2014-02-09
1014
Метод цепных подстановок
Методы и приемы анализа
ТЕМА 4. МЕТОДЫ АНАЛИЗА УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Необходимость и характер принимаемых управленческих решений вытекают из анализа управляемой ситуации.
Различают следующие методы анализа:
1.Метод сравнения позволяет определить отклонения от заданных показателей. Этот метод требует сопоставимости сравниваемых показателей.
2. Индексный метод применяется при изучении явлений, отдельные элементы которых несоизмеримы. (Например, расчет производительности в %, учет инфляции позволяет сделать эти показатели соизмеримыми).
3. Балансовый метод предполагает сопоставление взаимосвязанных показателей (Например, баланс доходов и расходов)
4. Метод цепных подстановок заключается в получении ряда значений изучаемого обобщающего показателя путем последовательной замены базисных показателей фактическими.
5. Метод фактического анализа позволяет выделить влияние одного фактора на обобщающие показатели, исключает действие других факторов.
|
|
|
6. Графический метод является средством наглядной иллюстрации и изучения показателей.
7. Функционально – стоимостной анализ заключается в установлении целесообразности набора функции проектируемого объекта, либо необходимости существующей функции существующего объекта.
8. Экономико – математические методы (ЭММ) применяются для анализа и выбора лучших вариантов.
9. Существует ряд других, реже применяемых методов.
Этот метод используется для определения (расчета) влияния отдельных факторов на конечный результат.
Этот метод может быть использован только в том случае, если между изучаемыми явлениями существует функциональная связь.
Метод цепных подстановок заключается в последовательной замене плановой величины одного из факторов при условии, что остальные факторы остаются неизменными.
Пример:
Бригада должна была выполнить за рабочую неделю (5 дней) 100м3 кирпичной кладки. Бригада выполнила лишь 40м3. Бригадир сослался на отсутствие кирпичей в течении 2-х дней.
Прав ли он?
Норматив кладки в рабочий день составит:
100м3: 5дней = 20м3 в день
Простой из-за отсутствия материала вызвал отставание на:
20м3 * 2 дня = 40м3
Реальной отставание составит:
100 - 40 = 60м3
Следовательно, отставание по вине бригады составит 20м3.
Факторный анализ позволяет рассчитать силу влияния фактора на функцию.
Другими словами, он позволяет достичь того же, что получается в результате цепной подстановки, но в условиях, когда качественно функциональные связи отсутствуют, зато имеются …объем статистики.
Метод предполагает использование ЭВМ. Сегодня для всех типов ЭВМ имеются стандартные программы факторного анализа и пользоваться ими довольно просто.
|
|
|
Алгоритм проведения факторного анализа:
А) обоснование объекта анализа, постановка целей;
Б) сбор исходных данных;
В) построение гистограмм;
Г) решение задач на ЭВМ;
Д) анализ полученного уравнения регрессии и его параметров;
Е)повторное составление матрицы исходных данных для окончательной модели решение ее на ЭВМ;
Ж) проведение ранжирования факторов по показателю эластичности;
З) использование полученных данных.
Эти этапы выполняются в следующем порядке:
А) Обоснование объекта анализа, постановка цели.
Определите, что Вы хотите анализировать? (Например, уровень себестоимости)
Какие Вы ставите цели? (Например, выявить факторы завышения себестоимости и силу влияния каждого на величину себестоимости).
Б) Сбор исходных данных
Исходные данные должны отвечать следующим требованиям:
- в объем выработки должны включаться включатся данные только по однородной совокупности объектов;
- если функция исследуется «во времени», период длительности ряда должен быть небольшим, по возможности одинаковым для всех объектов. Дальность прогноза должна быть в 2 раза короче анализируемого динамического ряда;
- следует применять одинаковые методы для расчета всех исходящих данных;
- исходный данные должны быть независимы от предыдущих и последующих измерений.
В) Построение гистограмм по каждому фактору с целью определения форм распределения случайных наблюдений.
Нужно построить корреляционные поля, т.е. графическое изображение зависимости функции от каждого фактора,они могут выглядеть так (см. рис.11):
|
|
|
 | | ||||||||
|
|
| |||||||
Рис. 11 Примеры корреляционной зависимости
Также графики (гистограммы) позволяют предварительно определить формы и тесноту связи между функцией и отдельными факторами.
Г) Составление матрицы исходных данных
Матрица должна иметь следующую форму:
| № пп | F | Х1 | Х2 | Х3 | … | Принадлежность строки |
| 5,80 | 0,93 | 1,97 | … | … | Объект № 1 | |
| 6,15 | 0,82 | 1,59 | … | … | Объект № 2 | |
| … | … | … | … | … | … | … |
Факторы, у которых с функцией нет связи, включать в матрицу нельзя.
Д) Вывод информации и решение задачи на ЭВМ
Имеющиеся стандартные программы решения корреляционных уравнений для многофакторных моделей используют 2 формы отражения связи факторов с функцией:
- линейную, например: У = 25,7 + 1,53Х1 + 0,158Х2 – 4,09Х3…
- степенную, например: У = 0,91Х 1-0,817 * Х 2 0,967 * Х31,525 …
Кроме того, программы выдают большое количество коэффициентов, характеризующих различные аспекты взаимозависимости факторов и функций. Среди них: коэффициенты вариации, коэффициенты корреляции, коэффициенты асиметрии, коэффициенты эластичности, ошибки и т.д.
Е) Анализ полученного уравнения регрессии и его параметров
На этой стадии исключаются из модели факторы, которые:
- имеют малый (незначительный) коэффициент корреляции с функцией;
- коррелируются с другим фактором больше, чем с функцией (что видно из коэффициентов парной корреляции);
- если результаты расчетов имеют коэффициенты корреляции, противоречащие экономическому смыслу. Например, с увеличением отработанного времени уменьшается выполненный объем работ. Ясно, что имеется ошибка в исходных данных.
Д) Составление матрицы исходных данных для окончательной модели и решения ее на ЭВМ
После выполнения этапа Е вновь составляется матрица по форме, приведенной в этапе Г, но меньшая ее по размеру за счет исключенных факторов. Вновь производится уже окончательный расчет модели.
|
|
|
Ж) Проведение ранжирования
Ранжирование факторов производится по показателю их эластичности.
Этот коэффициент показывает, на сколько процентов меняется функция, если величина фактора меняется на 1%. Оптимальное значение этого коэффициента – больше 0,01.
Фактору с наибольшим коэффициентом эластичности присваивается 1 ранг и далее по убывающей.
