Faktoranalüüs, selle liigid ja meetodid. Teemal „Teguranalüüsi metoodika Kasutamise faktorianalüüs

Kõik ettevõtete majandustegevuse nähtused ja protsessid on omavahel seotud ja üksteisest sõltuvad. Mõned neist on üksteisega otseselt seotud, teised kaudselt. Seetõttu on majandusanalüüsi oluliseks metodoloogiliseks küsimuseks tegurite mõju uurimine ja mõõtmine uuritavate majandusnäitajate väärtusele.

Faktoranalüüsi tõlgendatakse õppekirjanduses mitme muutujaga statistilise analüüsi osana, mis ühendab meetodid paljude vaadeldud muutujate dimensiooni hindamiseks, uurides kovariatsiooni- või korrelatsioonimaatriksite struktuuri.

Faktoranalüüs alustab oma ajalugu psühhomeetriast ja on praegu laialdaselt kasutusel mitte ainult psühholoogias, vaid ka neurofüsioloogias, sotsioloogias, politoloogias, majanduses, statistikas ja teistes teadustes. Faktoranalüüsi põhiideed pani paika inglise psühholoog ja antropoloog F. Galton. Faktoranalüüsi arendamist ja rakendamist psühholoogias viisid läbi sellised teadlased nagu: C. Spearman, L. Thurstone ja R. Cattell. Töötati välja matemaatiline faktorianalüüs Hotellid, Harman, Kaiser, Thurstone, Tucker ja teised teadlased.

Seda tüüpi analüüs võimaldab uurijal lahendada kaks põhiprobleemi: kirjeldada mõõtmisobjekti kompaktselt ja samas terviklikult. Faktoranalüüsi abil on võimalik tuvastada tegureid, mis vastutavad vaadeldavate muutujate vaheliste korrelatsioonide lineaarsete statistiliste seoste olemasolu eest.

Faktoranalüüsi eesmärgid

Näiteks mitmel skaalal saadud hinnanguid analüüsides märgib teadlane, et need on üksteisega sarnased ja neil on kõrge korrelatsioonikordaja, mille puhul võib ta eeldada, et latentne muutuja, mille abil saab selgitada saadud hinnangute täheldatud sarnasust. Sellist varjatud muutujat nimetatakse teguriks, mis mõjutab arvukalt teiste muutujate näitajaid, mis toob kaasa võimaluse ja vajaduse märkida see kõige üldisemaks, kõrgemaks järjekorraks.

Seega saame eristada kahte faktoranalüüsi eesmärgid:

muutujate vaheliste seoste määramine, nende klassifikatsioon ehk “objektiivne R-klassifikatsioon”;
muutujate arvu vähendamine.

Kõige olulisemate tegurite ja sellest tulenevalt teguristruktuuri väljaselgitamiseks on kõige põhjendatud kasutamine põhikomponentide analüüs. Selle meetodi põhiolemus on korrelatsioonikomponentide asendamine korrelatsioonita teguritega. Meetodi oluline omadus on ka võimalus piirduda kõige informatiivsemate põhikomponentidega ja jätta ülejäänud analüüsist välja, mis lihtsustab tulemuste tõlgendamist. Selle meetodi eeliseks on ka see, et see on ainus matemaatiliselt põhinev faktorianalüüsi meetod.

Faktoranalüüs- metoodika igakülgseks ja süstemaatiliseks uurimiseks ja tegurite mõju mõõtmiseks efektiivse näitaja väärtusele.

Faktoranalüüsi tüübid

On olemas järgmist tüüpi faktorianalüüs:

1) Deterministlik (funktsionaalne) - efektiivne näitaja esitatakse tegurite korrutise, jagatise või algebralise summa kujul.

2) Stohhastiline (korrelatsioon) - suhe efektiivsete ja faktornäitajate vahel on mittetäielik või tõenäosuslik.

3) Otsene (deduktiivne) – üldisest konkreetseni.

4) Tagurpidi (induktiivne) – konkreetselt üldisele.

5) Üheastmeline ja mitmeastmeline.

6) Staatiline ja dünaamiline.

7) Retrospektiivne ja perspektiivne.

Faktoranalüüs võib olla ka uurimine- see viiakse läbi varjatud tegurite struktuuri uurimisel ilma eeldusteta tegurite arvu ja nende koormuste kohta ning kinnitamine, mis on loodud hüpoteeside kontrollimiseks tegurite arvu ja nende koormuste kohta. Faktoranalüüsi praktiline rakendamine algab selle tingimuste kontrollimisest.

Faktoranalüüsi kohustuslikud tingimused:

Kõik märgid peavad olema kvantitatiivsed;
Tunnuste arv peab olema kaks korda suurem muutujate arvust;
Proov peab olema homogeenne;
Algsed muutujad peavad olema jaotunud sümmeetriliselt;
Faktoranalüüs viiakse läbi korrelatsioonimuutujate põhjal.

Analüüsi käigus liidetakse omavahel tugevalt korrelatsioonis olevad muutujad üheks faktoriks, mille tulemusena jaotatakse komponentide vahel ümber dispersioon ning saadakse kõige lihtsam ja selgem tegurite struktuur. Pärast kombineerimist on iga teguri komponentide korrelatsioon üksteisega suurem kui nende korrelatsioon teiste tegurite komponentidega. See protseduur võimaldab ka varjatud muutujaid eraldada, mis on eriti oluline sotsiaalsete ideede ja väärtuste analüüsimisel.

Faktoranalüüsi etapid

Reeglina viiakse faktorianalüüs läbi mitmes etapis.

Faktoranalüüsi etapid:

1. etapp. Faktorite valik.

2. etapp. Tegurite klassifikatsioon ja süstematiseerimine.

3. etapp. Tulemuslikkuse ja faktorinäitajate vaheliste seoste modelleerimine.

4. etapp. Tegurite mõju arvutamine ja nende igaühe rolli hindamine tulemusnäitaja väärtuse muutmisel.

5. etapp. Faktormudeli praktiline kasutamine (efektiivse näitaja kasvu reservide arvutamine).

Lähtuvalt indikaatoritevahelise seose olemusest on deterministlikud meetodid Ja stohhastiline faktorianalüüs

Deterministlik faktorianalüüs on meetod selliste tegurite mõju uurimiseks, mille seos efektiivse näitajaga on olemuselt funktsionaalne, st kui faktorimudeli efektiivne näitaja esitatakse tegurite korrutise, jagatise või algebralise summana.

Deterministliku faktorianalüüsi meetodid: Ahelasendusmeetod; Absoluutse erinevuse meetod; Suhtelise erinevuse meetod; Integraalmeetod; Logaritmi meetod.

Seda tüüpi faktoranalüüs on kõige levinum, kuna olles üsna lihtne kasutada (võrreldes stohhastilise analüüsiga), võimaldab see mõista ettevõtte arengu peamiste tegurite toimimise loogikat, kvantifitseerida nende mõju, mõista, millised tegurid ja millist osakaalu on võimalik ja soovitav muuta tootmise efektiivsuse tõstmiseks.

Stohhastiline analüüs on metoodika selliste tegurite uurimiseks, mille seos tulemusnäitajaga erinevalt funktsionaalsest on puudulik ja tõenäosuslik (korrelatsioon). Kui funktsionaalse (täieliku) sõltuvuse korral koos argumendi muutumisega toimub funktsioonis alati vastav muutus, siis korrelatsiooniühenduse korral võib argumendi muutus anda sõltuvalt kombinatsioonist mitu funktsiooni suurenemise väärtust. muudest teguritest, mis seda näitajat määravad.

Stohhastilise faktori analüüsi meetodid: Paarkorrelatsiooni meetod; Mitme korrelatsiooni analüüs; maatriksmudelid; Matemaatiline programmeerimine; Operatsioonide uurimismeetod; Mänguteooria.

Samuti tuleb eristada staatilist ja dünaamilist faktorianalüüsi. Esimest tüüpi kasutatakse siis, kui uuritakse tegurite mõju tulemusnäitajatele vastaval kuupäeval. Teine tüüp on dünaamika põhjus-tagajärg seoste uurimise tehnika.

Ja lõpuks võib faktoranalüüs olla retrospektiivne, mis uurib tulemusnäitajate tõusu põhjuseid möödunud perioodidel, ja prospektiivne, mis uurib tegurite ja tulemusnäitajate käitumist tulevikus.

Majandusnähtuste vastastikune seos. Sissejuhatus faktoranalüüsi. Faktoranalüüsi liigid, selle peamised ülesanded.

Kõik ettevõtete majandustegevuse nähtused ja protsessid on omavahel seotud, üksteisest sõltuvad ja tingimuslikud. Mõned neist on üksteisega otseselt seotud, teised kaudselt. Näiteks mõjutavad kogutoodangu suurust otseselt sellised tegurid nagu töötajate arv ja nende tööviljakuse tase. Kõik muud tegurid mõjutavad seda näitajat kaudselt.

Iga nähtust võib käsitleda nii põhjusena kui ka tagajärjena. Näiteks võib tööviljakust pidada ühelt poolt tootmismahu ja selle maksumuse taseme muutumise põhjuseks, teiselt poolt aga tootmise mehhaniseerituse ja automatiseerituse astme muutumise tulemuseks. töökorralduse parandamine jne.

Iga tulemusnäitaja sõltub paljudest ja erinevatest teguritest. Mida detailsemalt uuritakse tegurite mõju tulemusnäitaja väärtusele, seda täpsemad on ettevõtete töökvaliteedi analüüsi ja hindamise tulemused. Seega on majandustegevuse analüüsi oluliseks metoodiliseks küsimuseks tegurite mõju uurimine ja mõõtmine uuritavate majandusnäitajate väärtusele. Ilma sügava ja igakülgse tegurite uurimiseta on võimatu teha teadlikke järeldusi tegevuse tulemuste kohta, tuvastada tootmisvarusid ning põhjendada plaane ja juhtimisotsuseid.

Under faktoranalüüs mõistab metoodikat igakülgseks ja süstemaatiliseks tegurite mõju tulemusnäitajate väärtusele uurimiseks ja mõõtmiseks.

Eristatakse järgmist: Faktoranalüüsi tüübid:

deterministlik ja stohhastiline;

otsene ja vastupidine;

üheastmeline ja mitmeastmeline;

staatiline ja dünaamiline;

tagasiulatuv ja perspektiivne (prognoos).

Deterministlik faktorianalüüs on metoodika selliste tegurite mõju uurimiseks, mille seos tulemusnäitajaga on oma olemuselt funktsionaalne, s.o. kui efektiivne näitaja esitatakse tegurite korrutise, jagatise või algebralise summana.

Stohhastiline analüüs on metoodika selliste tegurite uurimiseks, mille seos tulemusnäitajaga erinevalt funktsionaalsest on puudulik ja tõenäosuslik (korrelatsioon). Kui funktsionaalse (täieliku) sõltuvuse korral koos argumendi muutumisega toimub funktsioonis alati vastav muutus, siis korrelatsiooniühenduse korral võib argumendi muutus anda sõltuvalt kombinatsioonist mitu funktsiooni suurenemise väärtust. muudest teguritest, mis seda näitajat määravad. Näiteks ei pruugi tööviljakus samal kapitalivara tasemel olla erinevates ettevõtetes sama. See sõltub muude seda näitajat mõjutavate tegurite optimaalsest kombinatsioonist.

Kell otsene faktoranalüüs Uuring viiakse läbi deduktiivselt – üldisest konkreetseni. Pöördfaktori analüüs viib läbi põhjus-tagajärg seoste uurimist loogilise induktsiooni meetodil - konkreetsetest üksikutest teguritest üldiste teguriteni.

Faktoranalüüs võib olla üks etapp Ja mitmeastmeline. Esimest tüüpi kasutatakse ainult ühe alluvustaseme (ühe tasandi) tegurite uurimiseks, ilma neid komponentideks täpsustamata. Näiteks, juures = A X b. Mitmeetapilises faktoranalüüsis on tegurid üksikasjalikud A Ja b koostisosadeks, et uurida nende käitumist. Tegurite täpsustamist saab jätkata. Sel juhul uuritakse tegurite mõju erinevatel alluvustasanditel.

Samuti on vaja eristada staatiline Ja dünaamiline faktoranalüüs. Esimest tüüpi kasutatakse siis, kui uuritakse tegurite mõju tulemusnäitajatele vastaval kuupäeval. Teine tüüp on dünaamika põhjus-tagajärg seoste uurimise tehnika.

Lõpuks võib faktoranalüüs olla tagasiulatuv, mis uurib tulemusnäitajate tõusu põhjuseid viimastel perioodidel ning paljutõotav, mis uurib tegurite ja tulemusnäitajate käitumist perspektiivis.

Faktoranalüüsi põhiülesanded on järgmised.

1. Uuritavaid tulemusnäitajaid määravate tegurite valik.

2. Tegurite klassifitseerimine ja süstematiseerimine, et pakkuda terviklikku ja süsteemset lähenemist nende mõju uurimisele majandustegevuse tulemustele.

3. Tegurite ja tulemusnäitaja vahelise sõltuvuse vormi määramine.

4. Tulemuslikkuse ja tegurinäitajate vaheliste seoste modelleerimine.

5. Tegurite mõju arvutamine ja nende igaühe rolli hindamine efektiivse näitaja väärtuse muutmisel.

6. Töö faktormudeliga (selle praktiline kasutamine majandusprotsesside juhtimisel).

Analüüsitavate tegurite valik ühe või teise näitaja hindamine viiakse läbi selles valdkonnas omandatud teoreetiliste ja praktiliste teadmiste põhjal. Sel juhul lähtuvad nad tavaliselt põhimõttest: mida suurem on uuritud tegurite kompleks, seda täpsemad on analüüsi tulemused. Samal ajal tuleb meeles pidada, et kui seda tegurite kompleksi käsitleda mehaanilise summana, võtmata arvesse nende koostoimet, tuvastamata peamisi, määravaid, siis võivad järeldused olla ekslikud. ACD-s saavutatakse omavahel seotud uuring tegurite mõjust tulemusnäitajate väärtusele nende süstematiseerimise kaudu, mis on selle teaduse üks peamisi metodoloogilisi küsimusi.

Faktoranalüüsi oluline metodoloogiline küsimus on sõltuvuse vormi määramine tegurite ja tulemusnäitajate vahel: funktsionaalne või stohhastiline, otsene või pöördvõrdeline, lineaarne või kõverjooneline. See kasutab teoreetilisi ja praktilisi kogemusi, samuti paralleelsete ja dünaamiliste seeriate võrdlemise meetodeid, lähteteabe analüütilisi rühmitusi, graafilisi jne.

Majandusnäitajate modelleerimine (deterministlik ja stohhastiline) kujutab endast ka faktoranalüüsis keerulist metodoloogilist probleemi, mille lahendamine nõuab selles valdkonnas eriteadmisi ja praktilisi oskusi. Sellega seoses pööratakse sellel kursusel sellele küsimusele palju tähelepanu.

ACD kõige olulisem metodoloogiline aspekt on mõju arvutamine tulemusnäitajate väärtuse tegurid, mille analüüsimisel kasutatakse tervet arsenali meetodeid, mille olemust, eesmärki, rakendusala ja arvutamise korda käsitletakse järgmistes peatükkides.

Ja lõpuks, faktoranalüüsi viimane etapp - faktormudeli praktiline kasutamine tootliku näitaja kasvu reservide arvutamiseks, selle väärtuse kavandamiseks ja prognoosimiseks tootmisolukorra muutumisel.

5.2. Majandustegevuse analüüsi tegurite klassifikatsioon

Tegurite klassifikatsiooni tähendus. Erinevat tüüpi tegurite kontseptsioon ja erinevus ACD-s.

Faktorite klassifikatsioon on nende jaotus rühmadesse sõltuvalt ühistest omadustest. See võimaldab sügavamalt mõista uuritavate nähtuste muutumise põhjuseid ning täpsemalt hinnata iga teguri kohta ja rolli efektiivsete näitajate väärtuse kujunemisel.

Analüüsis uuritud tegureid saab liigitada erinevate kriteeriumide järgi (joonis 5.1).

Oma olemuselt jagunevad tegurid loodus-klimaatilisteks, sotsiaal-majanduslikeks ja tootmis-majanduslikeks. Looduslikud ja klimaatilised tegurid avaldavad suurt mõju põllumajanduse, mäetööstuse, metsanduse ja muude tööstusharude tegevuse tulemustele. Nende mõju arvestamine võimaldab täpsemalt hinnata majandusüksuste töö tulemusi.

TO sotsiaalmajanduslikud tegurid hõlmavad töötajate elamistingimusi, kultuuri-, spordi- ja vabaajatöö korraldust ettevõttes, personali üldist kultuuri- ja haridustaset jne. Need aitavad kaasa ettevõtte tootmisressursside täielikumale kasutamisele ja suurendavad selle efektiivsust. tööd.

Tootmine ja majanduslikud tegurid määrata kindlaks ettevõtte tootmisressursside kasutamise täielikkus ja tõhusus ning tegevuse lõpptulemused.

Lähtuvalt sellest, kui suur on mõju majandustegevuse tulemustele, jagatakse tegurid suuremateks ja väiksemateks. TO peamine sisaldama tegureid, millel on tulemusnäitajale otsustav mõju. Sekundaarne arvestatakse neid, millel ei ole praegustes tingimustes otsustavat mõju majandustegevuse tulemustele. Siinkohal tuleb märkida, et sama tegur võib olenevalt asjaoludest olla nii esmane kui ka sekundaarne. Võimalus eristada erinevatest teguritest peamised, määravad tegurid, tagab analüüsi tulemuste põhjal tehtud järelduste õigsuse.

Majandusnähtuste ja protsesside uurimisel ning ettevõtete tegevuse tulemuste hindamisel on suur tähtsus tegurite liigitamisel. sisemine Ja väline, see tähendab teguritest, mis sõltuvad ja ei sõltu antud ettevõtte tegevusest. Analüüsis tuleks põhitähelepanu pöörata sisemiste tegurite uurimisele, mida ettevõte saab mõjutada.

Samas on paljudel juhtudel arenenud tootmisseoste ja -suhetega iga ettevõtte tulemusi oluliselt mõjutanud ka teiste ettevõtete tegevus, näiteks tooraine tarnete ühtsus ja õigeaegsus, nende kvaliteet, maksumus, turg. tingimused, inflatsiooniprotsessid jne. Sageli kajastuvad ettevõtete töö tulemused muutustes spetsialiseerumise ja tootmiskoostöö vallas. Need tegurid on välised. Need ei iseloomusta antud meeskonna jõupingutusi, kuid nende uuring võimaldab täpsemalt määrata sisemiste põhjuste mõju astet ja seeläbi täpsemalt tuvastada sisemised tootmisreservid.

Ettevõtete tegevuse õigeks hindamiseks tuleb tegurid jagada objektiivne Ja subjektiivne Objektiivsed, näiteks looduskatastroof, ei sõltu inimeste tahtest ja soovidest. Erinevalt objektiivsetest põhjustest sõltuvad subjektiivsed põhjused juriidiliste ja eraisikute tegevusest.

Levimusastme järgi jagunevad tegurid on levinud Ja spetsiifiline. Üldised tegurid hõlmavad tegureid, mis toimivad kõigis majandussektorites. Spetsiifilised on need, mis tegutsevad konkreetses majandus- või ettevõttesektoris. Selline tegurite jaotus võimaldab meil paremini arvestada üksikute ettevõtete ja majandusharude iseärasusi ning anda nende tegevusele täpsem hinnang.

Majandustegevuse tulemuste mõjutamise perioodi järgi eristatakse tegureid: püsiv Ja muutujad. Pidevad tegurid mõjutavad uuritavat nähtust pidevalt, kogu aja jooksul. Muutuvate tegurite mõju avaldub perioodiliselt, näiteks uue tehnoloogia väljatöötamine, uut tüüpi tooted, uus tootmistehnoloogia jne.

Ettevõtete tegevuse hindamisel on suur tähtsus tegurite jagunemisel nende tegevuse iseloomu järgi intensiivne Ja ulatuslik. Ekstensiivsed tegurid hõlmavad tegureid, mis on seotud pigem tulemusnäitaja kvantitatiivse kui kvalitatiivse tõusuga, näiteks toodangu mahu suurenemine külvipinna laiendamise, kariloomade arvu, töötajate arvu suurendamise jms kaudu. Tootmisprotsessi pingutust ja töömahukust iseloomustavad intensiivsed tegurid, näiteks saagikuse, loomade produktiivsuse ja tööviljakuse suurenemine.

Kui analüüsi eesmärk on mõõta iga teguri mõju majandustegevuse tulemustele, siis jagunevad need kvantitatiivne Ja kvaliteetne, kompleksne Ja lihtne, sirge Ja kaudne, mõõdetav Ja mõõtmatu.

Kvantitatiivne arvestatakse tegureid, mis väljendavad nähtuste kvantitatiivset kindlust (tööliste arv, seadmed, tooraine jne). Kvaliteet tegurid määravad uuritavate objektide sisemised omadused, omadused ja omadused (tööjõu tootlikkus, toote kvaliteet, mullaviljakus jne).

Enamik uuritud tegureid on koostiselt keerukad ja koosnevad mitmest elemendist. Siiski on ka neid, mida ei saa osadeks jagada. Sellega seoses jagunevad tegurid kompleks (keeruline) Ja lihtne (elementaarne). Keerulise teguri näide on tööviljakus ja lihtne on tööpäevade arv aruandeperioodil.

Nagu juba märgitud, on mõnel teguril tulemusnäitajale otsene mõju, teistel aga kaudne mõju. Lähtuvalt alluvustasemest (hierarhiast) eristatakse esimese, teise, kolmanda ja järgnevate alluvustasemete tegureid. TO esimese taseme tegurid Nende hulka kuuluvad need, mis mõjutavad otseselt tulemuslikkuse näitajat. Nimetatakse tegureid, mis määravad tulemusnäitaja kaudselt, kasutades esmatasandi tegureid teise taseme tegurid jne. Joonisel fig. 5.2 näitab, et esimese astme teguriteks on keskmine aastane töötajate arv ja keskmine aastane toodang töötaja kohta. Ühe töötaja töötatud päevade arv ja keskmine päevatoodang on teise taseme tegurid kogutoodangu suhtes. Kolmanda taseme tegurid hõlmavad tööpäeva pikkust ja keskmist tunnitoodangut.

Üksikute tegurite mõju tulemusnäitajale saab kvantifitseerida. Samas on mitmeid tegureid, mille mõju ettevõtete tulemuslikkusele ei saa otseselt mõõta, näiteks personali eluaseme pakkumine, lastehoiuvõimalused, personali väljaõppe tase jne.

5.3. Majandustegevuse analüüsi tegurite süstematiseerimine

Süstematiseerivate tegurite vajadus ja tähendus. Põhilised faktorite süstematiseerimise viisid deterministlikus ja stohhastilises analüüsis.

Süstemaatiline lähenemine ACD-s eeldab tegurite omavahel seotud uurimist, võttes arvesse nende sisemisi ja väliseid seoseid, interaktsiooni ja alluvust, mis saavutatakse süstematiseerimisega. Süstematiseerimine üldiselt on uuritavate nähtuste või objektide paigutamine teatud järjekorda, tuvastades nende suhte ja alluvuse.

Üks võimalus tegurite süstematiseerimiseks on deterministlike faktorisüsteemide loomine. Loo faktorisüsteem - tähendab uuritava nähtuse esitamist algebralise summa, jagatise või mitme teguri korrutise kujul, mis määravad selle suuruse ja on sellest funktsionaalses sõltuvuses.

Näiteks tööstusettevõtte kogutoodangu mahtu saab esitada kahe esimese järgu teguri korrutisena: keskmine töötajate arv ja aasta keskmine toodang töötaja kohta aastas, mis omakorda sõltub otseselt päevade arvust. ühe töötaja poolt keskmiselt aastas ja keskmine päevatoodang töötaja kohta . Viimase võib laotada ka tööpäeva pikkuseks ja keskmiseks tunnitoodanguks (joonis 5.2).

Deterministliku tegurisüsteemi väljatöötamine saavutatakse reeglina keeruliste tegurite detailiseerimisega. Elementaarseid (meie näites - töötajate arv, töötatud päevade arv, tööpäeva pikkus) ei jaotata teguriteks, kuna need on sisult homogeensed. Süsteemi arenedes detailiseeritakse keerukad tegurid järk-järgult vähem üldisteks, mis omakorda on veelgi vähem üldised, lähenedes järk-järgult elementaarsetele (lihtsatele) oma analüütiliselt sisult.

Siiski tuleb märkida, et tegurisüsteemide vajaliku sügavuse väljatöötamine on seotud teatud metoodiliste raskustega ja eelkõige raskustega leida üldist laadi faktoreid, mida saaks esitada tootena, konkreetsena või mitme teguri algebraline summa. Seetõttu hõlmavad deterministlikud süsteemid tavaliselt kõige üldisemaid tegureid. Samal ajal on ACD spetsiifilisemate tegurite uurimine oluliselt olulisem kui üldiste.

Sellest järeldub, et faktoranalüüsi metoodika täiustamine peaks olema suunatud konkreetsete tegurite vastastikusele uurimisele, mis reeglina on tulemusnäitajatega stohhastilises seoses.

Suur tähtsus stohhastiliste suhete uurimisel on uuritud näitajate omavahelise seose struktuurne ja loogiline analüüs. See võimaldab teil tuvastada uuritud näitajate vahel põhjus-tagajärg seoste olemasolu või puudumise, uurida seose suunda, sõltuvuse vormi jne, mis on väga oluline nende mõju määramisel nähtusele. uurimisel ja analüüsi tulemuste üldistamisel.

Konstruktsiooni abil viiakse läbi ACD uuritud näitajate vahelise seose struktuuri analüüs struktuurne ja loogiline plokkskeem, mis võimaldab tuvastada seose olemasolu ja suuna mitte ainult uuritavate tegurite ja tulemusnäitaja vahel, vaid ka tegurite endi vahel. Plokkskeemi koostades on näha, et uuritavate tegurite hulgas on neid, mis mõjutavad enam-vähem otseselt tulemusnäitajat, ja neid, mis mõjutavad mitte niivõrd tulemusnäitajat, kuivõrd üksteist.

Näiteks joonisel fig. Joonisel 5.3 on näidatud seos taimekasvatustoodangu ühiku maksumuse ja selliste tegurite vahel nagu põllukultuuride saagikus, tööviljakus, kasutatud väetise kogus, seemnete kvaliteet, tootmise mehhaniseerituse aste.

Kõigepealt on vaja kindlaks teha tootmiskulude ja iga teguri vahelise seose olemasolu ja suund. Muidugi on nende vahel tihe seos. Selles näites mõjutab tootmiskulusid otseselt ainult põllukultuuride saagikus. Kõik muud tegurid mõjutavad tootmiskulusid mitte ainult otseselt, vaid ka kaudselt, saagikuse ja tööviljakuse kaudu. Näiteks aitab mulda antav väetisekogus suurendada põllukultuuride saaki, mis muude tingimuste muutumisel toob kaasa toodanguühiku maksumuse vähenemise. Siiski tuleb arvestada ka sellega, et väetisekoguse suurenemine toob kaasa kulude suurenemise põllukultuuride hektari kohta. Ja kui kulude summa kasvab saagist suuremas tempos, siis toodangu omahind ei vähene, vaid kasvab. See tähendab, et nende kahe näitaja vaheline seos võib olla nii otsene kui ka pöördvõrdeline. Samamoodi mõjutab see tootmiskulusid ja seemnete kvaliteeti. Kvaliteetsete eliitseemnete ostmine põhjustab kulude kasvu. Kui need suurenevad kõrgema kvaliteediga seemnete kasutamisest saadavast saagist suuremal määral, siis tõusevad tootmiskulud ja vastupidi.

Tootmise mehhaniseerituse aste mõjutab nii otseselt kui kaudselt tootmiskulusid. Mehhaniseerimise taseme tõus põhjustab tootmise põhivara ülalpidamiskulude tõusu. Samas aga tööviljakus tõuseb ja tootlikkus tõuseb, mis aitab vähendada tootmiskulusid.

Faktoritevaheliste seoste uurimine näitab, et kõigist uuritud teguritest ei ole põhjus-tagajärg seost seemnete kvaliteedi, väetiste hulga ja tootmise mehhaniseerimise vahel. Samuti puudub nende näitajate ja saagikuse vahel otsene pöördvõrdeline seos. Kõik muud tegurid mõjutavad üksteist otseselt või kaudselt.

Seega võimaldab tegurite süstematiseerimine põhjalikumalt uurida tegurite seost uuritava näitaja väärtuse kujunemisel, mis on väga oluline järgmistes analüüsietappides, eriti uuritavate näitajate modelleerimise etapis.

5.4. Faktorsüsteemide deterministlik modelleerimine ja teisendamine

Modelleerimise olemus ja tähendus, nõuded sellele. Faktorideterministlike mudelite põhitüübid. Tegurmudelite teisendamise meetodid. Modelleerimise reeglid.

Faktoranalüüsi üheks ülesandeks on modelleerida seoseid tulemusnäitajate ja nende väärtust määravate tegurite vahel.

Modelleerimine - See on üks olulisemaid teadusliku teadmise meetodeid, mille abil luuakse uurimisobjekti mudel (konventsionaalne pilt). Selle olemus seisneb selles, et uuritava näitaja ja faktorinäitajate vaheline seos edastatakse konkreetse matemaatilise võrrandi kujul.

Faktoranalüüsis on olemas deterministlikud mudelid (funktsionaalne) ja stohhastiline (korrelatsioon). Deterministlike faktorimudelite abil uuritakse tulemusnäitaja (funktsiooni) ja tegurite (argumentide) funktsionaalset seost.

Deterministlike faktorisüsteemide modelleerimisel tuleb täita mitmeid nõudeid.

1. Mudelis sisalduvad tegurid ja mudelid ise peavad olema selgelt väljendatud iseloomuga, reaalselt olemas, mitte väljamõeldud abstraktsed suurused või nähtused.

2. Süsteemi kaasatavad tegurid peavad olema mitte ainult valemi vajalikud elemendid, vaid olema ka põhjus-tagajärg seoses uuritavate näitajatega. Teisisõnu, konstrueeritud faktorisüsteemil peab olema tunnetuslik väärtus. Faktormudelitel, mis kajastavad indikaatorite vahelisi põhjus-tagajärg seoseid, on oluliselt suurem kognitiivne väärtus kui matemaatilisi abstraktsioonitehnikaid kasutades loodud mudelitel. Viimast saab illustreerida järgmiselt. Võtame kaks mudelit:

1) VP = CR X GW:

2) GV = VP/CR, Kus VP – ettevõtte kogutoodang; CR - töötajate arv ettevõttes; GV - keskmine aastatoodang töötaja kohta.

Esimeses süsteemis on tegurid põhjuslikus seoses efektiivse näitajaga ja teises - matemaatilises seoses. See tähendab, et teisel, matemaatilistel sõltuvustel üles ehitatud mudelil on väiksem kognitiivne tähtsus kui esimesel.

3. Kõik faktorimudeli näitajad peavad olema kvantitatiivselt mõõdetavad, s.o. peab olema mõõtühik ja vajalik infoturve.

4. Faktormudel peab andma võimaluse mõõta üksikute tegurite mõju, mis tähendab, et see peab arvestama efektiiv- ja faktorinäitajate muutuste proportsionaalsust ning üksikute tegurite mõju summa peab olema võrdne efektiivse näitaja kogukasv.

Deterministlikus analüüsis eristatakse järgmisi levinumate faktorimudelite tüüpe.

1. Lisandite mudelid:

Neid kasutatakse juhtudel, kui efektiivseks indikaatoriks on mitme faktorinäitaja algebraline summa.

2. Mitmekordsed mudelid:

Seda tüüpi mudelit kasutatakse juhul, kui tulemusnäitaja on mitme teguri tulemus.

3. Mitu mudelit:

Neid kasutatakse siis, kui efektiivne näitaja saadakse ühe tegurinäitaja jagamisel teise väärtusega.

4. Segatud (kombineeritud) mudelid - see on kombinatsioon eelmiste mudelite erinevatest kombinatsioonidest:

Multiplikatiivsete tegurite süsteemide modelleerimine ACD-s viiakse see läbi algse süsteemi tegurite järjestikuse jagamisega faktoriteguriteks. Näiteks tootmismahu kujunemise protsessi uurimisel (vt joonis 5.2) saate kasutada selliseid deterministlikke mudeleid nagu:

Need mudelid peegeldavad multiplikatiivse vormi algse tegurisüsteemi detailiseerimise ja selle laiendamise protsessi, jagades keerukad tegurid teguriteks. Mudeli detailsus ja laiendamine sõltub uuringu eesmärgist, samuti näitajate detailiseerimise ja vormistamise võimalustest kehtestatud reeglite piires.

Sarnaselt läbi viidud aditiivsete tegurite süsteemide modelleerimine ühe või mitme faktorinäitaja jagamise tõttu komponentelementideks.

Nagu teada, on toote müügimaht võrdne:

VRP =VBP -VJA,

Kus VBP - toodangu maht; VJA - toodete kasutamise maht põllumajandusettevõttes.

Farmis kasutati tooteid seemnetena (C) ja söödana (TO). Seejärel saab antud originaalmudeli kirjutada järgmiselt: VRP =VBP - (C + K).

klassi juurde mitu mudelit Nende ümberkujundamiseks kasutatakse järgmisi meetodeid: pikendamine, formaalne lagunemine, laiendamine ja kokkutõmbumine.

Esimene meetod hõlmab algmudeli lugeja pikendamist, asendades ühe või mitu tegurit homogeensete näitajate summaga. Näiteks tootmisühiku maksumust saab esitada kahe teguri funktsioonina: muutused kulude suuruses (3) ja toodangu maht. (VBP). Selle tegurisüsteemi esialgsel mudelil on vorm

Kui kulude kogusumma (3) asendada nende üksikute elementidega, nagu palk (3P), tooraine ja materjalid (SM), põhivara kulum (A), üldkulud (HP) jne, siis on deterministlikul tegurimudelil aditiivne mudel uue tegurite komplektiga:

Kus X 1 - toodete töömahukus; X 2 - toodete materjalikulu; X 3 - toodete kapitalimahukus; X 4 -üldkulude tase.

Formaalne lagundamise meetod tegurisüsteem hõlmab algse faktorimudeli nimetaja pikendamist, asendades ühe või mitu tegurit homogeensete näitajate summa või korrutisega. Kui IN = L+M+N+P, siis

Selle tulemusena saime esialgse tegurisüsteemiga sama tüüpi lõpliku mudeli (mitme mudel). Praktikas toimub selline lagunemine üsna sageli. Näiteks tootmise tasuvuse näitaja analüüsimisel (R):

kus P on toodete müügist saadud kasumi summa; 3 - toodete tootmise ja müügi kulude summa. Kui kulude summa asendatakse selle üksikute elementidega, saab teisenduse tulemusel lõplik mudel järgmise kuju:

Ühe tonnkilomeetri maksumus sõltub sõiduki hooldus- ja käitamiskuludest (3) ning selle keskmisest aastatoodangust. (GW). Selle süsteemi esialgne mudel näeb välja selline: C tkm = 3 / GV. Arvestades, et auto keskmine aastane toodang sõltub omakorda ühe auto aastas töötatud päevade arvust (D), vahetuse kestus (P) ja keskmine tunnitoodang (ChV), saame seda mudelit märkimisväärselt pikendada ja kulude kasvu jagada mitmeks teguriks:

Laiendusmeetod hõlmab esialgse tegurimudeli laiendamist, korrutades murdosa lugeja ja nimetaja ühe või mitme uue näitajaga. Näiteks kui originaalmudel

võtta kasutusele uus indikaator, võtab mudel kuju

Tulemuseks oli lõplik multiplikatiivne mudel uute tegurite kogumi korrutise kujul.

Seda modelleerimismeetodit kasutatakse analüüsis väga laialdaselt. Näiteks võib keskmise aastatoodangu töötaja kohta (tööviljakuse näitaja) kirjutada järgmiselt: GV = VP / CR. Kui sisestate näitaja, nagu kõigi töötajate töötatud päevade arv (D), siis saame järgmise aastatoodangu mudeli:

Kus DV - keskmine päevane toodang; D -ühe töötaja töötatud päevade arv.

Pärast kõigi töötajate töötundide arvu (G) indikaatori kasutuselevõttu saame mudeli uue tegurite kogumiga: keskmine tunnitoodang. (ChV),ühe töötaja töötatud päevade arv (D) ja tööpäeva kestus (I):

Vähendamise meetod hõlmab uue tegurimudeli loomist, jagades murdosa lugeja ja nimetaja sama näitajaga:

Sel juhul on lõplik mudel sama tüüpi, mis algne, kuid erinevate teguritega.

Ja jälle praktiline näide. Teatavasti arvutatakse ettevõtte majanduslik tasuvus kasumi summa jagamisel ( P) ettevõtte põhi- ja käibekapitali aasta keskmise kulu pealt (KL):

R=P/KL.

Kui jagame lugeja ja nimetaja toote müügimahuga (käibega), saame mitmekordse mudeli, kuid uute tegurite kogumiga: müügitulu ja toodete kapitalimahukus:

Ja veel üks näide. Kapitali tootlikkus (CR) määratakse bruto ( VP) või kaubanduslikud tooted ( TP) tootmispõhivara keskmisele aastamaksumusele (OPF):

Lugeja ja nimetaja jagamine aasta keskmise töötajate arvuga (CR), saame sisukama mitmikmudeli teiste faktorinäitajatega: keskmine aastatoodang töötaja kohta (GV), iseloomustavad tööviljakuse taset ning kapitali ja tööjõu suhet (Fv):

Tuleb märkida, et praktikas saab sama mudeli teisendamiseks kasutada järjestikku mitut meetodit. Näiteks:

Kus FO - kapitali tootlikkus; RP - müüdud toodete maht (tulu); C - müüdud kauba maksumus; P- kasum; OPF-tootmispõhivara aasta keskmine maksumus; OS - keskmised käibekapitali saldod.

Sel juhul kasutatakse matemaatilistel sõltuvustel üles ehitatud algse faktorimudeli teisendamiseks pikendamise ja laiendamise meetodeid. Tulemuseks on sisukam mudel, millel on suurem hariduslik väärtus, kuna see võtab arvesse näitajate vahelisi põhjus-tagajärg seoseid. Saadud lõppmudel võimaldab uurida, kuidas mõjutab kapitali tootlikkust põhivara tasuvus, põhi- ja käibekapitali suhe, aga ka käibekapitali käibekordaja.

Seega on tulemusnäitajaid võimalik mitmel erineval viisil jaotada nende koostisosadeks (teguriteks) ja esitada erinevat tüüpi deterministlike mudelite kujul. Modelleerimismeetodi valik sõltub nii uurimisobjektist, eesmärgist kui ka uurija erialastest teadmistest ja oskustest.

Faktorsüsteemide modelleerimise protsess on ACADis väga keeruline ja otsustav hetk. Analüüsi lõpptulemused sõltuvad sellest, kui realistlikult ja täpselt kajastavad loodud mudelid uuritavate näitajate vahelist seost.

1. Faktoranalüüsi kontseptsioon, liigid ja ülesanded.

2. Meetodid tegurite mõju mõõtmiseks deterministlikus analüüsis.

Under faktoranalüüs (diagnostika) mõistab metoodikat, kuidas süstemaatiliselt uurida ja mõõta tegurite mõju tulemusnäitajate väärtusele.

Eristatakse järgmist: faktoranalüüsi tüübid:

Deterministlik (funktsionaalne) ja stohhastiline (korrelatsioon);

Otsene (deduktiivne) ja vastupidine (induktiivne);

Üheastmeline ja mitmeastmeline;

Staatiline ja dünaamiline;

Tagasiulatuv ja perspektiivne (prognoos).

Deterministlik faktorianalüüs on metoodika selliste tegurite mõju uurimiseks, mille seos tulemusnäitajaga on oma olemuselt funktsionaalne, s.o. efektiivse näitaja võib esitada korrutise, jagatise või tegurite algebralise summana.

Stohhastiliste faktorite analüüs on metoodika selliste tegurite mõju uurimiseks, mille seos efektiivse näitajaga erinevalt funktsionaalsest indikaatorist on puudulik, tõenäosuslik (korrelatsioon). Kui funktsionaalse sõltuvuse korral argumendi muutumisel toimub funktsioonis alati vastav muutus, siis korrelatsiooniühenduse korral võib argumendi muutus anda mitu funktsiooni suurenemise väärtust, sõltuvalt muude tegurite kombinatsioon, mis seda näitajat määravad. Näiteks võib tööviljakus kapitali ja tööjõu suhte samal tasemel eri ettevõtetes olla erinev. See sõltub muude seda näitajat mõjutavate tegurite optimaalsest kombinatsioonist.

Kell otsene Faktoranalüüsis tehakse uurimistööd deduktiivsel viisil – üldisest konkreetseni. tagasi Faktoranalüüs uurib põhjus-tagajärg seoseid loogilise induktsiooni meetodil - konkreetsetest üksikutest teguritest üldiste teguriteni.

Faktoranalüüs võib olla üheastmeline ja mitmeastmeline. Esimest tüüpi kasutatakse ainult ühe alluvustaseme (ühe tasandi) tegurite uurimiseks, ilma neid komponentideks täpsustamata. Näiteks y = a - b. Mitmeetapilises faktoranalüüsis jagatakse tegurid a ja b nende käitumise uurimiseks nende komponentideks. Tegureid saab üksikasjalikumalt kirjeldada. Sel juhul uuritakse tegurite mõju erinevatel alluvustasanditel.

Staatiline analüüsi abil uuritakse tegurite mõju tulemusnäitajatele vastava kuupäeva seisuga. Dünaamiline analüüs on meetod põhjuse ja tagajärje seoste uurimiseks aja jooksul.

Tagasivaade faktoranalüüs uurib tulemusnäitajate muutuste põhjusi viimastel perioodidel ja paljutõotav - uurib tegurite ja tulemusnäitajate käitumist tulevikus.

Faktoranalüüsi põhiülesanded on järgmised:

· tegurite valik, mis määravad uuritavaid tulemusnäitajaid;

· tegurite klassifitseerimine ja süstematiseerimine, et tagada süsteemse lähenemise võimalus;

· tegurite ja: tulemusnäitaja vahelise sõltuvuse vormi määramine;

· tulemuslikkuse ja tegurinäitajate vaheliste seoste modelleerimine;

· tegurite mõju arvutamine ja nende igaühe rolli hindamine efektiivse näitaja väärtuse muutmisel;

· töötada faktorimudeliga, s.t. selle praktiline kasutamine majandusprotsesside juhtimisel.

Konkreetse näitaja analüüsimiseks vajalike tegurite valik toimub selles valdkonnas omandatud teoreetiliste ja praktiliste teadmiste põhjal. Sel juhul lähtuvad nad tavaliselt sellest põhimõte: mida keerukamaid tegureid uuritakse, seda täpsemad on analüüsitulemused.

Samal ajal tuleb meeles pidada, et kui seda tegurite kompleksi käsitleda mehaanilise summana, võtmata arvesse nende koostoimet, tuvastamata peamisi, määravaid, siis võivad järeldused olla ekslikud. Majandusanalüüsis saavutatakse omavahel seotud uurimus tegurite mõjust tulemusnäitajate väärtusele nende süstematiseerimise kaudu.

Deterministlikus analüüsisÜksikute tegurite mõju suuruse määramiseks tulemusnäitajate muutustele kasutatakse järgmisi meetodeid: ahelasendus, indeks, absoluutsed erinevused, suhtelised erinevused, proportsionaalne jaotus, integraal ja logaritm.

Lihtsamad deterministlikud matemaatilised mudelid kasutatakse laialdaselt faktoranalüüsis. Analüüsi praktikas kasutatakse erinevat tüüpi ja tüüpi mudeleid.

Lisamudelid esindavad indikaatorite algebralist summat ja neil on järgmine vorm:

Sellised mudelid sisaldavad näiteks kulunäitajaid seoses tootmiskulude ja kuluartiklitega; tootmismahu näitaja seoses üksikute toodete toodangu mahu või üksikute osakondade toodangu mahuga.

Üldistatud kujul korduvaid mudeleid saab esitada järgmise valemiga.

Multiplikatiivse mudeli näide on kahefaktoriline müügimahu mudel:

kus H on keskmine töötajate arv;

CB – keskmine toodang töötaja kohta.

Mitu mudelit:

Mitme mudeli näide on kaupade käibeperioodi näitaja (päevades) - T OB.T:

kus ЗТ – keskmine kaubavaru;

VÕI – ühepäevane müügimaht.

Segamudelid on ülaltoodud mudelite kombinatsioon ja neid saab kirjeldada spetsiaalsete väljendite abil:

Selliste mudelite näideteks on kulunäitajad 1 rubla kohta. kommertstooted, kasumlikkuse näitajad jne.

Kõige mitmekülgsem neist keerulised deterministlikud mudelid on tee ahela asendamine. Selle olemus seisneb üksikute tegurite mõju järjekindlas arvestamises üldisele tulemusele. Sel juhul asendatakse põhi- või planeeritud näitajad järjestikku tegelike näitajatega ja pärast asendamist saadud uut tulemust võrreldakse eelmisega.

Üldiselt võib aheltootmismeetodi rakendamist kirjeldada järgmiselt:

kus a 0, b 0, c 0 – üldindikaatorit y mõjutavate tegurite põhiväärtused;

a 1 , b 1 , c 1 – tegurite tegelikud väärtused;

y a , y b – saadud näitaja vahepealsed muutused, mis on seotud vastavalt tegurite a, b muutustega.

Kogumuutus ∆у=у 1 –у 0 koosneb saadud näitaja muutuste summast, mis on tingitud muutustest igas teguris koos teiste tegurite fikseeritud väärtustega:

Absoluutse erinevuse meetod on ahela asendusmeetodi modifikatsioon. Efektiivnäitaja muutus, mis tuleneb erinevuste meetodit kasutavast igast tegurist, määratletakse uuritava teguri hälbe korrutisena mõne teise teguri põhi- või aruandlusväärtusega, sõltuvalt valitud asendusjärjestusest:

Suhteliste erinevuste meetodit kasutatakse selleks, et mõõta tegurite mõju efektiivse näitaja kasvule multiplikatiivsetes ja segamudelites kujul y = (a – b) x c. Seda kasutatakse juhtudel, kui lähteandmed sisaldavad eelnevalt kindlaksmääratud faktorinäitajate suhtelisi hälbeid protsentides.

Tüüpi y = a x b x c korduvate mudelite puhul on analüüsitehnika järgmine:

Leidke iga tegurinäitaja suhteline hälve:

Määrake efektiivse näitaja y hälve igast tegurist tulenevalt

Ahelasenduste meetodil ja absoluutsete erinevuste meetodil on ühine puudus, mille olemus taandub lagunematu jäägi tekkimisele, mis lisatakse viimase teguri mõju arvulisele väärtusele. Sellega seoses muutub tegurite mõju suurus tulemusnäitaja muutusele sõltuvalt sellest, kuhu üks või teine tegur deterministlikus mudelis paigutatakse.

Sellest puudusest vabanemiseks kasutatakse deterministlikku faktorianalüüsi multiplikatiivsetes, mitmik- ja segamudelites lahutamatu meetod. Integraalmeetodi kasutamine võimaldab saada täpsemaid tulemusi tegurite mõju arvutamiseks võrreldes ahela asendamise meetoditega, absoluutsete ja suhteliste erinevustega ning vältida tegurite mõju mitmetähenduslikku hindamist, sest sel juhul tulemused ei anna tulemusi. sõltuvad tegurite asukohast mudelis, vaid efektiivse näitaja täiendav tõus, mis moodustub tegurite koosmõjust, mis on paigutatud nende vahel proportsionaalselt nende eraldatud mõjuga tulemusnäitajale.

Mitmel juhul saab seda meetodit kasutada tulemusnäitaja kasvule mõjutavate tegurite mõju suuruse määramiseks. proportsionaalne jaotus. Näiteks vähenes varade tootlus 5% tänu ettevõtte varade suurenemisele 200 tuhande rubla võrra. Põhivara väärtus kasvas samal ajal 300 tuhande rubla võrra ja käibevara vähenes 100 tuhande rubla võrra. See tähendab, et esimese teguri tõttu kasumlikkuse tase langes ja teise tõttu tõusis:

∆Р peamine = *300 = -7,5%;

∆Р pööre = *(-100) = +2,5%.

Indeks meetod põhineb suhtelistel näitajatel, mis väljendavad antud nähtuse taseme suhet selle mineviku tasemele või mõne sarnase nähtuse tasemega, mis on aluseks võetud. Iga indeks arvutatakse, mõõtes aruandeväärtust baasväärtusega.

Klassikaline indeksimeetodiga lahendatav probleem on arvutada koguse- ja hinnategurite mõju müügimahule järgmise skeemi järgi:

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

kus ∑q 1 p 0 - ∑q 0 p 0 – koguse mõju;

∑q 1 p 1 - ∑q 1 p 0 – hindade mõju.

Siis on müügimahu (käibe) indeks vastavate aastate hindades kujul:

Ja füüsilise kaubanduse käibe indeks:

Logaritmi meetod kasutatakse tegurite mõju mõõtmiseks multiplikatiivsetes mudelites. Sellisel juhul ei sõltu arvutustulemused, nagu ka integreerimisel, tegurite asukohast mudelis ning võrreldes integraalmeetodiga on tagatud suurem arvutustäpsus. Kui integreerimise käigus jaotatakse tegurite koosmõjust saadav lisakasum nende vahel võrdselt, siis logaritmi kasutades jaotatakse tegurite ühistegevuse tulemus proportsionaalselt iga teguri isoleeritud mõju osakaaluga teguri tasandil. jõudlusnäitaja. See on selle eelis, kuid puuduseks on selle piiratud rakendusala.

Faktoranalüüsi tehnika

5. teema.

1. Faktoranalüüsi kontseptsioon, liigid ja etapid.

2. ACD tegurite süstematiseerimine ja klassifitseerimine.

3. Deterministlik modelleerimine.

4. Faktormudelite tüübid ja nende teisendamise meetodid.

Kõik ettevõtete majandustegevuse nähtused ja protsessid on omavahel seotud, üksteisest sõltuvad ja sõltuvad. Mõned neist on üksteisega otseselt seotud, teised kaudselt.

Iga nähtust võib käsitleda nii põhjusena kui ka tagajärjena. Kui seda või teist näitajat peetakse tagajärjeks, ühe või mitme põhjuse toime tulemusena ja see toimib uurimisobjektina, siis seoseid uurides nimetatakse seda tõhus näitaja.

tegurid– näitajad, mis määravad tulemusnäitaja käitumise ja mõjuvad selle väärtuse muutumise põhjustena.

Iga tulemusnäitaja sõltub paljudest teguritest. Mida detailsemalt uuritakse tegurite mõju tulemusnäitaja väärtusele, seda täpsemad on ettevõtte tegevuse analüüsi ja hindamise tulemused. Seetõttu on ACD-s oluliseks metoodiliseks küsimuseks tegurite mõju uurimine ja mõõtmine uuritavate majandusnäitajate väärtusele, selleks viiakse läbi faktoranalüüs.

Faktoranalüüs– metoodika igakülgseks ja süstemaatiliseks uurimiseks ja tegurite mõju mõõtmiseks efektiivse näitaja väärtusele.

Eristatakse järgmisi faktorianalüüsi tüüpe::

I Vastavalt uuritavate suhete olemusele:

Deterministlik faktoranalüüs (kasutatakse siis, kui tulemusnäitaja ja tegurite vaheline seos on määratletud ja oma olemuselt funktsionaalne, st seda saab väljendada kujul y = f(x));

Stohhastiline faktoranalüüs (kasutatakse siis, kui tegurite seost efektiivse näitajaga on sihtfunktsiooni abil raske selgelt näidata, st see on ebatäielik, tõenäosuslik (korrelatsioon) olemuselt, st puudub funktsionaalne sõltuvus). Korrelatsiooniühenduse korral võib argumendi (x) muutus anda sõltuvalt muude tegurite kombinatsioonist funktsiooni (f) suurenemise mitu väärtust.

II Vastavalt uurimismetoodikale:

Otsene faktoranalüüs (viiakse läbi deduktiivselt - üldisest konkreetseni);

pöördfaktoranalüüs (põhjus-tagajärg seoseid uuritakse induktsioonimeetodil – konkreetsest üldiseni);

III Detailsuse astme järgi:

Ühetasandiline (alluvate näitajate esimese etapi uurimiseks ilma neid täiendavalt täpsustamata);

Kasum = tulu – s/s

Mitmetasandiline (faktormudelis sisalduvate näitajate detailistamine komponentelementideks, et uurida nende olemust).

Kasum = Tulu – s/s;

Kasum = maht*(hind 1) – maht*(muutuvkulud 1) – püsikulud

IV Vastavalt uuritavate nähtuste seisundile:

Staatiline (tegurite mõju uurimine konkreetsel kuupäeval)

Dünaamiline (põhjus-tagajärg seoste uurimine dünaamikas).

V Aja järgi (õppeperioodi järgi):

Retrospektiivne (viimaste aastate majandustegevuse tulemuste muutuste põhjuste uurimine);

Prospektiivne või ennustav (tegurite mõju tulemuslikkuse näitajale tulevikus).

Faktoranalüüsi peamised etapid:

1. Uuritavate tulemusnäitajate analüüsi tegurite valik.

2. Tegurite klassifitseerimine ja süstematiseerimine, et võimaldada nende uurimisel süsteemset lähenemist.

3. Tegurite ja tulemusnäitajate vahelise seose modelleerimine.

4. Tegurite mõju arvutamine ja nende igaühe rolli hindamine efektiivse näitaja väärtuse muutmisel.

5. Faktormudeli praktiline kasutamine majandusprotsesside juhtimisel.

ACD tegurite süstematiseerimine ja klassifikatsioon.

Süstemaatiline lähenemine majandustegevuse analüüsile eeldab tegurite omavahel seotud uurimist, võttes arvesse nende sisemisi ja väliseid seoseid, vastasmõju ja alluvust (hierarhiat), mis saavutatakse nende süstematiseerimise (struktureerimise) kaudu.

Struktureerimine (süstematiseerimine)– uuritava näitaja jagamine paljudeks koostisosadeks (teguriteks) ning nendevaheliste suhete ja alluvuse tuvastamine.

Struktureerimine (süstematiseerimine) – uuritavate nähtuste või objektide paigutamine kindlasse järjekorda koos nendevaheliste suhete ja alluvuse tuvastamisega.

ACD tegurite süstematiseerimine toimub struktuur-loogilise mudeli konstrueerimisega, mis võimaldab kindlaks teha seose olemasolu ja suuna mitte ainult uuritavate tegurite ja tulemusnäitaja vahel, vaid ka tegurite endi vahel. Eristama deterministlik Ja stohhastiline struktuursed-loogilised faktorimudelid.

Deterministliku tegurisüsteemi loomine tähendab uuritava nähtuse esitamist algebralise summa, jagatise või mitme teguri korrutise kujul, mis määravad selle väärtuse ja on sellest funktsionaalses sõltuvuses.

Deterministliku tegurisüsteemi (mudeli) väljatöötamine saavutatakse keerukate tegurite detailiseerimisega kuni elementaarseteni, mida ei saa enam teguriteks (või terminiteks) lagundada.

Peamine raskus faktorisüsteemi väljatöötamisel on raskus leida üldist laadi tegureid, mida saaks esitada algebralise summana, konkreetse summana või mitme teguri korrutisena. Siiski on ACD spetsiifilisemate tegurite uurimine suurem väärtus kui üldiste tegurite uurimine.

Järelikult peaks faktoranalüüsi metoodika täiustamine olema suunatud konkreetsete tegurite omavahelisel uurimisel, mis on reeglina efektiivse näitajaga stohhastilises seoses.

Seega oleme ettevõtte ACD efektiivsuse tõstmiseks mingil hetkel faktoranalüüsi läbiviimisel sunnitud liikuma deterministlikust faktoranalüüsist üle stohhastilisele.

Stohhastilises faktoranalüüsis mängib olulist rolli ka tegurite süstematiseerimine, sest Süstematiseerimisel on võimalik tuvastada põhjus-tagajärg seoste olemasolu või puudumist uuritavate näitajate vahel, uurida seoste suunda, sõltuvuse vormi, mis on väga oluline iga teguri mõjuastme määramisel ja analüüsi tulemuste üldistamine.

Faktorite selgemaks süstematiseerimiseks, nende koha, rolli ja mõju määra hindamiseks tulemusnäitajale klassifitseeritakse kõik ACD tegurid teatud kriteeriumide järgi.

Tegurite klassifitseerimise märgid:

1. Oma olemuselt:

- looduslikud ja klimaatilised (omavad suurt mõju põllumajanduses ja metsanduses) - nende mõju arvessevõtmine võimaldab ettevõtte töö tulemusi täpsemalt hinnata;

- sotsiaal-majanduslikud (töötajate elamistingimused, kultuuritöö, töötajate tervise parandamine, personali haridus) - need tegurid aitavad kaasa tootmisressursside täielikumale kasutamisele ja ettevõtte efektiivsuse suurendamisele.

- tootmine ja majanduslik - määravad kindlaks ressursside kasutamise täielikkuse ja tõhususe, samuti ettevõtte tegevuse lõpptulemused.

2. Mõju astme järgi:

Peamine (oluline) – avaldab tulemusnäitajale suurimat mõju;

Sekundaarne – ei mõjuta oluliselt tulemusnäitajat.

Majandusteadus kasutab lisaks spetsiifilistele meetoditele ka mõningaid üldteaduslikke meetodeid – süntees, analüüs, võrdlused, abstraktsioonid ja palju muud. Üks majandusanalüüsi tüüp on faktoranalüüs, mis on võimas tööriist, mis võimaldab mitte ainult midagi komponentideks lagundada, vaid ka määrata, milline komponent mõjutab protsessi tervikuna. Selles artiklis käsitleme seda tüüpi analüüsi üksikasjalikumalt.

Definitsiooni järgi on faktoranalüüs mitme muutujaga matemaatika vorm, mis võimaldab määrata, kui palju mõju antud muutujal funktsioonile on. Miks on see majanduses nii oluline? Seda seetõttu, et keegi ei sõltu ainult ühest tegurist. Seega sõltub hind pakkumisest ja nõudlusest, töötasust - töötaja töövõimest ja töötatud ajast, ettevõtte kasumist - kõigi ettevõtte tulemuslikkuse näitajate kogusummast. Kuid kuidas teha kindlaks, milline tegur mõjutab konkreetset näitajat? Siin tuleb kasuks faktorianalüüs.

Alustame lihtsa näitega. Proovime teha kulude faktoranalüüsi. Tootmiskulusid mõjutavad sellised tegurid nagu tooraine maksumus, töötajate palgad, seadmete kulum toodanguühiku kohta. Selgub, et maksumus on kõigi nende tegurite funktsioon ja tegelikult on see summa kõigi kulude kuludest. Seega toob iga seda tüüpi kulude suurenemine kaasa toodanguühiku maksumuse suurenemise. Loogiline on eeldada, et tooraine maksumus moodustab enamikul juhtudel tootmiskuludest suurima osa. Võime järeldada, et just sellel on kõige suurem mõju kuludele ja see tähendab, et just odavama tooraine otsimisel tuleb keskenduda kulude vähendamise reservide leidmisele.

Proovime toota faktoriaalset. Siin on kõik mõnevõrra keerulisem, sest on tegureid, mis aitavad kaasa nii tootlikkuse kasvule kui ka langusele. Kasvu soodustavate tegurite hulgas on seadmete kvaliteet ja töökindlus, personali kvalifikatsioon, personali mugavus, töötundide ja tööpauside suhe. Tootlikkust vähendavate tegurite hulgas on seadmete rikete arv, "pudelikaelad" - ebapiisava tootmisvõimsusega tootmispiirkonnad, häirivad tegurid - müra, vibratsioon ja muud välised stiimulid. Loomulikult on kõigil ülaltoodud teguritel erinevad koefitsiendid ja just nende abil saab väljendada konkreetse teguri mõju tööviljakusele, kuid üldpõhimõte on selge: tegurite mõju tootlikkuse suurendamist tuleb tugevdada ja neid, mis vähendavad tööjõu efektiivsust, minimeerida.

Olles läbi viinud konkreetse majandusnähtuse faktoranalüüsi, on võimalik koostada kindel tegevuskava, mille järgi on võimalik minimaalse aja- ja ressursikuluga maksimeerida või minimeerida teatud ettevõtte tulemuslikkuse näitajaid. See aitab tagada ettevõtte võimalikult tõhusa ja kasumliku toimimise võimalikult lühikese aja jooksul. Faktoranalüüsi kasutatakse laialdaselt ka makromajanduses - analüüsitakse SKP mahtu, ekspordi ja impordi suhet, arvutatakse vajalik kogus ringluses ja palju muid riigi majanduse efektiivsuse näitajaid.