Вопрос 20. Интегральный способ в АХД

Элиминирование как способ детерминированного факторно­го анализа имеет существенный недостаток. При его исполь­зовании исходят из того, что факторы изменяются независи­мо друг от друга. На самом же деле они изменяются совместно, взаимосвязано и от этого взаимодействия получается допол­нительный прирост результативного показателя, который при применении способов цепной подстановки, абсолютных и от­носительных разниц присоединяется к одному из факторов, как правило к последнему. В связи с этим величина влияния фак­торов на изменение результативного показателя меняется в зависимости от места, на которое поставлен тот или иной фак­тор в детерминированной модели.

Чтобы избавиться от этого недостатка, в детерминированном факторном анализе используется интегральный метод, ко­торый применяется для измерения влияния факторов в муль­типликативных, кратных и смешанных моделях кратно-аддитив­ного вида.

Использование этого способа позволяет получать более точ­ные результаты расчета влияния факторов по сравнению со способами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц и избежать неоднозначной оценки влияния факторов потому, что в данном случае результаты не зависят от мес­тоположения факторов в модели, а дополнительный прирост результативного показателя, который образовался от взаимо­действия факторов, раскладывается между ними поровну.

Таким образом, использование интегрального метода не тре­бует знания всего процесса интегрирования. Достаточно в го­товые рабочие формулы подставить необходимые числовые данные и сделать не очень сложные расчеты с помощью каль­кулятора или компьютера в Excel. При этом достигается бо­лее высокая точность расчетов.

F=XY, ∆Fx=∆XYпл+1/2∆X∆Y или ∆Fx=1/2∆X(Yпл+Yф), ∆Fy=∆YXпл+1/2∆X∆Y или ∆Fy=1/2∆Y(Xпл+ Xф)

F=XYZ

∆Fx=1/2∆X(Y0Z1+Y1Z0)+1/3∆X∆Y∆Z

∆Fy=1/2∆Y(X0Z1+X1Z0)+1/3∆X∆Y∆Z

∆Fz=1/2∆Z(Y0X1+Y1X0)+1/3∆X∆Y∆Z

Вопрос 21. Методы изучения стохастических взаимосвязей Чаще в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимос­ти, которые отличаются приблизительно­стью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству объек­тов (наблюдений). Здесь каждой величине факторного пока­зателя (аргумента) может соответствовать несколько значе­ний результативного показателя (функции). Например, увели­чение фондовооруженности труда рабочих дает разный прирост производительности труда на разных предприятиях даже при очень выровненных прочих условиях. Это объясняется тем, что все факторы, от которых зависит производительность труда, дей­ствуют в комплексе, взаимосвязано. В зависимости от того, насколько оптимально сочетаются разные факторы, будет неоди­наковой степень воздействия 'каждого из них на величину ре­зультативного показателя.

Корреляционная (стохастическая) связь — это неполная, вероятностная зависимость между показа­телями, которая проявляется только в массе наблю­дений. Отличают парную и множественную корреляцию.

Парная корреляция — это связь между двумя показателя­ми, один из которых является факторным, а другой — результа­тивным. Множественная корреляция возникает от взаимодей­ствия нескольких факторов с результативным показателем.

Основная задача факторного ана­лиза — определить степень влияния каждого фактора на уро­вень результативного показателя. Для этой цели применяются способы корреляционного, дисперсионного, компонентного, дискриминантного, современного многомерного факторно­го анализа и т.д.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: