К числу графических относится и графо-математический метод (метод построения дерева решений. Процесс принятия решения в этом случае осуществляется в несколько этапов: 1) определение цели; 2) определение набора возможных действий (организационных, технических, технологических), с помощью которых может быть реализована поставленная задача; 3) оценка возможных исходов и их вероятностей (носят случайный характер) при реализации вариантов действий; 4) оценка математического ожидания возможного исхода (выполняется с помощью дерева решений) и наиболее эффективного варианта решения задачи.
Математико-статистические методы изучения связей, называемые иначе стохастическим моделированием, являются в определенной степени дополнением и углублением детерминированного анализа. В анализе финансово-хозяйственной деятельности стохастические модели используются, когда необходимо:
ü оценить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную модель;
ü изучить и сравнить влияние сложных факторов, которые не возможно включить в одну и ту же детерминированную модель;
ü выделить и оценить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним определенным количественным показателем.
В отличие от детерминистского, стохастический подход для своей реализации требует выполнения ряда предпосылок. В первую очередь речь идет о наличии достаточно большой совокупности объектов (жестко детерминированную модель можно анализировать и строить по одному объекту, для стохастической же модели необходима совокупность). Кроме того, необходим достаточный объем наблюдений: по одному- двум наблюдениям судить о характере стохастической связи нельзя.
Использование стохастических моделей в экономике, в отличие от использования их в технике, имеет определенные трудности, связанные с получением совокупности достаточного объема.
Проведение стохастического моделирования – сложный процесс, состоящий из нескольких этапов, на каждом из которых выполняются определенные процедуры.
Этап 1- качественный анализ. Он включает:
ü постановку цели анализа;
ü определение совокупности включаемых в анализ данных;
ü определение результативных признаков;
ü определение факторных признаков;
ü выбор периода анализа;
ü выбор метода анализа.
Этап 2- предварительный анализ моделируемой совокупности, что подразумевает:
ü проверку однородности совокупности;
ü исключение аномальных наблюдений;
ü уточнение необходимого объема выборки;
ü установление законов распределения изучаемых переменных.
Этап 3- построение регрессионной модели экономического объекта, которое включает:
ü перебор конкурирующих вариантов моделей;
ü уточнение перечня факторов, включаемых в модель;
ü расчет оценок параметров управлений регрессии.
Этап 4- оценка адекватности модели, которая заключается в следующем:
ü проверка статистической значимости уравнения в целом и его отдельных параметров;
ü проверка соответствия формальных свойств полученных оценок задачам исследования.
Этап 5- экономическая интерпретация и практическое использование модели. Под этим понимается:
ü определение пространственно-временной устойчивости зависимостей;
ü оценка прогностических свойств моделей.
a. Корреляционный анализ.
Корреляционный анализ есть метод установления связи и измерения ее тесноты между наблюдениями, которые можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону.
Корреляционной связью называется такая статистическая связь, при которой различным значениям одной переменной соответствуют разные средние значения другой. Возникать корреляционная связь может несколькими путями. Важнейший из них- причинная зависимость вариации результативного признака от изменения факторного.
Практическая реализация корреляционного анализа включает следующие этапы:
ü постановка задачи и выбор признаков;
ü сбор информации и ее первичная обработка;
ü предварительная характеристика взаимосвязей;
ü устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;
ü исследование факторной зависимости и проверка ее значимости;
ü оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому использованию.
Корреляционный анализ решает задачу измерения тесноты связи между варьирующими переменными и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результирующий признак. Различают парную и множественную корреляцию. В первом случае изучается связь между одним фактором и результативным показателем, во втором - между несколькими факторами и результативным показателем. Теснота связи оценивается с помощью коэффициента корреляции (при линейной зависимости) . r, или корреляционного отношения (при нелинейной зависимости) η. Величины этих показателей определяется так
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
