2015-04-20
2718
1. Подготовки ковариационной матрицы (Иногда вместо нее используется корреляционная матрица);
2. Выделения первоначальных ортогональных векторов (основной этап);
3. Вращение с целью получения окончательного решения.
11) Не все!!!!!!!!!!!
Моделирование — один из важнейших методов научного познания, с помощью которого на основе предварительного изучения объекта исследования и выделения его основных характеристик конструируется модель (условный образ) объекта исследования. Сущность моделирования заключается в том, что взаимосвязь исследуемого показателя с факторным выражается в форме конкретного математического уравнения. В факторном анализе различают модели детерминированные (функциональные) и стохастические (корреляционные).
Основные составляющие процесса моделирования факторных систем:
Четкая формулировка конечной цели построения модели, а также определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения.
Выбор наиболее рационального математического метода для решения задачи.
|
|
|
Всесторонний анализ результата, полученного при изучении экономического явления или процесса.
Типы факторного анализа:
– Детерминированный факторный анализ – методика исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.
– Стохастический факторный анализ – методика исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем, в отличие от функциональной, является вероятностной (корреляционной).
Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности на разных предприятиях может быть неодинаковой. Однако, при увеличении уровня фондовооруженности, сохраняется общая тенденция роста производительности труда.
12.моделирование — один из важнейших методов научного познания, с помощью которого на основе предварительного изучения объекта исследования и выделения его основных характеристик конструируется модель (условный образ) объекта исследования. Сущность моделирования заключается в том, что взаимосвязь исследуемого показателя с факторным выражается в форме конкретного математического уравнения. В факторном анализе различают модели детерминированные (функциональные) и стохастические (корреляционные).
Основные составляющие процесса моделирования факторных систем:
Четкая формулировка конечной цели построения модели, а также определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения.
Выбор наиболее рационального математического метода для решения задачи.
Всесторонний анализ результата, полученного при изучении экономического явления или процесса.
|
|
|
Экономические явления можно выразить в виде следующих основных детерминированных моделей:
аддитивные;
мультипликативные;
кратные;
смешанные (комбинированные). Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.
Различают следующие типы факторного анализа:
детерминированный и стохастический;
прямой и обратный;
одноступенчатый и многоступенчатый;
статический и динамичный;
ретроспективный и перспективный (прогнозный).
Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. когда результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.
Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной 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 фондовоору-женности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.
Приведите типы факторных моделей. Охарактеризуйте способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе. Приведите алгоритм измерения влияния факторов способом абсолютных разниц для различных факторных моделей. Приведите примеры.
Типы факторных моделей:
1. Аддитивные модели.
Используются в тех случаях, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных показателей. Расширение модели осуществляется за счет расчленения одного или нескольких факторных показателей на составные элементы-слагаемые:
Пусть A=B+C. Тогда если B=D+E-F, то A= D+E-F+C.
2. Мультипликативные модели.
Применяются, когда результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторов.
Преобразование модели осуществляется путем последовательного расчленения факторов исходной системы на факторы-сомножители.
ВП=ЧР*ГВ=ЧР*Д*ДВ=ЧР*Д*П*ЧВ
3. Кратные модели.
Применяются, когда результативный показатель получают делением одного факторного показателя на величину другого.
4. Смешанные (комбинированные) модели – сочетание предыдущих моделей в различных комбинациях.
, 
, 
, 
и т.д.
Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе.
Цепной подстановки. Применяется во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и последующих факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминировать влияние всех факторов, кроме одного, и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.
|
|
|
Способ абсолютных разниц применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях (Y = X1 * X2 *…* Xn) и моделях мультипликативно-аддитивного типа: Y = (а - b) с и Y= a (b - с). При его использовании величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста значения исследуемого фактора на базовый уровень факторов, которые находятся справа от него, и на текущий уровень факторов, расположенных слева от него в модели.
Способ относительных разниц применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях. Здесь используются относительные приросты факторных показателей, выраженные в виде коэффициентов или процентов. Способ относительных разниц удобно применять в тех случаях, когда требуется рассчитывать влияние большого комплекса факторов (8— 10 и более).
Способ пропорционального деления используется в тех случаях, когда мы имеем дело с аддитивными моделями (Y = X1 + X2 +…+ Xn) и моделями кратно-аддитивного типа (Y = (X1 + X2 +…+ Xn) / k)
Cпособ долевого участия. Для этого сначала определяется доля каждого фактора в общей сумме их приростов, которая затем умножается на общий прирост результативного показателя
Способ логарифмирования. Применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. С помощью логарифмирования результат совместного действия факторов распределяется пропорционально доле изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. В этом его преимущество, а недостаток - в ограниченности сферы его применения. В отличие от интегрального метода при логарифмировании используются не абсолютные приросты показателей, а индексы их роста (снижения).
С ущность, назначение и сфера применения способа абсолютных разниц. Порядок и алгоритмы расчета влияния факторов этим способом
Способ абсолютных разниц является одной из модификаций элиминирования. Как и способ цепной подстановки, он применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях: Y = (а - b)с и У = a(b - с). И хотя его использование ограничено, но благодаря своей простоте он получил широкое применение в АХД. Особенно эффективно применяется этот способ в том случае, если исходные данные уже содержат абсолютные отклонения по факторным показателям.
|
|
|
При его использовании величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую (плановую) величину факторов, которые находятся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных слева от него в модели.
Рассмотрим алгоритм расчета для мультипликативной факторной модели типа Y=axbxcxd. Имеются плановые и фактические значения по каждому факторному показателю, а также их абсолютные отклонения:
Определяем изменение величины результативного показателя за счет каждого фактора:
Как видно из приведенной схемы, расчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонения, а затем на фактический уровень этих показателей.
