Существуют  два типа связей, которые подвергаются исследованию в процессе факторного анализа: функциональные и стохастические.

     Связь называется функциональной, или детерминированной, если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.

     Связь называется стохастической (вероятностной),если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т.е. определенное статистическое распределение.

     Можно привести и другую интерпретацию  рассмотренных связей с позиции  поведения системы, описывающей  некоторое явление и количественно характеризуемой совокупностью показателей.

     Система называется детерминированной, если при заданных начальных условиях она переходит в единственное, определенное состояние; система называется вероятностной, если при одних и тех же начальных условиях она может переходить в различные состояния, имеющие разные вероятности.

     При изучении связей в экономическом  анализе решается несколько задач:

     • установление факта наличия или  отсутствия связи между анализируемыми показателями;

     • измерение тесноты связи;

     • установление неслучайного характера  выявленных связей;

     • количественная оценка влияния изменения  факторов на изменение результативного  показателя;

     • выделение наиболее значимых факторов, определяющих поведение результативного  показателя.

     Некоторое различие в проведении факторного анализа  на основе детерминированных или  стохастических моделей обусловливается  следующим обстоятельством.

     Приложимость конкретных приемов факторного анализа в случае детерминированного подхода имеет гораздо меньше ограничений по сравнению со стохастическим подходом.

     Если  построена экономически обоснованная модель, то она может быть проанализирована с помощью, практически, любого приема факторного разложения, причем результаты анализа не будут иметь значимого  различия. Напротив, стохастическое моделирование имеет гораздо больше ограничений; в частности, в зависимости от того, совокупность каких данных находится в распоряжении аналитика или может быть им сформирована, зависит возможность применения того или иного метода факторного анализа. Если не главным, то весьма существенным здесь как раз и является информационное обеспечение процесса моделирования.

     Рассмотрим  особенности детерминированного и  стохастического подходов к факторному анализу.

     Во-первых, при детерминированном подходе  факторная модель полностью замыкается на ту систему факторов, которые поддаются объединению в данную модель. Границей составления такой модели является длина непрерывной цепи прямых связей. Во-вторых, данный подход не позволяет разделить результаты влияния одновременно действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели. Таким образом, исследователь условно абстрагируется от действия других факторов, а все изменения результативного показателя полностью приписываются влиянию факторов, включенных в модель. В-третьих, детерминированный анализ может выполняться для единичного объекта в отсутствии совокупности наблюдений.

     Существует  несколько видов моделей детерминированного анализа. Во-первых, аддитивная модель, в которую факторы входят в  виде алгебраической суммы.

     Мультипликативная модель – это модель, в которую  факторы входят в виде произведения.

     Смешанная модель – это модель, в которую  факторы входят в различных комбинациях.

     Детерминированная модель, имеющая более двух факторов, называется многофакторной.

     Как отмечалось ранее, одним из наиболее существенных недостатков детерминированного факторного анализа является невозможность  включения в модель произвольного набора факторов. С другой стороны, цель факторного анализа — выявление наиболее значимых факторов и оценка степени их влияния. Именно поэтому при использовании детерминированных моделей пытаются по возможности расширить модель, включая в нее дополнительные факторы. Достигается это расширением модели либо за счет дальнейшего разложения включенных в нее факторов, либо путем введения новых факторов. Это может быть сделано лишь в том случае, если в результате преобразований в модели появляются показатели (факторы), имеющие вполне понятную экономическую интерпретацию. Расширение модели может быть выполнено, например, следующим образом.

     Детерминированный факторный анализ имеет достаточно жесткую последовательность выполняемых  процедур:

     1)построение  экономически обоснованной (с позиции  факторного анализа) детерминированной факторной модели;

     2)выбор  приема факторного анализа и  подготовка условий для его  выполнения;

     3)реализация  счетных процедур анализа модели, включая проверку;

     4)формулирование  выводов и рекомендаций по  результатам анализа.

     Стохастическое  моделирование является в определенной степени дополнением и углублением  детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:

     • необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель(например, уровень финансового левериджа);

     • необходимо изучить влияние факторов, которые не поддаются объединению  в одной и той же жестко детерминированной  модели;

     • необходимо изучить влияние сложных  факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).

     В отличие от детерминированного стохастический подход для своей реализации требует  выполнения ряда предпосылок:

     Во-первых, необходимо наличие совокупности. Если детерминированную модель можно построить для отдельного объекта, то для построения, например, уравнения регрессии нужна совокупность. В экономике, как правило, используют один из трех видов совокупности: пространственная (например, данные по k магазинам на определенную дату или за определенный период), временная (например, данные по одному магазину за несколько смежных периодов), пространственно-временная (например, данные по k магазинам за несколько смежных периодов).

     Во-вторых, необходим достаточный объем наблюдений. В экономических исследованиях часто приходится работать в условиях малых выборок (до 20 наблюдений). Нередко в качестве объекта анализа используют всю имеющуюся совокупность; в этом случае принято рассматривать ее как выборку из гипотетической совокупности, состоящей из всех возможных в принципе значений моделируемых показателей. Поскольку стохастическая модель — это, как правило, уравнение регрессии, считается, что количество наблюдений должно, как минимум, в 6 — 8 раз превышать количество факторов.

     В-третьих, необходима случайность и независимость наблюдений. Это требование наиболее трудно для выполнения, поскольку одной из особенностей экономических показателей является их инерционность и взаимозависимость. Нередко этим требованием пренебрегают, либо отсеивают взаимно коррелирующие признаки с помощью специальных статистических методов.

     В-четвертых, изучаемая совокупность должна быть однородной. Качественная однородность достигается путем логического отбора. Критерием количественной однородности может служить, в частности, коэффициент вариации значений признака, по которому отобрана совокупность, его значение не должно превышать 33%.

     В-третьих, необходима случайность и независимость наблюдений. Это требование наиболее трудно для выполнения, поскольку одной из особенностей экономических показателей является их инерционность и взаимозависимость. Нередко этим требованием пренебрегают, либо отсеивают взаимно коррелирующие признаки с помощью специальных статистических методов.

     В-четвертых, изучаемая совокупность должна быть однородной. Качественная однородность достигается путем логического отбора; критерием количественной однородности может служить, в частности, коэффициент вариации значений признака, по которому отобрана совокупность; его значение не должно превышать 33%.

     Построение  стохастической модели проводится в  несколько этапов:

     • качественный анализ(постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);

     • предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов  распределения изучаемых показателей);

     • построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнений регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей);

     • оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования);

     • экономическая интерпретация и  практическое использование модели (определение пространственно-временной  устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).

     И детерминированные, и стохастические модели имеют свои достоинства и  недостатки.

     Тем не менее, между ними есть одно весьма принципиальное различие. В принципе факторный анализ можно понимать двояко: в широком смысле — это  выявление и оценка влияния факторов; в узком смысле — оценка влияния  предварительно обособленных факторов. Стохастическое моделирование позволяет  реализовывать факторный анализ в широком смысле, а детерминированное  — лишь в узком смысле.

     1.3 Фактор времени в экономических системах

     Важной  задачей экономического анализа является повышение эффективности деятельности организации. Один из важных путей решения этой проблемы лежит в области дальнейшего изучения и использования такого малоизученного ресурса, как время. Целый ряд экономических наук, таких как экономический анализ, маркетинг, экономика природопользования, финансовый менеджмент, а также ряд других, уделяет большое внимание учёту фактора времени. Однако вопросы, рассматриваемые в этих дисциплинах, носят ярко выраженный прикладной и сугубо прагматичный характер. До настоящего времени не существует единой, общей теории, рассматривающей комплексно, интегрировано, с системных позиций время организации, т.е. экономической системы. Необходима работа по созданию методики, содержащей рекомендации по повышению эффективности использования данного ресурса организацией.

     В первобытном обществе время не рассматривалось  осознанно как экономическая  категория. Это была, скорее, некая  данность, в которой осуществлялась человеческая деятельность. Более того, время носило ярко выраженный цикличный, повторяющийся характер деятельности человека (собирательство, сев, уборка урожая и т.д.). Поэтому управление временем заключалось в учёте  этой цикличности, привязке той или  иной деятельности к определенной календарной  дате. Возможно, именно этим объясняются  многие труднообъяснимые строения в  истории человечества, например, Стоунхендж.

     Античность  и Средние века характеризуются  развитием торговли. Эта деятельность невозможна без займов и кредитов. Кредиторы были заинтересованы не только в простом воспроизводстве затраченных  ресурсов, но и в получении прибыли. Возник вопрос об оценке эффективности тех или иных вложений, которая, в свою очередь, во многом определяется временем реализации проектов. В этот период формируется финансовая математика, решаются вопросы учёта фактора времени при проведении тех или иных финансовых операций. Именно в этот период время становится экономической категорией. К основной функции времени как экономической категории в этот период можно отнести функцию измерителя тех или иных экономических процессов.

     Дальнейшее  изучение времени как экономической  категории связано со становлением капиталистических отношений. В  это время возникает осознанное понимание, что экономическая деятельность является динамическим процессом. Время  оказывает активное влияние на экономику, на общественные отношения. В работах  Ф. Тейлора, Г. Ганта решаются вопросы совершенствования производственных процессов. Самосовершенствование рассматривается как деятельность, направленная на экономию времени, сокращение производственного и технологического цикла. Сокращение затрат времени, т.е. рост производительности труда, становится основной целью менеджмента в этот период.