5.7. Индексный способ

Индексный способ факторного анализа - такой прием элиминирования, который основан не на абсолютных, а на относительных показателях выполнении плана, динамики и пространственных сравнений, которые выражают отношения на фактическом уровне того показателя, который анализируется за отчетный период по сравнению с его уровнем за базисный период.

Любой индекс можно рассчитать, сопоставив соизмеряемую (то есть отчетную) величину с базисной. Те индексы, которые выражают отношения между соизмеряемыми величинами, в финансовом анализе называют индивидуальными. В свою очередь те, которые характеризуют соотношения этих сложных явлений, называют групповыми либо тотальными.

Индексный метод факторного анализа позволяет проводить разложение на факторы и относительных, и абсолютных отклонений в обобщающем показателе. Иными словами, влияние отдельного фактора можно определить при помощи разности числителя и знаменателя соответствующих индексов.

Такой принцип разложения по факторам можно использовать в случае, если количество факторов равно двум (количественный и качественный), причем анализируемый показатель представляется в качестве их произведения.

Стоит сказать, что теория индексов не может дать некого обобщенного метода разложения по факторам отклонений определенного обобщающего показателя в случае, если число факторов более двух. Для решения задач такого типа обычно используют метод цепной подстановки.

12Тема: Методы стохастического факторного анализа

12.1.1.1Стохастические модели

Как уже говорилось выше, стохастические модели – это модели вероятностные. При этом в результате расчетов можно сказать с достаточной степенью вероятности, каково будет значение анализируемого показателя при изменении фактора. Самое частое применение стохастических моделей – прогнозирование.

Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:

• необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);

• необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;

• необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).

В отличие от жестко детерминированного стохастический подход для реализации требует ряда предпосылок:

1. наличие совокупности;

2. достаточный объем наблюдений;

3. случайность и независимость наблюдений;

4. однородность;

5. наличие распределения признаков, близкого к нормальному;

6. наличие специального математического аппарата.

Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:

• качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);

• предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов распределения изучаемых показателей);

• построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнения регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей);

• оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования);

• экономическая интерпретация и практическое использование модели (определение пространственно-временной устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).