|
Абсолютные отклонения
также влияние на производительность труда изменения структуры продукции (отклонения от планового ассортимента и удельного веса поставок по кооперированию). Следует также выявить абсолютные изменения в численности персонала, выяснить причины текучести кадров
Если показатели структуры выразить не в долях, а в процентах, то, так же как и первый показатель, квадратичный коэффициент абсолютных структурных сдвигов оценивает на сколько процентных пунктов в среднем различаются удельные веса отдельных групп сравниваемых структур. При отсутствии структурных сдвигов оба эти показателя равны нулю; их величина тем больше, чем значительнее абсолютные изменения удельных весов групп. Квадратичный коэффициент более чутко реагирует на структурные изменения. Существуют и другие показатели для измерения структурных сдвигов (см., например, индекс структуры в гл. 10). При сравнениях предполагается, что число групп в одном и другом периодах остается одним и тем же. По данным табл. 6.5, dw _п. - 5,5; а„ _,„ = 8,5 процентных пункта.
Уровнями динамического ряда могут быть не только абсолютные показатели. Ряды динамики могут отражать развитие структуры совокупности, изменение со временем вариации признака в совокупности, взаимосвязи между признаками, соотношения значений признака для разных объектов. В этих случаях уровни динамического ряда сами являются относительными показателями, нередко выражаются в процентах. Следовательно, абсолютные изменения (и ускорения) тоже окажутся относительными величинами, могут быть выражены в процентах. В процентах, разумеется, будут выражены темпы изменения и относительные приросты. Все это создает нередко путаницу в интерпретации и использовании показателей динамики в печати и даже в специальной экономической литературе.
Средние показатели динамики - средний уровень ряда, средние абсолютные изменения и ускорения, средние темпы роста - характеризуют тенденцию. Они необходимы при обобщении характеристик тенденции за длительный период, по различным периодам и незаменимы при сравнении развития за неодинаковые по длительности отрезки времени, при выборе аналитического выражения тренда. При наличии в динамическом ряду существенных колебаний уровней определение средних показателей тенденции требует
В первую очередь проверяется гипотеза о наиболее простой - линейной форме уравнения тренда, т. е. о несущественности различий цепных абсолютных изменений. Имеем 12 абсолютных изменений скользящей средней, которая хотя и сгладила сильные колебания уровней ряда, но как видим, ее абсолютные изменения далеко не одинаковы. Разбиваем эти 12 цепных приростов на два подпериода: по 6 приростов в каждом, и для каждого подпериода вычисляем среднюю А^, среднее квадратическое отклонение (СКО) как оценку генерального СКО с учетом потери одной степени свободы вариации, s
Для рядов с тенденцией, близкой к экспоненте, следует рекомендовать корреляцию цепных темпов роста. Вычисление корреляции рядов динамики по цепным показателям не требует предварительного вычисления трендов, но все же желательно иметь о характере тенденции приближенное представление. Для параболических трендов с не очень большими ускорениями можно коррелировать цепные абсолютные изменения; при больших ускорениях лучше их не коррелировать. Если коррелируемые ряды имеют разные типы тенденций, вполне допустимо коррелировать соответствующие разные цепные показатели: абсолютные изменения в одном ряду с темпами изменений в другом и т. д.
абсолютные изменения данных и рассчитанных величин;
Эти графики изображают в виде «баров» недельные котировки индекса Hang Seng. На верхнем графике представлены цены на арифметической, на нижнем — на полулогарифмической шкале. "Ценовые каналы», очерченные пунктирными линиями, указывают на различия в движении цен. Полулогарифмический график иллюстрирует абсолютные изменения цен более наглядно.
Что лучше использовать? Следует ли нам определять оптимальное f (и его побочные продукты) на основе приведенных данных или лучше действовать обычным способом? Это больше вопрос ваших предпочтений. Все зависит от того, что более важно в инструменте, которым вы торгуете: процентные изменения или абсолютные изменения. Будет ли движение в 2 доллара по акции в 20 долларов то же, что и движение в 10 долларов по акции в 100 долларов? Посмотрим, например, на торги по доллару и немецкой марке. Будет ли движение в 0,30 пункта при 0,4500 то же, что и движение в 0,40 пункта при 0,6000? На мой взгляд, лучше использовать приведенные данные. С этим, однако, можно поспорить. Например, если акция с 20 долларов выросла до 100 долларов, и мы хотим определить оптимальное f, нам, возможно, потребуется использовать только текущие данные. Сделки, которые происходили при цене в 20 долларов за акцию, относятся к рынку, значительно отличающемуся от существующего в настоящий момент.
Логарифмически нормальное распределение, рисунок 3-15, работает точно так же, как и нормальное распределение, за тем исключением, что при логарифмически нормальном распределении мы имеем дело с процентными изменениями, а не абсолютными. Теперь рассмотрим движение вверх. В соответствии с логарифмически нормальным распределением движение с 10 долларов за акцию до 20 долларов за акцию аналогично движению с 5 долларов до 10 долларов за акцию, так как оба эти движения представляют повышение на 100%. Это не означает, что мы не будем использовать нормальное распределение. Мы просто познакомимся с логарифмически нормальным распределением, покажем его отличие от нормального (логарифмически нормальное распределение использует процентные, а не абсолютные изменения цены) и увидим, что обычно именно оно используется при обсуждении ценовых движений или в том случае, когда нормальное распределение ограничено снизу нулем. Для использования логарифмически нормального распределения необходимо преобразовывать данные, с которыми вы работаете, в натуральные логарифмы1.
Между общим уровнем цен и покупательной способностью доллара существует обратно пропорциональная зависимость [рисунок называется «графиком пропорции», или «полулогарифмическим графиком», поскольку равные вертикальные отрезки отражают равные процентные, а не абсолютные изменения).
Управления буровых работ Количество наблюдений Средний процент выполнения норм Абсолютные отклонения выполнения норм Статистически допустимые отклонения в выполнении норм Отклонения за счет напряженности норм
В таблицах, характеризующих выполнение плана, сначала отражаются плановые и фактические данные за отчетный период по каждому объекту, после чего исчисляются абсолютные отклонения от плана и процент выполнения плана (см. табл. 3.2).
Абсолютные отклонения определяются как разница между фактическими и сметными расходами. Анализ проводят по каждой статье.
применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях: У = (с - Ь)с и Y = а(Ь - 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.
Рассмотрим алгоритм расчета для мультипликативной факторной модели типа Y = a~x.bxcxd. Имеются плановые и фактические значения по каждому факторному показателю, а также их абсолютные отклонения:
Абсолютные отклонения получают, вычитая из фактических абсолютных показателей соответствующие им плановые значения, например гр.8 = гр.5 - гр.2; гр.9 = гр.6 - гр.З; гр. 10 = гр.7 - гр.4.
Влияние факторов определяется по колонке 3 таблицы 3.1 (абсолютные отклонения). Все показатели нужно разделить на факторы прямого и обратного влияния по отношению к прибыли. На какую величину увеличивается (уменьшается) показатель-фактор прямого действия, на такую же сумму увеличивается (уменьшается) прибыль. Факторы обратного действия (расходы) влияют на сумму прибыли противоположным образом.
При определении отклонений по каждой статье плановой сметы расходов выявляются не только абсолютные отклонения, но и причины, их вызвавшие, целесообразность расхода каждого составного элемента затрат.
Абсолютные отклонения
организационным причинам - 22 дня. Абсолютные отклонения от
Абсолютные отклонения получаются путем вычитания из фактических абсолютных показателей соответствующих им плановых значений, например: гр.8 = гр.5 — гр.2, гр.9 = гр.6 — — гр.З, гр.Ю = гр.7 — гр.4.
Абсолютный перерасход Акционерных предприятиях Акционерная собственность Акционерного финансирования Абсолютная экономическая Акционеров предприятия Акционеров участников Аккредитив открывается вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
