Фактор и факторные системы в экономических исследованиях

Каждый результативный показатель зависит от многочисленных факторов. Чем детальнее исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества труда предприятий. Поэтому важным методологическим вопросом в экономическом анализе деятельности организации является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей.

Фактор – это причина, движущая сила какого-либо процесса или явления, определяющая его характер или одну из основных черт. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать планы и управленческие решения.

Факторный анализ – это процесс комплексного, системного исследования влияния факторов на уровень результативных показателей. При этом, факторный анализ изучает влияния отдельных факторов (причин) на результативный показатель с помощью детерминированных или стохастических приемов исследования. Факторный анализ может быть как прямым (собственно анализ), когда результативный показатель дробят на составные части, так и обратным (синтез), когда его отдельные элементы соединяют в общий результативный показатель.

Основные этапы факторного анализа:

1. Отбор факторов, которые определяют исследуемые результаты показателя.

2. Их классификация и систематизация с целью обеспечения возможного системного подхода.

3. Определение формы зависимости между факторами и результатом показателя.

4. Моделирование взаимосвязей между результатами и факторными показателями.

5. Расчёт влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результата показателя.

6. Работа с факторной моделью, т.е. её практически используют для управления экономическими процессами.

Все факторы, воздействующие на систему и определяющие ее поведение, находятся во взаимосвязи и взаимообусловленности. Количественная характеристика взаимосвязанных явлений осуществляется с помощью признаков (показателей). Признаки, характеризующие причину, называются факторными (независимыми, экзогенными). Признаки, характеризующие следствие, называются результативными (зависимыми). Совокупность факторных и результативных признаков, связанных одной причинно-следственной связью, называется факторной системой.

Модель факторной системы – это математическая формула, выражающая реальные связи между анализируемыми явлениями. В наиболее общем виде она может быть представлена так:

где – результативный признак,

– факторные признаки.

Таким образом, одной из задач факторного анализа является моделирование взаимосвязей между результативными показателями и факторами, определяющими их величину.

Моделирование – это один из важнейших методов научного познания, с помощью которого создается модель (условный образ) объекта исследования. Сущность его заключается в том, что взаимосвязь исследуемого показателя с факторными передается в форме конкретного математического выражения.

Как уже отмечалось ранее, по характеру исследуемой связи различают детерминированный и стохастический факторный анализ. Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер. Стохастический анализ исследует влияние факторов, связь которых с результативным показанием, в отличие от функциональной, является неполной, вероятностной (корреляционной).

Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при стохастической связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

По методике исследования различают прямой и обратный факторный анализ. Прямой факторный анализ осуществляется дедуктивным способом – от общего к частному. Он проводится с целью комплексного исследования факторов, формирующих величину изучаемого результативного показателя. Обратный факторный анализ исследует причинно-следственные связи способом логической индукции – от частных, отдельных факторов к общим, oт причин к следствиям. Он позволяет оценить степень чувствительности многих результативных показателей к изменению изучаемого фактора.

В зависимости от степени детализации факторов анализ может быть одноуровневым и многоуровневым. Первый вид используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, . При многоуровневом факторном анализе проводится детализация факторов а и b на составные элементы с целью изучения их сущности. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В данном случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

По признаку состояния изучаемых явлений различают статический и динамический факторный анализ. Статический анализ применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на определенную дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

Связь называется функциональной, или жестко детерминированной, если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное, неслучайное значение результативного признака.

Связь называется стохастической (вероятностной), если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, то есть определенное статистическое распределение.

При создании детерминированных факторных моделей необходимо выполнить ряд требований:

- факторы, включаемые в модель, должны реально существовать, а не быть надуманными абстрактными величинами или явлениями;

- факторы, входящие в модель, должны находиться в причинно-следственной связи с изучаемым показателем. Факторные модели, которые отражают причинно-следственные отношения между показателями, имеют значительно большее познавательное значение, чем модели, созданные при помощи приемов математической абстракции;

- все показатели факторной модели должны быть количественно измеримыми, т.е. иметь единицу измерения и необходимую информационную базу;

- факторная модель должна обеспечивать возможность измерения влияния отдельных факторов, т.е. учитывать соразмерность изменений результативного и факторных показателей, а сумма влияния отдельных факторов должна равняться общему приросту результативного показателя.

При изучении связей в стохастических факторных моделях необходимо:

- установить факт наличия или отсутствия связи между анализируемыми показателями;

- измерить тесноту связи;

- установить ее неслучайный характер;

- произвести количественную оценку влияния изменения факторов на изменение результативного показателя,

- выделить наиболее значимые факторы, определяющие поведение результативного показателя.

В зависимости от вида анализа эти задачи решаются с помощью различных приемов:

- жестко детерминированные связи – балансовый метод, прием цепных подстановок, интегральный метод и метод логарифмирования;

- стохастические связи – корреляционный анализ, ковариационный анализ, метод главных компонент.

В детерминированном анализе выделяют следующие типы наиболее часто встречающихся факторных моделей.

1. Аддитивные модели: .

Они используются в тех случаях, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных показателей.

2. Мультипликативные модели: .

Этот тип моделей применяется в том случае, когда результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторных показателей.

3. Кратные модели: .

Они применяются в том случае, когда результативный показатель получают делением одного факторного показателя на величину другого.

4. Смешанные (комбинированные) модели – сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей: , и т.п.