|
Стохастического моделирования
Для изучения влияния факторов на результаты хозяйствования и подсчета резервов в анализе применяются способы детерминированного и стохастического факторного анализа, методы оптимизационного решения экономических задач (цепные подстановки; абсолютные и относительные разницы; интегральный, корреляционный, компонентный методы; методы линейного, выпуклого программирования; теория массового обслуживания; теория игр; исследование операций и др.) (рис. 2.1). Применение тех или иных способов зависит от цели и глубины анализа, объекта исследования, технических возможностей выполнения расчетов и т.д.
Логические способы обработки информации --\ J Способы детерминированного факторного анализа - Способы стохастического факторного анализа р Методы оптимизационного решения экономических задач
Традиционна для текущего анализа хозяйственной деятельности задача выявления факторов экономического явления и количественной оценки их влияния на обобщающие показатели хозяйственной деятельности. В процессе решения этой задачи применяются методы детерминированного и стохастического факторного моделирования.
Прямой стохастический факторный анализ имеет свои особенности. Если в случае прямого детерминированного факторного анализа исходные данные представлены конкретными числами, то в случае прямого стохастического факторного анализа они заданы выборкой (времен-нбй или пространственной). Решение задач стохастического факторного анализа более трудоемко, так как требует:
Примером прямого стохастического факторного анализа является регрессионный анализ производительности труда и других экономических показателей.
Экономический анализ — это прежде всего факторный анализ (в широком смысле слова, а не только в виде стохастического факторного анализа).
Рассмотрим особенности постановки задачи прямого стохастического факторного анализа. Если в случае прямого детерминированного факторного анализа исходные данные для анализа имеются в форме конкретных чисел, то в случае прямого стохастического факторного анализа заданы выборкой (временной или поперечной). Решения задач стохастического факторного анализа требуют: глубокого экономического исследования для выявления основных факторов, влияющих на результативный показатель; подбора вида регрессии, кото* рый бы наилучшим образом отражал действительную связь изучаемого показателя с набором факторов; разработки мето-
Примером прямого стохастического факторного анализа является регрессионный анализ производительности труда и других экономических показателей.
Задачи обратного факторного анализа могут быть детерминированными и стохастическими. Примерами задачи обратного детерминированного факторного анализа являются задачи комплексной оценки производственно-хозяйственной деятельности, а также задачи математического программирования, в том числе и линейного. Примером задачи обратного стохастического факторного анализа могут служить производственные функции, которыми устанавливаются зависимости между величиной выпуска продукции и затратами производственных факторов (первичных ресурсов).
Основная особенность стохастического факторного анализа заключается в том, что при стохастическом анализе нельзя составлять модель путем качественного (теоретического) анализа, необходим количественный анализ эмпирических данных.
В первой части изложены сущность, виды и роль экономического анализа история его становления и развития, предмет, метод и задачи анализа хозяйственной деятельности на современном этапе, технические способы аналитического исследования, методика детерминированного и стохастического факторного анализа, способы поиска и определения величины внутрихозяйственных резервов, обоснования управленческих решений на основе маржинального анализа, вопросы организации анализа на предприятиях.
Исследование взаимных распределений значений экономических показателей и нахождение соотношений функционирования производственных систем представляет следующий важный класс задач анализа хозяйственной деятельности, например, задачу определения средней линии изменений объема продукции (ТП) в зависимости от изменения численности работающих (Ч) и производительности труда (В) по заданной совокупности предприятий. Такая задача решается методами стохастического моделирования. Здесь моделируется конкретное аналитическое выражение для зависимости
Можно выделить следующие наиболее типичные классы задач анализа хозяйственной деятельности, для решения которых применяются методы стохастического моделирования:
Для решения перечисленных задач применяются такие математи-ко-статистические методы стохастического моделирования, как группировка многомерных наблюдений, корреляционный и регрессионный анализ, таксономический метод, дисперсионный анализ, методы причинного анализа, компонентный анализ.
В основе стохастического моделирования лежит возможность построения соотношений функционирования объекта анализа на основе статистического обобщения закономерностей изменения значений показателей хозяйственной деятельности. Например, на основе анализа зависимости фондоотдачи от показателей организационно-технического уровня по совокупности объектов литейного производства построена модель стохастической зависимости вида
Эта зависимость выполняется в среднем для всей совокупности. Необходимые предпосылки стохастического моделирования: возможность составления совокупности наблюдений (измерений); качест-
Корреляционно-регрессионный анализ — классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки). В зависимости от количества исследуемых показателей различают парные и многофакторные модели корреляционно-регрессионного анализа.
Стохастическое моделирование факторных систем взаимосвязей отдельных сторон хозяйственной деятельности опирается на обобщение закономерностей варьирования значений экономических показателей — количественных характеристик факторов и результатов хозяйственной деятельности. Количественные параметр*!.! связи выявляются на основе сопоставления значений изучаемых показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов. Таким образом, первой предпосылкой стохастического моделирования является возможность составить совокупность наблюдений, т. е. возможность повторно измерить параметры одного и того же явления в различных условиях.
В экономических исследованиях нашли применение следующие математико-статистические методы стохастического моделирования хозяйственных явлений и процессов: оценка связи и корреляции между показателями; оценка статистической значимости связей; регрессионный анализ; выявление параметров периодических колебаний экономических показателей; группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ; современный факторный (компонентный) анализ; трансформационный анализ.
Стохастическое моделирование факторных систем взаимосвязей отдельных сторон хозяйственной деятельности опирается на обобщение закономерностей варьирования значений экономических показателей — количественных характеристик факторов и результатов хозяйственной деятельности. Количественные параметры связи выявляются на основе сопоставления значений изучаемых показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов. Таким образом, первой предпосылкой стохастического моделирования является возможность составить совокупность наблюдений, т. е. возможность повторно измерить параметры одного и того же явления в различных условиях.
В экономических исследованиях нашли применение следующие математико-статистические методы стохастического моделирования хозяйственных явлений и процессов: оценка связи и корреляции между показателями; оценка статистической значимости связей; регрессионный анализ; выявление параметров периодических колебаний экономических показателей; группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ; современный факторный (компонентный) анализ; трансформационный анализ.
Проведение стохастического моделирования - сложный процесс, состоящий из нескольких этапов, на каждом из которых выполняются определенные процедуры.
Структуре производственных Структуре себестоимости Структуре занятости Структурные коэффициенты Структурные составляющие Структурных обозначений Следовательно приведенная Структурными подразделениями Структурная перестройка Структурной перестройки Структурное обозначение Структурного построения Структурно функциональная вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
