Главная Инвестиции Международное публичное право Схемотехника Философия АХД экпред финансы предприятий Геодезия Логистика Режущий инструмент Реклама и PR Ресторанно-гостиничный бизнес бытовое обслуживан ТГП ТММ Транспорт грузоперевозки Безопасность жизнедеятельности Гражданское процессуальное право Конституционное право России Прокурорский надзор Таможенное право Экологическое право психология педагогика Геология Зоология Криптология Полиграфия Журналистика издательское дело и СМИ Медицина Сельское лесное хозяйство и землепользование Социология и обществознание Экология и охрана природы История экономики эк-ских учений Качество упр-е качеством Коммерческое дело торговля Конституционное право Криминалистика Криминология Планирование прогнозирование Политология Правоохранительные органы Предпринимательство Менеджмент Метрология Микроэкономика Мировая экономика МЭО Язык программирования СИ Карта сайта ...	Рефераты. Исследование методов, методологических принципов их построения и подходов по их использованию      Однако изменилась и структура, и фактическая прибыль составила 540 р. Следовательно, влияние изменения структуры выпуска:          540 – 704 = - 164 р.     Вывод: изменение структуры выпуска неблагоприятно сказалось на финансовых результатах деятельности условного предприятия.        Метод выравнивания начальных точек анализа  достаточно  широко используется при анализе    переменных затрат.     Сущность данного   приема   заключается   в    исчислении    так называемой  аналитической  суммы  переменных  затрат.                             D З    =  (З о.п. – З ан)   +  (З ан. –  З б.п.),                                            Относительное       Допустимое                                          отклонение            отклонение где З о.п. – переменные затраты отчетного периода; З б.п. – переменные затраты базисного периода; З ан. -  аналитические затраты, которые определяются как произведение затрат базисного периода на индекс изменения объема работ предприятия:                    З ан. =  З б.п. * Объем работ о.п. / Объем работ б.п.     Допустимые отклонения со знаком плюс показывают, какую сумму пришлось дополнительно израсходовать за счет увеличения объема работ. Те же отклонения с минусом показывают, какую сумму необходимо было сэкономить в связи с уменьшением объема работ.      Относительные отклонения со знаком плюс показывают, какая сумма была излишне израсходована за счет изменения других факторов, кроме объема работ. Те же отклонения со знаком минус показывают, какая сумма была реально сэкономлена предприятием. 2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ     Стохастические модели – это модели вероятностные. При этом в результате расчетов можно сказать с достаточной степенью вероятности, каково будет значение анализируемого показателя при изменении фактора. Самое частое применение стохастических моделей – прогнозирование. Основные методы их анализа – методы экспертных оценок, корреляционный анализ и методы экстраполяции временных рядов.   2.1. Методы экспертных оценок     Под экспертными оценками понимают эвристические оценки, основанные на опыте и интуиции эксперта. Широкое распространение метода было обусловлено сложностью и многофакторностью экономических измерений.    Выделяют два уровня использования экспертных оценок – количественный и качественный. На качественном уровне эксперты выражают свое мнение о тенденции изменения показателей, а на качественном – составляют прогноз вероятных результатов.    Различают индивидуальные и групповые экспертные оценки. Групповые оценки снижают риск субъективности, так как результат оценки тесно связан с личностью эксперта.    При отборе экспертов необходимо провести их оценку при помощи тестирования, самооценки или взаимной оценки экспертами друг друга. По результатам оценки можно рассчитать так «весовой коэффициент» значимости оценки каждого эксперта. Значение его будет прямо пропорционально степени компетентности эксперта [2, c.42].    Важной характеристикой качества результата экспертизы считают согласованность мнения экспертов, которую оценивают по величине коэффициента конкордации Кендалла: W = 12 * S / ( n 2 * ( m3 – m)), где  S –  сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего арифметического; n – число экспертов; m -  число объектов экспертизы.    Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне от 0 до 1, причем 1 соответствует полной согласованности мнений экспертов.    Различают следующие методы экспертных оценок:      1.Попарное сравнение. В этом случае эксперту предлагается сравнить объекты исследования по принципу «лучше или хуже» и построить ранжированный ряд. При выполнении оценки эксперт сравнивает пары объектов, отдавая предпочтение одному из них. Предпочтение обозначается 1, в противном случае – 0.  Результаты сводятся в таблицу следующего вида: Таблица 2.1.
Номер объекта	1	2	3	4	5	6	Итоги
1	Х	1	0	1	1	1	4
2	0	Х	0	1	1	1	4
3	1	1	Х	1	1	1	5
4	0	0	0	Х	0	0	0
5	0	0	0	1	Х	0	1
6	0	0	0	1	1	Х	2

    В первой строке оценивается объект 1 по сравнению с объектами 2,3,4,5,6. Видно, что объект 1 предпочтительнее, чем объекты 2,4,5 и 6, но проигрывает объекту 3.

    Сумма баллов по строке показывает общую оценку объекта и позволяет ранжировать их по степени предпочтительности. В приведенном примере объекты 1 и 2 получают равные оценки, самым лучшим является объект 3, самым неудачным – объект 5.

2. Метод интервью. Заключается в том, что эксперт высказывает свое мнение в виде ответов на вопросы другого эксперта. Результаты в данном случае в большей степени зависят от интуиции эксперта, так как времени на размышление отводится очень мало.

    3. Метод «Дельфи». Предполагает проведение экспертизы в несколько этапов и работу нескольких изолированных групп экспертов. На первом этапе каждая группа экспертов высказывает свое мнение, затем все оценки анализируются. Из предложенных оценок выбираются крайние значения, которые вновь подвергаются уже совместной экспертизе. Обычно требуемый уровень согласованности достигается на втором этапе, но при необходимости анализ крайних оценок можно повторить.

    4. Метод «мозговой атаки». Сущность метода заключается также в изолированной работе как минимум двух групп экспертов. После того как каждая группа вынесет заключение, результаты экспертизы передают второй группе, которая пытается высказать обоснованные критические замечания по прогнозу коллег. В результате дебатов составляется согласованное мнение.

    5. Метод «635». Так же, как и метод интервью, полагается более на интуицию экспертов. Группе из шести экспертов за три минуты предлагается высказать пять вариантов развития ситуации (отсюда и название метода, хотя количество экспертов, время и количество версий могут варьироваться). Те варианты, которые встречаются у всех (или у большинства) экспертов, и принимаются за основу.

    6. Имитационное моделирование. Один из самых «творческих» методов экспертных оценок. Заключается в построении так называемого «дерева решений». Пытаясь предположить развитие ситуации, эксперты на каждом шаге пытаются предугадать все возможные последствия именно такого варианта.

 

 2.2. Методика проведения корреляционного анализа

    Проводится в несколько этапов. На первом этапе необходимо составить выборку фактических данных о значении фактора и соответствующих значений анализируемого показателя. Чем больше исходных данных, тем точнее будут результаты расчетов. Минимальное количество наблюдений – 8, оптимальное – около 30. Результаты наблюдения ранжируются в порядке увеличения показателя-фактора. Затем рассчитываются среднеквадратичные и нормированные отклонения. Обозначим анализируемый показатель У, показатель - фактор Х.

   Среднеквадратичные отклонения:

   sх =  (∑ ( хi – xср))/ n,

   sу =  (∑ ( yi – yср))/ n,

   где  n – количество наблюдений;

   xср , yср  - среднеарифметические значения соответственно х и у.

   Нормированные отклонения:

   Тх =  ( хi – xср)/ sх;

   Ту = ( yi – yср)/ sу.

    Коэффициент корреляции:  

    R = (S Тх * Ту) / n.

    По значению коэффициента корреляции определяют тесноту и характер взаимосвязи между показателями. Коэффициент может изменяться в диапазоне от 0 до 1 и может иметь как положительное, так и отрицательное значение. Чем ближе абсолютное значение коэффициента к единице, тем более тесная взаимосвязь между показателями. Положительное значение говорит о прямой взаимосвязи, отрицательное – об обратной. Пороговое значение коэффициента  для осуществления дальнейших расчетов – 0,7.

    При значении 0,7 индекс детерминации, который равен квадрату коэффициента корреляции, имеет значение 0,49. Индекс детерминации показывает долю влияния выбранного фактора на анализируемый показатель. Очевидно, что если доля влияния выбранного фактора меньше 0,5, дальнейшие расчеты не имеют смысла.

   После оценки тесноты взаимосвязи необходимо выбрать функцию, график которой максимально приближенно описывает данную взаимосвязь. Наиболее часто используются графики следующих функций:

    У = А + В * Х;

    У = А + В * ln X;

    У = А + В / Х.

    После выбора функции необходимо рассчитать параметры уравнения А и В. Используется метод наименьших квадратов. Решение сводится к решению системы линейных уравнений. Приведен пример системы линейных уравнений для линейной функции:

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7