Диссертация (Формирование системы показателей оценки эффективности транспортировки в цепях поставок), страница 13

Взаимосвязьисследуемого показателя с факторными выражается в виде математическогоуравнения.Вфакторноманализевыделяютмоделисфункционально-детерминированной и стохастической связью. При детерминированной связи од-75ному значению исходного фактора соответствует один конкретный результат, пристохастической – несколько (таблица 2.2).Таблица 2.2 – Сравнительная характеристика экономических методов анализаМетодИндексныйКраткое описаниеБазируется на сравнении числового значения одних и тех же экономических показателей при рассмотрении разных условий.Применяется для оценки влияния отдельных факторов на результирую-Цепныхщий показатель.

Метод активно используется при анализе показателейподстановокпредприятий. Метод применим исключительно при наличии функциональной связи между факторами.Функционально-детерминированная связьДифференциальногоисчисленияОсновой метода является дифференцирование как процесс поиска количественной оценки влияния факторов на функцию.Интегральной оценкиМетод дает общий подход к решению задач разного вида при любом ко-влиянияличестве элементов и связи между ними.

Метод позволяет получить точ-факторовный результат и устраняет неоднозначность оценки влияния факторов.Основная идея метода конечных разностей (метода сеток) для прибли-Взвешенныхженного численного решения краевой задачи для двумерного дифферен-конечныхциального уравнения в частных производных состоит в том, что на плос-разностейкости в области А, в которой ищется решение, строится сеточная об-(метод се-ласть Аs и заданное дифференциальное уравнение в частных производ-ток)ных заменяется в узлах сетки Аs соответствующим конечно-разностнымуравнением. Метод является весьма трудоемким.Сущность рассматриваемого метода заключается в том, что при его использовании имеет место логарифмически пропорциональное распреде-Логарифмическийление величины совместного действия факторов, то есть эта величинараспределяется между факторами пропорционально доле влияния каждого отдельного фактора на сумму обобщающего показателя.

При интегральном же методе упомянутая величина распределяется между факторами в одинаковой мере.76Окончание таблицы 2.2 – Сравнительная характеристика экономических методованализаМетод, позволяющий обнаружить зависимость между несколькими слуКорреляци-Стохастическая связьонныйчайными величинами. Допустим, проводится независимое измерениеразличных параметров у одного типа объектов. Из этих данных можнополучить качественно новую информацию - о взаимосвязи этих параметров.Статистический метод оценки связи между факторными и результатив-Дисперсионныйным признаками в различных группах, отобранный случайным образом,основанный на определении различий (разнообразия) значений признаков.

В основе дисперсионного анализа лежит анализ отклонений всехединиц исследуемой совокупности от среднего арифметического.Многомер-Подразумевает объединение ряда методов, призванных исследовать со-ныйчетание взаимосвязанных признаковМногомерная статистическая процедура по сбору данных, содержащихКластерныйинформацию о выборке объектов и их упорядочиванию в сравнительнооднородные группыРассмотрим подробнее детерминированные модели, при изучении которыхважно учитывать следующее:1)факторы, включаемые в модель, и сами модели не должны быть аб-страктными величинами или явлениями;2)факторная модель должна обеспечивать возможность измерения вли-яния отдельных факторов;3)сумма влияния отдельных факторов должна быть равной суммарномуприросту результирующей функции;4)показатели должны быть измеримыми;5)факторы должны иметь причинно-следственную связь с изучаемымипоказателями.В таблице 2.3 приведена систематизация четырех типов детерминированных моделей.77Таблица 2.3 – Систематизация детерминированных моделейТип детерминированной моделиВид детерминированной моделиАддитивная модель=∑=+++Мультипликативная модель=∏Кратная модель==СмешаннаяПредставляет собой различные комбинации перечисленных выше моделейВ экономическом анализе существуют правила преобразования моделей,предназначенные для включения новых факторов (таблица 2.4).Таблица 2.4 - Правила преобразования детерминированных моделейПравило преобра-Цель использованиязованияПрием удлиненияДля детализации обоб-факторной системыщающего факторногоИсходная мо-Преобразованная мо-дельдельyx1x2 ,показателя на его со-x1  x11  x12 ставляющие...

 x1nСпособ формально- Удлинение знаменателяx2  x21  x22 ,го разложения фак-исходной факторной мо-x1  x11  x12 ,торной системыделиПрием расширенияДля выделения некоторо-факторных моделей го числа новых факторовПрием сокращенияДля построения новыхфакторных моделей факторных показателейyxx11 x12 ...

 1nx2x2x2yx1 x2x2 x1yx1  a  b  cx2  a  b  cyx1x2x1x2x21  x22 x11  x12yx1  a  b  c n  k()x2  a  b  c k  nyx1 x2/a a78После того как определен тип факторной модели, т.е. применены подходящие способы преобразования модели, необходимо выбрать один из методованализа.

Рассмотрим некоторые из них.Метод дифференциального исчисления. Метод предполагает, что приращение результирующего показателя раскладывается на слагаемые. Значение каждого слагаемого рассчитывается как произведение частной производной и приращение переменной, для которой вычислена производная. В качестве примеравозьмем функцию от двух переменных:z  f ( x, y)(2.11)Тогда приращение функции равно: z  z x   y  0 x 2  y 2 x  y z   ,(2.12)где z  z1  z0 – изменение функций;x  x1  x0 – изменение первого фактора; аналогично для у ;0( x2  y2 ) – бесконечно малая величина более высокого порядка, чемx2  y2 .Влияние факторов x и y на изменение z определяется в этом случае как: z  z x, z у    y x  y z х  В данном методе не учитывается величина остаточного члена, т.е.0( x2  y2 ) , что приводит к ошибкам.Метод цепных подстановок.

Заключается в поиске нескольких промежуточных значений результирующего показателя путем поочередной замены базисных (плановых) значений на текущие (фактические). Указанный способ основанна поочередном исключении воздействия всех факторов на результативный показатель, кроме одного. В общем способ может быть описан следующим образом:79y0 a0 b0 c0yaa1 b0 c0yba1 b1 c0y1a1 b1 c1(2.13)где a0, b0, c0 - базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у; a1 , b1, c1 - фактические значения факторов; ya, yb, промежуточные изменения результирующего показателя, связанного с изменением факторов а, b, соответственно.Другой вариант определения влияния факторов выглядит следующим образом:y0 a0 b0 c0yaa1 b0 c0yca1 c1 b0y1a1(2.14)c1 b1Общее изменение y  y1  y0 определяется как сумма изменений результирующего показателя с учетом изменения каждого фактора и фиксированных значениях остальных факторов:y   y(abc)  ya  yb  yc(2.15)где ya  ya  y0 , yb  yb  y0 и т.д.При факторном анализе результаты расчетов зависят от местоположенияфактора в модели, что является существенным недостатком.Индексный метод.

Базируется на относительных показателях выполненияплана, динамики, сравнений, выражающих отношение фактического уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде.Индексный метод не дает разложения абсолютных отклонений результрующегопоказателя по факторам при числе факторов более двух [4].Интегральный метод анализа (ИМА).

Позволяет определить влияние показателей на величину функции при любой форме связи аргументов – факторов.ИМА основан на использовании определенного интеграла, который на отрезке от80a до b функции f(x) представляет собой приращение первообразной этой функцииf(x), т.е. f(b)-f(a).Рассмотрим пример анализа влияния изменения факторов для функцииf=C*S. Воспользуемся подходом, изложенным в работах [4, 67 и др.]. Рассмотримопределенный интеграл:f(c)  М М0гдеfСМ1fСMdc ,(2.16)- частная производная функции f в точке М по аргументу-фактору C;М 0 М1 – прямолинейный отрезок.В формуле (2.14) M – точка с переменными координатами C  C 0  ΔС * t ;S  S.0  S * t , где C0 и S 0 - базисные значения при t=0.ΔC , ΔS - приращения аргументов (например ΔC = C1  C0 , где C1 - значениефактора в точке t=1).В результате преобразований для зависимости f=C*S по формуле (2.16)находим:1f   (Sо  ΔSt)ΔСdt  C * S  0,5C * Sсо0(2.17)Аналогично для fS получим формулы, для C,S.

В Приложении Б.2.1 представлены наиболее распространенные модели и расчетные формулы, используемые для ИМА.Стоит отметить, что использование ИМА предполагает следующее:- результаты не зависят от местоположения факторов в модели;-позволяет избежать неоднозначной оценки влияния;-позволяет получить точные результаты вычисления влияния факторов;-дополнительный прирост результативного показателя распределяетсямежду факторами.81Детальный обзор методов экономического анализа позволяет с уверенностью говорить, что с их помощью можно исследовать заданные функции, анализировать статистические результаты и как следствие находить оптимальныеуправленческие решения. Поэтому вопрос выбора подходящего метода экономического анализа при изучении показателей в логистике и управлении цепями поставок актуален и нашел отражение в ряде работ [42, 45, 52, 54, 61, 67 и др.]. Напримере уравнения Харриса-Уилсона проведем сравнительный анализ методов,применяемых к моделям с функционально-детерминированным характером связимежду компонентами, так как стохастическая связь в доступных автору литературных источниках не встречается.

Исследуем функцию с помощью различныхметодов экономического анализа:АС3SС  Cх ,S2(2.18)Исходные данные для апробации приведены в таблице 2.6.Таблица 2.6 – Исходные данные для расчетовФакторыАСзSCxСПлан (0)Факт (1)1000500100150125009505409014512225Отклонение(1)-(0)-5040-10-5-225Размер общих логистических затрат рассчитывается по формуле (2.18) иравен С  1000  500 /100  100 150 / 2  5000  7500  12500 ,( 0)С  950  540 / 90  90 145 / 2  5700  6520  12225 ,тогда С  12225  12500  225(1)Метод дифференциального исчисления.