Следует иметь в виду, что на совокупный экономический показатель отдельные факторы могут оказывать влияние не только в разной степени, но и в различных направлениях.
Использование приема
цепных подстановок предусматривает составление разработочных таблиц, по данным которых и определяются все необходимые показатели.
Например, проанализируем выполнение аптекой плана товарооборота по рецептурному отпуску, исходя из данных приведенных в таблице:
Выполнение аптекой плана товарооборота по рецептурному отпуску
| Было
запланировано
| Фактическое выполнение
| Отклонение
| Процент
выполнения
|
т/о, (тыс. руб.)
| 25
| 21
| - 4,0
| 84
|
Средняя стоимость рецепта (руб.)
| 2,5
| 3,23
| + 0,73
| 129,2
|
Кол-во рецептов
(тыс. ед.)
| 10
| 6,5
| - 3,5
| 65
|
Величина товарооборота в данном случае рассчитывается по формуле:
Средняя стоимость 1-го рецепта х количество рецептов = т/о по рецептурному отпускуТо есть выполнение плана по товарообороту зависит от таких факторов, как средняя стоимость 1-го рецепта и количество рецептов.Чтобы определить степень влияния каждого из этих факторов в отдельности,
последовательно заменим каждый плановый показатель на соответствующий фактический и установим цепную связь исследуемых факторов:
1. Товарооборот
плановый = 2,5 руб. х 10 тыс. рец. = 25 тыс. руб.
2.
Заменим плановую
среднюю стоимость на фактическую:
Товарооборот = 3,23 руб. х 10 тыс. рец. = 32,3 тыс. руб.
3. Затем
в полученном уравнении
заменим плановое
количество рецептов на фактическое:
Товарооборот = 3,23 х руб. 6,5 тыс. рец. ≈ 21 тыс. руб.
Для наглядности указанная информация представлена в следующей таблицы:
| Данные о показателях
| Средняя стоимость
( руб.)
| Количество рецептов
(тыс. ед.)
| т/о
(тыс. руб.)
| Влияние на т/о замены фактора планового на фактический, тыс. руб.
|
1
| Плановые показатели
| 2,5
| 10
| 25
|
|
2
| Замена
средней стоимости (плановой на фактич); итог → увеличение т/о
| 3,23
| 10
| 32,3
| + 7,3
|
3
| Замена
количества рецептов (планового на фактич); итог → уменьшение т/о
| 3,23
| 6,5
| 21
| - 11,3
|
| Итого
|
|
|
| - 4
|
Если теперь попарно сравнить ряды (первый со вторым, второй с третьим), то можно заметить, что в каждой паре рядов один расчетный элемент постоянный, а другой – переменный. Образующаяся за счет переменного фактора разница и указывает на степень его влияния.
Из данных таблицы видно, что невыполнение плана товарооборота вызвано следующими причинами:
а) увеличение средней стоимости одной ЛФ увеличило товарооборот на 7,3 тыс. руб. (товарооборот условный минус товарооборот плановый = (32,3 – 25 = 7,3)
б) уменьшение количества рецептов привело к снижению товарооборота на 11,3 тыс. руб. (товарооборот условный минус товарооборот фактический = 32,3 – 21 = 11,3).
Суммарное влияние этих факторов равно 4 тыс. руб. (11,3 – 7,3 = 4), т.е. величине отклонения фактического товарооборота от запланированного.
Таким образом, способ цепной подстановки состоит в последовательной замене плановой величины каждого фактора фактической его величиной. Все остальные показатели при этом считаются неизменными.
Прием балансовой увязки – позволяет выявить соотношение между наличием и поступлением товаров с их реализацией и остатками, используя формулу товарного баланса:
Он. + П = Р + В + Ок.,
где Он – остаток товаров на начало изучаемого периода;
П – поступление товаров за этот период;
Р – объем реализации товаров;
В – выбытие товаров, не связанное с реализацией;
Ок – остаток товаров на конец изучаемого периода.
Из этого равенства можно определить любой из показателей.
Он = Р + В + Ок – П
П = Р + В + Ок – Он
Р = Он + П – В – Ок
В = Он + П – Р – Ок
Ок = Он + П – Р – В
Экономико-математические методы анализа
Графический метод являются масштабным изображением функциональной зависимости на графиках при помощи тех или иных геометрических фигур, линий, точек (линия тренда, кривая производственных возможностей, модель совокупного спроса) – наиболее наглядный способ показа и характеристики анализируемых данных.
Графический способ не имеет в анализе самостоятельного значения, а используется для иллюстрации измерений.
Графики обычно строят на основе данных статистических таблиц. Статистические таблицы высоко информативны и в определенной мере наглядны. Однако понимание их цифрового содержания требует времени, вдумчивой работы с цифрами и серьезного сравнительного анализа.
Графическое изображение даже самых сложных статистических показателей делает их не только наглядными, но и доходчивыми и понятными с первого взгляда. График позволяет быстро уловить важнейшие тенденции и закономерности изучаемого явления. В отличие от лежащей в его основе таблицы, он дает предметную обобщающую картину состояния изучаемого явления, позволяет практически сходу заметить его особенности, содержащиеся в многочисленных количественных показателях, увидеть тенденции его изменения, выявить взаимосвязи с другими явлениями и процессами и даже предполагать его возможное развитие в будущем.
Графические модели не только позволяют описать связь между явлениями, но и дать количественную и качественную характеристику этой связи.
Графический метод находит довольно широкое применение в статистике и экономическом анализе. В экономическом анализе наиболее широко распространены диаграммы сравнения, которые используются для сравнения отчетных показателей с плановыми, с показателями лучших учреждений и т.д. Для построения многих графиков используется система осей координат (например, для определения зависимости уровня издержек обращения от объема товарооборота).
Статистические связи между переменными можно изучать методами дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализа.
Дисперсионной анализ – статистический метод, предназначенный для выявления влияния отдельных факторов на результат эксперимента, на исследуемую (зависимую) переменную, а также для последующего планирования аналогичных экспериментов. Устанавливает наличие влияния заданного фактора на изучаемый процесс. Дисперсионный анализ – анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов.
Обобщенно задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы из общей вариативности (изменчивости) признака выделить три частные вариативности:
– вариативность, обусловленную действием каждой из исследуемых независимых переменных.
– вариативность, обусловленную взаимодействием исследуемых независимых переменных.
– вариативность случайную, обусловленную всеми неучтенными обстоятельствами.
Корреляционно-регрессионный анализ, как общее понятие, включает в себя измерение тесноты связи, направление связи и установление аналитического выражения формы связи (уравнения регрессии). Данный метод содержит две свои составляющие части – корреляционный анализ и регрессионный анализ.
Корреляционный анализ –
выявление и оценка связи между случайными величинами, не
находящимися в функциональной зависимости. То есть решается вопрос
: существует ли связь между исследуемыми явлениями и насколько она сильна? Непременными условиями корреляционного анализа являются обеспечение репрезентативности статистических данных (репрезентативность определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования с привлечением определённой выборки на всю генеральную совокупность, из которой она была собрана).
Регрессионный анализ –
это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами и оценка её адекватности. Регрессионный анализ
используется для нахождения уравнения, которое связывает зависимую переменную с одной или несколькими независимыми переменными (независимые переменные иначе называют регрессорами).
Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения.
Основная задача регрессионного анализа – установление формы и изучение зависимости между случайными величинами, решается вопрос: каков характер связи (прямая, обратная) между исследуемыми явлениями, а также строится и исследуется регрессионная модель.
Регрессионный анализ используется
для прогноза, анализа временных рядов,
тестирования гипотез и
выявления скрытых взаимосвязей в данных.
Наиболее простым и эффективным способом выявления взаимосвязей между явлениями, с которого начинается корреляционный анализ, является графический метод. Для этого на координатном поле наносят точки, соответствующие значениям изучаемых признаков
X и
Y. На оси абсцисс откладывают значения независимого признака