19.Стохастическое моделирование как метод анализа хозяйственной деятельности предприятия.

Стохастическое моделирование все шире применяется в перспективном и сравнительном экономическом анализе, комплексной оценке результатов хозяйственной деятельности, анализе напряженности плановых заданий. Можно выделить следующие наиболее типичные классы задач анализа хозяйственной деятельности, для решения которых применяются методы стохастического моделирования:

• изучение наличия, направления и интенсивности связей показателей хозяйственной деятельности;

• ранжирование и классификация факторов экономических явлений;

• выявление аналитической формы связи между показателями;

• ранжирование и классификация объектов хозяйствования;

• выявление наиболее информативных (обобщающих) показателей хозяйственной деятельности;

• анализ структурных сдвигов в совокупности объектов анализа;

• нахождение общих закономерностей функционирования объекта;

• построение усредненных нормативов хозяйственной деятельности.

Для решения перечисленных задач применяются такие математико-статистические методы стохастического моделирования, как группировка многомерных наблюдений, корреляционный и регрессионный анализ, таксономический метод, дисперсионный анализ, методы причинного анализа, компонентный анализ.

В основе стохастического моделирования лежит возможность построения соотношений функционирования объекта анализа на основе статистического обобщения закономерностей изменения значений показателей хозяйственной деятельности. Например, на основе анализа зависимости фондоотдачи от показателей организационно-технического уровня по совокупности объектов литейного производства построена модель стохастической зависимости вида

f = а1 х1 + а2 x2 + а3 x3 + а4 x4 + а5 x5 + а6 x6 > где х1, x2, ..., x6 — показатели организационно-технического уровня;

а1, а2,....а6 — коэффициенты регрессии, характеризующие интенсивность влияния показателей организационно-технического уровня на фондоотдачу.

Эта зависимость выполняется в среднем для всей совокупности.

Необходимые предпосылки стохастического моделирования: возможность составления совокупности наблюдений (измерений); качественная однородность совокупности относительно изучаемых связей; достаточная размерность совокупности; наличие соответствующих методов.

Прямой стохастический факторный анализ имеет свои особенности. Если в случае прямого детерминированного факторного анализа исходные данные представлены конкретными числами, то в случае прямого стохастического факторного анализа они заданы выборкой (временной или пространственной). Решение задач стохастического факторного анализа более трудоемко, так как требует:

• глубокого экономического исследования для выявления основных факторов, влияющих на результативный показатель;

• подбора вида стохастической зависимости, который бы наилучшим образом отражал действительную связь изучаемого показателя с набором факторов;

• разработки метода, позволяющего определить влияние каждого фактора на результативный показатель.

Если результаты прямого детерминированного анализа должны получиться точными и однозначными, то стохастического — с некоторой вероятностью (надежностью), которую следует оценить.

Примером прямого стохастического факторного анализа является регрессионный анализ производительности труда и других экономических показателей.