Тема 5. Методы стохастического факторного анализа

Тема 4. Методы детерминированного факторного анализа.

Понятие детерминированного факторного анализа. Этапы проведения анализа. Типы факторных детерминированных моделей. Приемы и способы детерминированного факторного анализа. Метод цепных подстановок и его математическая формализация. Метод абсолютных и относительных разниц. Индексный метод. Интегральный способ. Логарифмический способ оценки влияния факторов. Преимущества и недостатки различных способов детерминированного факторного анализа.

При изучении темы необходимо сформировать навыки выбора и применения методов детерминированного факторного анализа для аналитических задач.

Алгоритм решения аналитической задачи методами детерминированного факторного анализа: описывается взаимосвязь между показателями с помощью факторной модели (мультипликативной, аддитивной, кратной, смешанной); выбирается метод решения задачи; строится аналитическая таблица, в которую заносятся отклонения показателей в динамике; рассчитывается влияние факторов на результирующий показатель; составляется результирующая таблица, в которую заносят размер влияния факторов на результат в абсолютных и относительных величинах; оформляются выводы по результатам анализа.

Следует иметь ввиду, что не любая функциональная зависимость между показателями может быть принята за факторную модель. Экономическая модель должна раскрывать причинно-следственные связи между показателями. Факторы — это количественное выражение причин, вызывающих изменение результирующего показателя.

К методам детерминированного факторного анализа относятся: подстановок, метод абсолютных разниц, метод простого прибавления остатка, метод взвешенных конечных разностей, логарифмический долевого участия, индексный метод, интегральный метод.

При подготовке темы следует определить преимущества и недостатки каждого из перечисленных методов. Также следует знать область применения каждого метода.

Понятие стохастических процессов. Организация стохастического анализа. Определение статистических зависимостей переменных временного ряда. Понятие и виды корреляционного анализа. Парная корреляция. Множественная и нелинейная корреляция. Методы изучения стохастических зависимостей группировок. Способы выявления тренда. Проверка адекватности модели.

Базовыми знаниями при изучении данной темы являются: математический анализ, матричная алгебра, математическая статистика, эконометрика.

Следует уяснить сущность стохастических процессов и их отличие от детерминированных процессов.

Динамика стохастических процессов является результатом трех составляющих общей тенденции развития, циклической составляющей и случайных «шумов».

Алгоритм исследования стохастических зависимостей: определяется цель исследования, с выделением результирующих показателей и факторов, на них влияющих; приводятся статистические характеристики временного ряда; выбирается метод исследования; проводится вычислительная процедура; приводятся результаты анализа.

Традиционно методы стохастического факторного анализа делят на две группы: корреляционный анализ, который применяется для изучения степени взаимосвязи между факторами, и методы изучения группировок.

Форма связи между показателями влияет на выбор способа её изучения. Выбираются методы линейного или нелинейного (многомерного) корреляционного анализа.

В практике хозяйственной деятельности часто возникает необходимость изучения множества объектов, объединенных по определенным признакам (группировок). Для этих целей используются дискриминантный, кластерный и компонентный анализы. Описание тренда, закономерности развития изучаемого процесса производится с применением регрессионного анализа. Построение и изучение регрессионных моделей составляет содержание формализованных методов прогнозирования (экстраполяции). В последнее десятилетие все большую популярность приобретает прогнозирование рядов динамики экономических показателей методами математической теории катастроф. Для измерения циклической составляющей стохастического процесса применяется метод сезонных коэффициентов и гармонический анализ.

При изучении темы следует обратить внимание на роль спектрального анализа в решении экономических задач.

Дата добавления: 2015-06-27