Типы моделей в детерминированном экономическом анализе

Важнейшим этапом причинно-следственного анализа является установление характера и вида взаимосвязи между показателями, которые фиксируются в виде определенной модели.

Наиболее распространенными моделями являются:

1.Аддитивная модель.

В данных моделях обобщающий показатель можно представить в виде алгебраической суммы факторных показателей.

Примером аддитивной модели является товарный баланс, увязывающий показатели произведенной и реализованной продукции. , (3.1)

где РП- стоимость реализованной продукции; ТП - стоимость произведенной продукции; -остатки продукции на складе на начало и конец года.

2.Мультипликативная модель – факторы в модель включаются в виде произведения. Примером мультипликативной модели может быть зависимость, в которой обобщающий показатель – стоимость произведенной продукции, а частными являются стоимость используемых основных средств на предприятии и их фондоотдача.

3.В кратной модели обобщающий показатель определяется делением частных. Данная модель используется, например, при анализе рентабельности собственного капитала. Факторами являются показатели прибыли и величина собственного капитала предприятия.

4.Смешанная модель - факторы включаются в нее в различных комбинациях. Например, при анализе показателя операционная прибыль на предприятии, производящем продукцию, может быть использована следующая зависимость:

, (3.2)

где Q,, p, z – соответственно количество, отпускная цена, себестоимость продукции

При моделировании детерминированных факторных систем необходимо выполнить ряд требований.

1.Факторы, которые включаются в модель и сами модели должны реально существовать, а не быть надуманными.

2.Факторы, включаемые в систему должны быть не только необходимыми элементами формулы, но и находиться в причинно следственной взаимосвязи с изучаемыми показателями. Построенная модель должна иметь познавательную ценность. Факторные модели, которые отражают причинно-следственные взаимосвязи между показателями, имеют значительно большее познавательное значение, чем модели, созданные при помощи приемов математической абстракции.

Например, рассмотрим две модели.

1)

2)

В первой модели факторы находятся в причинно-следственной взаимосвязи, так как на объем произведенной продукции влияют производительность труда рабочего и численность рабочих. Во второй модели признаки находятся в математической связи. Таким образом, вторая модель имеет меньшее познавательное значение, чем первая. В то же время, модели второго рода достаточно широко используются в процессе оценки показателей работы предприятия.

3.Модели, используемые при факторном анализе, могут быть полными (обобщающий показатель – объемный) и неполными (обобщающий показатель – качественный). Данное разграничение моделей будет существенным при использовании метода цепных подстановок. Это связано с тем, что при установлении последовательности подстановок частных показателей необходимо будет устанавливать характер показателя (количественный, качественный). В полной модели один показатель всегда количественный, а второй – качественный. Если используется для факторного анализа неполная модель, то желательно представлять частью, какой полной модели, она является.

В общем случае, построение модели начинается с двухфакторной модели (полной), в дальнейшем можно увеличивать число факторов в модели путем детализации (разложения) качественных показателей на количественный и качественный показатели более низкого уровня.

Например, модель является полной, так как обобщающий показатель является объемным. В то же время, модель является неполной, так как обобщающий показатель – качественный. Очевидно, что вторая модель получена на основе первой (левую и правую части разделили на численность рабочих).

Известны и достаточно широко используются различные приемы преобразования факторных систем, которые позволяют вводить в исследуемую модель другие факторы.