Analiza czynnikowa, jej rodzaje i metody. Zajęcia: Analiza czynnikowa elementów produkcji Analiza danych w statystyce

Statistica 6 q. Przygotowanie macierzy korelacji do analizy czynnikowej q. Tworzenie macierzy do analizy czynnikowej q. Analiza czynników q. Alokacja ładunków czynnikowych q. Budowanie diagramu czynnikowego

Przygotowanie macierzy korelacji do analizy czynnikowej w programie Statistica Ponieważ nasze rangi są skalami porządkowymi, do tego typu skal będą odpowiadały dwa współczynniki: Spearman i Kendall. Rozważmy Kendalla, ponieważ jest dokładniejszy. Wprowadzenie naszych surowych danych do programu Statistica

Otrzymaliśmy macierz czynnikową obliczoną przez współczynnik Kendalla, ponieważ to on jest adekwatny do naszych danych, które są skalami rzędu.

Tworzenie macierzy do obliczania FA Teraz należy stworzyć macierz o takiej strukturze, zgodnie z którą Statistica może przeprowadzić analizę czynnikową. Konieczne jest, aby macierz oprócz wartości korelacji między zmiennymi zawierała pod nimi 4 kolejne wiersze: 1) średnie wartości rang, 2) odchylenia standardowe rang, 3) liczbę ocenianych obiektów oraz 4) rodzaj macierzy. Kliknij Analizuj i wybierz Podstawowe statystyki i tabele

W rezultacie otrzymaliśmy macierz korelacji dla FA, którą Statistica może odczytać. Jednak analiza korelacji została tutaj przeprowadzona przy użyciu współczynnika Pearsona. Dlatego tę macierz korelacji (5 x 5) należy zastąpić obliczonym przez nas współczynnikiem Kendalla (kopiuj i wklej).

Jak widać, wartości korelacji Kendalla różnią się od wartości Pearsona. Dzieje się tak, ponieważ nasze szeregi są skalami porządku, dla których współczynnik Pearsona jest nieodpowiedni. Teraz możemy rozpocząć analizę czynnikową.

Zmienne → wybierz wszystkie 5 zmiennych Zmienna 1 Zmienna 5 → w polu Plik danych wstaw macierz korelacji → OK

Maks. Liczbę czynników ustawiamy na 5 (ponieważ mamy tylko 5 zmiennych) → wybieramy metodę Centroid (została opracowana przez Thurstone i implementuje geometryczne podejście do FA) → OK

W programie zidentyfikowano 2 czynniki. Aby wyświetlić obciążenia czynnikowe, kliknij przycisk Obciążenia czynnikowe. Aby zbudować wykres silni, kliknij wykres obciążenia 2M.

Statgraphics Centurion q. Analiza czynnikowa q. Alokacja ładunków czynnikowych q. Budowanie diagramu silni q. Budowanie diagramu obiektów

Program nie przewiduje możliwości wyznaczenia własnej macierzy korelacji, więc od razu zaczynamy od analizy naszych rang. Jedziemy w naszych szeregach i wybieramy Analiza → Dane zmienne → Metody wielowymiarowe → Analiza czynnikowa

W efekcie program zidentyfikował dla nas 2 czynniki o poziomie wyjaśnionej wariancji 82,468%. Oznacza to, że czynniki te wyjaśniają 82,468% (prawie 4/5) wszystkich naszych informacji dotyczących pięciu zmiennych.

Wykres osypiska (2 czynniki) Wykres pokazuje, że wszystkie wyjaśnione informacje dotyczą 1 i 2 czynników (2 punkty powyżej czerwonej linii)

Obciążenia czynnikowe Naciśnij Tabele (drugi przycisk od lewej na panelu) Zaznacz pole obok opcji Statystyki wyodrębniania → OK

Jak widać, ładunki czynnikowe na dziesiątym poziomie różnią się od tych, które otrzymaliśmy z obliczeń ręcznych oraz w programie Statistica. Wyjaśnia to fakt, że Statgraphics nie może zawierać własnej macierzy korelacji, a program zawsze uwzględnia współczynnik Pearsona, który nie jest adekwatny do danych w skalach porządkowych.

Wykres czynnikowy Naciśnij Wykresy (trzeci przycisk od lewej na panelu) Zaznacz pole obok Wykresu czynników 2 D (gdybyśmy mieli więcej niż 2 czynniki, zaznaczylibyśmy pole obok Wykresu czynnikowego 3 D, aby otrzymać trójwymiarowy wykres) → OK

Po rotacji otrzymaliśmy silnię. Segmenty (rzuty punktów utworzonych przez obciążenia czynnikowe) 2 i 5 znajdują się blisko osi y (zmierzają do 0) i są oddalone od osi x. Oznacza to, że współrzędne tych punktów na osi x (odpowiadającej pierwszemu czynnikowi) są reprezentowane przez małe wartości (0, 6). Stąd skale 2 i 5 reprezentują 1 czynnik. Na tej samej zasadzie segment 1 wskazuje, że skale 1, 3 i 4 reprezentują 2 czynniki.

Diagram obiektów Kliknij Wykresy (trzeci przycisk od lewej w panelu) Zaznacz pole obok Wykresu rozrzutu 2 D (gdybyśmy mieli więcej niż 2 czynniki, zaznaczylibyśmy pole obok Wykresu rozrzutu 3 D, aby uzyskać trójwymiarowy wykres) → OK

Wszystkie procesy biznesowe są ze sobą powiązane. Między nimi można prześledzić zarówno bezpośrednie, jak i pośrednie połączenia. Pod wpływem różnych czynników zmieniają się różne parametry ekonomiczne. Analiza czynnikowa (FA) pozwala zidentyfikować te wskaźniki, przeanalizować je, zbadać stopień wpływu.

Koncepcja analizy czynnikowej

Analiza czynnikowa to technika wielowymiarowa, która bada relacje między parametrami zmiennych. W trakcie tego procesu następuje badanie struktury macierzy kowariancji lub korelacji. Analiza czynnikowa znajduje zastosowanie w różnych naukach: psychometrii, psychologii, ekonomii. Podstawy tej metody opracował psycholog F. Galton.

Cele

Aby uzyskać wiarygodne wyniki, osoba musi porównać wskaźniki w kilku skalach. Proces określa korelację otrzymanych wartości, ich podobieństwa i różnice. Rozważ podstawowe zadania analizy czynnikowej:

• Znajdowanie istniejących wartości.
• Dobór parametrów do pełnej analizy wartości.
• Klasyfikacja wskaźników pracy systemowej.
• Znalezienie związku między wartościami efektywnymi i współczynnikami.
• Określenie stopnia wpływu każdego z czynników.
• Analiza roli każdej z wartości.
• Zastosowanie modelu silniowego.

Każdy parametr mający wpływ na wartość końcową powinien zostać zbadany.

Techniki analizy czynnikowej

Metody FA można stosować zarówno w połączeniu, jak i oddzielnie.

Analiza deterministyczna

Najczęściej stosowana jest analiza deterministyczna. Wynika to z faktu, że jest to dość proste. Pozwala zidentyfikować logikę wpływu głównych czynników firmy, przeanalizować ich wpływ w ujęciu ilościowym. W wyniku TAK możesz zrozumieć, jakie czynniki należy zmienić, aby poprawić efektywność firmy. Zalety metody: wszechstronność, łatwość użycia.

Analiza stochastyczna

Analiza stochastyczna umożliwia analizę istniejących relacji pośrednich. Oznacza to, że istnieje badanie czynników pośredniczonych. Metodę stosuje się, jeśli nie można znaleźć bezpośrednich linków. Analiza stochastyczna jest uważana za opcjonalną. Jest używany tylko w niektórych przypadkach.

Co oznaczają linki pośrednie? W przypadku bezpośredniego połączenia zmiana argumentu zmieni wartość współczynnika. Pośredni związek obejmuje zmianę argumentacji, po której następuje zmiana kilku wskaźników jednocześnie. Metoda jest uważana za pomocniczą. Wynika to z faktu, że eksperci zalecają badanie przede wszystkim bezpośrednich połączeń. Pozwalają na bardziej obiektywny obraz.

Etapy i cechy analizy czynnikowej

Analiza każdego czynnika daje obiektywne wyniki. Jednak jest używany niezwykle rzadko. Wynika to z faktu, że w procesie przeprowadzane są najbardziej złożone obliczenia. Do ich wykonania potrzebne będzie specjalne oprogramowanie.

Rozważ etapy FA:

1. Ustalenie celu obliczeń.
2. Wybór wartości, które bezpośrednio lub pośrednio wpływają na wynik końcowy.
3. Klasyfikacja czynników do kompleksowego badania.
4. Znalezienie zależności między wybranymi parametrami a ostatecznym wskaźnikiem.
5. Modelowanie zależności między wynikiem a wpływającymi na niego czynnikami.
6. Określenie wpływu wartości i ocena roli każdego z parametrów.
7. Korzystanie z utworzonej tabeli czynnikowej w działalności przedsiębiorstwa.

UWAGA! Analiza czynnikowa obejmuje złożone obliczenia. Dlatego lepiej powierzyć to profesjonaliście.

WAŻNY! Przy wykonywaniu obliczeń niezwykle ważne jest prawidłowe dobranie czynników wpływających na wynik przedsiębiorstwa. Dobór czynników zależy od konkretnego obszaru.

Analiza czynnikowa opłacalności

Rentowność FA jest przeprowadzana w celu analizy racjonalności alokacji zasobów. W rezultacie możesz określić, które czynniki najbardziej wpływają na wynik końcowy. W rezultacie można pozostawić tylko te czynniki, które najlepiej wpływają na wydajność. Na podstawie otrzymanych danych możesz zmienić politykę cenową firmy. Na koszt produkcji mogą wpływać następujące czynniki:

• koszty stałe;
• koszty zmienne;
• zysk.

Obniżenie kosztów powoduje wzrost zysków. W takim przypadku koszt się nie zmienia. Można stwierdzić, że na rentowność wpływają istniejące koszty, a także wolumen sprzedawanych produktów. Analiza czynnikowa pozwala określić stopień wpływu tych parametrów. Kiedy warto go trzymać? Głównym tego powodem jest spadek lub wzrost rentowności.

Analizę czynnikową przeprowadza się za pomocą następującego wzoru:

Rv \u003d ((W-SB-KRB-URB) / W) - (VB-SB-KRB-URB) / VB,gdzie:

VT - przychód za bieżący okres;

СБ - koszt własny za bieżący okres;

KRB - koszty handlowe za bieżący okres;

URB - koszty zarządu za poprzedni okres;

WB - przychody za poprzedni okres;

KRB - koszty handlowe za poprzedni okres.

Inne formuły

Rozważ wzór na obliczenie stopnia wpływu kosztów na rentowność:

Rс \u003d ((W-SBot-KRB-URB) / W) - (W-SB-KRB-URB) / W,

Sbot to koszt produkcji w bieżącym okresie.

Wzór na obliczenie wpływu wydatków na zarządzanie:

Rur \u003d ((W-SB-KRB-URot) / W) - (W-SB-KRB-URB) / W,

URot to wydatki na zarządzanie.

Wzór na obliczenie wpływu kosztów biznesowych:

Rk \u003d ((W-SB-KRo-URB) / W) - (W-SB-KRB-URB) / W,

КРо - są to wydatki komercyjne za poprzedni czas.

Łączny wpływ wszystkich czynników oblicza się według następującego wzoru:

Rb \u003d Rv + Rc + Rur + Rc.

WAŻNY! Podczas obliczania sensowne jest obliczenie wpływu każdego czynnika osobno. Ogólne wyniki PA mają niewielką wartość.

Przykład

Rozważ wskaźniki organizacji przez dwa miesiące (przez dwa okresy, w rublach). W lipcu przychody organizacji wyniosły 10 tys., Koszty produkcji - 5 tys., Koszty administracyjne - 2 tys., Koszty handlowe - 1 tys. W sierpniu przychody spółki wyniosły 12 tys., Koszty produkcji - 5,5 tys., Koszty ogólnego zarządu - 1,5 tys., Koszty handlowe - 1 tys. Przeprowadzane są następujące obliczenia:

R \u003d ((12 tys-5,5 tys-1 tys-2 tys) / 12 tys) - ((10 tys-5,5 tys-1 tys-2 tys) / 10 tys) \u003d 0,29-0, 15 \u003d 0,14

Z tych obliczeń możemy wywnioskować, że zysk organizacji wzrósł o 14%.

Analiza czynnikowa zysku

P \u003d RR + RF + RVN, gdzie:

Р - zysk lub strata;

РР - zysk ze sprzedaży;

RF - wyniki działalność finansowa;

RVN - saldo przychodów i kosztów z działalności nieoperacyjnej.

Następnie musisz określić wynik ze sprzedaży towarów:

РР \u003d N - S1 –S2, gdzie:

N - wpływy ze sprzedaży towarów po cenach sprzedaży;

S1 to koszt sprzedanych produktów;

S2 - koszty handlowe i administracyjne.

Kluczowym czynnikiem przy obliczaniu zysku jest obrót firmy ze sprzedaży firmy.

UWAGA! Analiza czynnikowa jest niezwykle trudna do wykonania ręcznie. Możesz użyć do tego specjalnych programów. Najprostszym programem do obliczeń i automatycznej analizy jest Microsoft Excel. Posiada narzędzia do analizy.

Ministerstwo rolnictwo RF

Federalna instytucja edukacyjna

Wyższe wykształcenie zawodowe

State University of Land Management

Katedra Teorii Ekonomii i Zarządzania

Praca na kursie

W dyscyplinie „Analiza i diagnostyka działalności finansowej przedsiębiorstwa”

Na temat: „Analiza czynnikowa elementów produkcji”.

Wykonano:

uczeń 34. grupy

Maksimova N.S.

Sprawdzone:

Chirkova L.L.

Moskwa 2009

Wstęp …………………………………………………………………………… ..... 3

Rozdział 1. Analiza czynnikowa elementów produkcji ……………………………………………………………………… ..4

1.1. Analiza czynnikowa, jej rodzaje i zadania ………………………………………………………………………………… ..4

1.2. Deterministyczna analiza czynnikowa. Wymagania dotyczące modelowania ……………………………………………………………………… ..8

1.3 Metody i rodzaje deterministycznej analizy czynnikowej ………………… ..10

Rozdział 2 . Część praktyczna ……………………………………………………… ..14

2.1. Metody pomiaru wpływu czynników w analizie działalności gospodarczej ………………………………………………………………………… .14

2.2. Analiza czynnikowa kondycji finansowej przedsiębiorstwa transportu samochodowego OJSC „Przedsiębiorstwo 1564” ……………………………………………….… .20

Wniosek …………………………………………………………………. …… ..24

Lista wykorzystanej literatury …………………………………………… ......... 25

Załączniki ……………………………………………………………………… ..26

Wprowadzenie

Analiza czynników - zbiór metod wieloczynnikowej analizy statystycznej wykorzystywanych do badania zależności między wartościami zmiennych. Za pomocą analizy czynnikowej można zidentyfikować ukryte (utajone) czynniki zmienne odpowiedzialne za występowanie liniowych zależności statystycznych (korelacji) między obserwowanymi zmiennymi.

Cele analizy czynnikowej:

• zmniejszenie liczby zmiennych;
• określenie zależności między zmiennymi, ich klasyfikacja.

Analiza czynnikowa powstała na początku XX wieku, pierwotnie rozwijana w zadaniach psychologii. Charles Spearman i Raymond Cattel wnieśli wielki wkład w rozwój analizy czynnikowej.

Metody analizy czynnikowej:

• analiza głównych składowych
• analiza korelacyjna
• metoda największego prawdopodobieństwa

Analiza czynnikowa - określająca wpływ czynników na wynik - jest jedną z najsilniejszych metodologicznych decyzji podejmowanych w analizie działalności gospodarczej przedsiębiorstw na potrzeby podejmowania decyzji. Dla liderów - dodatkowy argument, dodatkowy „kąt widzenia”.

Jednak w praktyce jest rzadko używany z kilku powodów:

1) wdrożenie tej metody wymaga pewnego wysiłku i określonego narzędzia (oprogramowania);

2) firmy mają inne „odwieczne” priorytety.

Rozdział 1. Analiza czynnikowa elementów produkcji

1.1 Analiza czynnikowa, jej rodzaje i zadania.

Analiza czynnikowa rozumiana jest jako metoda kompleksowego i systematycznego badania i pomiaru wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników.

Ogólnie można wyróżnić następujące główne etapy analizy czynnikowej:

1. Określenie celu analizy.

2. Dobór czynników determinujących badane wskaźniki efektywności.

3. Klasyfikacja i systematyzacja czynników w celu zapewnienia zintegrowanego i systematycznego podejścia do badania ich wpływu na wyniki działalności gospodarczej.

4. Określenie formy zależności między czynnikami a efektywnym wskaźnikiem.

5. Modelowanie zależności między wynikami a wskaźnikami czynnikowymi.

6. Obliczenie wpływu czynników i ocena roli każdego z nich w zmianie wartości efektywnego wskaźnika.

7. Praca z modelem czynnikowym (jego praktyczne zastosowanie w zarządzaniu procesami gospodarczymi).

Dobór czynników do analizy konkretnego wskaźnika dokonywany jest na podstawie wiedzy teoretycznej i praktycznej w danej branży. W tym przypadku zwykle wychodzą z zasady: im większy zespół czynników jest badany, tym dokładniejsze będą wyniki analizy. Jednocześnie należy pamiętać, że jeśli ten zespół czynników zostanie uznany za sumę mechaniczną, bez uwzględnienia ich interakcji, bez podkreślania głównych, determinujących, wnioski mogą być błędne. W analizie działalności gospodarczej (ACA) wzajemnie powiązane badanie wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników osiągane jest poprzez ich usystematyzowanie, co jest jednym z głównych zagadnień metodologicznych tej nauki.

Ważną kwestią metodologiczną w analizie czynnikowej jest określenie formy zależności między czynnikami a wskaźnikami wydajności: czy jest ona funkcjonalna czy stochastyczna, bezpośrednia czy odwrotna, prosta czy krzywoliniowa. Wykorzystuje doświadczenie teoretyczne i praktyczne, a także metody porównywania szeregów równoległych i dynamicznych, analityczne grupowanie informacji początkowych, graficzne itp.

Modelowanie wskaźników ekonomicznych to również złożony problem w analizie czynnikowej, którego rozwiązanie wymaga specjalnej wiedzy i umiejętności.

Obliczanie wpływu czynników jest głównym aspektem metodologicznym AHD. Aby określić wpływ czynników na końcowe wskaźniki, stosuje się wiele metod, które zostaną omówione bardziej szczegółowo poniżej.

Ostatnim etapem analizy czynnikowej jest praktyczne wykorzystanie modelu czynnikowego do wyliczenia rezerw na wzrost efektywnego wskaźnika, do planowania i prognozowania jego wartości w przypadku zmiany sytuacji.

W zależności od typu modelu czynnikowego wyróżnia się dwa główne typy analizy czynnikowej - deterministyczną i stochastyczną.

Deterministyczna analiza czynnikowa to technika badania wpływu czynników, których powiązanie ze wskaźnikiem efektywnym ma charakter funkcjonalny, czyli gdy efektywny wskaźnik modelu czynnikowego jest przedstawiony w postaci iloczynu, ilorazu lub algebraicznej sumy czynników.

Ten rodzaj analizy czynnikowej jest najczęstszy, ponieważ będąc dość prostym w użyciu (w porównaniu z analizą stochastyczną), pozwala zrozumieć logikę głównych czynników rozwoju przedsiębiorstwa, oszacować ich wpływ, zrozumieć, jakie czynniki iw jakiej proporcji można i należy zmienić, aby zwiększyć wydajność produkcji. W osobnym rozdziale rozważymy szczegółowo deterministyczną analizę czynnikową.

Analiza stochastyczna jest techniką badania czynników, których powiązanie ze wskaźnikiem efektywnym, w przeciwieństwie do funkcjonalnego, jest niepełne, probabilistyczne (korelacja). Jeżeli przy zależności funkcjonalnej (całkowitej) ze zmianą argumentu zawsze zachodzi odpowiednia zmiana funkcji, to przy połączeniu korelacyjnym zmiana argumentu może dać kilka wartości wzrostu funkcji, w zależności od kombinacji innych czynników określających ten wskaźnik. Na przykład wydajność pracy na tym samym poziomie wskaźnika kapitału do pracy może nie być taka sama w różnych przedsiębiorstwach. Zależy to od optymalnej kombinacji innych czynników wpływających na ten wskaźnik.

Modelowanie stochastyczne jest w pewnym stopniu uzupełnieniem i pogłębieniem deterministycznej analizy czynnikowej. W analizie czynnikowej modele te są używane z trzech głównych powodów:

konieczne jest zbadanie wpływu czynników, dla których niemożliwe jest zbudowanie ściśle deterministycznego modelu czynnikowego (np. poziom dźwigni finansowej)

• konieczne jest zbadanie wpływu czynników złożonych, których nie można łączyć w tym samym sztywno określonym modelu;
• konieczne jest zbadanie wpływu złożonych czynników, których nie można wyrazić za pomocą jednego wskaźnika ilościowego (na przykład poziom postępu naukowo-technicznego).

W przeciwieństwie do sztywno określonego podejścia stochastycznego, wdrożenie wymaga kilku warunków wstępnych:

a) obecność całości;

b) wystarczającą liczbę obserwacji;

c) losowość i niezależność obserwacji;

d) jednorodność;

e) obecność rozmieszczenia znaków zbliżonych do normalnego;

f) obecność specjalnego aparatu matematycznego.

Budowa modelu stochastycznego przebiega w kilku etapach:

• analiza jakościowa (wyznaczenie celu analizy, określenie populacji, określenie wskaźników efektywnych i czynnikowych, wybór okresu, dla którego przeprowadzana jest analiza, wybór metody analizy);
• wstępna analiza populacji symulowanej (sprawdzenie jednorodności populacji, z wyłączeniem obserwacji anomalnych, wyjaśnienie wymaganej liczebności próby, ustalenie praw rozkładu badanych wskaźników);
• zbudowanie modelu stochastycznego (regresyjnego) (doprecyzowanie listy czynników, obliczenie oszacowań parametrów równania regresji, wyliczenie konkurencyjnych opcji modelu);
• ocena adekwatności modelu (sprawdzenie istotności statystycznej równania jako całości i jego poszczególnych parametrów, sprawdzenie zgodności formalnych właściwości oszacowań z zadaniami badawczymi);
• ekonomiczna interpretacja i praktyczne wykorzystanie modelu (określenie przestrzennej i czasowej stabilności konstruowanej zależności, ocena praktycznych właściwości modelu).

Oprócz podziału na deterministyczne i stochastyczne wyróżnia się następujące typy analizy czynnikowej:

• do przodu i do tyłu;
• jednostopniowe i wieloetapowe;
• statyczne i dynamiczne;
• retrospektywne i prospektywne (prognoza).

W bezpośredniej analizie czynnikowej badania prowadzone są w sposób dedukcyjny - od ogółu do szczegółu. Odwrotna analiza czynnikowa polega na badaniu związków przyczynowo-skutkowych za pomocą indukcji logicznej - od poszczególnych czynników indywidualnych do czynników uogólniających.

Analiza czynnikowa może być jednoetapowa lub wieloetapowa. Pierwszy typ służy do badania czynników tylko jednego poziomu (jednego poziomu) podporządkowania bez ich uszczegóławiania na części składowe. Na przykład, . W wielostopniowej analizie czynnikowej czynniki a i b są wyszczególnione w ich elementach składowych w celu zbadania ich zachowania. Szczegółowy opis czynników może być kontynuowany. W tym przypadku badany jest wpływ czynników o różnych poziomach podporządkowania.

Konieczne jest również rozróżnienie między statyczną i dynamiczną analizą czynnikową. Pierwszy typ jest używany podczas badania wpływu czynników na wskaźniki wydajności w odpowiednim dniu. Innym typem jest technika badania związków przyczynowych w dynamice.

I wreszcie, analiza czynnikowa może być retrospektywna, która bada przyczyny wzrostu wskaźników wydajności w poprzednich okresach i obiecująca, która bada zachowanie czynników i wskaźników wydajności w przyszłości.

1.2 Deterministyczna analiza czynnikowa. Wymagania dotyczące modelowania.

Determinizm (od łac. determinino - definiuję) - doktryna obiektywnej, naturalnej i przyczynowej uwarunkowania wszystkich zjawisk. Ustalenie opiera się na zapisie o istnieniu przyczynowości, czyli takim związku między zjawiskami, w których jedno zjawisko (przyczyna) w ściśle określonych warunkach rodzi inne (skutek). )