Теория экономического анализа как учебная дисциплина, страница 11

4)  способ долевого участия – используется при анализе адаптивных или кратно-адекватных моделей – при этом определяется доля каждого фактора в общей сумме их приростов, которые затем умножается на прирост результативного показателя

5)  способ пропорционального деления

Все эти методы основаны на приёме элиминирования, т.е. устранение воздействия всех факторов кроме одного. Этот метод исходит из допущения, что все факторы изменяются независимо друг от друга. На самом деле этого не происходит и из-за взаимодействия факторов между собой может произойти дополнительный прирост результативного показателя, который при элиминировании присоединяется к одному из факторов чаще всего к последнему, поэтому величина влияния фактора может зависеть от места, которое этот фактор занимает в модели.

Для получения более точных результатов факторного анализа на практике применяется один из следующих методов:

1) интегральный – основан на расчёте интегралов, временных траекторий и изменении факторов. В данном случае дополнительный прирост от их взаимодействия распределяется поровну между всеми факторами.

Достоинства:

1)  высокая точность расчётов

2)  при расчёте влияния каждого фактора учитывается участие в этом процессе остальных факторов

Недостаток:

1)  высокая трудоёмкость расчётов

2)  Логарифмический – используется при факторном анализе мультипликативных моделей, при этом достигается ещё более высокая точность результата. В данном случае дополнительный прирост распределяется между факторами пропорционально логарифму их изменения.

Методы изучения стохастических связей между показателями.

Стохастические связи между явлениями и их признаками характеризуются тем, что результативный признак подвергается влиянию не только анализированных признаков, но и подвергается влиянию случайных ____________________ признаков. В общих чертах такая связь представляет собой неполную вероятностную зависимость между показателями, которые проявляются только в массе наблюдений.

В отличие от жёстко детерминированной связи соответствующему числу фактора в стохастических моделях соответствует не конкретное число, а определённое статистическое распределение результативного показателя.

Стохастические модели используются в следующих случаях:

1)  Для оценки влияния факторов, по которым нельзя построить функциональную модель.

2)  Когда необходимо изучить и сравнить влияние факторов, если их нельзя включить в одну модель.

3)  Выявление и оценка влияния сложных факторов, которые нельзя отразить определённым количеством показателей.

Стохастическое моделирование предназначено для решения 3-х основных задач:

1)  Установление самого факта наличия или отсутствия  статистически-значимой связи между изучаемыми признаками.