Реферат: Методы анализа управленческих решений

Методы анализа управленческих решений План: 1) Сущность и принципы анализа 2) Методы и приёмы анализа: сущность и область применения 3) Метод цепных подстановок 4) Факторный анализ с применением ЭВМ 5) Основы функционально- стоимостного анализа 6) Анализ эффективности использования ресурсов 7) Сущность SWOT-анализа 8) Анализ финансового состояния фирмы с позиций конкурентоспособности Процесс познания широко использует такие важнейшие инст­рументы, как анализ, синтез, эксперимент, моделирование /I/. Ак­тивно- составляющим здесь выступает человеческое мышление, ко­торое представляет собой наивысшую аналитико-синтетическую способность человеческого мозга. Человек по своей природе зап­рограммирован как бы живым аналитико- синтезирующим аппа­ратом. Мышление, как отмечает М. И. Баканов, в качестве творческо­го процесса охватывает понятия, суждения, умозаключения. Мыш­ление, а в данном случае и анализ, отражают общее, дифференци­руют и группируют свойства вещей, явлений, показателей в соот­ветствии с их понятиями, сущностью, реальностями, объективно­стью, в их развитии и противоречии. Черз суждение, через поня­тия что-либо утверждается или, наоборот, отрицается. Используя приемы индукции (суждение от частного к общему), а также де­дукции (суждение от общего к частному), суждения приводят к тому или иному умозаключению. Анализ (от греч. - analisis) буквально означает расчленение, разложение изучаемого объекта на части, элементы, на внутренне присущие этому объекту составляющие (мысленные или реаль­ные). Анализ выступает в диалектическом, противоречивом един­стве с понятием "синтез" (от гречес. - sinthesis) соединение ранее расчлененных элементов изучаемого объекта в единое целое. Анализ без синтеза невозможен. Умозаключение представляет собой индуктивно-дедуктивный вывод, содержащий нечто новое, отличающееся от прежних понятий и представлений. Процесс мышления - процесс аналитико-синтетической дея­тельности человеческого мозга, проходит через три взаимосвязан­ные стадии: созерцание, научную абстракцию, формирование но­вых практических предложений и умозаключений. Созерцание, или наблюдение, фактофиксация - начальный мо­мент познания, начальный момент анализа. Созерцание - это отда­ние чести "его величеству господину факту", факты - это воздух аналитика, лица, принимающего решение. Множественность фак­тов - основа всех последующих этапов анализа - мышления. Со­зерцание, сбор требующихся фактов, определенных кирпичиков сущего служат базой для абстрактного обобщения на более высо­ком уровне. Здесь проявляется мудрость восточной поговорки: "Не всякий знает, как много надо знать, чтобы знать, как мало мы знаем" /1/. На стадии абстрактных обобщений возможна многовариант­ность теоретических суждений и умозаключений. Чем больше та­ких суждений, тем большая вероятность выбора оптимального решения (здесь вполне применимы способ итераций и метод "Дельфи"). Абстрактное мышление, основанное на объективных дан­ных, прошедших логическую обработку первичного материала, раскрывает глубинный смысл изучаемых явлений, выявляет опре­деленные закономерности в их развитии. Формирование новых практических предложений и умозак­лючений осуществляется на основе результатов абстрактных обобщений путем восхождения от абстрактного к конкретному, привязки теоретических результатов к конкретной ситуации, разработки и обоснования конкретных организационно-технических и других мероприятий.             К основным принципам диалектики, на которых базируется анализ, можно отнести следующие: • системный подход; • динамический подход; • принцип проявления необходимости и случайности; • принцип единства и борьбы противоположностей; • принцип перехода количества в качество и качества в новое количество; • принцип "отрицание отрицания", непрерывного отмира­ния систем (компонентов систем) и появления новых, более ка­чественных. Рассмотрим сущность этих принципов. Сущность системного и динамического подходов была рассмот­рена в п.п. 2.3, 2.4. Здесь добавим, что движение - непреложная предпосылка развития природы, общества, человека и других си­стем. Особенность, необходимость и трудность анализа как раз и состоят в том, что все следует изучать не в статике, а в динами­ке, в причинно-следственных связях. Причина порождает след­ствие, а следствие вновь оборачивается причиной последующего события и так до бесконечности. Проявление необходимости и случайности выражается в двух аспектах : а) с точки зрения определенности событий, явлений, фактов, которые могут быть либо зафиксированными, бесспор­ными или планируемыми, либо случайными, непредсказуемыми; б) с точки зрения степени определенности (неопределенности) причинно-следственных отношений, которые могут быть либо де­терминированными, жесткими, либо стохастическими, вероятнос­тными. Отсюда уравнения связи между факторами могут быть функциональными (жесткими, конкретными) и корреляционными (гибкими, вероятностными).       Принцип единства и борьбы противоположностей является одним из важнейших в философии, объясняющий противоречи­вость исторического развития любой системы. Например, любой экономической системе присущ криволинейный, зигзагообразный, поступательно-возвратный характер развития. Единство и борьба противоположностей, наличие антагонистических и неантагонис­тических противоречий всегда считались одним из мощнейших средств поступательного движения. Особенно сближает диалектическое познание с экономичес­ким анализом философская проблема количества и качества. В основе этого принципа лежат в большей мере не непрерывность развития динамического процесса, а его дискретность; не целос­тность, а расчлененность на составляющие, которые, впрочем, складываются в целое. Для исследования количества характер­ны счет и мера, зависимости между факторами в динамике. Для исследования качества нужно изучить рынок, потребности, дина­мику изменения показателей качества. Диалектически переход количества в новое качество выражается в накоплении (увеличе­нии) первого (количества) для повышения второго (качества) по спирали развития. Например, в настоящее время наблюдается увеличение доли затрат на стратегический маркетинг и НИОКР с целью повышения качества товара и его конкурентоспособнос­ти. Новое качество ведет к снижению абсолютных и относитель­ных затрат у потребителя, к снижению затрат за жизненный цикл товара на единицу его полезного эффекта (качества). Познание проблемы количества и качества в конечном счете должно при­вести к экономии времени, то есть снижению суммы прошлого, живого и будущего труда на единицу полезного эффекта това­ров. Ведущая роль в решении этой проблемы отводится анализу, прогнозированию и оптимизации. С проблемой количества и качества связан принцип или диа­лектический закон "отрицание отрицания". Во всех сферах про­исходит отрицание новым старого и создание (рождение, форми­рование и т. д.) нового, более качественного, экономичного, кон­курентоспособного. Например, в промышленно развитых странах ежегодно закрывается 8—12 % фирм, вместо них открываются новые, более рентабельные, прогрессивные. Продолжительность освоения и серийного выпуска промышленной продукции под давлением конкуренции в последние годы резко сократилась. Постоянно идет процесс воспроизводства более конкурентоспо­собных объектов. Например, в США за последние 15 лет продол­жительность выпуска вычислительной техники сократилась в сред­нем в 7 раз и составляет около 12 месяцев. В России за последние 5 лет продолжительность выпуска продукции машиностроения сократилась примерно в 2 раза. Кроме перечисленных принципов диалектики, являющихся основой анализа, следует выполнять специфические принципы анализа: I) принцип единства анализа и синтеза предполагает разложе­ние на составные части анализируемых сложных явлений, предметов с целью глубокого изучения их свойств и в последующем рас­смотрении их в целом во взаимосвязи и взаимозависимости; 2) принцип выделения ведущего звена (ранжирование факто­ров) предполагает постановку целей и установление способов до­стижения этой цели. При этом всегда выделяется основное (веду­щее) звено, применяя методы факторного анализа и структури­зации проблемы; 3) принцип обеспечения сопоставимости вариантов анализа по объему, качеству, срокам, методам получения информации и усло­виям применения объектов анализа и другим условиям (см. п. 1.4); 4) принцип оперативности и своевременности анализа направ­лен на сокращение времени выполнения работ за счет реализации принципов рациональной организации частичных процессов (про­порциональности, параллельности, прямоточности, непрерывнос­ти, ритмичности и др.), кодирования и автоматизации информа­ционного обеспечения, повышения качества информации и мето­дов анализа; 5) принцип количественной определенности предполагает ко­личественное выражение: а) параметров и условий обеспечения сопоставимости и оптимизации альтернативных вариантов уп­равленческого решения; б) связей между компонентами системы менеджмента; в) степени неопределенности и риска при приня­тии решения. Схема проявления принципа единства анализа и синтеза пока­зана на рис. 4.1. Рис. 4.1. Схема проявления принципа единства анализа и синтеза Допустим, мы построили дерево эффективности конкретного товара. Тогда на 0-м уровне будет показатель эффективности то­вара как отношение совокупных затрат за его жизненный цикл к полезному эффекту (отдаче) за этот же период. На 1-м уровне по левой ветви будут показатели качества (1 - полезный эффект; 1.1 - показатели назначения товара; 1.2 - надежность; 1.3 - эколо-гичность; 1.4 - эргономичность; 1.5 - технологичность; 1.6 - эстетич­ность (дизайн); 1.7 - стандартизация и унификация; 1.8 - патентная чистота и патентоспособность; 1.2.1 - безотказность; 1.2.2 - долго­вечность; 1.2.3 - ремонтопригодность; 1.2.4 - сохраняемость и т. д.). Правая ветвь дерева эффективности товара раскрывает сово­купные затраты - на 1-м уровне, на 2-м уровне: 2.1 - затраты на стратегический маркетинг; 2.2 - затраты на НИОКР; 2.3 - затраты на организационно-технологическую подготовку производства нового товара; 2.4 - затраты на производство товара; 2.5 - затраты на подготовку товара к функционированию или обращение; 2.6 -затраты на эксплуатацию (использование) и ремонты (восстанов­ление) товара за нормативный срок его службы; 2.7 - затраты на утилизацию товара. На 3-м уровне приведем составляющие толь­ко по показателю 2.2 (затраты на НИОКР): 2.2.1 - затраты на фун­даментальные исследования; 2.2.2 - затраты на прикладные иссле­дования; 2.2.3 - затраты на конструкторские работы; 2.2.4 - затраты на опытно-экспериментальные и испытательные работы. По ана­логичной схеме проводится структуризация остальных показате­лей на 3-м уровне, далее показатели 3-го уровня разбиваются на показатели 4-го уровня (по ветви "качество" это могут быть част­ные показатели качества, ветви "затраты" - затраты по подразде­лениям и проблемам). На рис. 4.1 показатели 2-го и 3-го уровней схематично раскрыты полностью, однако цифрами для простоты обозначены только крайние показатели, например, 1.1 и 2.7. После построения дерева эффективности товара, т. е. после выпол­нения одного из первых этапов анализа, при помощи синтеза проверя­ется правильность структуризации показателей. Для этого на белом листе перечисляются вразброс (без привязки к ветви дерева и уров­ню) все показатели обеих ветвей и всех уровней без номеров. При­ведем фрагмент показателей эффективности оборудования: 1) надежность; 2) затраты на прикладные исследования; 3) экологичность; 4) производительность; 5) затраты на патентный поиск; 6) технологичность; 7) совокупные затраты за жизненный цикл товара; 8) сохраняемость свойств качества товара; 9) уровень вибрации; 10) полезный эффект и т. д. Теперь мы должны каждому показателю присвоить номер, при­надлежащий ему в дереве показателей по экономическому содер­жанию и логике. Так, "надежность" имеет номер 1.2, "затраты на прикладные исследования" - 2.2.2, "экологичность" - 1.3, "произво­дительность" является одним из показателей назначения оборудо­вания и этому показателю можно присвоить номер 1.1.1, "затраты на патентный поиск" являются частью затрат на фундаменталь­ные исследования и этому показателю можно присвоить номер 2.2.1.2 (если 2.2.1 - затраты на фундаментальные исследования, 2.2.1.1 - анализ проблемы и разработка технического задания), "тех­нологичность" - 1.5, "совокупные затраты за жизненный цикл" - 2, "сохраняемость свойств качества товара" - 1.2.4, "уровень вибра­ции" относится к частному показателю эргономичности (1.4) и ему можно присвоить номер 1.4.1, "полезный эффект" - 1. После выполнения этой весьма трудной работы, требующей знания проблем эффективности, строится дерево показателей снизу, т. е. мы соединяем ранее расчлененные элементы или вос­ходим снизу (с 4-го уровня) к вершине дерева. Дерево показате­лей, построенное на этапе анализа, мы не должны видеть (лучше, если анализ и синтез проводят разные люди). На следующем этапе проводим сличение дерева показателей, построенного на этапе анализа, с деревом, построенным на этапе синтеза. Следует добиваться полного совпадения этих деревьев. После построения и уточнения дерева показателей рекоменду­ется находить и анализировать горизонтальные связи между пока­зателями. Например, с повышением уровня безотказности изде­лия резко снижаются затраты на эксплуатацию и ремонты, но увеличиваются затраты в сфере производства. С увеличением зат­рат на стратегический маркетинг (конечно, при профессиональ­ном его проведении) снижаются затраты на последующих стадиях жизненного цикла изделия (иногда в 10 и более раз). Эти зависи­мости нужны для ранжирования факторов и определения приори­тетов в инвестиционной политике. Методы выполнения этих ра­бот приведены в последующих разделах настоящего учебника. Остальные принципы анализа (ранжирование факторов, обес­печение сопоставимости вариантов, принципы оперативности и количественной определенности) рассматриваются в темах 1, 3, 4 учебника.             Методы и приемы анализа: сущность и область применения  Классификация основных методов и приемов анализа и область их применения приведена в табл. 4.1. Рассмотрим сущность методов анализа. Метод сравнения позволяет оценить работу фирмы, опреде­лить отклонения от плановых показателей, установить их причины и выявить резервы. Основные виды сравнений, применяемые при анализе: • отчетные показатели с плановыми показателями; • плановые показатели с показателями предшествующего периода; • отчетные показатели с показателями предшествующих периодов; • показатели работы за каждый день; • сравнения со среднеотраслевыми данными; • показатели качества продукции данного предприятия с пока­зателями аналогичных предприятий-конкурентов и др. Сравнение требует обеспечения сопоставимости сравнивае­мых показателей (единство оценки, сравнимость календарных сро­ков, устранение влияния различий в объеме и ассортименте, каче­стве, сезонных особенностей и территориальных различий, гео­графических условий и т.д.). Индексный метод применяется при изучении сложных явле­ний, отдельные элементы которых неизмеримы. Как относитель­ные показатели индексы необходимы для оценки выполнения пла­новых заданий, для определения динамики явлений и процессов. Индексный метод позволяет провести разложение по факторам относительных и абсолютных отклонений обобщающего показате­ля, в последнем случае число факторов должно быть равно двум, а анализируемый показатель представлен как их произведение. Балансовый метод предполагает сопоставление взаимосвязан­ных показателей хозяйственной деятельности с целью выяснения и измерения их взаимного влияния, а также подсчета резервов повышения эффективности производства. При применении ба­лансового метода анализа связь между отдельными показателями выражается в форме равенства итогов, полученных в результате различных сопоставлений. Метод цепных подстановок заключается в получении ряда кор­ректированных значений обобщающего показателя путем после­довательной замены базисных значений факторов — сомножите­лей фактическими. Сравнение значений двух стоящих рядом показателей в цепи подстановок позволяет исчислить влияние на обобщающий пока­затель того фактора, базисное значение которого заменяется на фактическое. Метод элиминирования позволяет выделить действие одного фактора на обобщающие показатели производственно-хозяйствен­ной деятельности, исключает действие других факторов. Графический метод является средством иллюстрации хозяй­ственных процессов и исчисления ряда показателей и оформле­ния результатов анализа. Графическое изображение экономических показателей разли­чают по назначению (диаграммы сравнения, хронологические и контрольно-плановые графики), а также по способу построения (линейные, столбиковые, круговые, объемные, координатные и др.). Функционально-стоимостный анализ (ФСА) — это метод си­стемного исследования, применяемого по назначению объекта (из­делия, процессы, структуры) с целью повышения полезного эф­фекта (отдачи) на единицу совокупных затрат за жизненный цикл объекта. Особенность проведения ФСА заключается в установлении це­лесообразности набора функций, которые должен выполнять про­ектируемый объект в конкретных условиях, либо необходимости функций существующего объекта. Экономико-математические методы анализа (ЭММ) применя­ются для выбора наилучших, оптимальных вариантов, определяю­щих хозяйственные решения в сложившихся или планируемых экономических условиях. Примерным перечнем задач экономического анализа, для ре­шения которых могут быть использованы ЭММ, является: • оценка разработанного с помощью ЭММ плана производ­ства продукции; • оптимизация хозяйственной программы, распределения ее по цехам и оборудованию и количеству продукции (работ); • оптимизация распределения хозяйственных ресурсов, рас­кроя материала, определения напряженности норм; • оптимизация уровня унификации составляющих частей изде­лия и средств технологического оснащения; • установление оптимальных размеров предприятия, цеха, уча­стка и т.п.; • определение оптимального ассортимента изделий; • определение наиболее рациональных маршрутов внутриза­водского транспорта, размещение складов; • определение границ целесообразности проведения капиталь­ного ремонта, рациональных сроков эксплуатации оборудования и замена его новым; • установление и сравнительный анализ экономической эф­фективности использования единицы ресурса каждого вида с точ­ки зрения оптимального варианта решения; • определение внутрихозяйственных потерь в связи с возмож­ным оптимальным решением. Наиболее важные методы анализа рассматриваются в данной теме. Далее рассмотрим приемы анализа. Прием сводки и группировки. Сводка предполагает подведе­ние общего результата действия различных факторов на обобща­ющий показатель производственно-хозяйственной деятельности предприятия. Группировка заключается в выделении среди изучаемых явле­ний характерных групп по тем или иным признакам. Сгруппиро­ванные данные оформляются в виде таблиц. Такая таблица пред­ставляет форму рационального изложения цифровых характерис­тик, изучаемых явлений и процессов. Прием абсолютных и относительных величин. Абсолютные величины характеризуют размеры (величины, объемы) экономи­ческих явлений. Относительные величины характеризуют уровень выполнения плановых заданий, соблюдение норм, темпы роста и прироста, структуру, удельный вес или показатели интенсивности. Прием средних величин используется для обобщающей ха­рактеристики массовых, качественно однородных, экономических явлений. Выражает собой отличительную особенность данной со­вокупности явлений, устанавливает ее наиболее типичные черты. В экономическом анализе в зависимости от конкретной цели используются различные виды средних величин: средние арифме­тические, геометрические, простые, средневзвешенные. Прием динамических рядов предполагает характеристику из­менений показателей во времени, показ последовательных значе­ний показателей, вскрытие закономерностей и тенденций разви­тия. Различают ряды моментные — для характеристики изучаемо­го объекта за различные моменты времени и периодические — за определенный период времени. Прием сплошных и выборочных наблюдений. Сплошные на­блюдения предполагают изучение всей совокупности явлений, ха­рактеризующих какую-либо одну сторону производственно-хозяй­ственной деятельности предприятия. Выборочные наблюдения предполагают изучение хозяйствен­ной деятельности предприятия на основе типовых представителей всей совокупности явлений, процессов. По данным выборочных наблюдений на основе методов теории вероятностей определяет­ся возможность распространения выводов на всю генеральную совокупность изучаемых явлений. Прием детализации и обобщения. Детализация проводится пу­тем разложения обобщающего (конечного) показателя на част­ные. Расчленяя и детализируя сложные показатели по отдельным составным частям и факторам, определяют влияние каждого из них на эти показатели. Обобщения раскрывают связь между частями целого (объекта, явления, процесса), итогами деятельности и отдельных подразде­лений и определяют степень их влияния на общие результаты. Приведем примеры анализа управленческого решения. Ситуация 1 Требуется определить темп прироста объема продаж фирмы в 1998 г. и направления расширения рынка по следующим данным: • объем продаж товара А на рынке 1 в 1997 г. составлял 450 тыс. у.е.; • то же на рынке 2 — 130 тыс. у.е.; • объем продаж товара Б на рынке 1 в 1997 г. составлял 1240 тыс. у.е.; • то же на рынке 3 — 3150 тыс. у.е.; • на основе сегментации рынка установлено, что темп прироста объема продаж товара А на рынке 1 на 1998 г. составит 5,0%; • то же на рынке 2 — 12,0%; • темп прироста объема продаж товара Б на рынке 1 на 1998 г. составит 2,5%; • то же на рынке 3 — 4,5%. Поскольку объемы рынков по товарам разные, для определе­ния темпа прироста объема продаж товаров фирмы в 1998 г. при­меняем прием анализа — прием средневзвешенной величины. Тогда искомая величина будет равна                                                             Для справки сообщаем, что без учета объема продаж, по мето­ду среднеарифметической величины темп прироста объема про­даж составит 6,0%, что искажает реальную действительность. Анализ приведенной ситуации показывает, что для увеличения объема продаж фирмы рекомендуется провести дополнительные маркетинговые исследования с целью расширения прежде всего наиболее эффективного сегмента — товара Б на рынке 3. Это можно достигнуть путем пересмотра стратегии повышения каче­ства товаров, ресурсосбережения и снижения цен, активизации рекламной деятельности фирмы. Ситуация 2 Фирма стала терять свои конкурентные преимущества на рын­ке, вследствие чего стал снижаться уровень конкурентоспособно­сти выпускаемого товара. Для получения необходимой прибыли фирма может выбрать одну из трех основных стратегий: 1) повы­шение качества выпускаемого товара, т.е. переход на новую более прогрессивную модель; 2) снижение цены на товар путем совер­шенствования организации производства, технологии, системы менеджмента; 3) освоение нового рынка сбыта товара. Фирма не располагает отработанной конструкторско-технологической доку-ментацией на более прогрессивную модель товара, маркетологи не подготовили новый рынок. Технологи и менеджеры имеют со-гласованные предложения по совершенствованию технологии, организации производства и системы менеджмента. Значит, принимаем вторую стратегию — стратегию снижения цены товаров. Для реализации стратегии снижения цены изменяются следующие данные: 1) уравнение регрессии для факторного анализа себестоимости товара (С)                         где М — норма расхода материалов на производство товара, кг; Т — полная трудоемкость изготовления товара, н.ч; Кпр — средневзвешенный коэффициент пропорциональнос­ти основных производственных процессов изготовления товара, доли единицы (оптимальное значение равно 1,0}; Kc — коэффициент стабильности кадров на фирме, доли еди­ницы (оптимальное значение равно 0,90 ... 0,95); 2) годовая программа выпуска товаров — 1500 шт.; 3) реализация организационно-технических мероприятий по совершенствованию технологии, организации производства и си­стемы менеджмента фирмы позволит: » снизить норму расхода материалов на 4,5%;       » снизить трудоемкость изготовления товара на 6,8%; » повысить средневзвешенный коэффициент пропорциональ­ности основных производственных процессов изготовления това­ра на 5,3%;          » снизить текучесть кадров на 9,2%; 4) срок действия мероприятий — 3 года; 5) инвестиции в разработку и реализацию мероприятий — 110 тыс. у.е.; 6) себестоимость единицы продукции до внедрения организа­ционно-технических мероприятий составляет 830 у.е.; 7) норма прибыли по данному товару на 1998 г. сохраняется на уровне 1997и г., т.е. равна 8,5%; 8) степень капитального риска реализации мероприятий со­ставляет 0,80. Сначала сделаем расчет снижения себестоимости за счет вне­дрения организационно-технических мероприятий. Показатели степейи, при факторах в уравнении регрессии по­казывают их эластичность, т.е. на сколько процентов снизится себестоимость при улучшении данного фактора на 1%. Например, при снижении расхода материалов на 1% себестоимость снижается на 0,652 и т.д.             В данном примере снижение себестоимости товара в процентах ( С) можно определить исходя из эффективности мероприятий по улучшению где С – относительное снижение себестоимости за счёт внедрения мероприятий, %             i = 1,2, …n – номер фактора, влияющего на себестоимость;             Хi – i фактор снижения себестоимости;             ai  - весомость i-го фактора.             Для данного примера             С = 4,5 * 0,652 + 6,8 * 0,340 + 5,3 * 0,148 + 9,2 * 0,085 = 6,8 % Снижение себестоимости единицы товара за счёт внедрения мероприятий с учетом риска инвестиций (неопределённости) составит             Одновременно со снижением себестоимости товара за счёт внедрения мероприятий на цену оказывают влияние инвестиции, вложенные в предприятие. На единицу товара инвестиции отразятся следующим образом:             где К  - рост себестоимости товара за счёт распределения инвестиций на разработку и реализацию мероприятий (К);             N – готовая программа выпуска товара;             T – срок действия мероприятий, лет.             Цена товара до внедрения мероприятий составляет             Цена товара после внедрения мероприятий составит 900 – 45,1 + 24,5 = 879,4 = 879 у.е.             Таким образом, реализация стратегии ресурсосбережения позволила снизить цену товара на 21 у.е.             Метод цепных подстановок Метод цепных подстановок (МЦП) используется для исчисле­ния влияния отдельных факторов на соответствующий совокуп­ный показатель или функцию. МЦП используется лишь тогда, когда зависимость между изучаемыми явлениями имеет строго функци­ональный характер. В этих случаях функция должна быть изобра­жена в виде суммы, произведения или частного, от деления одних показателей (факторов) на другие /1/. МЦП заключается в последовательной замене плановой вели­чины одного из факторов при условии, что остальные факторы остаются неизменными. Степень влияния на функцию того или иного фактора опреде­ляется последовательным вычитанием: из второго расчета вычита­ется первый, из третьего - второй и т.д. В первом расчете все величины плановые, в последнем - фактические. Таким образом, число расчетов на единицу больше числа факторов. Пример. Требуется определить влияние на объем продаж (V) трудовых факторов по следующей формуле: V=Ч*Д*t*B,                   (4.1) где Ч — среднесписочное число рабочих; Д — среднее число дней, отработанных одним рабочим за день; t — среднее число часов, отработанных одним рабочим за день; В — средняя выработка продукции на один отработанный человеко-день. Следовательно, объем продаж равен произведению четырех фак­торов. Исходные данные приведены в табл. 4.2. Таблица 4.2. Исходные данные для определения влияния трудовых факторов на объем продаж                Факторы и функция План Факт 1. Объем продаж (V), тыс доллар 2. Среднесписочное число рабочих (Ч) 3. Среднее число часов, отработанных рабочим в год (Д) 4. Среднее число часов, отработанных одним рабочим в день (t) 5. Средняя выработка продукции на отработанный человеко-час (В) 2803,8 900 301 6,9 1,5 3155,2 1000 290 6,8 1,6 План продаж перевыполнен на 351,4 тыс. доллар (3155,2 - 2803,8). Для того, чтобы определить, каким образом влияли на функцию (V) различные факторы, сделаем следующие расчеты. Первый расчет Все показатели плановые 900 • 301 • 6,9 • 1,5 = 2803,8 тыс.доллар Второй расчет Среднесписочное число рабочих фактическое, а остальные по­казатели плановые 1000-301-6,9 .1,5 =3115,4 тыс.доллар. Третий расчет Число рабочих и число отработанных ими дней фактические, а остальные показатели плановые 1000 • 290 • 6,9 • 1,5 = 3001,5 тыс.доллар. Четвертый расчет Число рабочих, число отработанных дней и часов фактические, а выработка плановая 1000 • 290 • 6,8 • 1,5 = 2958,0 тыс. доллар. Пятый расчет Все показатели фактические 1000-290-6,8-1,6=3155,2 тыс.доллар. Далее сделаем анализ влияния факторов на объем продаж. Отклонение фактического объема продаж от планового про­изошло за счет влияния следующих факторов: 1) увеличения количества рабочих определяется путем вычи­тания из второго расчета первого 3115,4 - 2803,8 = +311,6 тыс. доллар; 2) уменьшения числа отработанных дней - из третьего вычи­тается второй результат 3001,5 - 3115,4 = -113,9 тыс. доллар; 3) уменьшения средней продолжительности рабочего дня - из четвертого вычитается третий 2958,0 - 3001, 5 = -43,5 тыс. доллар; 4) повышения средней часовой выработки 3155,2 - 2958,0 = +197,2 тыс. доллар. Общее отклонение 3155,2 - 2803,8 = +351,4 тыс. доллар. Или 311,6 - 113,9 - 43,5 + 197,2 = +351,4. При использовании МЦП очень важно обеспечить строгую пос­ледовательность подстановки: сначала выявляется влияние коли­чественных показателей, а потом - качественных. К качественным относятся, например, выработка, производительность труда, цена. Факторный анализ с применением ЭВМ Факторный анализ — это процедура установления силы влия­ния факторов на функцию или результативный признак (полез­ный эффект машины.элементы совокупных затрат, производитель­ности труда и т.д.) с целью ранжирования факторов для разработ­ки плана организационно-технических мероприятий по улучшению функции. Применение методов факторного анализа требует большой под­готовительной работы и трудоемких по установлению моделей рас­четов. Поэтому без ЭВМ не рекомендуется применять методы кор­реляционного и регрессионного анализа, главных компонент. К тому же в настоящее время для ЭВМ различных классов имеются стандартные программы по этим методам. В свою очередь пользо­ваться установленными с помощью ЭВМ моделями очень просто. На подготовительной стадии факторного анализа большое вни­мание следует уделять качеству матрицы исходных данных для ЭВМ. С этой целью сначала рекомендуется на основе логического анализа определять группы факторов, влияющих на исследуемую функцию. К исходным данным предъявляются следующие требования: а) в объем выборки должны включаться данные только по одно­родной совокупности объектов анализа, т.е. одного назначения и класса, используемых (изготавливаемых, функционирующих) в ана­логичных условиях по характеру и типу производства, режиму работы, географическому району и т.д. В том случае, когда необ­ходимо увеличить размер матрицы, исходные данные отдельных объектов могут быть приведены в сравнимый вид с большинством объектов по отличающимся признакам путем умножения их на корректирующие, коэффициенты; б) период динамического ряда исходных данных должен быть небольшим, но, по возможности, одинаковым для всех объектов. Устойчивый период упреждения (зона прогноза) обычно в два и более раза меньше периода динамического ряда. Например, по дан­ным за 1985-1995гг. можно разработать прогноз до 2000г., а в пос­ледующие годы по фактическим данным модель должна обновляться (уточняться); в) исходные данные должны быть качественно однородными, с небольшими интервалами между собой; г) следует применять одинаковые методы или источники фор­мирования данных. Если динамический ряд имеет крупные струк­турные сдвиги (например из-за изменения цен, ассортимента вы­пускаемой продукции, программы ее выпуска и т.д.), то все дан­ные должны быть приведены в сравнимый вид или одинаковые условия; д) отдельные исходные данные должны быть независимы от предыдущих и последующих наблюдений. Например, наблюдение не должно определяться расчетным путем по предыдущему на­блюдению. Основные параметры корреляционно-регрессионного анализа в связи с их сложностью не приводятся, поскольку все расчеты предполагается выполнять на ЭВМ по стандартной программе. Ко­нечные результаты расчета выдаются на печать (табл. 4.3). Факторный анализ следует проводить в следующей последова­тельности: 1. Обоснование объекта анализа, постановка цели. 2. Сбор исходных данных и их уточнение в соответствии с ранее описанными требованиями.             Основные параметры корреляционно- регрессионного анализа. Назначение параметра Обозначение Что характеризует параметр и для чего применяется Оптимальное значение параметра 1 2 3 4 1. Объем выработки м Количество данных по фактору (размер матрицы по вертикали). Применяется для установления тенденций изменения фактора Не менее чем в 3-5 раз больше количества факторов (Nxi) 2. Коэффициент вариации Vi Уровень отклонения значений факторов от средней анализируемой совокупности Меньше 33% 3. Коэффициент парной корреляции Rxy Тесноту связи между i-м фактором и функцией. Применяется для отбора факторов Больше  0,1 4. Коэффициент частной корреляции Rxx Тесноту связи между факторами. Применяется для отбора факторов Чем меньше, тем лучше модель 5. Коэффициент множественной корреляции R Тесноту связи одновременно между всеми факторами и функцией. Применяется для выбора модели Больше 0,7 6. Коэффициент множественной детерминации D Долю влияния на функцию включенных в модель факторов. Равен квадрату коэффициента множественной корреляции Больше 0,5 7. Коэффициент  асиметрии A Степень отклонения фактического распределения случайных наблюдений от нормального по центру распределения. Применяется для проверки нормальности распределения Метод наименьших квадратов может применяться при А меньше трёх 8. Коэффициент эксцесса E Плосковершинность случайных наблюдений от нормального  по центру распределения. Применяется для проверки нормальности распределения функции Е должен быть меньше трёх 9. Критерий Фишера F Математический критерий характеризующий значимость уравнения регрессии. Применяется для выбора модели F должен быть больше табличного значения, установленного для различных размеров матрицы и вероятностей 10. Критерий Стьюдента t Существенность факторов, входящих в модель. Применяется для выбора модели Больше 2 (при вероятности, равной 0,95 11. Среднеквадратическая ошибка коэффициентов регрессии ai Точность полученных коэффициентов регрессии. Применяется для оценки коэффициентов регрессии В 2 и более раза меньше соответствующего коэффициента регрессии 12. Ошибка аппроксимации E Допуск прогноза или степень несоответствия эмпирической зависимости теоретической. Применяется для оценки адекватности (точности) модели Меньше +-15% 13. Коэффициент эластичности Эi Показывает, на сколько процентов изменяется функция при изменении соответствующего фактора на 1%. Применяется для ранжирования факторов по их значимости Больше 0,01 3. Построение гистограмм по каждому фактору с целью определения форм распределения случайных наблюдений.             Построение по каждому фактору корреляционных полей, т.е. графическое изображение функций от фактора с целью предварительного определения тесноты и формы связи между функцией и каждым фактором. Примеры корреляционных полей показаны на рис 4.2. Корреляционные поля построены по исходным статистичес­ким данным X)—Х4 (факторы) и Y (функция). Анализ корреляци­онных полей показывает, что: а) между Y и X1 теснота связи слабая, по форме она линейная, обратно пропорциональная; б) между Y и Х2 теснота связи высокая, по форме она линейная, прямо пропорциональная; в) между Y и Х3 связи нет, т.к. функцию Y = f(X3) можно про­вести в любом направлении; г) между Y и Х4 теснота связи высокая, форма связи — гипер­болическая, после линии А—А фактор Х4 на Y уже не оказывает влияния. 4. Составление матрицы исходных данных производится по следующей форме: № п.п.    Y     X1     X2     Xn Принадлежность строки 1 5,80 0,93 1,47 Цех №1, I квартал 1997г 2 6,15 0,82 1,59 Цех №1, II квартал 1997г и т.д. В матрицу исходных данных следует включать факторы, имею­щие примерно такую форму связи, как Y с X1 и Х2 на рис. 4.2. Фактор Х3 с Y не имеет связи, поэтому этот фактор не следует включать в матрицу, фактор Х4 тоже не следует включать в матри­цу, поскольку после линии А—А этот фактор влияния на Y не оказывает. Влияние подобных факторов на Y следует учитывать при помощи коэффициентов, определяемых отдельно для каждо­го фактора и группы предприятий. Наши исследования показывают, что к «организационным фак­торам, имеющим с экономическими показателями гиперболичес­кую форму связи, относятся уровень освоенности продукции в установившемся производстве, программа ее выпуска и др. 5. Ввод информации и решение задачи на ЭВМ. В экономических исследованиях для многофакторных регрес­сионных моделей чаще всего приемлемы две формы связи факто­ров с функцией: линейная и степенная. Для двухфакторных моде­лей применяются также гиперболическая и параболическая фор­мы связи. 6. Анализ уравнения регрессии и его параметров в соответ­ствии с требованиями, изложенными в табл. 4.3. 7. Составление матрицы исходных данных для окончательной модели и решение ее на ЭВМ. Апробация окончательной модели путем подстановки в нее фактических данных по одной из строк матрицы и сравнение полученного значения функции с ее факти­ческим значением. При составлении новых матриц исходных данных из них ис­ключаются поочередно: а) один из двух факторов, коэффициент частной корреляции между которыми значительно больше коэффициентов парной корреляции между функцией и этими факторами. Например, если между двумя факторами коэффициент частной корреляции ра- 0,95, а коэффициенты парной корреляции между функцией и этими факторами равны 0.18 и 0,73, то первый фактор с коэффи­циентом парной корреляции, равным 0,18, из матрицы можно исключить; б) факторы с коэффициентами парной корреляции между ними и функцией менее 0,1; в) только после соблюдения требований а) и б) исключаются из матрицы факторы, имеющие с функцией обратную, с точки зре­ния экономической сущности, связь. Например, с повышением сменности работы цеха (фактор) должна расти его годовая произ­водительность (функция). Обратная же зависимость между ними свидетельствует о нерегулярном и недостоверном учете коэффи­циента сменности, а возможно, и производительности оборудова­ния, либо о неправильной методике расчета этих показателей. Поэтому в этом случае фактор необходимо исключить из матри­цы исходных данных и изучать систему учета. Из матрицы могут быть исключены также отдельные строки по предприятиям (периодам), не отвечающие ранее описанным тре­бованиям. Параметры окончательного уравнения регрессии должны отве­чать требованиям табл. 4.3. Если невозможно этого достигнуть, модель для ранжирования факторов и прогнозирования экономи­ческих показателей не может быть использована. Она пригодна только для предварительного отбора факторов. 8. И последнее — ранжирование. Ранжирование факторов осуществляется по показателю их эла­стичности. фактору с наибольшим коэффициентом эластичности присваивается первый ранг, и он является важнейшим. Например, если два фактора имеют коэффициенты эластичности, равные 0,35 и 0,58, то второму фактору нужно отдать предпочтение перед пер­вым при распределении ресурсов на улучшение данной функции (при улучшении второго фактора на 1% функция улучшается на 0,58%, а по первому фактору — 0,35%). Нами проведены специальные исследования зависимостей меж­ду элементами затрат и организационными факторами (програм­ма выпуска продукции, уровень ее освоенности, тенденция роста производительности труда). Результаты исследований показали, что эти факторы на -экономические показатели оказывают влияние только в определенных границах по гиперболической форме свя­зи. Поэтому эти факторы не должны включаться в общую много­факторную модель, их влияние на функцию должно учитываться отдельно. Например, себестоимость продукции прогнозируется по формуле                                                                                          (4.2) где       3 — прогнозное значение себестоимости продукции, рас­считанное с учетом организационных факторов производства и технических параметров конструкции;  — прогнозное значение себестоимости продукции, рас­считанное по ее техническим параметрам; — коэффициент, учитывающий влияние на себестои­мость изменения программы выпуска нового изделия по сравне­нию с программой выпуска базового (или группы аналогичных проектируемому) изделия. Для изделии массового выпуска этот коэффициент равен единице; — коэффициент, учитывающий влияние на себесто­имость уровня освоенности конструкции изделия; — коэффициент, учитывающий закономерность не­уклонного роста производительности труда. Он определяется по формуле                                                             где — среднегодовой (за последние 5 лет) прирост произво­дительности труда на предприятии (по общему объему продаж); — доля фонда заработной агаты в себестоимости про­дукции, доли единицы; t — интервал времени в годах, разделяющий периоды вы­пуска базовой и новой продукции. Анализ применения регрессионных моделей показывает, что в общем случае с повышением коэффициента множественной корреляции улучшаются другие параметры модели. Однако между коэффициентом множественной корреляции и ошибкой ап­проксимации не наблюдается устойчивой связи. Покажем это на примере. Для ранжирования факторов, например, влияющих на годовые затраты на эксплуатацию и ремонты воздушных поршневых ком­прессоров в условиях ряда машиностроительных предприятий Краснодарского края, окончательно были установлены ... ВНИМАНИЕ! Текст просматриваемого вами реферата (доклада, курсовой) урезан на треть (33%)! Чтобы просматривать этот и другие рефераты полностью, авторизуйтесь  на сайте: Ваш id: Пароль: РЕГИСТРАЦИЯ НА САЙТЕ