Способи первинної обробки економічної інформації. Деталізація – аналітичний засіб розчленування складних явищ на більш прості, розкладання підсумкових показників на складові. Таке розчленування, розкладання дає змогу побачити серйозні відмінності і різноманітність складових явищ, первісних показників. Розчленування складних явищ на більш прості, або складові, здійснюється за такими основними напрямками: утворюючими факторами, якісними ознаками, підрозділами та часом. Наприклад, виконання плану виробництва продукції аналізують в цілому за підприємством і в розрізі окремих підрозділів; в цілому за рік, за кварталами, місцями тощо. Порівняння – аналітичний спосіб, який дає змогу виявити взаємозв’язок економічних явищ, їх розвиток і ступінь досягнутої ефективності у використанні матеріальних, трудових і фінансових ресурсів. При використанні порівняння слід пам’ятати, що “все пізнається за допомогою порівняння” і “будь-яке порівняння недосконале”. Завдання керівника і аналітика полягає в тому, щоб звести усі недоліки порівняння до мінімуму. Звичайно, порівняння проводять з відомими предметами, які виконують роль еталонів певних властивостей або ознак. Такими еталонами можуть бути норми, нормативи, планові показники, ціни, середні дані тощо. У практиці економічного аналізу використовують різні види порівнянь: • фактичних показників: з плановими; з затвердженими нормами, нормативними даними; з даними минулих років; • показників підприємства, що аналізується: з досягненнями науки і передового досвіду, показниками інших підприємств і підрозді-
48 лів; з найвищими і середніми показниками в галузі, об’єднанні, регіоні; з показниками підприємств інших країн; • різних варіантів управлінських рішень з метою вибору найбільш оптимального з них. Будь-яке порівняння, залежно від змісту показників, що вивчаються, висуває низку умов: єдність оцінки показників, що порівнюються; нейтралізація цінового чинника (перерахунок показників обсягу в однакову оцінку); нейтралізація можливих кількісних відмінностей (різні обсяги виробництва); нейтралізація відмінностей у структурі; порівняння календарних періодів; використання інформації і аналітичних показників, які формуються за однаковою методологією; виключення інших відмінностей в умовах роботи підприємств, що порівнюються. Відносні величини – це величини, які встановлюються шляхом порівняння з будь-якими іншими величинами. Вони відображаються у формі відсотків, коефіцієнтів і застосовуються при розрахунках рівня виконання плану, координації, структури, інтенсивності, змін за аналізований період та ін. Тільки відносні величини дають точне і наочне уявлення про розвиток того чи іншого економічного явища. Середні величини – це абстрактні величини, за допомогою яких узагальнюються відповідні сукупності типових, однорідних явищ, процесів, показників. “Аналітична сила” середніх величин полягає в узагальненні відповідної сукупності типових, однорідних показників, явищ, процесів. Вони дають змогу переходити від одиничного до загального, від випадкового до закономірного, без них неможливо порівняння ознаки, що вивчається за різни-
49 ми сукупностями, неможлива характеристика зміни показника за часом; вони дають змогу абстрагуватись від випадкових окремих значень і коливань. В економічному аналізі найчастіше використовуються такі середні величини: середня арифметична проста, середня арифметична зважена, середня хронологічна, середня квадратична тощо. Середні арифметична проста застосовується для аналізу незгрупованих даних і розраховується за формулою: Хпр. =
∑Х , n
(2.3)
де Хпр. – середня арифметична; Σ Х – сума варіантів значень аналізованого показника; n – число одиниць показника Середня арифметична зважена розраховується за формулою: Хзв. =
∑ Хi fi ∑ fi
,
(2.4)
де Хi – варіанти значень аналізованого показника; fi – частоти (ваги). Вона застосовується тоді, коли аналізуються показники явища, що у межах сукупності входять до системи інших показників, причому за ними варіанти аналізованих величин мають неоднакову кількість. Наприклад, якщо є дані про середньомісячну заробітну плату на одного працюючого у трьох цехах підприємства, то без врахування кількості працюючих у кожному з цехів визначити середню заробітну плату для трьох цехів підприємства в цілому неможливо. Середня хронологічна розраховується за формулою: Ххр. 0,5 х1 + х2+.....+ 0,5хn , n −1
=
(2.5)
де х1, х2 ….хn – варіанти значень аналізованого показника; n – кількість варіантів
50 Вона застосовується тоді, коли є показники, які характеризують аналізоване явище за період, розбитий на рівні проміжки часу. Середня квадратична розраховується за формулою: Хкв. = Х 2 1
+Х
2 2
+Х n
2 3
+... Х
2 n
,
(2.6)
де
Х
2 1
,Х
2 2
.....Х
2 n
– квадрати значень аналізованого показника;
n – кількість варіантів. Використовується вона при аналізі варіації багатьох показників фінансово-господарської діяльності підприємств. Групування – це виділення із сукупності досліджуваних явищ якісно однорідних типів, груп за істотними ознаками. Застосовується для виявлення взаємозв’язку і взаємозалежності явищ, закономірностей їх змін за масовими статистичними даними. Суть групування полягає у виділенні якоїсь характерної кількісної або якісної ознаки, за якою маса даних розчленовується на групи. В групах виводяться середні показники, що характеризують досліджуване явище. Динамічні ряди являють собою хронологічні (моментні) або часові (інтервальні) ряди значень показника, які дають змогу аналізувати особливості розвитку того чи іншого явища. Ряди динаміки можуть бути побудовані за абсолютними, відносними або середніми величинами. Математично-статистичні методи обробки рядів динаміки дають змогу обчислювати дуже важливі для аналітичних цілей показники зміни рівнів рядів динаміки, такі як абсолютний приріст, темп зростання, темп приросту, середній рівень, середній абсолютний приріст, середній темп приросту тощо. Графічні способи Графіки становлять масштабне відображення функцій, показників, чисел за допомогою геометричних знаків, ліній, прямокутників, кругів чи умовно-художніх фігур. Вони мають велике ілюстративне значення, дохідливі і зрозумілі користувачеві. На відміну від табличного матеріалу графік відо-
51 бражає узагальнені тенденції розвитку аналізованого явища, дає змогу образно відобразити закономірності. Основні форми графіків, які використовуються в економічному аналізі, – це діаграми. Діаграми за своєю формою бувають стовпчикові, кругові, квадратні, лінійні, фігурні. За змістом розділяють діаграми порівняння, структурні, динамічні, графіки зв’язку, графіки контролю та ін. Найбільш простим і наочним графіком для порівняння величин показників є стовпчикові діаграми. Для їх зіставлення використовують прямокутну систему координат. Структурні діаграми дозволяють виразити склад показників, що вивчаються, частку окремих частин у загальній величині показника. В структурних діаграмах показник відображається у вигляді розбитих на сектори геометричних фігур, площина яких береться за 100 чи 1. Величина сектора визначається часткою частини. Лінійні графіки використовуються при вивченні зв’язку між показниками. Вони наочно відображають напрямок і форму зв’язку. Способи факторного аналізу Способи детермінованого факторного аналізу Ланцюгові підстановки. В економічних розрахунках цей спосіб використовується тоді, коли між результативним показником і факторами, які впливають на його зміну, є детермінований зв’язок у вигляді адитивної, мультиплікативної чи кратної моделі. За допомогою цього способу можна визначити відокремлений вплив кожного з факторів на кінцевий показник, що аналізується. Суть способу ланцюгових підстановок полягає у послідовній, почерговій заміні базисних параметрів на звітні. Умовно обчислений результативний показник порівнюється з попереднім показником. Різниця між ними і становитиме вплив заміненого фактора на результативний показник. У формалізованому вигляді алгоритм застосування способу ланцюгових підстановок описується таким чином:
52 а) визначається базисний рівень результативного показника у0 = а0 х в0 х с0 х d0 ; б) далі послідовно замінюються базисні параметри, що входять у модель, на звітні, і розраховуються умовні результативні показники у′ = а1 х в0 х с0 х d0 ; у″ = а1 х в1 х с0 х d0 ; у″′ = а1 х в1 х с1 х d ; в) визначається звітний рівень результативного показника у1 = а1 х в1 х с1 х d1 ; г) визначається загальна зміна результативного показника ∆у = у1 − у0 ; д) розраховується вплив факторів на результативний показник вплив фактора “а”: ∆у(а) = у′− у0 ; вплив фактора “в”: ∆у(в) = у′′− у′ ; вплив фактора “с”: ∆у(с) = у′′′− у′′ ; вплив фактора “d”: ∆у(d) = у1 − у′′′ е) перевірка проведених розрахунків ∆у = у1 − у0 =
∑ ∆ у (а;в;с;d) .
При використанні способу ланцюгових підстановок треба додержуватись визначеної послідовності розрахунків: в першу чергу слід враховувати зміну кількісних, а потім якісних показників; якщо модель представлена декількома кількісними і якісними показниками, послідовність підстановки визначається шляхом логічного аналізу.
53 Таким чином, застосування способу ланцюгових підстановок вимагає знання взаємозв’язку факторів, їх співпідпорядкованості, вміння правильно їх класифікувати і систематизувати. Абсолютні різниці – цей спосіб є однією з модифікацій способу ланцюгових підстановок, його різновидом, спрощеним варіантом. В економічних розрахунках він застосовується в тих же випадках, що і спосіб ланцюгових підстановок, а також для розрахунку впливу факторів на приріст результативного показника. Найефективніше він застосовується в мультиплікативних і мультиплікативно-адитивних моделях. Для визначення відокремленого впливу кожного з факторів на результативний показник обчислюють різниці між звітними і базисними факторними параметрами і перемножують їх на абсолютні значення іншого взаємозв’язаного з ним факторного показника. При цьому слід пам’ятати, що показник, перед яким обчислена різниця, береться у фактичному значенні, наступний – у базисному значенні. Вплив обчислених різниць на загальне відхилення результативного показника визначається в тій же послідовності, що і при способі ланцюгових підстановок. Однак величина впливу факторного параметра визначається безпосередньо в підсумку кожного розрахунку. Розглянемо техніку застосування способу абсолютних різниць для мультиплікативної моделі: у = аЧвЧсЧd . Визначаємо вплив кожного факторного параметра (а; в; с; d) на зміну результативного показника (∆у = у1 − у0 ): а) вплив фактора “а”: ∆у(а) = (а1 − а0 )Ч в0 Чс0 Чd0 ; б) вплив фактора “в”: ∆у(в) = а1Ч(в1 −в0 )Чс0 Чd0 ; в) вплив фактора “с”:
54 ∆у(с) = а1Чв1Ч(с1 −с0)Чd0 ; г) вплив фактора “d”: ∆у(d) = а1Чв1Чс1Ч(d1 − d0) ; д) перевірка проведених розрахунків: ∆у = у1 − у0 = ∑ ∆ у (а;в;с;d ) . Таким чином, застосовуючи спосіб абсолютних різниць, можна отримати аналогічні результати, що і при способі ланцюгових підстановок. Відносні різниці – цей спосіб, як і попередній, застосовується для визначення впливу факторів на зміну результативного показника тільки в мультиплікативних і адитивно-мультиплікативних моделях. Цей спосіб ґрунтується на обчислені різниць у відсотках по окремим факторним показникам. При цьому в першому розрахунку рівень показника фактора зіставляється зі 100 % або одиницею. В усіх наступних розрахунках – з рівнем попереднього показника фактора. В останньому розрахунку зіставляється рівень результативного показника з попереднім показником фактора. Величина впливу кожного фактора визначається множенням різниці в суміжних відсотках (коефіцієнтах) на плановий обсяг узагальнюючого показника. Розглянемо методику розрахунку впливу факторів для мультиплікативної моделі типу у = аЧвЧс . Відповідні розрахунки проведемо табличним способом (табл. 2.1). Таблиця 2.1 Розрахунок впливу факторів способом відносних різниць Показники Фактор «а» Фактор «в» % виконання плану 98 96,6 Різниця суміжних показників 98 – 100 = –2 96,6 – 98 = –1,4 Назва фактора Фактор «а» Фактор «в» Розрахунок впливу фактора
Приклад. Визначте вплив факторів, пов'язаних з роботою верстатівавтоматів на виконання плану з випуску продукції. Зробіть необхідні висновки. Дані про роботу верстатів-автоматів заготівельного цеху Показники 1. Число верстатів, шт. (Ч) 2. Тривалість роботи одного верстата, год. (Тр) 3. Продуктивність одного верстата, шт./год. (Пр) Випуск продукції, шт. (ВП) За планом 50 375 16 За звітом 48 364 18
Розв’язання: Факторна модель має вигляд: ВП = ЧЧ ТрЧ Пр – трифакторна мультиплікативна модель. Результати розрахунків вносимо у таблицю: Показники 1. Число верстатів, шт. 2. Тривалість роботи одного верстата, год. 3. Продуктивність одного верстата, шт./год. Випуск продукції За планом 50 375 16 300000 За звітом 48 364 18 314496 Відхилення –2 –11 +2 +14496
Фактичний обсяг продукції: ВПф = 48Ч 364Ч 18 = 314496 шт. Плановий обсяг продукції: ВПпл = 50Ч 375Ч 16 = 300000 шт. Загальне відхилення: ВПф – ВПпл = 314496 – 300000 = +14496 шт. Метод абсолютних різниць: розрахуємо зміну результативного показника – випуск продукції – за рахунок: - зменшення кількості верстатів на дві одиниці:
∆ВП1 = (48 − 50) Ч 375 Ч16 = −12000 шт.
- скорочення тривалості роботи одного верстата на 11 годин:
56 ∆ВП2 = 48 Ч (364 − 375) Ч16 = −8448 шт.
- підвищення продуктивності одного верстата на 2 шт./год.: ∆ВП3 = 48 Ч 364 Ч (18 − 16) = +34944 шт.
Метод ланцюгових підстановок: розрахуємо зміну результативного показника – випуск продукції – за рахунок: - зменшення кількості верстатів на 2 одиниці: ∆ВП1 = 48 Ч 375 Ч16 − 50 Ч 375 Ч16 = −12000 шт.
- скорочення тривалості роботи одного верстату на 11 годин: ∆ВП2 = 48 Ч 364 Ч16 − 48 Ч 375 Ч16 = −8448 шт.
- підвищення продуктивності одного верстата на 2 шт./год.: ∆ВП3 = 48 Ч 364 Ч18 − 48 Ч 364 Ч16 = +34944 шт.
Перевірка відхилень: +14496 = –12000 – 8448 + 34944 = +14496 +14496 = +14496 Метод відносних різниць: розрахуємо зміну результативного показника – випуск продукції – за рахунок: - зменшення кількості верстатів на дві одиниці: ∆ВП1 = ( 48 − 50 ) Ч 300000 = −12000 шт. 50
- скорочення тривалості роботи одного верстата на 11 годин: ∆ВП2 = 364 − 375 Ч (300000 − 12000) = −8448 шт. 375
- підвищення продуктивності одного верстата на 2 шт./год.: ∆ВП3 = 18 − 16 Ч (300000 − 12000 − 8448) = +34944 шт. 16
57 Індексний спосіб застосовується для вивчення у динаміці економічних явищ, які формуються під впливом кількох факторів, кожен з яких схильний до змін у динаміці. Класичним прикладом об’єкта аналізу цим способом є обсяг реалізації продукції (товарів), який формується під впливом фізичного обсягу продукції (товарів) і цін на них. За допомогою агрегатних індексів можна виявити вплив різних факторів на зміну рівня результативного показника в мультиплікативних і кратних моделях. Для прикладу візьмемо індекс обсягу реалізації продукції (товарів): Iрп =
∑g ∑g
1
p1 p0
.
(2.7)
0
Він відображає зміну фізичного обсягу реалізації продукції (g) і цін (р) на продукцію підприємства і дорівнює помноженню цих індексів: Iрп = IgЧ Ip . продукцію (Ір) мають вигляд: Ig = Iр = (2.8) Агрегатні індекси фізичного обсягу реалізації продукції (Ig) і цін на
∑g ∑g
1 0
p0 p0 p1 p0
; .
(2.9) (2.10)
∑g ∑g
1
1
За допомогою наведених індексів можна визначити вплив факторів на обсяг реалізації продукції, як різницю між чисельником і знаменником агрегатного індексу: ∆РП(g) = ∆РП(р) =
∑g
1
p0 − ∑ g0 p0 ; p1 − ∑ g1 p0 .
∑g
1
Застосування індексного способу для виявлення впливу факторів на результативний показник обмежується тим, що за його допомогою досить зручно аналізувати лише два фактори у мультиплікативних моделях типу
58 у = а Ч в. Застосування цього способу для встановлення впливу факторів у багатофакторних моделях досить трудомістке. Інтегральний спосіб застосовується для вимірювання впливу факторів у мультиплікативних, кратних і комбінованих моделях. Використання інтегрального способу дозволяє отримати більш точні результати розрахунку впливу факторів порівняно зі способами ланцюгових підстановок, абсолютних і відносних різниць і уникнути неоднозначної оцінки впливу факторів, тому що в даному випадку результати не залежать від місцезнаходження факторів в моделі, а додатковий приріст результативного показника, який утворився від взаємодії факторів, розкладається між ними порівну. Таким чином, інтегральний спосіб дозволяє досягти повного розкладання відхилень результативного показника за факторами і тому є універсальним. В економічному аналізі для використання інтегрального способу застосовуються стандартні формули. Наведемо основні з них для різних моделей: 1. z = хЧ у ∆z(х) = ∆ху0 + ∆хЧ ∆у ; ∆z(у) = ∆ух0 + ∆хЧ ∆у . 2. z = х Ч уЧl ∆z(х) = ∆z(у) = ∆z(l) = 1 1 ∆х ( у0 l1 + у1 l0 ) + ∆хЧ∆уЧ∆l ; 2 3 1 1 ∆у (х0 l1 + х1 l0 ) + ∆х Ч ∆у Ч ∆l ; 2 3 1 1 ∆l (х0 у1 + х1 у0 ) + ∆хЧ ∆уЧ ∆l . 2 3 1 2 1 2
Отже, використання інтегрального способу не вимагає знань всього процесу інтегрування. Достатньо в готові робочі формули підставити необ-
59 хідні числові дані і зробити відповідні розрахунки за допомогою калькулятора чи обчислювальної техніки. Способи стохастичного факторного аналізу. Кореляційний аналіз. Кореляційний (стохастичний) зв’язок – це неповна, імовірна залежність між показниками, яка виявляється тільки в масі спостережень. Розрізняють парну і множинну кореляції. Парна кореляція – це зв’язок між двома показниками, один з яких є факторним, а другий – результативним. Множинна кореляція виникає від взаємодії декількох факторів з результативним показником. Необхідними умовами застосування кореляційного аналізу є: наявність достатньої кількості спостережень про величини факторних і результативних показниках, що досліджуються; досліджувані чинники повинні кількісно вимірюватись і відображатися в джерелах інформації. Кореляційний аналіз спрямований на вирішення наступних основних задач: шенням: σ 2 у − σ 2 ух η= , σ2 у
встановлення щільності зв’язку; кількісна оцінка впливу факторів на результативний показник.
Щільність зв’язку між явищами вимірюється кореляційним співвідно-
(2.11)
де σ 2 ух – середнє квадратичне відхилення “у” від теоретичних значень “ух”; ух – визначається на основі рівняння регресії; σ2 у
значень “у”. Кількісна оцінка щільності зв’язку в залежності від кореляційного співвідношення наведена в таблиці 2.2.
60 Таблиця 2.2 Кількісна оцінка щільності зв’язку при різних значеннях кореляційного співвідношення Величина кореляційного відношення Щільність зв’язку 0,1–0,3 слабка 0,3–0,5 помірна 0,5–0,7 помітна 0,7–0,9 висока 0,9–0,99 дуже висока
У випадку прямолінійної залежності кореляційне співвідношення називається коефіцієнтом кореляції і позначається буквою “r”. Кореляційне співвідношення (коефіцієнт кореляції) приймає значення від 0 до 1: якщо η ® = 0, то зв’язок між показниками відсутній; якщо η® = 1, то зв’язок між показниками функціональний (детермінований); якщо η® – негативна величина, то зв’язок між показниками зворотний. Розв’язання аналітичної задачі із застосуванням кореляційного методу при парній кореляції складається із ряду етапів. Етап 1. Проводиться відбір найбільш важливих суттєвих факторів, які впливають на результативний показник. При відборі факторів ураховуються причинно-наслідкові зв’язки між показниками, всі фактори повинні бути кількісно вимірювані. Відібрані для аналізу показники і результати спостережень заносять до таблиці, в якій факторні ознаки розташовуються у порядку зростання чи убування, тобто ранжируються. Етап 2. Дані із таблиці переносяться на площину координат – будується кореляційне поле. Етап 3. Проводиться обґрунтування форми зв’язку: за формою кореляційного поля; шляхом візуального аналізу ранжированого ряду. Форма зв’язку визначає подальші дії кореляційного аналізу.
61 Якщо зв’язок має прямолінійний характер, то розраховується коефіцієнт кореляції. Якщо зв’язок криволінійний, то перш за все визначається теоретичне значення ух. Для цього вирішується рівняння регресії, яке описує зв’язок між показниками, що вивчаються. Потім розраховується кореляційне співвідношення. Кореляційне співвідношення чи коефіцієнт кореляції дає кількісну оцінку щільності зв’язку, характеризує силу впливу факторних показників на результативні. За прямолінійної форми зв’язку коефіцієнт кореляції (rху) розраховується за формулою: rху =
∑ ( х − х) ( у − у ) ∑ ( х − х) ( у − у ) 2
2
.
(2.12)
Якщо у результаті розрахунків значення rху > 0,80, вважається, що щільність зв’язку достатня для того, щоб зв’язок між х і у вважати прямолінійним, тобто таким, який має вигляд у = а + вх. Прямолінійне рівняння регресії свідчить про рівномірне нарощування результативного показника зі зростанням факторного. Коефіцієнт регресії в показує, на скільки одиниць в середньому змінюється результативний показник у зі зміною на одиницю факторного показника х. Вільний член а показує початкову ординату, тобто відстань від початку координат до перехрестя прямої з віссю у. Значення коефіцієнтів а і в визначається методом найменших квадратів, який дає такі значення параметрів:
∑ у ∑ х −∑ ху∑ х а= n∑ х −∑ х∑ у 2 2
(2.13)
в=
n ∑ ху − ∑ х ∑ у n ∑ х2 − ∑ х ∑ у
.
(2.14)
62 Якщо значення а і в, розраховані згідно з формулами (2.13) і (2.14), підставити у рівняння прямої лінії у = а + вх, отримаємо шукану функцію (модель) залежності між у і х. Наприклад, шукана кореляційна модель залежності роздрібної ціни від якості товару в балах має вигляд: у = 10,13 + 0,66х В даному випадку коефіцієнт регресії в=0,66, тобто за умов зміни якості на один бал ціна товару зростає на 0,66 грн. Таким чином, розглянуто можливості використання способу парної кореляції, однак на практиці частіше зустрічаються багатомірні залежності, тобто такі, в яких результативний показник залежить від багатьох факторів. Такі задачі вирішує множинна кореляція. Метод множинної кореляції застосовується у випадках, коли результативний показник залежить від декількох взаємно незалежних факторів. В глибоких дослідженнях локального характеру коло факторів може досягти навіть декількох десятків. Попередньо фактори оцінюють способом групування, потім на достовірність зв’язку за спеціальною методикою. Може статись, що деякі з факторів недостовірні, у такому разі їх виключають з моделі. Рівняння множинної регресії записують у вигляді У хi...хn = а0 + а1х1 + а2 х2 + ...аn хn ,
де а0, а1, а2 …..аn – невідомі параметри (коефіцієнти регресії); х1, х2 ……хn – фактори. Методологічні засади застосування множинної кореляції аналогічні наведеним, але вимагають трудомістких розрахунків із застосуванням комп’ютерів. Зате отримані результати є достовірними і мають широкий діапазон застосування, зокрема, для довгострокового прогнозування, оскільки однофакторна модель реальна для розрахунків на два-три роки перспективи. Дисперсійний аналіз також використовується для визначення впливу одного чи декількох факторів на результативний показник за обмеженої кількості одиниць спостережень, його особливістю є визначення суттєвості (не-
63 суттєвості) впливу одного чи декількох факторів на різницю між групами спостережень за одночасного впливу на результат спостережень деякої випадкової величини, яка має нормальний розподіл. Компонентний аналіз – метод, за якого безліч вихідних окремих показників замінюється комплексами, головними компонентами, які об’єднують групи окремих показників, що споріднені за визначеними ознаками, але не виключають один одного. Заміна вихідних факторних і результативних показників узагальнюючими їх комплексами приводить до стиснення моделей інформації, що використовуються при будуванні і до технічного спрощення розрахунків, полегшує подальшу деталізацію аналізу за допомогою розкладання встановленої на початку величини впливу узагальненого комплексу факторів між його компонентами. Наприклад, із загальної величини впливу основного компонента, який об’єднує окремі фактори, що характеризують технічний рівень виробництва, може бути виокремлено вплив частки нової техніки, коефіцієнта її завантаження, коефіцієнта автоматизації технологічних процесів, частки ручної праці. Способи порівняльної економічної оцінки Необхідність порівняльної комплексної оцінки виникає у таких випадках: 1) коли необхідно зіставити роботу декількох господарських об’єктів за даними їх діяльності на основі єдиної системи показників; 2) коли необхідно зіставити результати господарської діяльності якогонебудь господарського об’єкта за часом. Важливою умовою застосування способів порівняльної комплексної оцінки є припущення про можливу порівнянність різних за суттю показників, які часто зовсім не зіставлені. Так, до системи оціночних показників можуть включатися вартісні, трудові, натуральні та інші показники. Вихідною інформацією при використанні способів порівняльної економічної оцінки є матриця, елементами якої є визначення показників. Нехай мається m об’єктів і n показників, за якими проводиться оцінка. Кожний j-й показник на i-му
64 об’єкті заданий величиною Хij. Таким чином, задана матриця Х, строки якої характеризують роботу окремого об’єкта за n різними показниками. Однакові показники різних об’єктів повинні бути виражені у зіставлених величинах. До вихідної матриці Х додаються два рядки. Перший з них характеризує значущість показника у процесі комплексної оцінки, тобто вводиться ранжирування показників за ступенем значущості. Ці оцінки є числами, які обраховуються тим чи іншим способом. Зупинимося на особливостях застосування деяких методів порівняльної економічної оцінки. Метод сум. Сутність цього методу полягає в простому додаванні фактичних значень різних показників підприємств чи їх підрозділів (наприклад, всі показники виражені у відсотках виконання плану). Показники за кожним виробничим об’єктом можуть розраховуватися за формулою: Кj = ∑ Х iф j / Х iб j , i =1 n
(2.15)
де Х iф j, Х iб j – відповідно фактичне і базисне значення i-го показника на j-му виробничому об’єкті; i = 1, 2 …, n; j = 1, 2 …, m. Недоліком методу сум є можливість високої оцінки результатів за інтегрованим показником за умов значного відставання за будь-яким часовим показником, який формується за рахунок високих досягнень за іншими окремими показниками. Метод сум місць. Цей метод припускає попереднє ранжирування об’єктів за окремими показниками, тобто упорядкування показника за його значенням. Кожному показнику аij відповідає новий параметр sij, який визначає місце кожного об’єкта серед інших за i-м показником. Будується таблиця балів {Sij}, а на основі цієї матриці розраховується конкретне значення узагальнюючої оцінки: Кj = ∑ аij sij , i=1 n
j = 1, …, m.
(2.16)
65 Критерій оцінки найкращого підрозділу: min Kj (1 ≤ i ≤ m) .
Метод геометричної середньої припускає розрахунок коефіцієнтів для оцінювання таких показників, які 0 ≤ аij ≤1 . За одиницю береться значення, яке відповідає найбільшому рівню цього показника. Узагальнююча оцінка набуває вигляду коефіцієнта: Кj = П аij ; j = 1, …, m. i =1 n 1 n
(2.17)
Цей метод доцільно застосовувати за відносно малої кількості оцінених показників і у випадку, якщо більшість з них близьке до одиниці. Метод суми балів. Для будови бальних оцінок, крім вихідних даних про значення показників, задаються шкали для оцінки кожного показника. Найбільш поширеними є безперервні і дискретні шкали. Вони характеризуються мінімальною і максимальною кількістю балів, за якими може бути оцінений показник. Верхня і нижня межі шкали може мати як позитивне, так і негативне значення, тобто оцінки можуть бути і позитивними і негативними. Відносну значущість показників можна задавати за допомогою відповідних нижніх і верхніх меж у шкалах оцінок. Метод суми балів вимагає розробки великої кількості шкальних оцінок, які необхідно погоджувати між собою. Метод відстані. Основою цього методу є урахування близькості об’єктів за співставленими показникам до об’єкта – еталона. Важливо правильно визначити еталон. За еталон може бути прийнятий умовний об’єкт з максимальними елементами за всіма показниками: Хi, m + 1= max ( Xij) ; i
i = 1, …,n; j = 1, …, m.
У деяких випадках типовим об’єктом вважається такий, значення показників якого дорівнює середнім арифметичним рівнянням показників у сукупності, що вивчається. Метод відстані найбільш формалізований із розглянутих вище. Він дає змогу легко врахувати значущість показників, а його ідея визначення
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Способи первинної обробки економічної інформації» з дисципліни «Організація і методика економічного аналізу»
