Факторный анализ. Система инфы, используемая для эк ан, ее классиф

Система инфы, используемая для эк ан, ее классиф. Методика накопления и систематизации аналит инфы

Эк ан заним промежут место между сбором инфы и принятием эк реш. Комплексность, глубина и эффектив эк ан во многом завис от объема и кач-ва инф, кот испл при его проведен. Эк ан выступ как потребитель и создатель эк инфы.

Инфа – упорядоч излож о проц и явл, происход во внеш мире.

Носители инфы: не- (устные, док-ты) и машинные (диски).

На получен, обраб инфы расход значит мат сред, след любая общ-полез инфа хар-зуется стоим.инф неотделима от проц информир, поэтому необход рассматр ист и потребителей инфы. Инфа это новые сведения, делающие нас осведомленнее. Она может быть выраж набором букв, символов и др. для кач-го управ необход достаточ кол-во инфы, т.к. ее недостаток не позвол получ полное представ о предмете и принять прав управ реш, а избыток – к сложностям в переработке.

С целью сниж объема инфы ее сжимают посредством кодов, машиноориентир языков и т.д.. это повыш ее полезность, емкость и эффектив.

Эк инфа – сист или совокуп сведений о производ-сбытовой, снабженч, фин и др эк деят предпр.

Деят орг склад из совокуп событий и явл, кажд из кот представ ист инфы.

Сист эк инфы – важная составная часть руководства и основа ан.

Связь предмета эк ан и инфой: ан-потребитель инфы, ан – ист инфы.

Для ан испл научнотех, админ-дел и эк инфу.

Ист данных ан:

1) плановые (все виды планов предпр)

2) учетные (бух, отчет, статистич, оператив, выбороч учет данные)

3) внеучетные (док-ты, кот регул х/д)

Орг инф обеспечен ан предъяв треб:

1. инфа должна соотв потреб ан

2. объективность отраж в проц производ, обращ, распред и потреб испл природ рес, труд, мат и фин рес.

3. единство инфы из различ ист, устранение дублир первич инфы

4. оперативность инфы

5. сист инфы должна быть рациональна

Сист управ инфы сложна. Растут объемы инфы. Эк инфа не однородна.

Структура эк инфы обусловлена ее содержанием и назначением в управ.

В завис от целей и задач воздейств на управ объект, эк инфа:

1) по изменяемости:

Постоянная (без изменен во врем) и переменная.

2) по насыщенности

Недостаточ, достаточ и избыточная.

3) по отнош к предмету исслед

Основная и вспомогат (для более полной хар-ки)

4)по полезности

Бес- и полезная

5) по способу изображения

Текстовая, цифровая, алфавитная, алфавитно-цмфровая, графическая.

6)по функционал назначению

Плановая, нормативная, отчетная, учетная

7) по отнош к проц обработки данных

Не- и обрабатываемая

8)по степени обработки

Первичная, промежуточная, результативная

9) по отнош к управляемому объекту

Внутр, внеш, входящая, исходящая.

10)по объему необход сведений для управ эк предпр

Комплексная, тематическая (относ к опред аспекту предпр).

11)по форме представлений

Письменная, устная.

Эк ан начинается с составления плана его провед, сбора и накоплен инфы.

К операциям сбора, накоп и систематизац инфы предъяв треб:

1. инфа должна собир-ся в нужном объеме и своевременно.

2. инфа должна быть удобной, полезной и понятной.

Необходимость сбора, накоп и хран инфы диктуется обстоятельствами: многократность и длительность ее примен, разрыв во врем между сбором и испл инфы в ан и управ эк, запутанность потоков инфы, несовершенство их каналов, методов и техники сбора, хран и обраб привод к существ запаздыванию инфы и потери ее кач-ва.

Основа совр получения инфы – интеграция ее сбора и обработки.

Автоматизир сист сбора, обраб и хран инфы сокращ время между ее возникновен и шир примен в аналит работе.

— многомерный статистический метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных.

Фактор ан позвол решить 2 проблемы исследователя: описать объект измерения всесторонне и в то же время компактно. С пом фактор ан возможно выявл скрытых латентных переменных факторов, отвечающих за наличие лин статистич связей корреляций между наблюдаемыми переменными.

Цели:

1) определение взаимосвязей между переменными, их классиф.

2)сокращение числа переменных.

Факторный анализ может быть:

1) разведочным — он осущ-ся при исслед скрытой факторной структуры без предполож о числе факторов и их нагрузках;

2) конфирматорным, предназначенным для проверки гипотез о числе факторов и их нагрузках.

Практич выполнение фактор ан начинается с проверки его усл. Обязат усл фактор ан:

- все признаки должны быть кол-ными.

- число признаков должно быть в 2р больше числа переменных.

- выборка должна быть однородна.

- исходные переменные должны быть распределены симметрично.

- фактор ан осущ-ся по коррелирующим переменным.

Сущ факторного ан - процедура вращения факторов, т.е. перераспред дисперсии по опред методу.

Виды вращений:

1) ортогональное

-каждый последующий фактор определяется так, чтобы максимизир изменчивость, оставшуюся от предыдущих, поэтому факторы оказ-ся независ, некоррелир др от др.

Цель ортогональных вращений — определение простой структуры факторных нагрузок.

2) косоугольное

— это преобразование, при кото факторы коррелируют др с др.

+: когда в рез его вып получаются ортогональные факторы, можно быть уверенным, что эта ортогональность действительно им свойственна, а не привнесена искусственно.

Цель косоугол вращений - определение простой структуры вторичных факторов, т.е. косоугол вращение следует испл в частных случаях. Поэтому ортогонал вращение предпочтительнее.

Гл проблема факторного ан - выделение и интерпретация глав факторов. При отборе компонент исследователь обычно сталкивается с существенными трудностями, т.к. не сущ однозначного критерия выделения факторов, и потому здесь неизбежен субъективизм интерпретаций рез-ов.

Методы факторного анализа:

1) метод главных компонент

- замена коррелированных компонент некоррелир факторами. Др важ хар-ка метода- возможность ограничиться наиб информативными глав компонентами и исключить ост из ан, что упрощает интерпретацию рез-ов. Достоинство МГК также в том, что он — единств математич обоснованный метод фактор ан.

2) корреляционный анализ

- метод обработки стат данных, заключ в изучении коэф корреляции между переменными. При этом сравниваются коэф корреляции между одной парой или множеством пар признаков для установления между ними статистич взаимосвязей.

Цель— обеспечить получение некот инфы об одной переменной с пом др переменной.

3) метод максимального правдоподобия

- это метод оценивания неизвест параметра путём максимизации функ правдоподобия. Основан на предположении - что вся инфа о статистич выборке содержится в функц правдоподобия.

Дата добавления: 2015-04-24