Стохастические модели факторного анализа.

Они являются в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе их используют по 3 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 жестко детерминированного стохастический подход для своей реализации требует выполнения ряда предпосылок:

Во-первых, необходимо наличие совокупности. Если жестко 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 к магазинам на определенную дату или за определенный период),

- временная (например, данные по одному магазину за несколько смежных периодов),

- пространственно-временная (например, данные по к 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 её 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 наблюдении. 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-пятых, распределение признаков, включаемых в модель, должно быть близким к нормальному. Существуют различные статистические методы проверки нормальности распределения (самый простой асимметрии и эксцесса). Выполнение этого требования в экономических исследованиях нередко сопряжено с существенными трудностями и не всегда возможн

Для изучения влияния факторов на результаты хозяйствования и подсчета резервов в анализе применяются такие способы, как цепные подстановки, абсолютные и относительные разницы, инте­гральный метод, корреляционный, компонентный, методы линейного, выпуклого программирования, теория массового обслуживания, теория игр, исследования операций, эвристические методы решения экономических задач на основании интуиции, прошлого опыта, экспертных оценок специалистов и др. (рис. 1). Применение тех или иных способов зависит от цели и глубины анализа, объекта иссле­дования, технических возможностей выполнения расчетов и т.д.

Её сущность заключается в том, что изменение одного экономического явления вызывается изменением другого экономического явления. Подобная взаимосвязь носит название детерминистской, иначе — причинно-следственной взаимосвязи. Если два экономических явления связаны такой взаимосвязью, то экономическое явление, изменение которого вызывает изменение другого, называется причиной, а то явление, которое изменяется под влиянием первого, называется следствие