Análisis factorial, sus tipos y métodos. Sobre el tema “Metodología del análisis factorial Análisis factorial del uso

Todos los fenómenos y procesos de la actividad económica de las empresas están interconectados y son interdependientes. Algunos de ellos están directamente relacionados entre sí, otros de forma indirecta. Por tanto, una cuestión metodológica importante en el análisis económico es el estudio y medición de la influencia de los factores sobre el valor de los indicadores económicos en estudio.

El análisis factorial en la literatura educativa se interpreta como una sección del análisis estadístico multivariado que combina métodos para estimar la dimensión de muchas variables observadas mediante el estudio de la estructura de matrices de covarianza o correlación.

El análisis factorial comienza su historia en la psicometría y actualmente es ampliamente utilizado no solo en psicología, sino también en neurofisiología, sociología, ciencias políticas, economía, estadística y otras ciencias. Las ideas básicas del análisis factorial fueron establecidas por el psicólogo y antropólogo inglés. F. Galtón. El desarrollo y la implementación del análisis factorial en psicología fueron llevados a cabo por científicos como: C. Spearman, L. Thurstone y R. Cattell. Se desarrolló el análisis factorial matemático. Hotelling, Harman, Kaiser, Thurstone, Tucker y otros científicos.

Este tipo de análisis permite al investigador resolver dos problemas principales: describir el tema de medición de manera compacta y al mismo tiempo integral. Utilizando el análisis factorial, es posible identificar los factores responsables de la presencia de relaciones estadísticas lineales de correlaciones entre las variables observadas.

Objetivos del análisis factorial

Por ejemplo, al analizar las valoraciones obtenidas en varias escalas, un investigador observa que son similares entre sí y tienen un alto coeficiente de correlación, en cuyo caso puede suponer que existe alguna variable latente, que puede utilizarse para explicar la similitud observada de las estimaciones obtenidas. Esta variable latente se denomina factor que influye en numerosos indicadores de otras variables, lo que lleva a la oportunidad y la necesidad de señalarla como la más general y de orden superior.

Así, podemos distinguir dos objetivos del análisis factorial:

determinación de las relaciones entre variables, su clasificación, es decir, “clasificación R objetiva”;
reduciendo el número de variables.

Para identificar los factores más significativos y, como consecuencia, la estructura factorial, lo más justificado es utilizar análisis de componentes principales. La esencia de este método es reemplazar componentes correlacionados con factores no correlacionados. Otra característica importante del método es la capacidad de limitarse a los componentes principales más informativos y excluir el resto del análisis, lo que simplifica la interpretación de los resultados. La ventaja de este método es también que es el único método de análisis factorial con base matemática.

Análisis factorial- metodología para un estudio y medición integral y sistemático del impacto de los factores sobre el valor del indicador efectivo.

Tipos de análisis factorial

Existen los siguientes tipos de análisis factorial:

1) Determinista (funcional): el indicador efectivo se presenta como producto, cociente o suma algebraica de factores.

2) Estocástico (correlación): la relación entre indicadores efectivos y factoriales es incompleta o probabilística.

3) Directo (deductivo): de lo general a lo específico.

4) Inverso (inductivo): de lo particular a lo general.

5) Monoetapa y multietapa.

6) Estático y dinámico.

7) Retrospectivo y prospectivo.

El análisis factorial también puede ser exploración- se lleva a cabo al estudiar la estructura factorial latente sin suposiciones sobre el número de factores y sus cargas y confirmación, diseñado para probar hipótesis sobre el número de factores y sus cargas. La implementación práctica del análisis factorial comienza con la verificación de sus condiciones.

Condiciones obligatorias para el análisis factorial:

Todos los signos deben ser cuantitativos;
El número de características debe ser el doble del número de variables;
La muestra debe ser homogénea;
Las variables originales deben distribuirse simétricamente;
El análisis factorial se realiza sobre variables correlacionadas.

Durante el análisis, las variables que están altamente correlacionadas entre sí se combinan en un factor, como resultado, la varianza se redistribuye entre los componentes y se obtiene la estructura de factores más simple y clara. Después de combinar, la correlación de los componentes dentro de cada factor entre sí será mayor que su correlación con los componentes de otros factores. Este procedimiento también permite aislar variables latentes, lo cual es especialmente importante cuando se analizan ideas y valores sociales.

Etapas del análisis factorial.

Como regla general, el análisis factorial se lleva a cabo en varias etapas.

Etapas del análisis factorial:

Nivel 1. Selección de factores.

Etapa 2. Clasificación y sistematización de factores.

Etapa 3. Modelar las relaciones entre indicadores de desempeño y de factores.

Etapa 4. Cálculo de la influencia de factores y valoración del papel de cada uno de ellos en el cambio del valor del indicador de desempeño.

Etapa 5. Uso práctico del modelo factorial (cálculo de reservas para el crecimiento del indicador efectivo).

Según la naturaleza de la relación entre los indicadores, existen métodos deterministas Y análisis de factores estocásticos

Análisis factorial determinista es una técnica para estudiar la influencia de factores cuya conexión con el indicador efectivo es de naturaleza funcional, es decir, cuando el indicador efectivo del modelo factorial se presenta en forma de producto, cociente o suma algebraica de factores.

Métodos de análisis factorial determinista.: Método de sustitución de cadenas; Método de diferencia absoluta; Método de diferencia relativa; Método integral; Método del logaritmo.

Este tipo de análisis factorial es el más común porque, al ser bastante sencillo de utilizar (en comparación con el análisis estocástico), permite comprender la lógica de acción de los principales factores del desarrollo empresarial, cuantificar su influencia, comprender en qué factores y en qué medida. qué proporción es posible y aconsejable cambiar para aumentar la eficiencia de la producción.

Análisis estocástico es una metodología para estudiar factores cuya conexión con un indicador de desempeño, a diferencia de uno funcional, es incompleta y probabilística (correlación). Si con una dependencia funcional (completa) con un cambio en el argumento siempre hay un cambio correspondiente en la función, entonces con una conexión de correlación un cambio en el argumento puede dar varios valores del aumento en la función dependiendo de la combinación de otros factores que determinan este indicador.

Métodos de análisis factorial estocástico.: Método de correlación de pares; Análisis de correlación múltiple; Modelos matriciales; Programación matemática; Método de Investigación Operativa; Teoría de juego.

También es necesario distinguir entre análisis factorial estático y dinámico. El primer tipo se utiliza al estudiar la influencia de factores en los indicadores de desempeño en la fecha correspondiente. Otro tipo es una técnica para estudiar las relaciones de causa y efecto en dinámica.

Y finalmente, el análisis factorial puede ser retrospectivo, que estudia las razones del aumento de los indicadores de desempeño en períodos pasados, y prospectivo, que examina el comportamiento de los factores y los indicadores de desempeño en el futuro.

Interrelación de fenómenos económicos. Introducción al análisis factorial. Tipos de análisis factorial, sus principales tareas.

Todos los fenómenos y procesos de la actividad económica de las empresas están interconectados, son interdependientes y condicionales. Algunos de ellos están directamente relacionados entre sí, otros de forma indirecta. Por ejemplo, la cantidad de producción bruta está directamente influenciada por factores como el número de trabajadores y el nivel de su productividad laboral. Todos los demás factores influyen indirectamente en este indicador.

Cada fenómeno puede considerarse como causa y como consecuencia. Por ejemplo, la productividad laboral puede considerarse, por un lado, como la causa de cambios en el volumen de producción y el nivel de su costo, y por otro lado, como resultado de cambios en el grado de mecanización y automatización de la producción. mejora de la organización laboral, etc.

Cada indicador de desempeño depende de numerosos y variados factores. Cuanto más detalladamente se estudie la influencia de los factores en el valor del indicador de desempeño, más precisos serán los resultados del análisis y evaluación de la calidad del trabajo de las empresas. De ahí que una cuestión metodológica importante en el análisis de la actividad económica sea el estudio y medición de la influencia de los factores sobre el valor de los indicadores económicos en estudio. Sin un estudio profundo y completo de los factores, es imposible sacar conclusiones razonables sobre los resultados de las actividades, identificar reservas de producción y justificar planes y decisiones de gestión.

Bajo análisis factorial comprende la metodología para un estudio y medición integral y sistemático del impacto de los factores en el valor de los indicadores de desempeño.

Se distinguen los siguientes: tipos de análisis factorial:

determinista y estocástico;

directo y reverso;

monoetapa y multietapa;

estático y dinámico;

retrospectivo y prospectivo (pronóstico).

Análisis factorial determinista es una metodología para estudiar la influencia de factores cuya conexión con el indicador de desempeño es de naturaleza funcional, es decir cuando el indicador resultante se presenta en forma de producto, cociente o suma algebraica de factores.

Análisis estocástico es una metodología para estudiar factores cuya conexión con un indicador de desempeño, a diferencia de uno funcional, es incompleta y probabilística (correlación). Si con una dependencia funcional (completa) con un cambio en el argumento siempre hay un cambio correspondiente en la función, entonces con una conexión de correlación un cambio en el argumento puede dar varios valores del aumento en la función dependiendo de la combinación de otros factores que determinan este indicador. Por ejemplo, la productividad laboral para el mismo nivel de activos de capital puede no ser la misma en diferentes empresas. Esto depende de la combinación óptima de otros factores que afectan este indicador.

En análisis factorial directo La investigación se realiza de forma deductiva, de lo general a lo específico. Análisis factorial inverso lleva a cabo el estudio de las relaciones de causa y efecto utilizando el método de inducción lógica, desde factores particulares e individuales hasta factores generales.

El análisis factorial puede ser escenario único Y multietapa. El primer tipo se utiliza para estudiar factores de un solo nivel (un nivel) de subordinación sin detallarlos en sus componentes. Por ejemplo, en = A X b. En el análisis factorial de múltiples etapas, los factores se detallan A Y b en elementos constitutivos para estudiar su comportamiento. El detalle de los factores puede continuar más. En este caso se estudia la influencia de factores en diferentes niveles de subordinación.

También es necesario distinguir estático Y dinámica análisis factorial. El primer tipo se utiliza al estudiar la influencia de factores en los indicadores de desempeño en la fecha correspondiente. Otro tipo es una técnica para estudiar las relaciones de causa y efecto en dinámica.

Finalmente, el análisis factorial puede ser retrospectivo, que estudia las razones del aumento de los indicadores de desempeño en períodos anteriores, y prometedor, que examina en perspectiva el comportamiento de los factores y los indicadores de desempeño.

Las principales tareas del análisis factorial. son como sigue.

1. Selección de factores que determinan los indicadores de desempeño en estudio.

2. Clasificación y sistematización de factores con el fin de proporcionar un enfoque integrado y sistemático al estudio de su influencia en los resultados de la actividad económica.

3. Determinación de la forma de dependencia entre factores y el indicador de desempeño.

4. Modelar las relaciones entre indicadores de desempeño y factores.

5. Cálculo de la influencia de factores y valoración del papel de cada uno de ellos en la modificación del valor del indicador efectivo.

6. Trabajar con el modelo factorial (su uso práctico para la gestión de procesos económicos).

Selección de factores para el análisis. La evaluación de uno u otro indicador se realiza sobre la base de los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en esta industria. En este caso, suelen partir del principio: cuanto mayor sea el complejo de factores estudiados, más precisos serán los resultados del análisis. Al mismo tiempo, hay que tener en cuenta que si se considera este complejo de factores como una suma mecánica, sin tener en cuenta su interacción, sin identificar los principales y determinantes, las conclusiones pueden ser erróneas. En ACD se logra un estudio interconectado de la influencia de los factores en el valor de los indicadores de desempeño a través de su sistematización, que es una de las principales cuestiones metodológicas de esta ciencia.

Una cuestión metodológica importante en el análisis factorial es determinar la forma de dependencia entre factores e indicadores de desempeño: funcionales o estocásticos, directos o inversos, lineales o curvilíneos. Utiliza experiencia teórica y práctica, así como métodos de comparación de series paralelas y dinámicas, agrupaciones analíticas de información fuente, gráficas, etc.

Modelado de indicadores económicos. (determinista y estocástico) también representa un problema metodológico complejo en el análisis factorial, cuya solución requiere conocimientos especiales y habilidades prácticas en esta industria. En este sentido, este tema recibe mucha atención en este curso.

El aspecto metodológico más importante en ACD es cálculo de influencia factores sobre el valor de los indicadores de desempeño, para cuyo análisis se utiliza todo un arsenal de métodos, cuya esencia, finalidad, ámbito de aplicación y procedimiento de cálculo se analizan en los siguientes capítulos.

Y finalmente, la última etapa del análisis factorial. uso práctico del modelo factorial calcular reservas para el crecimiento de un indicador productivo, planificar y predecir su valor cuando cambie la situación productiva.

5.2. Clasificación de factores en el análisis de la actividad económica.

El significado de la clasificación de factores Principales tipos de factores. El concepto y la diferencia entre varios tipos de factores en la ACD.

La clasificación de factores es su distribución en grupos en función de características comunes. Le permite obtener una comprensión más profunda de las razones de los cambios en los fenómenos en estudio y evaluar con mayor precisión el lugar y el papel de cada factor en la formación del valor de los indicadores efectivos.

Los factores estudiados en el análisis se pueden clasificar según diferentes criterios (Fig. 5.1).

Por su naturaleza, los factores se dividen en climáticos naturales, socioeconómicos y económicos de producción. Factores naturales y climáticos. tienen un gran impacto en los resultados de las actividades agrícolas, mineras, forestales y otras industrias. Tener en cuenta su influencia nos permite evaluar con mayor precisión los resultados del trabajo de las entidades comerciales.

A factores socioeconómicos incluyen las condiciones de vida de los trabajadores, la organización del trabajo cultural, deportivo y recreativo en la empresa, el nivel general de cultura y educación del personal, etc. Contribuyen a un uso más completo de los recursos productivos de la empresa y aumentan la eficiencia de su trabajar.

Factores productivos y económicos. determinar la integridad y eficiencia del uso de los recursos de producción de la empresa y los resultados finales de sus actividades.

Según el grado de impacto en los resultados de la actividad económica, los factores se dividen en mayores y menores. A principal incluir factores que tengan un impacto decisivo en el indicador de desempeño. Secundario Se consideran aquellos que no tienen un impacto decisivo en los resultados de la actividad económica en las condiciones actuales. Aquí es necesario señalar que un mismo factor, según las circunstancias, puede ser tanto primario como secundario. La capacidad de identificar los principales factores determinantes entre una variedad de factores garantiza la exactitud de las conclusiones basadas en los resultados del análisis.

De gran importancia a la hora de estudiar los fenómenos y procesos económicos y evaluar los resultados de las actividades de las empresas es la clasificación de los factores en interno Y externo, es decir, de factores que dependen y no dependen de las actividades de una determinada empresa. En el análisis se debe prestar la mayor atención al estudio de los factores internos en los que la empresa puede influir.

Al mismo tiempo, en muchos casos, con vínculos y relaciones de producción desarrollados, los resultados de cada empresa se ven significativamente influenciados por las actividades de otras empresas, por ejemplo, la uniformidad y puntualidad del suministro de materias primas, su calidad, costo, mercado. condiciones, procesos inflacionarios, etc. A menudo, los resultados del trabajo de las empresas se reflejan en cambios en el campo de la especialización y la cooperación productiva. Estos factores son externos. No caracterizan los esfuerzos de un equipo determinado, pero su estudio permite determinar con mayor precisión el grado de influencia de las causas internas y así identificar más completamente las reservas internas de producción.

Para evaluar correctamente las actividades de las empresas, los factores deben dividirse en objetivo Y subjetivo Los objetivos, como un desastre natural, no dependen de la voluntad y los deseos de las personas. A diferencia de las razones objetivas, las razones subjetivas dependen de las actividades de las personas jurídicas y físicas.

Según el grado de prevalencia, los factores se dividen en son comunes Y específico. Los factores generales incluyen factores que operan en todos los sectores de la economía. Específicos son aquellos que operan en un sector particular de la economía o empresa. Esta división de factores nos permite tener más en cuenta las características de las empresas e industrias individuales y hacer una evaluación más precisa de sus actividades.

Los factores se distinguen según el período de influencia sobre los resultados de la actividad económica: permanente Y variables. Los factores constantes influyen en el fenómeno en estudio de forma continua, durante todo el período de tiempo. El impacto de factores variables se manifiesta periódicamente, por ejemplo, el desarrollo de nuevas tecnologías, nuevos tipos de productos, nuevas tecnologías de producción, etc.

De gran importancia para evaluar las actividades de las empresas es la división de factores según la naturaleza de su acción en intensivo Y extenso. Los factores extensivos incluyen factores que están asociados con un aumento cuantitativo más que cualitativo en el indicador de desempeño, por ejemplo, un aumento en el volumen de producción al expandir el área sembrada, aumentar el número de ganado, el número de trabajadores, etc. Los factores intensivos caracterizan el grado de esfuerzo y la intensidad del trabajo en el proceso de producción, por ejemplo, el aumento del rendimiento de los cultivos, la productividad animal y el nivel de productividad laboral.

Si el análisis tiene como objetivo medir la influencia de cada factor en los resultados de la actividad económica, entonces se dividen en cuantitativo Y alta calidad, complejo Y sencillo, recto Y indirecto, mensurable Y inconmensurable.

Cuantitativo Se consideran factores que expresan la certeza cuantitativa de los fenómenos (número de trabajadores, equipos, materias primas, etc.). Calidad Los factores determinan las cualidades internas, características y características de los objetos en estudio (productividad laboral, calidad del producto, fertilidad del suelo, etc.).

La mayoría de los factores estudiados tienen una composición compleja y constan de varios elementos. Sin embargo, también los hay que no se pueden descomponer en sus componentes. En este sentido, los factores se dividen en complejo (complejo) Y simple (elemental). Un ejemplo de factor complejo es la productividad laboral y uno simple es el número de días laborables en el período del informe.

Como ya se indicó, algunos factores tienen un impacto directo en el indicador de desempeño, mientras que otros tienen un impacto indirecto. Según el nivel de subordinación (jerarquía), se distinguen los factores del primer, segundo, tercer y posteriores niveles de subordinación. A factores de primer nivel Estos incluyen aquellos que afectan directamente el indicador de desempeño. Los factores que determinan el indicador de desempeño de forma indirecta, utilizando factores de primer nivel, se denominan factores de segundo nivel etc. En la Fig. 5.2 muestra que los factores del primer nivel son el número promedio anual de trabajadores y la producción promedio anual por trabajador. El número de días trabajados por un trabajador y la producción diaria promedio son factores de segundo nivel en relación con la producción bruta. Los factores del tercer nivel incluyen la duración de la jornada laboral y la producción horaria promedio.

Se puede cuantificar el impacto de factores individuales en el indicador de desempeño. Al mismo tiempo, hay una serie de factores cuya influencia en el desempeño de las empresas no se puede medir directamente, por ejemplo, la provisión de viviendas para el personal, las guarderías, el nivel de capacitación del personal, etc.

5.3. Sistematización de factores en el análisis de la actividad económica.

La necesidad y trascendencia de los factores sistematizadores. Formas básicas de sistematizar factores en análisis determinista y estocástico.

Un enfoque sistemático en ACD requiere un estudio interconectado de los factores, teniendo en cuenta sus conexiones, interacción y subordinación internas y externas, lo que se logra mediante la sistematización. La sistematización en general es la colocación de los fenómenos u objetos estudiados en un orden determinado, identificando su relación y subordinación.

Una forma de sistematizar factores es crear sistemas de factores deterministas. Crear un sistema de factores - Significa presentar el fenómeno en estudio en forma de suma algebraica, cociente o producto de varios factores que determinan su magnitud y están en dependencia funcional con ella.

Por ejemplo, el volumen de producción bruta de una empresa industrial se puede representar como el producto de dos factores de primer orden: el número promedio de trabajadores y la producción anual promedio por trabajador por año, que a su vez depende directamente del número de días. trabajado por un trabajador en promedio por año y la producción diaria promedio por trabajador. Este último también puede descomponerse en duración de la jornada laboral y producción horaria promedio (figura 5.2).

El desarrollo de un sistema factorial determinista se logra, por regla general, detallando factores complejos. Los elementales (en nuestro ejemplo, el número de trabajadores, el número de días trabajados, la duración de la jornada laboral) no se descomponen en factores, ya que son homogéneos en su contenido. Con el desarrollo del sistema, los factores complejos se detallan gradualmente en otros menos generales, que a su vez son aún menos generales, acercándose gradualmente a los elementales (simples) en su contenido analítico.

Sin embargo, cabe señalar que el desarrollo de los sistemas factoriales hasta la profundidad requerida está asociado a algunas dificultades metodológicas y, sobre todo, a la dificultad de encontrar factores de carácter general que puedan representarse como un producto, uno particular o una suma algebraica de varios factores. Por tanto, los sistemas deterministas suelen cubrir los factores más generales. Mientras tanto, el estudio de factores más específicos en la DCA es significativamente más importante que los generales.

De ello se deduce que la mejora de la metodología del análisis factorial debe tener como objetivo el estudio interrelacionado de factores específicos, que, por regla general, están en una relación estocástica con los indicadores de desempeño.

De gran importancia en el estudio de las relaciones estocásticas es Análisis estructural y lógico de la relación entre los indicadores estudiados. Permite establecer la presencia o ausencia de relaciones causa-efecto entre los indicadores estudiados, estudiar la dirección de la conexión, la forma de dependencia, etc., lo cual es muy importante a la hora de determinar el grado de su influencia sobre el fenómeno. objeto de estudio y a la hora de generalizar los resultados del análisis.

El análisis de la estructura de la conexión entre los indicadores estudiados en ACD se realiza mediante la construcción diagrama de bloques estructural y lógico, lo que nos permite establecer la presencia y dirección de la conexión no solo entre los factores en estudio y el indicador de desempeño, sino también entre los factores mismos. Al construir un diagrama de bloques, se puede ver que entre los factores en estudio se encuentran aquellos que afectan más o menos directamente el indicador de desempeño, y aquellos que afectan no tanto al indicador de desempeño como entre sí.

Por ejemplo, en la Fig. La Figura 5.3 muestra la relación entre el costo por unidad de producción agrícola y factores como el rendimiento de los cultivos, la productividad laboral, la cantidad de fertilizante aplicado, la calidad de las semillas y el grado de mecanización de la producción.

En primer lugar, es necesario establecer la presencia y dirección de la relación entre el costo de producción y cada factor. Por supuesto, existe una estrecha conexión entre ellos. En este ejemplo, sólo el rendimiento de los cultivos tiene un impacto directo en el costo de producción. Todos los demás factores influyen en el costo de producción no sólo directa sino también indirectamente, a través del rendimiento de los cultivos y la productividad laboral. Por ejemplo, la cantidad de fertilizante aplicada al suelo ayuda a aumentar el rendimiento de los cultivos, lo que, en igualdad de condiciones, conduce a una reducción del coste por unidad de producción. Sin embargo, también es necesario tener en cuenta que un aumento en la cantidad de fertilizante aplicado conduce a un aumento en el costo por hectárea de cultivo. Y si el monto de los costos aumenta a un ritmo mayor que el rendimiento, entonces el costo de producción no disminuirá, sino que aumentará. Esto significa que la relación entre estos dos indicadores puede ser tanto directa como inversa. De manera similar afecta el costo de producción y la calidad de las semillas. La compra de semillas de élite y de alta calidad provoca un aumento de los costes. Si aumentan en mayor medida que el rendimiento al utilizar semillas de mayor calidad, entonces el costo de producción aumentará, y viceversa.

El grado de mecanización de la producción afecta el costo de producción tanto directa como indirectamente. Un aumento en el nivel de mecanización provoca un aumento en el costo de mantener los activos fijos de producción. Sin embargo, al mismo tiempo, la productividad laboral aumenta y la productividad aumenta, lo que ayuda a reducir los costos de producción.

El estudio de las relaciones entre factores muestra que de todos los factores estudiados, no existe una relación causa-efecto entre la calidad de las semillas, la cantidad de fertilizantes y la mecanización de la producción. Tampoco existe una relación inversa directa entre estos indicadores y el nivel de rendimiento de los cultivos. Todos los demás factores influyen directa o indirectamente entre sí.

Así, la sistematización de factores permite estudiar más profundamente la relación de los factores en la formación del valor del indicador en estudio, lo cual es de gran importancia en las siguientes etapas de análisis, especialmente en la etapa de modelización de los indicadores en estudio.

5.4. Modelado determinista y transformación de sistemas factoriales.

La esencia y significado del modelado, requisitos para ello. Tipos básicos de modelos deterministas factoriales. Métodos de transformación de modelos factoriales. Reglas de modelado.

Una de las tareas del análisis factorial es modelar las relaciones entre los indicadores de desempeño y los factores que determinan su valor.

Modelado - Este es uno de los métodos más importantes del conocimiento científico, con la ayuda del cual se crea un modelo (imagen convencional) del objeto de estudio. Su esencia radica en el hecho de que la relación entre el indicador en estudio y los indicadores factoriales se transmite en forma de una ecuación matemática específica.

En el análisis factorial existen modelos deterministas (funcional) y estocástico (correlación). Utilizando modelos factoriales deterministas, se estudia la relación funcional entre el indicador de desempeño (función) y los factores (argumentos).

Al modelar sistemas de factores deterministas, se deben cumplir una serie de requisitos.

1. Los factores incluidos en el modelo, y los propios modelos, deben tener un carácter claramente expresado, existir realmente y no ser cantidades o fenómenos abstractos inventados.

2. Los factores que se incluyan en el sistema no sólo deben ser elementos necesarios de la fórmula, sino que también deben estar en relación causa-efecto con los indicadores que se estudian. En otras palabras, el sistema de factores construido debe tener valor cognitivo. Los modelos factoriales que reflejan relaciones de causa y efecto entre indicadores tienen un valor cognitivo significativamente mayor que los modelos creados utilizando técnicas de abstracción matemática. Esto último se puede ilustrar de la siguiente manera. Tomemos dos modelos:

1)VP=CR X GW:

2) GV=VP/CR, Dónde vicepresidente- producción bruta de la empresa; CR - número de empleados en la empresa; GV - producción media anual por trabajador.

En el primer sistema, los factores están en una relación causal con el indicador efectivo, y en el segundo, en una relación matemática. Esto significa que el segundo modelo, construido sobre dependencias matemáticas, tiene menos importancia cognitiva que el primero.

3. Todos los indicadores del modelo factorial deben ser cuantitativamente mensurables, es decir debe contar con una unidad de medida y la seguridad de la información necesaria.

4. El modelo factorial debe brindar la capacidad de medir la influencia de factores individuales, lo que significa que debe tener en cuenta la proporcionalidad de los cambios en los indicadores efectivos y factoriales, y la suma de la influencia de los factores individuales debe ser igual a la aumento total del indicador efectivo.

En el análisis determinista, se distinguen los siguientes tipos de modelos factoriales más comunes.

1. Modelos aditivos:

Se utilizan en los casos en que el indicador eficaz es una suma algebraica de varios indicadores factoriales.

2. Modelos multiplicativos:

Este tipo de modelo se utiliza cuando el indicador de desempeño es producto de varios factores.

3. Múltiples modelos:

Se utilizan cuando el indicador efectivo se obtiene dividiendo un indicador factorial por el valor de otro.

4. Modelos mixtos (combinados) - esta es una combinación en varias combinaciones de modelos anteriores:

Modelado de sistemas de factores multiplicativos. en ACD se lleva a cabo dividiendo secuencialmente los factores del sistema original en factores factoriales. Por ejemplo, al estudiar el proceso de formación del volumen de producción (ver Fig. 5.2), se pueden utilizar modelos deterministas como:

Estos modelos reflejan el proceso de detallar el sistema factorial original de forma multiplicativa y expandirlo dividiendo factores complejos en factores. El grado de detalle y ampliación del modelo depende del propósito del estudio, así como de las posibilidades de detallar y formalizar indicadores dentro de las reglas establecidas.

Realizado de manera similar modelado de sistemas de factores aditivos debido a la división de uno o varios indicadores factoriales en elementos componentes.

Como saben, el volumen de ventas de productos es igual a:

VPR =V.B.PAG -VY,

Dónde V.B.PAG - volumen de producción; VY - Volumen de uso de productos en la granja.

En la finca, los productos se utilizaron como semillas (C) y alimento. (A). Entonces el modelo original dado se puede escribir de la siguiente manera: VPR =V.B.P - (C + K).

A la clase múltiples modelos Se utilizan los siguientes métodos de transformación: alargamiento, descomposición formal, expansión y contracción.

Primer método Implica alargar el numerador del modelo original reemplazando uno o más factores por la suma de indicadores homogéneos. Por ejemplo, el costo por unidad de producción se puede representar como una función de dos factores: cambios en el monto de los costos (3) y el volumen de producción. (V.B.PAG). El modelo inicial de este sistema factorial tendrá la forma

Si el monto total de los costos (3) se reemplaza por sus elementos individuales, como salarios (3P), materias primas y materiales (SM), depreciación de activos fijos (A), costos generales (caballos de fuerza) etc., entonces el modelo factorial determinista tendrá la forma de un modelo aditivo con un nuevo conjunto de factores:

Dónde X1- intensidad laboral de los productos; X2- consumo material de productos; X3- intensidad de capital de los productos; X4- nivel superior.

Método de descomposición formal El sistema factorial implica alargar el denominador del modelo factorial original reemplazando uno o más factores con la suma o producto de indicadores homogéneos. Si EN = l+M+N+P, entonces

Como resultado, obtuvimos un modelo final del mismo tipo que el sistema factorial original (modelo múltiple). En la práctica, esta descomposición ocurre con bastante frecuencia. Por ejemplo, al analizar el indicador de rentabilidad de la producción. (R):

donde P es la cantidad de ganancias por la venta de productos; 3 - el monto de los costos de producción y venta de productos. Si la suma de costos se reemplaza por sus elementos individuales, el modelo final como resultado de la transformación tomará la siguiente forma:

El costo de una tonelada-kilómetro depende de la cantidad de costos de mantenimiento y operación del vehículo (3) y de su producción anual promedio. (GW). El modelo inicial de este sistema se verá así: C tkm = 3 / GV. Considerando que la producción media anual de un automóvil, a su vez, depende del número de días trabajados por un automóvil al año (D), duración del turno (PAG) y producción media por hora (ChV), Podemos alargar significativamente este modelo y descomponer el aumento de coste en más factores:

El método de expansión implica expandir el modelo factorial original multiplicando el numerador y el denominador de la fracción por uno o más indicadores nuevos. Por ejemplo, si el modelo original

introducir un nuevo indicador, el modelo tomará la forma

El resultado fue un modelo multiplicativo final en forma de producto de un nuevo conjunto de factores.

Este método de modelado se utiliza mucho en el análisis. Por ejemplo, la producción anual promedio por trabajador (indicador de productividad laboral) se puede escribir de la siguiente manera: GV = VP / CR. Si ingresa un indicador como el número de días trabajados por todos los empleados (D), entonces obtenemos el siguiente modelo de producción anual:

Dónde DV - producción diaria promedio; D - Número de días trabajados por un empleado.

Tras introducir el indicador del número de horas trabajadas por todos los empleados (G), obtenemos un modelo con un nuevo conjunto de factores: producción media horaria (ChV), número de días trabajados por un empleado (D) y duración de la jornada laboral (I):

El método de reducción implica crear un nuevo modelo factorial dividiendo el numerador y el denominador de la fracción por el mismo indicador:

En este caso, el modelo final es del mismo tipo que el original, pero con un conjunto de factores diferente.

Y de nuevo un ejemplo práctico. Como saben, la rentabilidad económica de una empresa se calcula dividiendo el monto de la ganancia ( PAG) sobre el costo promedio anual del capital fijo y de trabajo de la empresa (kl):

R=PAG/KL.

Si dividimos el numerador y el denominador por el volumen de ventas del producto (facturación), obtenemos un modelo múltiple, pero con un nuevo conjunto de factores: retorno de las ventas e intensidad de capital de los productos:

Y un ejemplo más. La productividad del capital (CR) está determinada por el ratio de bruto ( vicepresidente) o productos comerciales ( TP) al costo promedio anual de los activos fijos de producción (OPF):

Dividiendo el numerador y denominador por el número medio anual de trabajadores (CR), obtenemos un modelo múltiple más significativo con otros indicadores de factores: producción anual promedio por trabajador (GV), caracterizar el nivel de productividad laboral y la relación capital-trabajo (Fv):

Cabe señalar que en la práctica se pueden utilizar varios métodos de forma secuencial para transformar el mismo modelo. Por ejemplo:

Dónde FO - productividad del capital; RP- volumen de productos vendidos (ingresos); C - costo de los bienes vendidos; PAG- ganancia; OPF-costo medio anual de los activos fijos de producción; sistema operativo - Saldos medios del capital de trabajo.

En este caso, para transformar el modelo factorial original, que se basa en dependencias matemáticas, se utilizan métodos de alargamiento y expansión. El resultado es un modelo más significativo, que tiene mayor valor educativo, ya que tiene en cuenta las relaciones de causa y efecto entre indicadores. El modelo final resultante nos permite estudiar cómo la productividad del capital se ve afectada por la rentabilidad de los activos fijos, la relación entre capital fijo y de trabajo, así como el índice de rotación del capital de trabajo.

Por lo tanto, los indicadores de desempeño pueden descomponerse en sus elementos constitutivos (factores) de diversas maneras y presentarse en forma de varios tipos de modelos deterministas. La elección del método de modelado depende del objeto de estudio, el objetivo, así como de los conocimientos y habilidades profesionales del investigador.

El proceso de modelado de sistemas factoriales es un momento muy complejo y crucial en ACAD. Los resultados finales del análisis dependen de qué tan realista y precisa los modelos creados reflejen la relación entre los indicadores estudiados.

1. Concepto, tipos y tareas del análisis factorial.

2. Métodos para medir la influencia de factores en el análisis determinista.

Bajo análisis factorial (diagnóstico) comprende la metodología para estudiar y medir sistemáticamente el impacto de los factores en el valor de los indicadores de desempeño.

Se distinguen los siguientes: tipos de análisis factorial:

Determinista (funcional) y estocástico (correlación);

Directo (deductivo) e inverso (inductivo);

Monoetapa y multietapa;

Estático y dinámico;

Retrospectiva y prospectiva (previsión).

Análisis factorial determinista es una metodología para estudiar la influencia de factores cuya conexión con el indicador de desempeño es de naturaleza funcional, es decir el indicador efectivo puede presentarse como producto, cociente o suma algebraica de factores.

Análisis de factores estocásticos es una metodología para estudiar la influencia de factores cuya conexión con un indicador efectivo, a diferencia de un indicador funcional, es incompleta, probabilística (correlación). Si con una dependencia funcional, con un cambio en el argumento, siempre ocurre un cambio correspondiente en la función, entonces con una conexión de correlación, un cambio en el argumento puede dar varios valores del aumento en la función, dependiendo de la combinación de otros factores que determinan este indicador. Por ejemplo, la productividad laboral al mismo nivel de relación capital-trabajo puede ser diferente en diferentes empresas. Esto depende de la combinación óptima de otros factores que afectan este indicador.

En directo En el análisis factorial, la investigación se realiza de manera deductiva, de lo general a lo específico. Atrás El análisis factorial lleva a cabo el estudio de las relaciones de causa y efecto utilizando el método de inducción lógica, desde factores particulares e individuales hasta factores generales.

El análisis factorial puede ser monoetapa y multietapa. El primer tipo se utiliza para estudiar factores de un solo nivel (un nivel) de subordinación sin detallarlos en sus componentes. Por ejemplo, y = a - b. En el análisis factorial de múltiples etapas, los factores a y b se detallan en los elementos que los componen para estudiar su comportamiento. Los factores pueden detallarse más. En este caso se estudia la influencia de factores en diferentes niveles de subordinación.

Estático El análisis se utiliza para estudiar la influencia de los factores en los indicadores de desempeño a la fecha relevante. Dinámica El análisis es una técnica para estudiar las relaciones de causa y efecto a lo largo del tiempo.

Retrospectivo El análisis factorial estudia las razones de los cambios en los indicadores de desempeño en períodos anteriores, y prometedor - examina el comportamiento de los factores e indicadores de desempeño en el futuro.

Las principales tareas del análisis factorial. son los siguientes:

· selección de factores que determinan los indicadores de desempeño en estudio;

· clasificación y sistematización de factores para garantizar la posibilidad de un enfoque sistemático;

· determinación de la forma de dependencia entre factores y: indicador de desempeño;

· modelado de relaciones entre desempeño y indicadores de factores;

· cálculo de la influencia de los factores y evaluación del papel de cada uno de ellos en el cambio del valor del indicador de desempeño;

· trabajar con un modelo factorial, es decir su uso práctico para la gestión de procesos económicos.

La selección de factores para el análisis de un indicador particular se realiza sobre la base de los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en esta industria. En este caso, suelen proceder de principio: cuanto más complejos sean los factores que se estudien, más precisos serán los resultados del análisis.

Al mismo tiempo, hay que tener en cuenta que si se considera este complejo de factores como una suma mecánica, sin tener en cuenta su interacción, sin identificar los principales y determinantes, las conclusiones pueden ser erróneas. En el análisis económico se logra un estudio interrelacionado de la influencia de los factores en el valor de los indicadores de desempeño mediante su sistematización.

En el análisis determinista Para determinar la magnitud de la influencia de factores individuales sobre los cambios en los indicadores de desempeño, se utilizan los siguientes métodos: sustitución en cadena, índice, diferencias absolutas, diferencias relativas, división proporcional, integral y logaritmo.

Los modelos matemáticos deterministas más simples. ampliamente utilizado en el análisis factorial. En la práctica del análisis se utilizan varios tipos y tipos de modelos.

Los modelos aditivos representan una suma algebraica de indicadores y tienen la siguiente forma:

Dichos modelos, por ejemplo, incluyen indicadores de costos en relación con elementos de los costos de producción y partidas de costos; un indicador del volumen de producción en su relación con el volumen de producción de productos individuales o el volumen de producción en departamentos individuales.

Los modelos multiplicativos en forma generalizada se pueden representar mediante la siguiente fórmula.

Un ejemplo de modelo multiplicativo es un modelo de volumen de ventas de dos factores:

donde H es el número promedio de empleados;

CB – producción media por empleado.

Múltiples modelos:

Un ejemplo de modelo múltiple es el indicador del período de rotación de mercancías (en días) - T OB.T:

donde ЗТ – stock medio de bienes;

O – volumen de ventas de un día.

Los modelos mixtos son una combinación de los modelos anteriores y se pueden describir mediante expresiones especiales:

Ejemplos de tales modelos son los indicadores de costos por 1 rublo. productos comerciales, indicadores de rentabilidad, etc.

El más versátil de modelos deterministas complejos es el camino sustitución de cadena. Su esencia radica en la consideración coherente de la influencia de los factores individuales en el resultado general. En este caso, los indicadores básicos o planificados se sustituyen sucesivamente por indicadores reales y se compara el nuevo resultado obtenido tras la sustitución con el anterior.

En general, la aplicación del método de producción en cadena se puede describir de la siguiente manera:

donde a 0 , b 0 , c 0 – valores básicos de los factores que influyen en el indicador general y;

a 1 , b 1 , c 1 – valores reales de los factores;

y a , y b – cambios intermedios en el indicador resultante asociados con cambios en los factores a, b, respectivamente.

El cambio total ∆у=у 1 –у 0 consiste en la suma de cambios en el indicador resultante debido a cambios en cada factor con valores fijos de los demás factores:

El método de diferencia absoluta es una modificación del método de sustitución de cadenas. El cambio en el indicador efectivo debido a cada factor utilizando el método de diferencias se define como el producto de la desviación del factor en estudio por el valor básico o de informe de otro factor, dependiendo de la secuencia de sustitución seleccionada:

El método de diferencias relativas se utiliza para medir la influencia de factores en el crecimiento de un indicador efectivo en modelos multiplicativos y mixtos de la forma y = (a – b) x c. Se utiliza en los casos en que los datos originales contienen desviaciones relativas de los indicadores de factores previamente determinadas en porcentajes.

Para modelos multiplicativos del tipo y = a x b x c, la técnica de análisis es la siguiente:

Encuentre la desviación relativa de cada indicador de factor:

Determinar la desviación del indicador efectivo y debido a cada factor.

El método de sustituciones en cadena y el método de diferencias absolutas tienen un inconveniente común, cuya esencia se reduce a la aparición de un resto indescomponible, que se suma al valor numérico de la influencia del último factor. En este sentido, la magnitud de la influencia de los factores sobre el cambio en el indicador de desempeño cambia según el lugar en el que se ubica uno u otro factor en un modelo determinista.

Para deshacerse de este inconveniente, se utiliza el análisis factorial determinista en modelos multiplicativos, múltiples y mixtos. integral método. El uso del método integral permite obtener resultados más precisos para calcular la influencia de los factores en comparación con los métodos de sustitución en cadena, diferencias absolutas y relativas, y evitar evaluaciones ambiguas de la influencia de los factores porque en este caso los resultados no No depende de la ubicación de los factores en el modelo, sino de un aumento adicional en el indicador efectivo, que se forma a partir de la interacción de factores y se distribuye entre ellos en proporción a su impacto aislado en el indicador de desempeño.

En varios casos, para determinar la magnitud de la influencia de los factores en el crecimiento de un indicador de desempeño, se puede utilizar el método división proporcional. Por ejemplo, el rendimiento de los activos disminuyó un 5% debido al aumento de los activos de la empresa en 200 mil rublos. Al mismo tiempo, el valor de los activos no corrientes aumentó en 300 mil rublos y los activos corrientes disminuyeron en 100 mil rublos. Esto significa que, por el primer factor, el nivel de rentabilidad disminuyó, y por el segundo, aumentó:

∆Р principal = *300 = -7,5%;

∆Р rev = *(-100) = +2,5%.

Índice el método se basa en indicadores relativos que expresan la relación entre el nivel de un fenómeno determinado y su nivel en el pasado o el nivel de un fenómeno similar tomado como base. Cualquier índice se calcula midiendo el valor del informe con el valor base.

El problema clásico que se resuelve mediante el método del índice es calcular el impacto de los factores de cantidad y precio en el volumen de ventas según el siguiente esquema:

∑q 1 p 1 - ∑q 0 p 0 = (∑q 1 p 0 - ∑q 0 p 0) + (∑q 1 p 1 - ∑q 1 p 0),

donde ∑q 1 p 0 - ∑q 0 p 0 – influencia de la cantidad;

∑q 1 p 1 - ∑q 1 p 0 – influencia de los precios.

Entonces, el índice de volumen de ventas (facturación), tomado en precios de los años correspondientes, tiene la forma:

Y el índice de facturación del comercio físico:

método logarítmico Se utiliza para medir la influencia de factores en modelos multiplicativos. En este caso, los resultados del cálculo, como ocurre con la integración, no dependen de la ubicación de los factores en el modelo y, en comparación con el método integral, se garantiza una mayor precisión de cálculo. Si, durante la integración, la ganancia adicional de la interacción de los factores se distribuye equitativamente entre ellos, entonces, usando el logaritmo, el resultado de la acción conjunta de los factores se distribuye en proporción a la participación de la influencia aislada de cada factor en el nivel de la indicador de rendimiento. Ésta es su ventaja, pero la desventaja es el alcance limitado de su aplicación.

Técnica de análisis factorial

Tema 5.

1. Concepto, tipos y etapas del análisis factorial.

2. Sistematización y clasificación de factores en ACD.

3. Modelado determinista.

4. Tipos de modelos factoriales y métodos de su transformación.

Todos los fenómenos y procesos de la actividad económica de las empresas están interconectados, son interdependientes e interdependientes. Algunos de ellos están directamente relacionados entre sí, otros de forma indirecta.

Cada fenómeno puede considerarse tanto como causa como como resultado. Si tal o cual indicador se considera como consecuencia, como resultado de la acción de una o más causas y actúa como objeto de estudio, entonces al estudiar las relaciones se le llama indicador efectivo.

Factores– indicadores que determinan el comportamiento del indicador de desempeño y actúan como motivos de cambios en su valor.

Cada indicador de desempeño depende de numerosos factores. Cuanto más detalladamente se estudie la influencia de los factores en el valor del indicador de desempeño, más precisos serán los resultados del análisis y evaluación de las actividades de la empresa. Por tanto, una cuestión metodológica importante en ACD es el estudio y medición de la influencia de los factores sobre el valor de los indicadores económicos en estudio, para ello se realiza el análisis factorial.

Análisis factorial– una metodología para un estudio y una medición integral y sistemática del impacto de los factores sobre el valor del indicador efectivo.

Se distinguen los siguientes tipos de análisis factorial::

I Según la naturaleza de las relaciones en estudio:

Análisis factorial determinista (se utiliza cuando la relación entre un indicador de desempeño y los factores está definida y es de naturaleza funcional, es decir, puede expresarse como y = f(x));

Análisis factorial estocástico (se utiliza cuando la relación de los factores con un indicador eficaz es difícil de indicar claramente mediante la función objetivo, es decir, es de naturaleza incompleta, probabilística (correlación), es decir, no existe dependencia funcional). Con una conexión de correlación, un cambio en el argumento (x) puede dar varios valores del aumento de la función (f) dependiendo de la combinación de otros factores.

II Según la metodología de la investigación:

Análisis factorial directo (realizado deductivamente, de lo general a lo específico);

Análisis factorial inverso (las relaciones de causa y efecto se estudian mediante el método de inducción, de lo particular a lo general);

III Por grado de detalle:

Nivel único (para estudiar la primera etapa de indicadores subordinados sin detallarlos más);

Beneficio = Ingresos – s/s

Multinivel (detallando los indicadores incluidos en el modelo factorial en elementos componentes para estudiar su esencia).

Beneficio = Ingresos – s/s;

Beneficio = volumen*(precio 1) – volumen*(Costos variables 1) – costos fijos

IV Según el estado de los fenómenos en estudio:

Estático (estudiar la influencia de factores en una fecha específica)

Dinámica (estudio de las relaciones causa-efecto en dinámica).

V Por tiempo (por período de estudio):

Retrospectivo (estudiar las razones de los cambios en los resultados de la actividad económica en los últimos años);

Prospectivo o predictivo (estudio de la influencia de factores sobre un indicador de desempeño en el futuro).

Principales etapas del análisis factorial.:

1. Selección de factores para el análisis de los indicadores de desempeño estudiados.

2. Clasificación y sistematización de factores con el fin de proporcionar un enfoque sistemático a su estudio.

3. Modelar la relación entre factores e indicadores de desempeño.

4. Cálculo de la influencia de factores y valoración del papel de cada uno de ellos en la modificación del valor del indicador efectivo.

5. Uso práctico del modelo factorial para gestionar procesos económicos.

Sistematización y clasificación de factores en ACD.

Un enfoque sistemático del análisis de la actividad económica requiere un estudio interrelacionado de los factores, teniendo en cuenta sus conexiones, interacción y subordinación (jerarquía) internas y externas, lo que se logra mediante su sistematización (estructuración).

Estructuración (sistematización)– dividir el indicador en estudio en muchos elementos constitutivos (factores) e identificar las relaciones y subordinación entre ellos.

Estructuración (sistematización) – Colocación de los fenómenos u objetos estudiados en un orden determinado con la identificación de relaciones y subordinación entre ellos.

La sistematización de factores en ACD se lleva a cabo mediante la construcción de un modelo lógico estructural, que permite establecer la presencia y dirección de la conexión no solo entre los factores en estudio y el indicador de desempeño, sino también entre los factores mismos. Distinguir determinista Y estocástico Modelos de factores estructural-lógicos.

Crear un sistema factorial determinista significa presentar el fenómeno en estudio como una suma algebraica, un cociente o un producto de varios factores que determinan su valor y están en dependencia funcional con él.

El desarrollo de un sistema (modelo) de factores determinista se logra detallando factores complejos hasta los elementales, que ya no pueden descomponerse en factores (o términos).

La principal dificultad para desarrollar un sistema factorial es la dificultad de encontrar factores de naturaleza general que puedan representarse como una suma algebraica, una particular o un producto de varios factores. Sin embargo, el estudio de factores más específicos en la DCA es de mayor valor que el estudio de factores generales.

En consecuencia, la mejora de la metodología del análisis factorial debe tener como objetivo el estudio interrelacionado de factores específicos que, por regla general, están en una conexión estocástica con el indicador efectivo.

Por lo tanto, para aumentar la eficiencia del ACD de una empresa, en algún momento, al realizar un análisis factorial, nos veremos obligados a pasar del análisis factorial determinista al estocástico.

En el análisis factorial estocástico, la sistematización de factores también juega un papel importante, porque Al sistematizar, es posible establecer la presencia o ausencia de relaciones causa-efecto entre los indicadores en estudio, estudiar la dirección de las conexiones, la forma de dependencia, lo cual es muy importante a la hora de determinar el grado de influencia de cada factor y Generalizar los resultados del análisis.

Para realizar una sistematización más clara de los factores, evaluar el lugar, papel y grado de su influencia en el indicador de desempeño, todos los factores en la ACD se clasifican según algunos criterios.

Signos de clasificación de factores:

1. Por naturaleza:

- naturales y climáticos (tienen una gran influencia en la agricultura y la silvicultura): tener en cuenta su influencia permite una evaluación más precisa de los resultados del trabajo de la empresa;

- socioeconómico (condiciones de vivienda de los trabajadores, trabajo cultural, mejora de la salud de los trabajadores, educación del personal): estos factores contribuyen a un uso más completo de los recursos de producción y una mayor eficiencia de la empresa;

- productivo y económico: determinar la integridad y eficiencia del uso de los recursos, así como los resultados finales de las actividades de la empresa.

2. Por grado de impacto:

Principal (significativo): tiene el mayor impacto en el indicador de desempeño;

Secundario: no tienen un impacto significativo en el indicador de desempeño.

La ciencia económica, además de sus métodos específicos, también utiliza algunos métodos científicos generales: síntesis, análisis, comparaciones, abstracciones y mucho más. Un tipo de análisis económico es el análisis factorial, que es una herramienta poderosa que le permite no solo descomponer algo en sus componentes, sino también determinar qué componente tiene un impacto particular en el proceso en su conjunto. Consideraremos este tipo de análisis con más detalle en este artículo.

Por definición, el análisis factorial es una forma de matemática multivariable que permite determinar cuánta influencia tiene una variable determinada sobre una función. ¿Por qué es tan importante en economía? Esto se debe a que nadie depende de un solo factor. Por lo tanto, el precio depende de la oferta y la demanda, los salarios (de la capacidad del empleado para trabajar y del tiempo trabajado, el beneficio de la empresa) de la totalidad de todos los indicadores de las actividades de la empresa en su conjunto. Pero, ¿cómo determinar qué factor tiene una influencia clave en un indicador en particular? Aquí es donde el análisis factorial resulta útil.

Comencemos con un ejemplo simple. Intentemos realizar un análisis factorial de coste. El costo de producción está influenciado por factores como el costo de las materias primas, los salarios de los trabajadores, la depreciación del equipo por unidad de producción. Resulta que el costo es función de todos estos factores y, de hecho, es la suma de los costos de todos los costos. Por tanto, un aumento en cada uno de estos tipos de costos conducirá a un aumento en el costo por unidad de producción. Es lógico suponer que el costo de las materias primas en la mayoría de los casos representa la mayor parte del costo de producción. Podemos concluir que es esto lo que tiene mayor impacto en el costo, lo que significa que es en la búsqueda de materias primas más baratas donde es necesario concentrarse en buscar reservas para reducir costos.

Intentemos hacer uno factorial, aquí todo es algo más complicado, porque hay factores que contribuyen tanto al crecimiento como a la disminución de la productividad. Entre los factores que contribuyen al crecimiento se encuentran la calidad y confiabilidad de los equipos, las calificaciones del personal, la comodidad del personal, la proporción de horas de trabajo y las pausas en el trabajo. Entre los factores que reducen la productividad se encuentran el número de casos de fallas en los equipos, la presencia de “cuellos de botella” (áreas de producción con capacidad de producción insuficiente), distracciones (ruidos, vibraciones y otros estímulos externos). Por supuesto, todos los factores anteriores tendrán diferentes coeficientes en su función, y es con su ayuda que se expresará el grado de influencia de un factor en particular en la productividad laboral, pero el principio general es claro: el efecto de los factores que Es necesario fortalecer los que aumentan la productividad y minimizar los que reducen la eficiencia laboral.

Habiendo realizado un análisis factorial de un fenómeno particular en la economía, es posible elaborar un determinado plan de acción, según el cual será posible maximizar o minimizar ciertos indicadores del desempeño de la empresa con un mínimo gasto de tiempo y recursos. Esto ayudará a garantizar que la empresa opere de la manera más eficiente y rentable posible en el menor tiempo posible. El análisis factorial también se utiliza ampliamente en macroeconomía: se analiza el volumen del PIB, la proporción de exportaciones e importaciones, se calcula la cantidad requerida en circulación y muchos otros indicadores de la eficiencia de la economía del país.