2.5. Статистические исследования и факторный анализ систем управления

Одним из видов моделей являются статистические модели. При наличии статистических данных становится возможным проведение статистических ИСУ.

Термин "статистика" связывают с латинским словом "status", которое переводится как "положение", "состояние явления". Нередко статистикой называют совокупность цифровых показателей, характеризующих различные стороны внешней среды, объектов, процессов, систем управления различными объектами.

Статистика изучает количественную сторону явлений, объектов и систем управления в неразрывной связи с качественной стороной. Статистика является пассивным методом получения научных знаний и исследования. Статистика является важным инструментом контроля, диагностики, сравнения, прогнозирования и планирования систем управления.

Статистические данные используют пассивно при мониторинге и активно при обосновании управленческих решений (УР). Статистика может рассматриваться и как самостоятельный метод ИСУ, их соответствия среде и объекту управления, и как источник обеспечения необходимыми данными процессов моделирования.

Использование статистических данных позволяет проводить все виды ИСУ: контроль и диагностику проблем; сравнительные и прогнозные исследования.

Изучаемые статистикой объекты могут иметь массовый характер, но иметь отличительные особенности.

Статистические данные получают и используют при исследовании систем управления государством, регионом, отраслью национальной экономики, предприятием. Такие данные об объектах социальной и финансово-хозяйственной деятельности периодически (как правило один раз в квартал, полугодие, год) на основе закона собирает государственный орган (Госкомстат). Эти данные обрабатывают и используют для контроля, диагностики причин социальных и финансово-хозяйственных процессов в национальной экономике, а также при прогнозировании, планировании и подготовке, принятии решений по управлению на уровне государства.

Субъект финансово-хозяйственной деятельности (холдинг, финансово-промышленная группа, предприятие), его подразделения могут собирать статистические данные по отдельным видам деятельности, товарным производствам, продажам на отдельных территориях и др. Сбором статистической информации на предприятиях занимаются служба главного бухгалтера (финансовый, налоговый, управленческий бухгалтерский учет), а также функциональные подразделения. Например, служба маркетинга может собирать данные по продажам конкретных товаров, входящих в реализационную корзину, на определенных территориях, через конкретные сбытовые сети, магазины и пр.

На различных стадиях статистического исследования применяют присущие этой науке приемы и способы исследования, которые в своей совокупности образуют статистическую методологию. Элементами статистической методологии являются:

- различные формы и виды массового наблюдения;

- группировки;

- применение обобщающих и аналитических показателей;

- построение балансов;

- факторный анализ и т.п.

Полученные в результате регистрации и учета данные подвергают затем обработке, представлению в удобной для восприятия форме, анализу. При системном анализе статистических данных большое внимание уделяют исследованию содержания процесса, влиянию на конечный результат его элементов, рассматриваемых в их взаимной связи.

При статистических исследованиях большое внимание уделяют установлению причинно-следственных связей как между объектом и внешней средой, так и между элементами объекта исследования.

В статистическом исследовании систем управления можно выделить этапы:

1) статистическое наблюдение, регистрация, учет объективных первичных данных, как правило, с использованием специальных учетных форм;

2) предварительная систематизация и фильтрация недостоверных данных, шума, дезинформации. При систематизации данных проводится их проверка, группировка по определенным признакам, подсчет групповых и общих итогов. Результат этого этапа - совокупность взаимосвязанных цифровых характеристик исследуемого процесса управления;

3) свободная обработка и представление данных в виде, удобном для восприятия исследователем и анализа;

4) анализ. В процессе выполнения этого этапа рассчитывают различные показатели, проектируют и заполняют таблицы. Основу этого этапа составляет выяснение сути происходящих процессов, взаимосвязей различных их элементов, специфики отношений и др. При этом фактически проводят контроль и диагностику проблем;

5) представление результатов анализа, исследований в форме, удобной для восприятия конкретным потребителем, пользователем. Это имеет важное значение для эффективного использования результатов статистических исследований. Форма представления результатов таких исследований должна соответствовать профессиональной и психофизической специфике потребителей информации, лиц, принимающих решения. Статистические данные должны иметь наглядное представление в виде гистограмм, графиков, таблиц и др.;

6) в зависимости от целей и результатов наблюдений данные статистических исследований могут:

- приниматься к сведению (при нормальном состоянии исследуемого процесса);

- инициировать принятие решений о проведении дальнейших исследований и разработке рекомендаций (если причины явлений или их последствия не совсем ясны и требуют дальнейших исследований);

- быть основой принятия конкретных УР в достаточно ясных ситуациях, требующих вмешательства определенного менеджера.

Объективно усложнение систем управления и необходимость контролировать социальные и экономические процессы на всех уровнях иерархии порождают тенденцию роста объема собираемых статистических данных.

В настоящее время все больше предпринимателей, менеджеров считают, что статистические данные не могут быть пассивным элементом, "балластом" финансово-хозяйственной деятельности и управления предприятием. Наблюдается тенденция повышения активной роли статистических исследований в процессе управления и совершенствования систем управления. Одним из свидетельств этого является бурное развитие на уровне предприятий методов бухгалтерского управленческого учета.

Автоматизация процессов статистических исследований является элементом методологии, планирования и проведения исследований. Это объясняется необходимостью оперировать в процессе таких исследований огромными массивами данных. Автоматизация позволяет сократить время обработки данных и создает предпосылки для более эффективного использования информации в процессах социального и экономического управления, своевременного решения назревающих проблем. При этом желательна автоматизация всех этапов исследований.

В процессе статистического анализа экономических процессов широко используются математические методы: арифметические действия над целыми и дробными числами, свойства пропорций, проценты (процентирование и дисконтирование), прогрессии, логарифмические вычисления и др. Вместе с тем, в экономическом анализе считают, что это, прежде всего, факторный анализ.

Задачи факторного анализа, с математической точки зрения, состоят в исследовании функций нескольких переменных. Экономический показатель (процесс), фигурирующий в задаче факторного анализа как объект исследования, называется результативным показателем (процессом, признаком). Показатели, участвующие в задаче факторного анализа как характеристики результативного показателя, то есть определяющие его поведение, называют факторными показателями (признаками). В зависимости от конкретно поставленной задачи один и тот же показатель может быть результативным и факторным.

Задачей прямого факторного анализа называется задача по определению отдельных факторов, влияющих на изменение результативного показателя (процесса), установлению формы функциональной или стохастической зависимости между результативным показателем (процессом) и определенным набором факторов в изменении результативного экономического показателя или процесса.

Известны детерминированная и стохастическая постановки задач факторного анализа. Задачи стохастического факторного анализа более трудоемки и требуют: а) глубокого экономического исследования для выявления основных факторов, влияющих на изучаемый результативный показатель; б) подбора вида регрессии, который наилучшим образом отражал бы действительную связь изучаемого показателя с набором факторов; в) разработки метода, позволяющего определить влияние каждого фактора на результативный показатель.

Обратная задача - задача объединения ряда показателей-аргументов в комплекс-функцию. Для исследования поведения экономических показателей в зависимости от времени необходимо проводить цепной факторный анализ.

Цепным динамическим факторным анализом называется метод исследования, когда для полного изучения поведения результативного показателя недостаточно его статического значения, и факторный анализ показателя проводится за различные интервалы дробления временного периода, за который исследуется показатель.

Факторный анализ позволяет проводить максимально возможный учет совокупности переменных, характеризующих объект, и взаимосвязей между ними. При этом исследователь вынужден искать компромисс между числом переменных в описании, отражающим полноту анализа, и его сложностью, трудоемкостью. Факторный анализ включает большое число методов.

В исследовании управления, которое предназначено для согласования совместной деятельности людей, обеспечения интеграции деятельности, большую роль играет метод изучения взаимодействия факторов (определяющих поведение объектов, характер ситуаций, содержание проблем) посредством построения матрицы таких взаимодействий.

Это один из известных и важных методов. Любая проблема или ситуация может быть представлена в совокупности факторов ее проявления и существования. Все факторы существуют не каждый в отдельности, а находятся во взаимодействии, которое и раскрывает суть проблемы и подсказывает ее решение. Но не всегда эти взаимодействия заметны, понятны, структурированы и ранжированы в сознании исследователя. Поэтому и необходимо определить состав и характер взаимодействий. На этом основан метод.

Его использование заключается в следующем. Необходимы четкое выделение факторов по определенным критериям и четкость в понимании взаимодействия. Далее на этой основе строится матрица взаимодействий, которая должна показать картину существующих и возможных взаимодействий между различными факторами. Эти взаимодействия можно ранжировать по группам: взаимодействия существенные, несущественные, желательные, нежелательные, устойчивые, неустойчивые. Возможны другая градация взаимодействий и количественная оценка их важности [6, с.86].

Составленная таким образом матрица может показать существующую картину, новые грани проблемы, возможные пути ее решения. Во многих случаях этот метод может быть весьма эффективным в исследовании управления.

В системах управления таким методом можно исследовать взаимодействия функций и звеньев системы управления, факторов повышения эффективности или инновационного развития, взаимодействия ограничений в осуществлении стратегии, неформальные взаимодействия в процессах управления и т.д.