Наиболее распространенным методом факторного анализа является метод цепных подстановок, сущность которого заключается в том, что в исходную базовую формулу для определения результирующего показателя подставляется отчетное значение первого исследуемого фактора. Сравнение полученного результата с базовым значением результирующего показателя и позво- [c.87]
Классификация и ранжировка хозяйственных объектов являются одной из важнейших задач экономического анализа. Выявление классов однотипных предприятий для разработки общих нормативов планирования, оценки, стимулирования и ранжировка хозяйственных объектов по результатам хозяйственной деятельности давно внедрились в экономический анализ. Новые возможности повышения качества решения этих задач появляются в результате применения таких методов, как группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ, в частности современный факторный и компонентный анализ, кластерный анализ. Предпочтительным для аналитических целей наряду со специальными приемами классификации является исследование структуры совокупности хозяйственных объектов методами современного факторного (компонентного) анализа. Синтетические факторы или компоненты, выявленные на основе внутренних связей системы экономических показателей, характеризуют отдельные самостоятельные стороны экономических явлений (технический уровень производства, уровень управленческой работы, уровень организации производства и труда и т.п.) и имеют вполне определенную содержательную экономическую интерпретацию. Поэтому классификация и ранжировка хозяйственных объектов по значениям этих факторов или компонент носят более значительную аналитическую нагрузку, чем группировка на основе гетерогенного набора признаков. [c.115]
Метод дробления приращений факторов. В анализе хозяйственной деятельности наиболее распространенными являются задачи прямого детерминированного факторного анализа. С экономической точки зрения к таким задачам относится проведение анализа выполнения плана или динамики экономических показателей, при котором рассчитывается количественное значение факторов, оказавших влияние на изменение результативного показателя. С математической точки зрения задачи прямого детерминированного факторного анализа представляют исследование функции нескольких переменных. [c.128]
К динамическим типам задач интегрального метода факторного анализа следует относить расчеты, связанные с анализом временных рядов экономических показателей. В этом случае можно подобрать, хотя и приближенно, уравнение, описывающее поведение анализируемых факторов во времени за весь рассматриваемый период. При этом в каждом разбиваемом элементарном периоде может быть принято индивидуальное значение, отличное от других. [c.133]
Выполненные расчеты позволяют утвердиться во мнении, что количественные значения влияния каждого фактора (х, у) в совокупности составляют прирост выручки от продаж на одного работающего в этой же сумме (см. п. 10, гр. 7 табл. 6.14). Кроме того, результаты факторного анализа свидетельствуют о том, что производительность труда увеличилась на 121 595 руб. только за счет роста фондоотдачи. В связи с уменьшением фондовооруженности на 6569,95 руб. производительность труда понизилась на 7314,6 руб., или на 6,4% (-7314,6 114 280,4 х ЮО), что в конечном итоге ориентирует организацию на поиск путей ее роста как за счет повышения эффективности использования основных средств, так и за счет увеличения фондовооруженности работающих наиболее прогрессивными видами основных средств. [c.152]
Исследование корреляционных соотношений имеет огромное значение в АХД. Это проявляется в том, что значительно углубляется факторный анализ, устанавливаются место и роль каждого фактора в формировании уровня исследуемых показателей, углубляются знания об изучаемых явлениях, определяются закономерности их развития и как итог - точнее обосновываются планы и управленческие решения, более объективно оцениваются итоги деятельности предприятий и более полно определяются внутрихозяйственные резервы. [c.129]
Интегральный метод. Этот метод анализа влияния факторов на результативный показатель является обобщением метода цепных подстановок. В случае изменения последовательности вычисления влияний факторов в отличие от метода цепных подстановок он не оказывает влияния на конечные результаты расчета. Интегральный метод помогает понять, в чем состоит главная проблема применения детерминированных факторных методов. Она заключается в том, что для точного определения вклада факторов в изменение результативного показателя необходимо знать динамику изменения факторов в пределах одного отчетного периода. Только при наличии точных данных о промежуточных значениях факторов в пределах отчетного периода и только с помощью интегрального метода можно рассчитать однозначные и научно обоснованные оценки влияния факторов на результативный показатель. [c.9]
Важное место в регулировании банковской деятельности со стороны ЦБ РФ - контроль за соблюдением коммерческими банками таких обязательных экономических нормативов, как норматив достаточности собственных средств (капитала) банка, нормативы мгновенной, текущей, долгосрочной и общей ликвидности баланса банка, максимального размера риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков, максимальный размер риска на одного кредитора (вкладчика), максимальный размер привлеченных денежных вкладов, депозитов населения, норматив риска собственных вексельных обязательств и некоторых других нормативов. В этой связи целесообразно в коммерческих банках проводить факторный анализ соответствующих показателей, своевременно выявлять негативные факторы, приводящие к нарушению нормальной деятельности коммерческих банков и нарушению ими установленных значений обязательных нормативов. [c.341]
Минимально допустимое значение норматива Н на 1998 г. установлено в размере 7%, полученные результаты выше этого значения, что является признаком устойчивого финансового положения банка. Однако тенденция изменения значения норматива Н является негативной, величина норматива за анализируемый период снизилась на 0,13%, что вызвано в основном сокращением величины собственных средств (капитала) банка. С помощью методов факторного анализа можно количественно оценить, как повлияли различные факторы (величина капитала банка, сумма активов, взвешенная по степени риска вложений, величины резервов, созданных под обесценение ценных бумаг и на возможные потери по ссудам) на изменение размера норматива достаточности собственных средств (капитала) банка за указанный период. [c.386]
Факторный анализ этих коэффициентов дает возможность количественно оценить влияние на изменение значений коэффициентов таких факторов, как величина совокупных расходов, их качественный состав, величина производительных активов и активов в целом. [c.432]
Основными задачами статистики процентных ставок являются факторный анализ формирования уровня процентов за кредит и определение его среднего значения измерение колебаний процентных ставок от их среднего значения изучение зависимости конечных финансовых результатов операций по купле-продаже денежных средств от различных факторов и исследование их взаимосвязи построение основной тенденции развития уровня процентных ставок и ее анализ планирование различных финансовых операций и определение оптимальных параметров сделок по купле-продаже кредитов. [c.604]
С позиции арифметики все представленные формулы безупречны, однако с позиции факторного анализа только первая имеет смысл, поскольку именно в ней показатели, стоящие в правой части формулы, являются факторами, т.е. причиной, порождающей и определяющей значение показателя, стоящего в левой части (следствие). Логика рассуждений в отношении первой модели очевидна чем больше численность, тем больше, при прочих равных условиях, объем производства чем выше производительность труда, тем больше объем производства. По второй и третьей моделям очевидно, что предпосылка о том, что объем производства может рассматриваться как фактор численности или выработки, т.е. причина, определяющая их значения, совершенно абсурдна. [c.79]
На втором этапе выбирается один из приемов факторного анализа интегральный, цепных подстановок, логарифмический и др. Наиболее распространенным является метод цепных подстановок (или его следствие — прием арифметических разниц), имеющий, однако, один весьма существенный недостаток — в зависимости от выбранного порядка замены факторов факторные разложения могут быть различны (предлагаем читателю самостоятельно разобрать эту ситуацию на простейшей модели, связывающей, например, товарооборот, численность и выработку). Данная проблема имеет на самом деле исключительно теоретическое значение, что же касается ее практической значимости, в частности, применительно к ретроспективному анализу, то она ничтожна — важны тенденции и относительная значимость того или иного фактора, а не точные оценки их влияния. Тем не менее для соблюдения некоторого более или менее универсального подхода к определению порядка замены факторов в модели можно сформулировать ряд рекомендаций. [c.80]
В основе методов имитационного моделирования и прогнозирования лежат модели различного типа, однако наибольшую распространенность на практике получил анализ с помощью моделей, описывающих функциональные, или жестко детерминированные, связи, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. В качестве примера можно привести зависимости, реализованные в рамках известной модели факторного анализа фирмы Дюпон (суть модели будет описана ниже). Используя эту модель и подставляя в нее прогнозные значения различных факторов, например выручки от реализации, оборачиваемости активов, степени финансовой зависимости и другие, можно рассчитать прогнозное значение одного из основных показателей эффективности — коэффициента рентабельности собственного капитала. [c.135]
Детализация, или глубина, факторного анализа во многом определяется числом факторов, влияние которых можно количественно оценить, поэтому большое значение в анализе имеют многофакторные мультипликативные модели (МММ). В основе построения и решения этих моделей лежат следующие принципы [c.33]
При анализе финансового состояния придают большое значение ликвидности баланса предприятия, степени обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами, оборачиваемости основных и оборотных средств, рентабельности различных видов активов предприятия. При этом особое внимание в анализе должно быть уделено выявлению факторов, обеспечивших прибыль и убытки. Выявление причин появления убытков следует проводить на основе факторного анализа (см. гл. 18). [c.738]
Вертикальный факторный анализ представляет из себя иерархическую математическую модель, в которой показатели высшего уровня (результирующие) раскладываются по факторам — показателям низшего уровня. Целевым показателем модели в целом являются значения (плановые, факта - [c.323]
Проведем дальнейший факторный анализ ценовых отклонений по видам продукции. Отклонение цен по отдельному виду продукции (интегральное ценовое отклонение) является результатом двух факторов — индекса отпускной цены (общее ценовое отклонение) и динамики физического объема продаж данного вида продукции по новой отпускной цене (комбинированное ценовое отклонение). Иначе говоря, значение интегрального ценового отклонения по виду продукции раскладывается на две составляющих [c.339]
Горизонтальный факторный анализ оперирует только количественными значениями факторов, которые наблюдались в отчетном бюджетном периоде (иначе говоря, теми цифрами, которые зафиксированы в сводной таблице отклонений (см. табл. 91). Между тем, принятие того или иного управленческого решения предполагает выбор из двух или нескольких вариантов. При этом часто по истечении бюджетного периода выясняется, что выбор был сделан не самый оптимальный. [c.417]
Экспериментальным методом прогнозирования является машинная имитация, или имитация на ЭВМ. Машинная имитация предполагает построение модели изучаемого объекта, системы, события, которая затем преобразуется в программу ЭВМ. В ЭВМ вводят необходимые данные и анализируют их в динамике (статистический анализ), под влиянием ряда факторов (факторный анализ), во взаимодействии с другими данными (системный анализ), в определенных условиях экстремума (оптимизационный анализ). Машинная имитация применяется при прогнозировании сложных процессов, систем и объектов, на предварительном этапе преобразования и эксперимента, при разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов. Статистическая имитация позволяет определить относительное значение отдельных факторов, условий ввода новых параметров, влияющих на конечный результат. Машинная имитация может быть организована в форме игры. [c.264]
Как видно из приведенных расчетов, значения влияний изменения объема перевалки нефтепродуктов на изменение фондоотдачи, полученные тремя методами факторного анализа, не совпадают. Полное влияние изменения факторов на результирующий показатель — фондоотдачу — в нашем примере совпадает при расчетах методами цепных подстановок и интегральным оно составляет за 1971—1968 гг. —0,211 т/руб., в то время как при расчетах дифференциальным методом эта величина равна —0,155 т/руб. [c.93]
С переводом предприятий нефтеснабжения на новые условия планирования и экономического стимулирования каждый процент и доля процента роста таких показателей, как рентабельность, фондоотдача, производительность труда. и ряда других, определяющих результаты производственно-хозяйственной деятельности перевалочных нефтебаз, будут иметь большое значение. Поэтому интегральный метод факторного анализа, позволяющий точно и однозначно оценить влияние изменения каждого из факторов на изменение результирующих показателей, должен стать важным [c.94]
Здесь уместно будет сказать о том, что метод цепных подстановок не является совершенным и имеет недостатки. Главный недостаток этого метода и его модификации — способа разниц — состоит в том, что величина влияния отдельных факторов на результативный показатель при применении метода цепных подстановок в некоторой степени зависит от той последовательности подстановок, которую применил аналитик и которую не всегда удается экономически обосновать. В практике внутризаводского экономического анализа неточность метода цепных подстановок не имеет, как правило, существенного значения, и ею можно пренебречь ради простоты расчетов. Для целей анализа сложных экономико-математических моделей автором обосновывается более рациональная вычислительная процедура — так называемый интегральный метод факторного анализа [81, с. 27—37]. [c.37]
Факторный анализ. Переменные, значения которых предоставляют данные статистики или учета, имеют для исследуемого объекта или явления часто достаточно условный характер. Они могут лишь опосредованно отражать его внутреннюю структуру, движущие силы или факторы. Аналитик ограничен набором показателей, традиционно используемых в учете и статистике. Если неизвестный фактор проявляется в изменении нескольких переменных, то наблюдается корреляция между этими переменными. Число независимых, первоначально скрытых факторов, которые могут быть обнаружены в результате факторного анализа, часто существенно меньше, чем число традиционных показателей. [c.17]
Мы помним, что матрица основывается на 51 значении месячных доходностей с сентября 1989 по декабрь 1993 г. Также мы знаем, что вклад первых трех компонент в совокупную дисперсию составлял 93%. Таким образом, мы предположили, что существуют три значимых фактора для целей факторного анализа. [c.311]
Одинаковый уровень показателей и рейтинг в баллах могут быть обеспечены за счет разных факторов, причем одни из них связаны с позитивными процессами, другие — с негативными. Поэтому для определения класса большое значение имеет факторный анализ коэффициентов кредитоспособности, анализ баланса, изучение положения дел в отрасли или регионе. [c.392]
Разновидностью системного анализа является факторный анализ. Он основывается на математико-стати-стическом изучении деятельности системы в зависимости от действия определяющих ее поведение факторов, а также количественной и качественной оценки эффективности этого действия как при большом, так и при малом числе наблюдений. Аргументированная оценка значения каждого из факторов и их совокупности, степени влияния их на изучаемые виды деятельности и их результаты позволяет получить развернутую объективную-картину состояния экономической системы. [c.19]
После логического выбора факторов, определения путем математического анализа степени влияния каждого из них на численность и исключения факторов, оказывающих незначительное влияние на ее величину, по фактической численности служащих по функциям управления рассматриваемой группы предприятий и численным значениям факторов определены по отраслям промышленности нормативные формулы в виде степенных и линейных факторных уравнений регрессии типа [c.141]
Анализируя производительность общественного труда, статистическая наука должна определить меру влияния каждого из факторов на повышение производительности общественного труда, используя с этой целью различные статистические методы. Наибольшее значение и практическое использование в факторном анализе получили метод группировок, индексный метод и метод корреляции. Метод группировок применительно к изучению факторов повышения производительности общественного труда состоит в том, что предприятия, отрасли группируются по показателям, признакам — факторам производительности труда, а уровень производительности труда рассматривается в качестве результативного признака. [c.198]
Для упрощения предположим, что различия между групповыми средними результативного показателя в соответствующих каждому значению фактора интервалах обусловлены влиянием изучаемого фактора. Вариация внутри интервала отражает влияние неучтенных факторов. Но различия групповых средних также могут быть вызваны влиянием неизученных факторов. Для контроля данной гипотезы сопоставляются межгрупповая разница средних и показатели вариации внутри групп. Следовательно, результаты реализации альтернатив в данном случае отражаются с помощью средней величины и стандартного отклонения результативного показателя в интервале, соответствующем конкретному значению факторного показателя. Репрезентативность показателя вариации характеризуется численностью экспериментальных наблюдений, попавших в данный интервал. Матрица результатов реализации альтернатив (табл. 5) позволяет провести анализ различий альтернатив с точки зрения принимаемого решения. Данная задача решается методом дисперсионного анализа [8, 76, 80, 86]. [c.110]
В статистической науке систематичность или случайность фактора определяется в соответствии с тем, охвачены ли выборкой все или только часть возможных альтернативных вариантов значений факторного показателя. С точки зрения принятия решений факторы должны быть рассмотрены как систематические, так как анализом необходимо охватывать все выделенные альтернативы действия во всевозможных условиях внешней среды. В связи с этим случаи с бесконечным числом возможных значений факторов здесь интереса не представляют эти значения группируются по однородным с точки зрения принимаемого решения агрегатным группам в соответствии с близостью параметров их влияния. [c.111]
С позиции арифметики все представленные формулы безупречны, однако с позиции факторного анализа только первая имеет смысл, поскольку именно в ней показатели, стоящие в правой части формулы, являются факторами, т. е. причиной, порождающей и определяющей значение показателя, стоящего в левой части (следствие). [c.66]
Возможно, конечно, что, приступая к эксперименту, мы располагаем полной информацией об ошибке опыта. Тогда проблема снимается и параллельные опыты просто не нужны. Обычно априорная информация не столь полна. В зависимости от того, что известно и сколько опытов можно провести, мы располагаем несколькими возможностями. Весьма важно знать, близки ли ошибки в разных областях факторного пространства, или, как говорят статистики, однородны ли дисперсии параметра оптимизации в разных точках. Дело в том, что однородность дисперсий является одним из требований регрессионного анализа. Если известно, что это требование выполняется, то его не надо проверять и можно ставить параллельные опыты в одной точке (как правило, в нулевой точке, на основных уровнях значений факторов). На практике часто предполагается, что такая ситуация возникает. Отсюда рекомендуется ставить 3 — 4 опыта в нулевой точке, вычислять по ним дисперсию и считать, что она справедлива во всех остальных экспериментальных точках. [c.229]
Подводя итог краткому описанию факторного анализа с помощью жестко детерминированных моделей, еще раз подчеркнем исключительную условность данного анализа. Любые обоснования порядка замены факторов являются, во-первых, надуманными и, во-вторых, вряд ли оправданными (по сути, это мышиная возня), особенно если речь идет о ретроспективном анализе — поиск уточненных факторных разложений по данным, описывающим события, имевшие место в прошлом, бессмыслен. Принятая в нашей аналитической практике замена факторов в модели, начиная с количественного, не является единственно возможной более того, в экономически развитых странах принята как раз другая система — качественные показатели взвешиваются по весам базисного периода (см., например, [Мюллер, Гернон, Миик, с. 107—108]). Поэтому главное заключается в обоснованном построении модели в какой последовательности менять факторы или каким приемом факторного анализа пользоваться не имеет принципиального значения. [c.82]
Факторный анализ используется для изучения структуры данных. Основной его посылкой является предположение о существовании таких признаков - факторов, которые невозможно наблюдать непосредственно, но можно оценить по нескольким наблюдаемым первичным признакам. Так, например, такие признаки, как объем производства и стоимость основных фондов, могут определять такой фактор, как масштаб производства. В отличие от нейронных сетей, требующих обучения, факторный анализ может работать лишь с определенным числом наблюдений. Хотя в принципе число таких наблюдений должно лишь на единицу превосходить число переменных рекомендуется использовать хотя бы втрое большее число значение. Это все равно считается меньшим, чем объем обучающей выборки для нейронной сети. Поэтому статистики указывают на преимущество факторного анализа, заключающееся в использовании меньшего числа данных и, следовательно, приводящего к более быстрой генерации модели. Кроме того, это означает, что реализация методов факторного анализа требует менее мощных вычислительных средств. Другим преимуществом факторного анализа считается то, что он является методом типа white-box, т.е. полностью открыт и понятен - пользователь может легко осознавать, почему модель дает тот или иной результат. Связь факторного анализа с моделью Хопфилда можно увидеть, вспомнив векторы минимального базиса для набора наблюдений (образов памяти - см. Главу 5). Именно эти векторы являются аналогами факторов, объединяющих различные компоненты векторов памяти - первичные признаки. [c.202]
Менеджеры и их клиенты также используют модель 2 для факторного анализа (см. гл. 25). В этом случае аналитик использует модель для вычисления влияния разных факторов на данный портфель за отчетный период. Затем, с помощью вычисленных BARRA доходностей по факторам определяется вклад каждого из факторов в полную доходность портфеля. Наконец, сравнение значений факторов для портфеля и их вкладов в доходности с соответствующим эталоном дает ключ к разгадке успеха или провала стратегий менеджера. [c.302]
В рамках факторно-аналитического метода построения факторной модели неизвестны ни значения факторов, ни чувствительности ценных бумаг к этим факторам. Для определения числа факторов и чувствительностей к данным о доходностях ценных бумаг в прошлом просто применяется статистический метод, называемый факторным анализом (fa tor analysis). При использовании этого метода доходности некоторой выборки ценных бумаг рассматриваются за большое число временных периодов в целях установления одного или нескольких статистически значимых факторов, которые могли бы привести к ковариации доходностей, наблюдаемых в этой выборке. По сути дела, в этом [c.308]
Детерминированность и стохастичность являются категориями познания явлений как характеристики его полноты. При выявлении одних явлений в качестве факторных, а других в качестве результативных связь между ними будет предельно полно познана в случае возможности описания однозначного (детерминированного) соответствия между значениями (уровнями) результативных и факторных показателей. Непознанность влияния некоторых факторов обусловливает неопределенность изменения результативного показателя. В этом случае связь мел-еду исследуемыми комплексами факторов и результатов описывается с учетом данной неопределенности в стохастическом виде. В процессе экономического факторного анализа постепенно сокращают неопределенность в изменении исследуемых результативных показателей. В простейших случаях достигаются полная ликвидация неопределенности и описание связи между факторами и результатами в детерминированном виде. В этом смысле детерминированность является предельным случаем уточнения или со- [c.114]
НУ ---- х + / + + iV + x z + у г + z f/V. (IVa) В случаях, когда W = Izj/z.-.u, принципы анализа остаются те же и лишь усложняются математич. расчёты. К И. а. можно отнести и такие очень важные ста-тистич. показатели, как индекс влияния структурных сдвигов и индекс влияния ассортиментных сдвигов. Методы индексного факторного анализа (в строгом, точном смысле слова), т. е. построения И. а. по отдельным ф актора м, оказывающим воздействие на явление w или W, ещё недостаточно разработаны. Гораздо большее значение здесь имеют методы корреляционного анализа (см. Корреляция). При всём различии задач И, а. по компонентам и И. а. по факторам возможны случаи, когда первые практически выступают как бы в роли вторых. Так, в разложении (2) индекса /2/ [c.555]
Под факторным анализом часто понимают одно из направлений в математической статистике, находящее сейчас применение в медицине, социологии, экономике, когда на основе дисперсии отклонения значений множества факторов от значений подлежащего анализу результата осуществляются группировка и квантификация наиболее значимых факторов, оказывающих воздействие на результат1. Применительно к изучению зависимости темпов роста национального дохода и воздействующих на него факторов трудовых и материальных ресурсов, основных фондов, научно-технического прогресса и т. д. последние можно расшифровать по их количественным и качественным признакам, на основе разработанных формальных методов провести новую группировку факторов и оценить степень их влияния на динамику национального дохода. [c.42]