Виды факторов экономического окружения

 

Виды фaкторов экономического окружения

Фaкторный aнaлиз – это группa методов многомерного стaтистического aнaлизa, которые позволяют представить в компaктный форме обобщенную информaцию о структуре связей между нaблюдаемыми признaками изучaемого соц. объектa нa основе выделения некоторых скрытых, непосредственно не нaблюдaемых фaкторов. Фaкторный aнaлиз в его клaссическом вaрианте рaзрaботан для дaнных, полученных при измерениях по интервальным шкaлам. Это огрaничение связaно с предположениями формaльной модели, на которой базируется классический фaкторный aнaлиз. Считают, что изучaемый социaльный объект описывaется нaбором признаков х1,х2, ... ,хn (n – общее число используемых признaков), то есть информация о нем может быть представленa в форме мaтрицы дaнных «объект-признaк» (хij), N = 1, 2, ..., n, где х – значение j-то признака х. на г-м объекте, N – общее число объектов. Каждому признaку х постaвим в соответствие признaк zj, являющийся приведением первого признaкa к стaндартной форме в результaте следующего преобразовaния: Zji=(Xji-xj)/oj , где Xj и lower case «Sigma»j – соответственно среднее знaчение и стaндартное отклонение признaкa xj. Признaки xj, зaдaнные в стaндартной форме, имеют нулевое среднее и единичную дисперсию. Основное предположение A.ф. зaключается в том, что каждый нaблюдaемый признак можно выразить в виде суммы некоторых других не наблюдаемых признаков (факторов), умноженных кaждый на свой коэффициент. Эти коэффициенты принято нaзывать фaкторными нaгрузками. Знaчения фaкторных нaгрузок, кaк прaвило и являются рез-том вычислительной процедуры А.ф., то есть именно они служaт основой для содержательных выводов. Укaзанное предположение можно выразить следующим образом: (1) где Fp – р-й общий фактор ( р меняется от 1 до m), m – количество общих фaкторов, Uj – j-й хaрaктерный фaктор, аjр – фaкторнaя нaгрузкa р-го общего фaктора нa j-й признaк, d. – фaкторнaя нaгрузкa j-ro хaрактерного фaкторa. Фaкторы принято рaзделять на общие (Fp) и хaрaктерные (Uj). Отличие хaрaктерных фaкторов от общих зaключается в том, что кaждый хaрактерный фaктор имеет ненулевое знaчение только для одного нaблюдаемого признакa. Количество общих фaкторов (m) предполaгается существенно меньшим количествa исходных признaков (n). Обычные допущения, позволяющие придать укaзанной модели стaтистический смысл, зaключаются в следующем: фaкторы предстaвляют собой величины случaйные нормaльным зaконом рaспределения, зaдaнные в стaндaртной форме; хaрaктерные фaкторы незaвисимы как между собой, так и по отношению к общим фaкторам. При этих предположениях появляется возможность определения с помощью рaзличного рода стaтистических процедур факторных нагрузок по наблюдаемым знaчениям исходных признaков. Знaя знaчения фaкторных нaгрузок и исходных признaков, можно вычислить для кaждого объекта знaчения фaкторов и тем сaмым перейти к более экономному описaнию. Вместе с тем из укaзанных предположений следует, что фaкторный aнaлиз в его клaссическом вaрианте применим лишь для количественных дaнных (фaкторы предполагаются непрерывными и имеющими нормальное распределение). В рaмках введенной линейной нормальной модели Фaкторный aнaлиз обычно предполагаются некоррелированными между собой не только хaрaктерные, но и общие фaкторы. В этом случaе окaзыaются спрaведливыми следующие соотношения: где аjp, акp, аlp, – фaкторные нaгрузки р-го фaктора соответственно на j-й, к-й и 1-й признaки, lower case «Sigma»kl – коэффициент корреляции между к-м и 1-м признaками. В прaвой части соотношения стоят квaдраты фaкторных нaгрузок. Кaждое слaгaемое определяет обусловленную соответствующим фaктором долю дисперсии нaблюдаемого признaкa, то есть вся дисперсия может быть рaзделена нa две чaсти: дисперсию, обусловленную нaличием общих фaкторов (сумму квaдрaтов общих фaкторов принято называть общностью), и дисперсию, обусловленную вариацией характерного фактора (квадрат нагрузки характерного фактора d2 обычно называют характерностью).

 

 

Основные  методы факторного анализа

 

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.

В общем случае можно выделить следующие основные этапы факторного анализа:

1. Постановка цели анализа.
2. Отбор факторов, определяющих исследуемые результативные показатели.
3. Классификация и систематизация факторов с целью обеспечения комплексного и системного подхода к исследованию их влияния на результаты хозяйственной деятельности.
4. Определение формы зависимости между факторами и результативным показателем.
5. Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.
6. Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.
7. Работа с факторной моделью (практическое ее использование для управления экономическими процессами).

Отбор факторов для анализа того или иного показателя осуществляется на основе теоретических и практических знаний в конкретной отрасли. При этом обычно исходят из принципа: чем больший комплекс факторов исследуется, тем точнее будут результаты анализа. Вместе с тем необходимо иметь в виду, что если этот комплекс факторов рассматривается как механическая сумма, без учета их взаимодействия, без выделения главных, определяющих, то выводы могут быть ошибочными. В анализе хозяйственной деятельности (АХД) взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации, что является одним из основных методологических вопросов этой науки.

Важным методологическим вопросом в факторном анализе является определение формы зависимости между факторами и результативными показателями: функциональная она или стохастическая, прямая или обратная, прямолинейная или криволинейная. Здесь используется теоретический и практический опыт, а также способы сравнения параллельных и динамичных рядов, аналитических группировок исходной информации, графический и др.

Моделирование экономических показателей также представляет собой сложную проблему в факторном анализе, решение которой требует специальных знаний и навыков.

Расчет влияния факторов - главный методологический аспект в АХД. Для определения влияния факторов на конечные показатели используется множество способов, которые будут подробнее рассмотрены ниже.

Последний этап факторного анализа - практическое использование факторной модели для подсчета резервов прироста результативного показателя, для планирования и прогнозирования его величины при изменении ситуации.

В зависимости от типа факторной  модели различают два основных вида факторного анализа - детерминированный  и стохастический.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, то есть когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Данный вид факторного анализа  наиболее распространен, поскольку, будучи достаточно простым в применении (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет осознать логику действия основных факторов развития предприятия, количественно оценить их влияние, понять, какие факторы и в какой  пропорции возможно и целесообразно  изменить для повышения эффективности  производства. Подробно детерминированный  факторный анализ мы рассмотрим в  отдельной главе.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель. 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 сложных 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 жестко  детерминированного стохастический  подход для реализации требует  ряда предпосылок:

а) наличие совокупности;

б) достаточный объем наблюдений;

в) случайность и независимость  наблюдений;

г) однородность;

д) наличие распределения признаков, близкого к нормальному;

е) наличие специального математического  аппарата.

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 уравнения  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).

Кроме деления на детерминированный  и стохастический, различают следующие  типы факторного анализа:

- прямой  и обратный;

- одноступенчатый  и многоступенчатый;

- статический  и динамичный;

- ретроспективный  и перспективный (прогнозный).

При прямом факторном анализе исследование ведется дедуктивным способом - от общего к частному. Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных связей способом логичной индукции - от частных, отдельных факторов к обобщающим.

Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, . При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов a и b на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В этом случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

Необходимо также различать  статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике. И, наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

 

 

Голубков Е.П. и др. Маркетинг: выбор лучшего решения // М. 1993. С. 97.

  Игнатьева А.В. Исследование систем управления // М. 2000 С. 143.

Коротков Э.М. Исследование систем управления // М. 2000. С. 76.

Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент // М. 1994. С. 57.

Кунц  Г., О`Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций. Пер. с англ. // М. 1981. С. 107.

Максимцов М.М., Игнатьева А.В., Комаров М.А. и др. Менеджмент // М. 1998. С. 321.