Понятие стохастической связи и задачи корреляционного анализа

В предыдущей главе рассматривалась методика решения задач детерминированного факторного анализа. Однако на практике да­леко не все экономические явления и процессы могут изучаться с помощью этой методики, так как в большинстве случаев их нельзя свести к функциональным зависимостям.

Чаще в экономических исследованиях встречаются стохасти­ческие зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значи­тельному количеству объектов (наблюдений). Здесь каждой вели­чине факторного показателя (аргумента) может соответствовать несколько значений результативного показателя (функции). На­пример, увеличение фондовооруженности труда рабочих дает раз­ный прирост производительности труда на разных предприятиях даже при очень выравненных прочих условиях. Это объясняется тем, что все факторы, от которых зависит производительность тру­да, действуют в комплексе, взаимосвязанно. От степени оптималь­ности сочетания разных факторов будет зависеть степень воздей­ствия каждого из них на величину результативного показателя.

Взаимосвязь между исследуемыми факторами и результативным показателем проявится, если взять для исследования большое ко­личество наблюдений (объектов) и сравнить их значения. Тогда в соответствии с законом больших чисел влияние других факторов на результативный показатель сглаживается, нейтрализуется. Это дает возможность установить связь, соотношения между изуча­емыми явлениями.

Следовательно, корреляционная (стохастическая) связь — это неполная, вероятностная зависимость между показателями, кото­рая проявляется только в массе наблюдений.

Различают парную и множественную корреляцию. Парная кор­реляция — это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой — результативным. Множественная

корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

Для исследования стохастических зависимостей используются следующие способы экономического анализа, о которых уже гово­рилось в предыдущих главах: сравнение параллельных и динами­ческих рядов, аналитические группировки, графики. Однако они позволяют выявить только характер и направление связи. Основ­ная же задача факторного анализа — определить степень влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. Для этой цели применяются способы корреляционного, дисперсионного, ком­понентного, дискриминаитного, современного многомерного фактор­ного анализа и т.д.

Наиболее широкое применение в экономических исследовани­ях нашли приемы корреляционного анализа, которые позволяют количественно выразить взаимосвязь между показателями.

Необходимые условия применения корреляционного анализа:

• наличие достаточно большой выборки данных о величине иссле­дуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов);

• исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

Применение корреляционного анализа позволяет решить следу­ющие задачи:

1) определить изменение результативного показателя под воз­действием одного или нескольких факторов (в абсолютном изме­рении), т.е. определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на едини­цу;

2) установить относительную степень зависимости результа­тивного показателя от каждого фактора.

Исследование корреляционных зависимостей имеет огромное значение в АХД- Это проявляется в том, что значительно углубля­ется факторный анализ, устанавливаются место и роль каждого фактора в формировании уровня исследуемых показателей, углуб­ляются знания об изучаемых явлениях, определяются закономер­ности их развития и как итог — точнее обосновываются планы и управленческие решения, более объективно оцениваются итоги деятельности предприятий и более полно определяются внутрихо­зяйственные резервы.