучения факторов с учетом их внутренних и внешних связей, взаимодействия и взаимоподчиненности, что достигается с помощью их систематизации (создание факторной системы).

3.4. Виды моделей. Моделирование

По характеру взаимосвязи между показателями различают методы детерминированного и стохастического факторного анализа.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.

Основные свойства детерминированного подхода к анализу:

1. построение детерминированной модели путем логического анализа;
2. наличие полной (жесткой) связи между показателями;
3. невозможность разделения результатов влияния одновременно действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели;
4. изучение взаимосвязей в краткосрочном периоде.

Моделирование — процесс представления исследуемого показателя с факторами, которое передается в форме конкретного математического уравнения.

Различают четыре типа детерминированных моделей.

1. Аддитивные модели представляют собой алгебраическую сумму показателей и имеют вид:

К таким моделям, например, относятся показатели себестоимости во взаимосвязи с элементами затрат на производство и со статьями затрат; показатель объема производства продукции в его взаимосвязи с объемом выпуска отдельных изделий или объема выпуска в отдельных подразделениях.

2. Мультипликативные модели в обобщенном виде могут быть представлены формулой:

Примером мультипликативной модели является двухфакторная модель объема производства продукции:

где Ч — среднесписочная численность работников;
CB — средняя выработка на одного работника.

3. Кратные модели:

Примером кратной модели служит показатель срока оборачиваемости товаров (в днях) ТОБ.Т:

где ЗТ — средний запас товаров;
ОР — однодневный объем реализации.

4. Смешанные модели представляют собой комбинацию перечисленных выше моделей и могут быть описаны с помощью специальных выражений:

Примерами таких моделей служат показатели затрат на 1 руб. товарной продукции, показатели рентабельности и др.

Для изучения зависимости между показателями и количественного измерения множества факторов, повлиявших на результативный показатель, приведем общие правила преобразования моделей (моделирования) с целью включения новых факторных показателей.

Моделирование мультипликативных и аддитивных моделей осуществляется за счет разложения одного из факторных показателей на его сомножители:

A = a + b; b = c + d; A = a + c + d или

A = a * b; b = c * d; A = a * c * d

Степень детализации и расширения модели зависит от цели исследования, а также от возможностей детализации и формализации показателей в пределах установленных правил.

Кратные модели преобразуются следующими способами:

Для детализации обобщающего факторного показателя на его составляющие, которые представляют интерес для аналитических расчетов, используют прием удлинения факторной системы:

2. Формальное разложение.

Для выделения некоторого числа новых факторов и построения необходимых для расчетов факторных показателей применяют прием расширения факторных моделей. При этом числитель и знаменатель умножаются на одно и тоже число.

Для построения новых факторных показателей применяют прием сокращения факторных моделей. При использовании данного приема числитель и знаменатель делят на одно и то же число.

Процесс моделирования сложный и ответственный момент. От реальности и точности моделей зависят конечные результаты анализа.

Детализация в факторном анализе во многом определяется числом факторов, влияние которых можно количественные оценить, поэтому большое значение в анализе имеют многофакторные мультипликативные модели.

В основе их построения лежат следующие принципы:

• место каждого фактора в модели должно соответствовать его роли в формировании результативного показателя;
• модель должна строиться из двухфакторной полной модели путем последовательного расчленения факторов, как правило качественных, на составляющие;
• при написании формулы многофакторной модели факторы должны располагаться слева направо в порядке их замены.

Построение факторной модели — первый этап детерминированного анализа. Далее определяют способ оценки влияния факторов.

Бальжинов А.В., Михеева Е.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебн.пособ., — Улан-Удэ, 2003.

Категории

• Общие понятия
• Законы и модели
• Теории и школы
• Бухгалтерский учет
• История экономических учений
• Макроэкономика
• Маркетинг
• Менеджмент
• Микроэкономика
• Мировая экономика
• Предпринимательство
• Управление производством
• Финансы и кредит
• Экономика предприятия

Источник: www.economicportal.ru

Методы факторного анализа в экономике — основные принципы, виды и сущность

Факторный анализ применяется для изучения содержимого, структурирования домена, сопоставления неизвестных концепций, классификации, просмотра, преобразования или сокращения данных. Его можно использовать при выявлении причинно-следственных связей, определении отношений, проверки гипотез и формулировании теорий. В экономике методы факторного анализа успешно работают как инструменты исследования рынка или оценки экономического рейтинга стран.

Основные принципы

Факторный анализ используется для выявления скрытой структуры (измерений) набора переменных. Это уменьшает пространство атрибутов — от большего числа переменных к меньшему количеству факторов. При таком подходе применяется множество приложений для оценки базовых отношений или измерений данных. Если говорить просто, для «чайников», то главная цель заключается в замещении исходных переменных новой матрицей с меньшим количеством аргументов.

Анализирование исходных обстоятельств является важным статистическим инструментом для выявления множества скрытых факторов. С его помощью объясняются корреляции между несколькими исходами в результате влияния одного или нескольких начальных данных. И поскольку происходит попытка представить набор переменных меньшим числом — это приводит к их сокращению.

Такой вид анализа раскрывает необъяснимые причины, представляющие основные понятия, не могущие быть адекватно измерены одной переменной. В настоящее время он наиболее популярен во время исследований, в которых ответы на каждый вопрос представляют собой конкретный результат. Это связано с тем, что многие обстоятельства часто связаны между собой, а на конечный результат могут повлиять только основные факторные черты.

Сущность методики

Сущность техники сокращения заключается в превращении большого количества переменных в меньшее количество причин и позволяет извлечь максимальную общую дисперсию. А оценка всех переменных в качестве индекса может быть использована для дальнейшего исследования. Такая методика предполагает несколько допущений относительно анализируемых исходных обстоятельств:

1. Наличие линейной связи между факторами.
2. Отсутствие мультиколлинеарности.
3. Включение в анализ только соответствующих определённым условиям новых переменных.
4. Нет истинной корреляции между переменными и факторами.

С момента начала использования и сейчас анализ на основе исследований причинных обстоятельств широко применяется в различных отраслях. Его используют в физических науках для выявления факторов, которые влияют на наличие и местоположение подземных источников, качество воды и погодные условия.

Он также широко и успешно используется в области маркетинга и исследованиях рынка, связанных с атрибутами и восприятием продукта. Наряду с другими инструментами количественного исследования, анализ исходных причин используется для построения карт восприятия и исследований позиционирования продукта.

Исследование рынка

Факторный анализ для рынка в основном применяется для интерпретации данных и рассмотрения основных взаимосвязей между переменной и другими базовыми факторами, которые могут определять поведение потребителей. В отличие от группировки ответов по типам, разбор по факторам разделяет переменные и группирует в соответствии с их совместимостью. В основном применяются 3 вида факторного анализа, которые используются для различных типов исследований и анализирования поведения рынка:

1. Исследовательская оценка и разбор причин.
2. Подтверждающий анализ по факторам.
3. Моделирование структурного уравнения.

Задачей исследовательского вида анализа является измерение лежащих в основе факторов, которые влияют на переменные в структуре данных, без установки какой-либо предварительно определённой структуры для получаемого в итоге результата.

Подтверждающий факторный анализ используется в качестве инструмента в исследовании и прогнозировании поведения рынка для подтверждения различных эффектов и корреляции существующего набора заранее определённых обстоятельств и переменных, которые могут на них влиять.

Моделирование структурного уравнения подразумевает наличие этапа выдвижения гипотезы о связи между набором переменных и факторов с проверкой формулы, описывающей эти случайные отношения, на модели линейного уравнения. Моделирование структурных уравнений может применяться как для поискового, так и для подтверждающего моделирования, и, следовательно, оно подходит как для подтверждения результатов, так и для проверки гипотез.

Расчёты факторного анализа дают, как правило, только точные и полезные результаты, если они выполняются исследователем, который обладает достаточными знаниями для выбора исходных данных и грамотного присвоения атрибутов. При этом сам выбор факторов и переменных, чтобы избежать слишком большого сходства характеристик, очень важен.

Разбор первоначальных причин, если он сделан правильно, может позволить проводить исследования и многофакторный анализ рынка, которые помогают в принятии верных решений по особенностям производимого предприятием продукта, его разработке, ценообразованию, сегментации рынка и проникновения.

Оценка экономического рейтинга

Экономические параметры играют важную роль в определении экономического роста в целом, а также оказывают влияние на отдельные показатели, касающиеся здоровья экономики той или иной страны. В связи с активным техническим прогрессом и глобальным развитием цивилизации, конкуренция между странами во всех отношениях только усиливается.

И если проводить пофакторный анализ конкурентоспособности стран по уровням экономического развития для всесторонней, объективной и систематической оценки, необходимо учитывать каждый признак, отражающий определённую информацию об экономике с разных точек зрения. Но стоит понимать, что между различными примерами параметров существуют некоторые взаимосвязи, иначе отражённая информация будет генерировать дублирующие друг друга результаты, А это может привести к искажению реальной картины о состоянии экономики конкретной страны.

Чтобы проводить результативные исследования с использованием методов пофакторного анализа в экономике, нужно с особой тщательностью подходить к подбору параметров. В случае определения экономического рейтинга стран оптимальным считается следующий выбор исходных данных:

1. Валовой внутренний продукт на душу населения в текущих ценах (национальная валюта).
2. Коэффициент конверсии (в национальной валюте на текущий международный доллар).
3. Общий объём инвестиций (в процентах от ВВП).
4. Валовые национальные сбережения (в процентах от ВВП).
5. Объём импорта товаров (изменение в процентах).
6. Объём экспорта товаров (изменение в процентах).
7. Уровень безработицы (в процентах от общего количества рабочей силы).
8. Занятость (количество человек).
9. Население (количество).
10. Доходы органов управления (национальная валюта).
11. Общие расходы этих органов.
12. Чистые кредиты и займы сектора государственного управления.
13. Структурный баланс органов государственного управления (национальная валюта).
14. Валовой государственный долг (национальная валюта).
15. Валютный баланс (доллары США).

Перед тем как будет проводиться анализ факторов, необходимо оценить и обеспечить достоверность данных. Надёжность относится к степени согласованности результатов измерений.

Проверка достоверности

Из многочисленных научных эссе известно, что для оценки достоверности данных учёные используют коэффициент Кронбаха. При этом под валидностью в исследованиях понимается близость измеренных значений.

При определении степени достоверности данных в исследовательской деятельности используются KMO (мера выборочной адекватности Кайзера-Мейера-Олкина) и тест сферичности Бартлетта. А для оценки надёжности и достоверности факторов применяют программное обеспечение SPSS, преимуществами которого являются наличие передовых инструментов статистического анализа, обширной библиотеки алгоритмов машинного обучения, анализа текста, расширений компонентов с открытым кодом, интеграции с большими данными и беспрепятственного внедрения в другие приложения.

При правильном подходе методы факторного анализа позволяют эффективно преодолеть проблемы, связанные с корреляцией причинных обстоятельств, и делать объективную оценку уровня экономического развития любой страны.

Источник: nauka.club