Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

то отклонение

С помощью первой подстановки находим у1 = а^/*в*с и

после второй - и, наконец, после третьей

Баланс отклонений Δу =

Прием цепных подстановок и арифметических разниц - достаточно простые и универсальные аналитические приемы. Однако они не инвариантны относительно порядка замены факторов. От того, в какой последовательности происходит замена, зависти результат разложения.

Существенным недостатком этих методов является также и то, что они обладают свойством неаддитивности по времени. Это означает, что результаты анализа, выполненного, например, за целый год, не будут совпадать с суммой соответствующих данных, полученных по месяцам или кварталам.

Разновидностью метода ЦП является метод абсолютных разниц (АР), который основан на прямом подсчете влияния каждого из факторов на изменение обобщающего показателя. используя этот метод и данные предыдущего примера, находим: . Баланс отклонений

Метод относительных разниц (ОР), как разновидность предыдущего, основывается на использовании отклонений относительных значений факторов. Если у = а*в*с; у^/ = а^/*в^/*с^/, то для измерения влияния факторов вначале находится коэффициенты отклонений их фактических значений от базовых: и т.д. Затем влияние каждого фактора определяется так:

Метод арифметических разниц нецелесообразно использовать для кратных моделей.

d. Дифференциальный метод.

Пусть z=f (x₁, x₂,…,x_n), где f- дифференцируемая функция. Тогда:

где ∆z = z₁-z₀; ∆x_i=x¹_i-x⁰_i.

Отметим, что значения производных берутся в начальной точке (x⁰_1,…, x⁰_m).

Таким образом, влияние фактора x₁ будет выглядеть как

Этот метод может применяться при малых изменениях факторов. Отметим также, что для мультипликативных моделей метод совпадает с методом изолированного влияния факторов.

e. Интегральный метод

Данный метод является логическим развитием дифференциального метода. Пусть P=f(x,y,z,…), где f- дифференцируемая функция, а факторы меняются во времени на некоторой траектории L (прямой или параболе).

Из математического анализа известно, что

Если разделить весь интервал изменения факторов ( траекторию) на I отрезков, получим:

будем осуществлять дробление интервала на все большее количество отрезков, всякий раз пересчитывая частные производные и беря каждый раз значение f^’_x в крайней левой точки интервала ∆_Ix. При бесконечном дроблении суммы заменяются интервалами.

В качестве траектории L, по которой берется интеграл, чаще всего берется прямая, т . е. считается, что факторы изменяются линейно.

Достоинствами следует признать полное разложение факторов и отсутствие необходимости устанавливать очередность действия факторов.

Недостатки - значительная трудоемкость расчетов даже по приведенным формулам, а так же наличие принципиального противоречия между математической основой метода и природой экономических явлений.

f. Логарифмический метод

Метод используется при факторном анализе мультипликативных моделей. Особенность метода в том, что при его использовании не требуется установления очередности действия факторов.

Логарифмический метод основывается на том, что между индексами изменения показателей сохраняется та же зависимость, что и между самими показателями.

В нашем случае, когда у = а*в, lgу = lgа + lgв, lg(у//у) = lg(а//а) + lg(в//в), lgIу = lgIа + lgIв.

Разделив обе части последнего выражения на lgIу и умножив их на .у, получим .у = .уа + .ув = .у( lgIа/lgIу) + .у(lgIв/lgIу). Таким образом .уа = .у(lgIа/lgIу) и

ув = .у(lgIв/lgIу).

Расчет можно вести и так: .у = .уа + .ув = .у*Ка + .у*Кв, где Ка = (lgа/ - lgа)/(lgу/ - lgу), Кв = (lgв/ - lgв)/(lgу/ - lgу).

При этом можно использовать как десятичные, так и натуральные логарифмы. Недостаток логарифмического метода заключается в том, что действует этот метод только для кратных и мультипликативных моделей.

g. Прогнозирование на основе пропорциональных зависимостей.

Любая социально-экономическая система может быть описана различными способами. В числе основных ее характеристик, имеющих существенное значение для понимания логики планирования финансово-хозяйственной деятельности, - взаимосвязь и инерционность.

Одной из очевидных особенностей действующей коммерческой организации как системы является естественным образом согласованное взаимодействие ее отдельных элементов. Поскольку многие стороны деятельности компании могут быть описаны с помощью количественных оценок, подобная согласованность распространяется и на эти оценки. Это означает, что многие показатели, даже не будучи связанными между собой формализованными алгоритмами, тем не менее изменяются в динамике согласованно.

Вторая характеристика- инерционность - в приложении к деятельности компании также достаточно очевидна. Смысл ее состоит в том, что в стабильно работающей компании с устоявшимися технологическими процессами и коммерческими связями не может быть резких «всплесков» в отношении ключевых количественных характеристик.

Эти достаточно очевидные заключения в отношении хозяйствующих субъектов послужили основой для разработки и широкого использования метода прогнозирования, известного как метод пропорциональных зависимостей показателей. Основу этого метода составляет тезис о том, что можно идентифицировать некий показатель, являющийся наиболее важным с позиции характеристики деятельности компании, который благодаря такому свойству мог бы быть использован как базовый для определения прогнозных значений других показателей в том смысле, что они «привязываются» к базовому показателю с помощью простейших пропорциональных зависимостей.

Последовательность процедур данного метода такова:

• идентифицируется базовый показатель В(например, выручка от реализации).

• Определяются производные показатели, прогнозирование которых представляет интерес для руководства предприятия.

  • Для каждого производного показателя Р устанавливается вид его зависимости от базового показателя: Р=f(В).

• При разработке прогнозной отчетности прежде всего составляется прогнозный вариант отчета о прибылях и убытках, поскольку в этом случае рассчитывается прибыль, являющаяся одним из исходных показателей для разрабатываемого баланса.

• При прогнозировании баланса рассчитывают прежде всего ожидаемые значения его активных статей. Что касается пассивных статей, то работа завершается с помощью метода балансовой увязки показателей; т.е, чаще всего потребность во внешних источниках финансирования.

• Собственно прогнозирование осуществляется в ходе имитационного моделирования, когда при расчетах варьируют темпами изменения базового показателя и независимых факторов, а его результатом является построение нескольких вариантов прогнозной отчетности.

Описанный метод основан на предложении, что

• Значения большинства статей баланса и отчета о прибылях и убытках изменяются прямо пропорционально объему реализации

• Сложившиеся в компании уровни пропорционально меняющихся балансовых статей и соотношения между ними оптимальны.

3. Экономико-математические методы (ЭММ) экономического анализа.

Применение ЭММ повышает эффективность ЭА за счет расширения количества изучаемых факторов, нахождения оптимальных решений путем обработки альтернативных вариантов, более оперативного выявления и мобилизации имеющихся резервов, уменьшения длительности расчетов и др.

По мнению ряда авторов, в зависимости от целей анализа различают следующие экономико-математические модели: а) при детерминированных связях. логарифмирование, долевое участие, дифференцирование; б) в стохастических связях . корреляционно-регрессионный метод, линейное и динамическое программирование, теория массового обслуживания, теория графов и др.

К экономико-математическим в ряде случаев относят графические методы, которые, как отмечено выше, основаны на геометрическом изображении функциональной зависимости.

В математически формализованной системе графические методы успешно применяются при разработке и реализации сетевых методов планирования и управления (СПУ). Метод СПУ используется при осуществлении работ по строительству новых и реконструкции действующих предприятий, созданию новых организационных структур и др.

Основными элементами сетевого графика являются «события», «работы», «ожидание», «зависимость». События на графике обозначаются в виде кружка, поделенного на 4 сектора. В верхнем секторе указывается порядковый номер события (j), в нижнем порядковый номер предшествующего события (i), в левом. общая продолжительность предшествующих работ, в правовом - величина резерва (запаса) времени. Каждые два события соединяются линиями со стрелками от i к j, над которыми может указываться продолжительность выполнения j .го события, а под линиями- необходимые затраты для его выполнения. Считается, что взаимосвязанные события, у которых резерв времени равен нулю, находятся на критическом (самом напряженном) пути. Задержка с выполнением работ, лежащих на этом пути, приводит к соответствующей задержке конечного события. Руководитель проекта, с учетом этого, должен контролировать в первую очередь выполнение не всех работ, а только тех, которые лежат на критическом пути.

В процессе ЭА проверяется правильность составления сетевого графика и определения критического пути (на стадии проектных разработок), выявляется возможность оптимизации графика за счет сокращения сроков выполнения отдельных видов работ (путем параллельного их осуществления, механизации и автоматизации и др.) и минимизации трудовых, материальных и финансовых затрат.

В ходе реализации разработанного графика анализируются возможные задержки выполнения отдельных видов работ и изменения в связи с этим критического пути, а так же отклонения по использованию различных видов ресурсов. При наличии в сети более 200 событий расчеты, как правило, ведутся на ЭВМ. Решение оптимизационных вариантов при этом существенно облегчается применением пакета прикладных программ, приспособленных к составлению подобных графиков.

К числу графических относится и графо-математический метод (метод построения дерева решений. Процесс принятия решения в этом случае осуществляется в несколько этапов: 1) определение цели; 2) определение набора возможных действий (организационных, технических, технологических), с помощью которых может быть реализована поставленная задача; 3) оценка возможных исходов и их вероятностей (носят случайный характер) при реализации вариантов действий; 4) оценка математического ожидания возможного исхода (выполняется с помощью дерева решений) и наиболее эффективного варианта решения задачи.

4. Математико-статистические методы изучения связей

Математико-статистические методы изучения связей, называемые иначе стохастическим моделированием, являются в определенной степени дополнением и углублением детерминированного анализа. В анализе финансово-хозяйственной деятельности стохастические модели используются, когда необходимо:

• оценить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную модель;

• изучить и сравнить влияние сложных факторов, которые не возможно включить в одну и ту же детерминированную модель;

• выделить и оценить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним определенным количественным показателем.

В отличие от детерминистского, стохастический подход для своей реализации требует выполнения ряда предпосылок. В первую очередь речь идет о наличии достаточно большой совокупности объектов. Кроме того, необходим достаточный объем наблюдений: по одному- двум наблюдениям судить о характере стохастической связи нельзя.

Использование стохастических моделей в экономике, в отличие от использования их в технике, имеет определенные трудности, связанные с получением совокупности достаточного объема.

Проведение стохастического моделирования – сложный процесс, состоящий из нескольких этапов.

Характеристики

Список файлов курсовой работы