Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
MOYo_AKhD_ispravlennoe.doc
Скачиваний:
3
Добавлен:
22.09.2019
Размер:
647.17 Кб
Скачать

12. Способ цепных подстановок и абсолютных разниц.

Одной из задач анализа явл. определ-е величин влияния отд-х факторов на измен-ие результат-го показ-ля. В детермин-ом анализе для этого исп-ют приемы элиминирования-послед-го выделения влияния одного фактора на величину рез-го показ-ля при исключ-ии влияния остальных. Элиминирование осущ-ся разл-ми способами: 1. цепных подстановок, 2. абсолютных разниц, 3. интегральных разниц Наиб-е. универс-м явл-ся 1 способ, при кот послед-но заменяют базисные величины каждого фактора на фактические данные отч. периода. При этом рассч-ют условн.значения рез-го показ-ля, сравнение кот. позвол-ет определить колич-ое влияние каждого из факторов. Подстановки осущ-ся в след-ем порядке: 1 Замена по колич-м и структ-м; 2 Замена по качественным факт-ым показ-лям. Пример:1) 0о= Вчас0* Д0* Чо* П0; 2)Оусл1= Ч1* Д00*Вчас0 ; Δ0(Ч)= Оусл1-0о; 3) Оусл2= Ч; 1* Д10*Вчас0 ; Δ0(Д)= Оусл2- Оусл1; 4) Оусл3= Ч1* Д11*Вчас0 ; Δ0(П)= Оусл3- Оусл2; 5) О1= Ч1* Д10*Вчас1 ; Δ0(В час)= О1- Оусл3

Сущность прием абс-ых разниц заключ в том, что абс-ое отклонен изучаемого фактора умножается на фактич величины факторов, располож в модели слева от него, и на базовые величины факторов, располож справа от него моделей. В формализованном виде методику приема абс-ых разниц можно представить след образом. Имеется 3-х факторная мульпликативная модель Ф = а*в*с

ΔФ(а) = Δ а*в00; Δф(в) = Δв*а101*Δв*с0;Δф (с)= а11*Δс

Рассмотрим методику на примере

1) Δ0(Ч)=ΔЧ* Д00*Вчас0, 2)Δ0(Д) = Ч1*ΔД*П0*Вчас0 3) Δ0(П) = Ч11*ΔП*Вчас0, 4) Δ0(Вчас)= Ч11*П1*ΔВчас0

Баланс отклонений: Δ0(Ч)- Δ0(Д)- Δ0(П)- Δ0(Вчас)

ПРАВИЛО: Для двухфакторных моделей – если 1 фактор качественный, а 2-ой колич-й, влияние кач-го фактора опред-ся умножением отклон-я по нему на колич фактич-й; а влияние колич-го фактора опред-ся умнож-ем отклон-я по нему на кач-й базисный.

Пример: 0=Вгод*ч, Δ0(Вгод) =ΔВгод*Ч1, Δ0(Ч)=ΔЧ*Вгод0,

0 = МЗ*МО, Δ0(МЗ) = ΔМЗ*МО0, Δ0(МО)= ΔМО*МЗ1

Однако элимин-ние имеет существ-е недост-и, кот связ с опред-м хар-ки факторов и послед-ти их замены при опред-ии влияния на рез-т. Поэт в детерминир А может прим-ся интегр метод для мультипл-х, кратн и смеш моделей. Напр, для двухфакторн модели вида F= x × y вл-е кажд фактора определ-я по формулам:

∆F(x) = ∆x × yo + (∆x ×∆y)/2, ∆F(y) = ∆y × xo + (∆x ×∆y)/2.

  1. Понятие стохастической связи и методы ее изучения.

В факторном анализе различают детерминированное и стохастическое моделирование.

С помощью детерминированных моделей исследуется функциональная связь между результативным показателем и факторами, т.е. когда одной величине факторного признака соответствует только одно значение результативного. Однако, не все экономические явления и процессы можно представить с помощью функциональных зависимостей. В этом случае моделируются и изучаются стохастические связи.

Под стохастикой понимается вероятность событий, обусловленных случайным сочетанием факторов. Стохастическая зависимость проявляется только в среднем в массе наблюдений, т.к. согласно закону больших чисел в большей совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения. При этом величине факторного признака может соответствовать несколько значений результативного показателя.

Например, в процессе анализа среднегодовую выработку рабочего можно представить в виде функциональной зависимости, выраженной произведением среднечасовой выработки, продолжительности рабочего дня и количества отработанных рабочим за год дней.

Однако, на выработку рабочего влияют и другие факторы, такие как условия труда, оплата труда, стаж, квалификация. Можно ли сразу представить связь выработки рабочего с этими факторами в виде формулы? Нет, т.к. такие зависимости проявляются в массе наблюдений, хотя совсем не обязательно это происходит в каждом конкретном случае.

Для изучения стохастических зависимостей используются различные способы и приемы:

- сравнение, аналитические группировки, графические и др., позволяющие установить общий характер и направленность связи и считающиеся простыми;

- способы корреляционного, дисперсионного, компонентного, современного многомерного факторного анализа, позволяющие определить степень влияния факторов на изучаемый показатель и являющиеся более с ложными

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]