- •42.Статистические группировки: понятие, виды, научные основы проведения
- •43.Индексный анализ общего объема сложных явлений, приемы выявления структурных сдвигов
- •44.Показатели доходов (чистая добавленная стоимость, валовой доход, прибыль): содержание, способы расчета, анализ прироста массы прибыли
- •45.Макроэкономические показатели снс
- •Принципы оценки в снс.
- •46.Издержки производства и их виды. Предельные издержки., предельный доход. Отдача от масштаба производства.
- •47.Фирма, выручка и прибыль. Поведение фирмы в условиях совершенной конкуренции. Бух и экономическая прибыль.
43.Индексный анализ общего объема сложных явлений, приемы выявления структурных сдвигов
Индексный анализ - это метод изучения причинно-следственных связей между признаками с функциональной зависимостью.
При функциональной зависимости одному значению независимой переменной соответствует строго определенное значение зависимой переменной.
Пример: 1) Валовой сбор = Урожайность * Площадь
2) Производственные затраты = Себестоимость 1 продукции * Количество продукции
3) стоимость продукции = Количество продукции * цена 1 продукции
В основе метода положено свойство индексов переменного состава раскладываться на индексы постоянного состава. В качестве индекса переменного состава выступает результативный показатель, в качестве индексов постоянного состава - индексы факторных величин. Разложение индексов повторяет логику формирования объемного показателя. Например, индекс стоимости продукции (индекс переменного состава) может быть представлен как произведение индексов постоянного состава: индекс физического объема и индекс цен .
Общий объем явлений представляет собой абсолютный показатель (стоимость продукции, выручка, производственные затраты, затраты труда и.т.).
Абсолютный показатель может быть получен по однородным единицам совокупности ( элементы совокупности могут суммироваться, например, центнеры зерна разных видов - пшеницы, овса, ячменя..) и по разнородным единицам (элементы совокупности нельзя суммировать, например, центнеры зерна и молока разнокачественные и не подлежат суммированию).
Применительно к общим объемам явлений в в индексном анализе различают мультипликативные и аддитивные модели.
Мультипликативная модель - модель, в которой зависимая переменная равна произведению независимых переменных.
Мультипликативная модель индексного анализа выручки имеет вид:
(Читается: Индекс выручки равен произведению индекса цен и индекса физического объема)
Аддитивная модель – это модель, в которой зависимая переменная равна сумме независимых переменных
Аддитивная модель индексного анализа выручки имеет вид
)=
(
+
( прирост выручки в отчетном году по сравнению с базисным годом = прирост выручки за счет изменения цен + прирост выручки за счет изменения физического объема)
При анализе объемного показателя разнородных совокупностей в мультипликативной модели индекс результативного признака раскладывается на два индекса: индекс количественного признака постоянного состава (в примере индекс физического объема) и индекс качественного признака постоянного состава (индекс цен).
Аддитивная модель соответствует выше изложенной.
При однородных совокупностях индекс объемного показателя как индекс результативного признака раскладывается на два индекса: индекс размера количественного признака (например, индекс физического объема) и индекс качественного признака переменного состава (индекс средней цены), который в свою очередь раскладывается на два индекса – на индекс качественного показателя (индекс цен) и индекс структурных сдвигов.
В примере с выручкой по однородным продуктам схема может быть следующей:
Аналогичные источники изменения результативного признака присутствуют в аддитивной модели.
Где
)
Пример чтения моделей индексного анализа:
14.5 Площадь посева, урожайность и валовой сбор зерновых культур
Культура |
Исходные данные |
Расчетные данные |
|||||
площадь посева, тыс. га |
урожайность с 1 га, га |
валовой сбор, тыс. ц |
|||||
базисный период |
отчетный период |
базисный период |
отчетный период |
базисный период |
отчетный период |
условный |
|
So |
S1 |
yo |
y1 |
Soyo |
S1y1 |
S1yo |
|
Пшеница: озимая яровая |
12,8 19,9 |
17,6 14,3 |
29,8 16,3 |
27,2 17,1 |
381 324 |
479 245 |
524 233 |
Ячмень |
23,1 |
19,7 |
21,5 |
19,4 |
497 |
382 |
424 |
Овес |
21,4 |
13,9 |
19,3 |
17,6 |
413 |
245 |
268 |
Крупяные |
2,9 |
1,5 |
12,1 |
13,3 |
35 |
20 |
18 |
Зернобобовые |
,3 |
3,2 |
14,6 |
12,8 |
63 |
41 |
47 |
J вал.сбора=J размера посевов*J урожайности культур*J структуры посевов
;
;
0,825= 0,933 * 0,832 * 1,063
Вывод по мультипликативной модели:
Валовой сбор зерновых культур в отчетном периоде по сравнению с базисным снизился на 17,5%. Основной причиной такого снижения было сокращение размера посевной площади (-16,8%). Урожайность культур снизилась в среднем -6,7% . Структура улучшилась ( индекс больше 1). Улучшение структуры выразилось в первую очередь в расширении посевов озимой пшеницы с высокой урожайностью и повышении ее удельного веса в посевах с 15,2 до 25,1% при сокращении посевов остальных менее урожайных культур. Одновременно повысился также удельный вес в посевах сравнительно высокоурожайного ячменя - с 27,4 до 28,1 %.
Аддитивная модель:
В том числе за счет
-изменения
урожайности
или
=
-102
-изменения
размера посевной площади
=
-288
-изменения
структуры посевных площадей
=89.
-301 = -102 – 288 + 89
Вывод по аддитивной модели: Валовой сбор в отчетном году по сравнению с базисным сократился на 301 тыс.центнеров, в том числе за счет за счет снижения урожайности на 102 тыс.ц, за счет сокращения посевов на 288 тыс. ц. Улучшение структуры посевов способствовало росту валового сбора на 89 тыс.ц.
