Шпаргалка по хозяйственному праву

18. Измерение влияния факторов способом относительных разниц

Способ относительных разниц применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных и аддитивно-мультипликативных моделях типа V = (а - b)с.                                                Алгоритм расчета: Определяем относительное отклонение факторов: 
 
Затем определяем изменение результативного показателя за счет изменения каждого фактора. 
          

Согласно этому правилу, для расчета влияния первого фактора необходимо базисную (плановую) величину результативного показателя умножить на относительный прирост первого фактора, выраженного в процентах, и результат разделить на 100.

Чтобы рассчитать влияние второго фактора, нужно к плановой величине результативного показателя прибавить изменение его за счет первого фактора и затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора в процентах и результат разделить на 100.

Влияние третьего фактора определяется аналогично: к плановой величине результативного показателя необходимо прибавить его прирост за счет первого и второго факторов и полученную сумму умножить на относительный прирост третьего фактора и т.д.

Данный способ очень эффективен когда исходные данные содержат относительные изменения факторных показателей в процентах или коэффициентах. Его удобно применять когда требуется рассчитать влияние большого количества факторов.

19.понятие стохастической  связи.                             задачи корреляционного анализа

Корреляционная (стохастическая) связь - это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений. Корреляционная связь - это согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого.   Отличают 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.                         Взаимосвязь между величинами может быть полной (функциональной) и неполной (искаженной другими факторами).Пример функциональной зависимости – выпуск продукции и ее  потребление в условиях дефицита. Неполная зависимость наблюдается, например, между стажем рабочих и их производительностью труда. Обычно рабочие с большим стажем работы работают лучше молодых, но под влиянием  дополнительных  факторов – образование, здоровье и т.д. эта зависимость может быть искажена.    Задача корреляционного анализа – количественное определение тесноты связи между результативным и факторными признаками на основе коэффициентов корреляции. Коэффициенты (в многофакторной связи - индексы) корреляции дают возможность определить «полезность» факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии.                                                   Коэффициенты корреляции является общепринятой в математической статистике характеристикой связи между двумя случайными величинами. Коэффициент корреляции - показатель степени взаимозависимости, статистической связи двух переменных; изменяется в пределах от -1 до +1. Значение коэффициента корреляции 0 указывает на возможное отсутствие зависимости, значение +1 свидетельствует о согласованности переменных. Различают следующие коэффициенты корреляции: дихотомический ,- Пирсона - ранговой корреляции Спирмена - точечно-бисериальной корреляции - тетрахорический                                                      Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления (положительное

или отрицательное) и формы (линейная, нелинейная) связи между варьирующими признаками, измерению ее тесноты, и, наконец, к проверке уровня значимости полученных коэффициентов корреляции.                                         Корреляционные связи различаются по форме, направлению и степени (силе).                                    По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной. Прямолинейной может быть, например, связь между количеством тренировок на тренажере и количеством правильно решаемых задач в контрольной сессии. Криволинейной может быть, например, связь между уровнем мотивации и эффективностью выполнения задачи.                                                                                                        При повышении мотивации эффективность выполнения задачи сначала возрастает, затем достигается оптимальный уровень мотивации, которому соответствует максимальная эффективность выполнения задачи; дальнейшему повышению мотивации сопутствует уже снижение эффективности.                                                     Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции.                                              Необходимые условия применения корреляционного анализа.1. Наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов).2. 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), то есть определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;2) установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.