Аналитикалық әдістер мен тәсілдердің жалпы сипаттамасы және өзара байланысы

 

Сонымен қатар баланстық  әдісті еңбек уақытын талдауда да қолдануға болады.

Жұмыс уақытын пайдалану  балансы

Көрсеткіштер	Жоспар бойынша	Нақты
Күнтізбелі уақыт қоры, күн	365	365
Жұмыс уақытының номиналды  қоры (НФВ), күн	260	260
Жұмыс уақытының режимді  қоры (РФВ), сағат	4160	4160
РФВ=(НФВ*Kсм*Псм) – (Пд*1), Ксм – смена коэффициенті, бұл жерде 2-тең; Псм – жұмыс күнінің ұзақтығы, бұл жерде 8 сағат
Уақыттың жоспарлы қоры (ПФВ), сағат
ПФВ=РФВ – Жоғалтулар	3760	3420
Жоғалтулар		340
Барлығы	3760	3760

 

Баланстық әдіс экономикалық талдауда көмекші әдіс ретінде нәтижелі көрсеткіштің өсуіне факторлардың әсері  дұрыс анықталғандығын тексеру  үшін қолданады. Детерминациялық талдауда жеке–жеке факторлар әсерлерінің  мәндерінің қосындысы нәтижелі көрсеткіштің өсуінің жалпы  мәніне тең болуы  керек:

 

 Егер теңдік орындалмаса,  онда есептеулер қате жүргізілгендігі  немесе бір фактор ескерілмей  қалғандығы анықталады.

Кей жағдайларда баланстық  әдісті нәтижелік көрсеткіштің өсуі мен екі немесе бірнеше факторлардың әсерлерінің мәндері белгілі  болып, қалған бір фактордың әсері  белгісіз болған жағдайда, соның мәнін  табуға қолданылады:

 

 

Қатысты айырмалар  әдісі

Қатысты айырмалар әдісі  тек мультипликативті модельдердегі  нәтижелік көрсеткіштің өсіміне  әсер ететін факторлар әсерінің мөлшерін өлшеуде қолданылады. Бұл әдісте экономикалық факторлардың өсімі коэффициент  немесе процент түрінде қолданылады. Осы әдістің Y=abc мультипликаторлық моделіне әсерін қарастырайық.

Нәтижелік көрсеткіштің өзгерісі келесі формуламен анықталады:

 

 

 

 

 

 

Абсолюттік айырмалар  әдісі

Экономикалық талдауда факторлар  саны екеуден аспаған кезде абсолюттік айырмалар әдісі қолданылады. Бұл  тәсіл тізбектелген қойылымдар әдісінің өзгенртілген түрі болып табылады.

 

Көрсеткіштер	Жоспарланған	Есепті кезең	Ауытқу
Жұмысшылардың орташа тізімдік саны, адам	34	32	–2
Бір жұмысшының орташа еңбекақысы, мың тг	114,735	123,375	8,64
Еңбекақы қоры, мың тг	3901	3948	47

 

 

1. ЖОТС есебінен -2*114,735=-229 есептеуден келе, жұмысшылар санының 2 адамға қысқарту еңбекақы қорына оң әсер етті. Бұл фактор әсерінен еңбекақы қоры бойынша үнемдеу 229 мың тенгені құрады.
2. 1 жұмысшының орташа еңбекақысы есебінен 8,64*32=276 есептеуден келе, еңбекақының өсуі еңбекақы қорының 276 мың тенгеге шығындалуына әкелді.

276-229=47 еңбекақы қорының  ауытқуына тең.

 

Корреляциялық талдау

Корреляциялық байланыс деп  бір айнымалының әр түрлі мәндеріне  басқа айнымалының әр түрлі орташа мәні сәйкес келетін статистикалық  байланысты айтады. Коррреляциялық байланыс бірнеше жолмен пайда болуы мүмкін. Олардың ең маңыздысы – нәтижелі көрсеткіштің факторлық көрсеткіш өзгеруіне себепті тәуелділігі. Сонымен қатар, байланыстың мұндай түрі бір себептің екі салдары арасында байқалуы мүмкін. Бұл әдістің ерекшелігі – ол функционалдық байланыс жоқ жерде қолданылады, ол тек байланыс бар екендігі туралы фактті және байланыс тығыздылығын анықтап, оның себебін ашпайды.

Зерттелетін көрсеткіштер арасындағы тәуелділікті сипаттайтын негізгі  көрсеткіш – корреляция коэффиценті. Оның мәні 0 мен 1 аралығында болады, бірақ  ешқашан 1-ге тең болмайды. Байланыстың  тығыздылығы осы коэффицент арқылы анықтылады, егер коэффиценттің мәні:

• 0<r <0,3 болса, байланыс әлсіз, бұл байланысты терең зерттеу қажет емес;
• 0,3<r<0,5 болса, байланыс бірқалыпты;
• 0,5<r<0,7 – байланыс жеткілікті;
• 0,7<r<0,9 – байланыс жоғары;
• 0,9<r<1 – байланыс өте жоғары.

Корреляция коэффиценті  зерттелетін көрсеткіштер арасындағы байланысты төмендегідей сипаттайды:

r =

Корреляциялық әдіс кезіндк  факторлардың әдісі регрессия коэффицентімен анықталады:

b =

Проценттік қатынастағы  факторлардың әсері детерминация коэфицентінің  көмегімен анықталады:

R = r²*100

Соңғы уақытта ірі корпорпциялар  және акционерлік компаниялар деңгейінде болашаққа табысты болжаған кезде  корреляциялық талдау қолданылады.

Регрессивті талдау

Регрессивті талдау – бұл зерттеліп жатқан көрсеткіштердің арасындағы стохастикалық байланыстың аналитикалық көрініс табуын бекіту әдісі. Регрессия теңдеуі кез-келген x_i мәні өзгергенде y мәнінің орташа өзгереуін көрсетеді және былай жазылады:

y= f( x₁, x₂, ... x_n)

мұндағы  y – тәуелді айнымалы ( ол әрқашанда жалғыз)

       x_i - тәуелсіз айнымалы (факторлар) (олар бірнешеу болуы мүмкін)

Егер тәуелсіз айнымалы жалғыз болса, бұл қарапайым регрессивті  талдау. Егер де олар бірнешеу болса  (n≥2), онда мұндай анализ көпфакторлы деп аталады.

Регрессивті талдау барысында  екі негізгі тапсырмалар шешіледі:

• регрессия талдауын құрастыру, яғни нәтижелі көрсеткіш пен тәуелсізфакторлар x₁, x₂, ... x_n арасындағы байланыстың түрін табу;
• алынған теңдеудің маңыздылығын бағалау, яғни таңдалған факторлық көрсеткіштер у көрсеткігтерінің вариациясын қаншалықты түсіндіретінін анықтау.

   Регрессивті талдау негізінен жоспарлау үшін, сонымен қатар нормативтік базаны дайындау үшін қолданылады.

   Ресгрессивті талдау корреляциялық талдауғы қарағанда тек талданып жатқан көрсеткіштердің арасындағы байланыстың бар-жоқтығын анықтап қана қоймай, сонымен қатар оның нысандалған көрінісін береді. Сонымен бірге, егер корреляциялық талдау факторлардың байланысын зерттейтін болса, регрессивті талдау біржақты тәуелділікті, яғни факторлық көрсеткіштердің өзгеруі нәтижелі көрсеткішке қалайша әсер еткенін көрсететін байланысты зерттейді.

Регрессивті талдау – математикалық  статистиканың ең көп өңделген әдістерінің бірі. Нақты айтсақ, регрессивті талдауды жүзеге асыру үшін арнайы талаптар қатарының орындалуы қажет (x₁, x₂, ... x_n; у тәуелсіз, кез-келген көлемдегі тұрақты дисперсиямен қалыпты таратылған). Шынайы өмірде регрессивті және корреляциялық талдаудың талаптарына нақты сәйкестілік өте сирек кездеседі, алайда бұл екі әдіс те экономикалық зерттеулерде айтарлықтай кең қолданылады. Экономикада кездесетін тәуелділіктер тек қана түзу емес, сондай-ақ кері және сызықтық емес болуы мүмкін, алайда көпфакторлы талдауда тек сызықтық модель түрлерін қолданады:

у = a + b₁x₁ + b₂x₂ + … + b_nx_n

Регрессия теңдеуін құру, әдетте, ең аз квадраттар әдісімен жүргізіледі. Оның мәні нәтижелі көрсеткіштің нақты мәнінен ауытқулыр квадраттарының жиынтық санын минимизациялау болып табылады, яғни:

 S= ^j)²             min,

Мұндағы m – бақылау саны;

= a + b₁x₁^j + b₂x₂^j + … + b_nx_n^j  - нәтижелі фактордың есепті мәні.

Регрессия коэфиценттерін дербес компьютердегі аналитикалық пакеттердің  немесе аранайы қаржылық калькулятордың көмегімен анықтаған дұрыс. Ең қарапайым  жағдайда у = a + bx түріндегі бірфакторлы сызықтық регрессия  теңдеуі үшін мына формалар арқылы табуға болады:

a = ,                    b = .

 

Дисперсионды  талдау

Дисперсионды талдау –  бұл берілгендердің екі іріктемесінің  негізгі бір жиынтыққа қатыстылығы  туралы гипотезаны дәлелдеуге немесе теріске шығаруға мүмкіндік беретін  статистикалық әдіс.  Кәсіпорнның  қызметін талдауға байланысты дисперсиондық  талдау әр түрлі бақылау топтарының берілгендерінің бір жиынтыққа  қатыстылығын немесе қатыссыздығын  анықтауға мүмкіндік береді. Ол кәсіпорынның шаруашылық қызметінде зерттелетін  құбылыстар мен процестер арасындағы стохастикалық тәуелділіктерді  зерттеу үшін қолданылады.

Дисперсионды талдауды топтастыру әдістерімен бірге жиі қолданады. Мұндай жағдайларда оны жүргізудің тапсырмасы топтардың арасындағы айырмашылықтаң маңыздылығын бағалауда болып табылады.  Ол үшін топтық дисперсиялар σ₁² және σ₂² анықталады, содан кейін Стьюдент пен Фишердің статистикалық критерилері бойынша топтар арасындағы айырмашылықтың мәнділігі тексеріледі.

Кластерлік талдау

Кластерлік талдау – жиынтықты топтастыруға (кластерлеуге) арналған, элементтері көптеген белгілермен сипатталатын көп өлшемді талдау әдістерінің бірі. Әрбір белгінің мәні зерттеліп отырған жиынтықтың  көп өлшемді белгілер кеңістігіндегі әрбір бірліктің координатасы қызметін атқарады. Бірнеше көрсеткіштердің мәнімен сипатталатын әрбір бақылауды осы көрсеткіштер кеңістігіндегі нүкте ретінде елестетуге болады. Олардың мағынасы көп өлшемді кеңістікте координаталар ретінде қарастырылады. Координаттар нүктелері p q c k арасындағы қашықтық төмендегідей анықталады:

r_p,q = .

Кластерлеудің негізгі критериі болып кластерлер арасындағы айырмашыдық бір кластерға қатыстырылған бақылаудан қарағанда анағұрлым елеулі болуы қажеттігнде табылады, яғни көп өлшемді кеңістікте мына теңсіздік орындалуы қажет:

r_p,q < r_1,2 ,

мұндағы  r_1,2 - 1 және 2 кластерлер арасындағы қашықтық.

Регрессивті талдаудың процедуралаы сияқты кластерлеу процедурасы да айтарлықтай  көп еңбекті қажет етеді, сондықтан  оны компьютерде орындаған жөнді.

Ойындар теориясы

Конфликттің математикалық  моделі ойындар теориясы деп аталады. Конфликтке түсетін екі жақты  шартты түрде A және B деп, ал олардың іс-әрекетінің тәсілдерін U және V деп белгілейді.

Әр түрлі стратегиялардың  қолдану эффетивтігін бағалау үшін W₁ және W₂ көрсеткіштерін енгізеді. Оларды ұтыс функциялары деп те атайды. Ұтыс функциясы ретінде пайда қарастырылуы мүмкін. Кез келген екі стратегия (u, v) ойын ситуациясы деп аталады.

Ойындар теориясының келесідей  түрлері ажыратылады:

• стратегиялық, стратегиялық емес;
• қосарлы (парные), көп қатысушылы;
• коалиционды, коалиционды емес;
• антогонистикалық, антогонистикалық емес;
• кооперативті, кооперативті емес;
• қатаң бәсекелес, қатаң емес бәсекелес;
• аяқталатын, аяқталмайтын.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Пайдаланылған әдебиеттер тізімі:

1. В.В. Ковалев, О.Н. Волкова. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. – М.: ПБОЮЛ Гриженко Е.М., 2000. - 424 с.
2. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Г.В. Савицкая. – М.: ИНФРА-М, 2007. – 512 с.
3. Теория экономического анализа: Р.П Казакова, С.В. Казаков. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 239 с.
4. Теория экономического анализа: Г.В.Шадрина, Е.Г. Озорнина. – М., 2003. – 105 с.
5. Лекциялар жинағы.