Теория экономического анализа. Ответы на экзаменационные вопросы - стр. 27

2) определение относительной степени зависимости исследуемого показателя от каждого фактора.

Преимущества корреляционного анализа:

1) углубление факторного анализа;

2) определение роли каждого фактора в формировании величины результативного показателя;

3) выявление закономерностей развития изучаемых явлений;

4) повышение точности плановых заданий и обоснованности управленческих решений и т. д.

Формы стохастической связи: прямолинейная и криволинейная.

Методы парной корреляции.

Для прямолинейной зависимости это уравнение прямой, описывающее такую связь между двумя показателями (признаками), при которой при изменении факторного показателя на определенную величину наблюдаются равномерное возрастание (убывание) значений результативного показателя:

Y = a + bx,

где Y – результативный показатель;

x – факторный показатель;

a, b – искомые параметры уравнения регрессии.

Метод наименьших квадратов – это способ расчета параметров уравнения регрессии путем решения системы уравнений вида:

где n – количество наблюдений;

а – постоянная величина результативного показателя, не связанная с изменением данного фактора;

b – среднее значение результативного показателя, связанное с повышением (понижением) величины фактора на единицу его измерения.

Для криволинейной зависимости это уравнение параболы второго порядка, описывающее такую связь, когда при увеличении факторного показателя значения результативного возрастают до определенного уровня, а потом начинают снижаться:

у = а + bх + сх^>2.

Этапы многофакторного корреляционного анализа.

1. Отбор факторов, оказывающих воздействие на изучаемый показатель.

Правила определения факторов:

1) определение причинно-следственный связей между показателями, раскрывающих сущность анализируемых явлений;

2) разработка многофакторной корреляционной модели;

3) все факторы должны иметь количественную оценку, информация о них должна отражаться в учетных и отчетных данных;

4) нежелательно включать в корреляционную модель прямолинейного типа факторные показатели;

5) взаимосвязанные факторы не включаются в корреляционную модель;

6) не включаются в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем имеет функциональный характер.

Способы отбора факторов:

1) аналитическая группировка;

2) сопоставление параллельных и динамических рядов;

3) способ линейных графиков;

4) использование критерия Стьюдента.

2. Сбор и статистическая оценка исходных данных.

Требования, предъявляемые к исходным данным:

1) достоверность – это степень соответствия информации объективной действительности;

2) однородность – анализируемая информация распределяется однородно относительно среднего уровня. Критерии однородности:

1) среднеквадратическое отклонение. Он отражает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической:

2) коэффициент вариации. Он отражает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической:

3) необходимый объем выборки информации:

n = V^>2 х t^>2/ m^>2,

где n – необходимый объем выборки;

V – коэффициент вариации;

t – показатель надежности связи;

m – показатель точности расчетов;

4) соответствие данных закону нормального распределения.

3. Моделирование связи между факторами и результативным показателем – это выбор соответствующего уравнения, которое наиболее полно и объективно описывает изучаемые связи: