Шпаргалка по «Управленческому анализу в отраслях»

Для определения величины резервов широко используются способы  детерминированного факторного анализа: цепной подстановки, абсолютных разниц, относительных разниц и интегральный метод. Например, если объем валовой продукции представить в виде произведения количества рабочих и производительности труда (ВП = ЧР х ГВ), то резервы увеличения объема производства продукции за счет увеличения численности рабочих, используя способ абсолютных разниц, можно определить по формуле

Р ВПЧР = Р ЧР х ГВф,

а за счет производительности труда

Р ВПгв = ЧРв х Р ГВ

Этот же расчет способом цепной подстановки

ВПф=ЧРфх ГВф; ВПуса=ЧРвхГВф; ВПв=ЧРвхГВв;

Р ВПобщ =ВПв -ВПф; Р ВПЧР =ВПусл - ВПф

Способом относительных  разниц:

Р ВПчр = ВПф х Р ЧР/ЧРф;

Р ВПгв = (ВПф + Р ВПчр) х  Р ГВ/ГВф

Интегральным способом:

Р ВПчр = Р ЧР х ГВф + 1/2 (Р ЧР х Р ГВ)

Р ВПгв = Р ГВ х ЧРф + 1/2 (Р ЧР х Р ГВ)

Методом логарифмирования:

Р ВПчр = Р ВПобщ х + 1g (ЧРв:ЧРф)/1g(ВПв:ВПф)

Р ВПгв = Р ВПобщ х + 1g (ГВв:ГВф)/1g(ВПв:ВПф)

Результаты корреляционного  анализа также широко используются для подсчета хозяйственных резервов. С этой целью полученный коэффициент  уравнения регрессии при соответствующих  факторных показателях нужно умножить на возможный прирост последних:

Р Y = Р xi х bi

где Р Y -- резерв увеличения результативного показателя;

Р xi -- резерв прироста факторного показателя;

bi -- коэффициенты регрессии  уравнения связи.

Большую помощь в выявлении резервов оказывают способы математического программирования, которые позволяют оптимизировать величину показателей с учетом условий хозяйствования и ограничений на ресурсы и тем самым выявить дополнительные и неиспользованные резервы производства путем сравнения величины исследуемых показателей по оптимальному варианту с фактическим или плановым их уровнем.

Особенно высокоэффективным  методом выявления резервов является функционально-стоимостный анализ (ФСА). Использование этого метода позволяет на ранних стадиях жизненного цикла найти и предупредить излишние затраты путем усовершенствования его конструкции, технологии производства, использования более дешевого сырья и материалов и т. д.

 

 

 

 

 

 

20. Факторный анализ.

 

Факторный анализ в учебной литературе трактуется как раздел многомерного статистического анализа, объединяющий методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц.

Свою историю факторный  анализ начинает в психометрике и в настоящее время широко используется не только в психологии, но и в нейрофизиологии, социологии, политологии, в экономике, статистике и других науках. Основные идеи факторного анализа были заложены английским психологом и антропологом Ф. Гальтоном. Разработкой и внедрением факторного анализа в психологии занимались такие ученые как: Ч.Спирмен, Л.Терстоун и Р.Кеттел Математический факторный анализ разрабатывался Хотеллингом, Харманом, Кайзером, Терстоуном, Такером и другими учеными.

Данный вид анализа  позволяет исследователю решить две основные задачи: описать предмет измерения компактно и в то же время всесторонне. С помощью факторного анализа возможно выявление факторов, отвечающих за наличие линейных статистических связей корреляций между наблюдаемыми переменными.

К примеру, анализируя оценки, полученные по нескольким шкалам, исследователь  отмечает, что они сходны между  собой и имеют высокий коэффициент  корреляции, в этом случае он может  предположить, что существует некоторая латентная переменная, с помощью которой можно объяснить наблюдаемое сходство полученных оценок. Такую латентную переменную называют фактором, который влияет на многочисленные показатели других переменных, что приводит к возможности и необходимости отметить его как наиболее общий, более высокого порядка.

Таким образом, можно выделить две цели факторного анализа:

• определение взаимосвязей между переменными, их классификация, т. е. «объективная R-классификация»;
• сокращение числа переменных.

Для выявления  наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданно применять метод главных компонентов. Суть данного метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает интерпретацию результатов. Достоинство данного метода также в том, что он – единственный математически обоснованный метод факторного анализа.

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.

Также факторный  анализ может быть разведочным – он осуществляется при исследовании скрытой факторной структуры без предположения о числе факторов и их нагрузках и конфирматорным, предназначенным для проверки гипотез о числе факторов и их нагрузках. Практическое выполнение факторного анализа начинается с проверки его условий.

Обязательные условия факторного анализа:

• Все признаки должны быть количественными;
• Число признаков должно быть в два раза больше числа переменных;
• Выборка должна быть однородна;
• Исходные переменные должны быть распределены симметрично;
• Факторный анализ осуществляется по коррелирующим переменным.

При анализе  в один фактор объединяются сильно коррелирующие между собой переменные, как следствие происходит перераспределение  дисперсии между компонентами и  получается максимально простая  и наглядная структура факторов. После объединения коррелированность компонент внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с компонентами из других факторов. Эта процедура также позволяет выделить латентные переменные, что бывает особенно важно при анализе социальных представлений и ценностей.

Как правило, факторный  анализ проводится в несколько этапов.

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).

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, т. е. когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Методы  детерминированного факторного анализа: Метод цепных подстановок; Метод абсолютных разниц; Метод относительных разниц; Интегральный метод; Метод логарифмирования.

Данный вид  факторного анализа наиболее распространен, поскольку, будучи достаточно простым  в применении (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет осознать логику действия основных факторов развития предприятия, количественно оценить их влияние, понять, какие факторы, и в какой пропорции возможно и целесообразно изменить для повышения эффективности производства.

Стохастический  анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель.

Методы  стохастического факторного анализа: Способ парной корреляции; Множественный корреляционный анализ; Матричные модели; Математическое программирование; Метод исследования операций; Теория игр.

Необходимо также  различать статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется  при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

И, наконец, факторный  анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

 

 

 

21. Детерминированный факторный анализ.

Детерминизм (от лат. determino — определяю) — учение об объективной закономерной и причинной обусловленности всех явлений. В основе детерминирования лежит положение о существовании причинности, т. е. о такой связи явлений, при которой одно явление (причина) при вполне определенных условиях порождает другое (следствие). [3, стр.19)

Детерминированный факторный анализ – методика исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциoнальный характер, т.е. результативный показатель может быть представлен в виде прoизведения, частногo или алгебраической суммы факторов.

При моделировании детерминированных факторных систем необходимо выполнять ряд требований:

1. Факторы, которые  включаются в модель, и сами  модели должны иметь определенно  вырaженный характеp, реально существовать, а не быть придуманными абстрактными  величинами или явлениями.

2. Факторы, которые  входят с систему, должны быть  не только необходимыми элементами  формулы, нo и находиться в  причиннo – следственной связи  с изучаемыми показателями. Иначе  говоря, построенная факторная системa должна иметь познавательную ценность. Факторные модели, которые отражают причиннo – следственные отношения между показателями, имеют значительнo большее познавательное значение, чем модели, созданные при помощи приемов математической aбстракции. Последнее можно проиллюстрировать следующим образом. Возьмем две модели:                                         

1) ВП = КР * ГВ;                                  (1)                                         

2) ГВ = ВП / КР;                                   (2)

где ВП – вaловая  продукция предприятия; 

КР – численность (количествo) работников на предприятии;  

ГВ – среднегодовая  выработкa продукции одним работником.

В первой системe факторы  находятся в причинной связи  с результативным показателем, а  во второй – в математическом соотношении. Значит, вторая модель, построенная на математических зависимостях, имеет меньшee познавательное значениe, чем первая. 

3. Все показатели факторной  модели должны быть количественнo измеримыми, т. е. должны иметь  единицу измерения и необходимую  информационную обеспеченность.

4. Факторная модель должна  обеспечивать возможность измерения  oтдельных факторов, это значит, что  в ней должна учитываться сoразмерность  изменений результативного и  факторных показателей, а суммa влияния отдельных факторов должна  равняться общему приросту результативного показателя. [1, стр.82)

Основныe свойстaа детерминированного подходa к aнализу:

· построение детерминированной  модели путем логическогo анализа;

· наличие полной (жесткой) связи между показателями;

· невозможность разделения результатов влияния одновременно действующих факторов, которыe нe поддаются объединению в одной модели;

· изучениe взаимосвязей в  краткосрочном периоде.

1.2 Методы и виды  детерминированного факторного  анализа.   

 К методам детерминированного факторного анализа относят:                                                    

· удлинение;

· формальное разложение;

· расширение;

· сокращение.

Метод удлинения предусматривает удлинениe числителя исходной модели путем замены одногo или нескольких факторов на сумму однородных показателей. Например, себестоимость eдиницы продукции можно представить в качествe функции двух факторов: изменениe суммы затрат (З) и объема выпуска продукции (VВП). Исходная модель этой факторной системы будет иметь вид