Стохастические модели факторного анализа

Стохастическое моделирование является важным самостоятельным методом в финансово-экономическом анализе, а также дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. На уровне отдельного предприятия чаще всего он используется в трендовом анализе.

В факторном анализе стохастическое моделирование используется в следующих случаях:

1) необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить детерминированную факторную модель;

2) необходимо изучить влияние факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же факторной модели;

3) необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем.

Стохастический анализ связан со следующими условиями его применения:

1) необходимо наличие совокупности.

В экономике, как правила, используются следующие виды совокупности:

- пространственные;

- временные;

- пространственно-временные.

2) необходим достаточный объем наблюдений – в 6-8 раз превышающий количество факторов.

3) необходимы случайность и независимость.

4) совокупность должна быть однородной.

При этом начальная однородность достигается путем логического отбора, конечная однородность - на основе статистических оценок.

5) необходимо наличие специального математического аппарата.

В зависимости от условий и целей могут применяться различные частные методы стохастического анализа:

а) корреляционный – установление тесноты связи;

б) регрессионный - установление аналитического выражения стохастических зависимостей по средствам построения математического уравнения регрессии.

Они чаще всех используются в экономических исследованиях и, как правило, в совокупности представляют собой корреляционно-регрессионный анализ.

в) дисперсионный;

г) спектральный;

д) построение древа решений;

е) ситуационный анализ.

Построение стохастической модели производится в несколько этапов:

1. Качественный анализ – постановка целей анализа, определение совокупности, результативных и факторных признаков, выбор периода, метода анализа.

2. Предварительный анализ моделируемой совокупности, проверка однородности совокупности, уточнение необходимого объема выборки.

3. Построение стохастической модели.

4. Экономическая интерпретация и практическое использование модели.

Один из наиболее разработанных методов – это регрессионный анализ.

Регрессионная модель может быть построена при наличии любой зависимости. В многофакторном анализе чаще всего используются линейные модели. При наличии соответствующего программного обеспечения расчеты целесообразно проводить по нескольким моделям и выбирать среди них лучшую по системе специальный статистических оценок.