วิธีดัชนีสำหรับกำหนดอิทธิพลของปัจจัยที่มีต่อตัวบ่งชี้ทั่วไป วิธีการวิเคราะห์แบบแฟกทอเรียลของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ อิทธิพลของปัจจัยที่มีต่อการทำให้เป็นภาพรวม

เพื่อความสะดวกในการศึกษาเนื้อหา เราแบ่งบทความออกเป็นหัวข้อ:

P cr = V och * (U cr och. -U cr. Base.) / 100
ที่ศูนย์กลางของรายงาน และฐาน - คอลัมน์ 6 และ 7

5. การคำนวณปัจจัย "ต้นทุนการจัดการ"

ลูกสุนัข = ชม. * (Uuro-U urb) / 100
โดยที่ Uuro และ U ur เป็นระดับของต้นทุนการจัดการในการรายงานและรอบระยะเวลาฐานตามลำดับ

6. การคำนวณผลรวมของอิทธิพลของปัจจัยทั้งหมดที่มีต่อกำไรจากการขาย

จำนวนเงินทั้งหมดต้องเท่ากับค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ในบรรทัดที่ 050 ของแบบฟอร์มหมายเลข 2 (คอลัมน์ 5) หากไม่เป็นเช่นนั้น แสดงว่าการคำนวณผิดและการวิเคราะห์เพิ่มเติมก็ไม่มีความหมาย

การวิเคราะห์ปัจจัยสามารถดำเนินต่อไปได้จนถึงรายได้สุทธิ เทคนิคมีดังนี้:

1. ตามโครงการที่กำหนดจะมีการวิเคราะห์กำไรจากการขาย
2. อิทธิพลของปัจจัยอื่นๆ ทั้งหมด (รายได้จากการดำเนินงาน ค่าใช้จ่าย ฯลฯ) ได้รับการประเมินในคอลัมน์ 5 ในตารางด้านบน

วิธีการวิเคราะห์ปัจจัย

ปรากฏการณ์และกระบวนการทั้งหมดของกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรนั้นเชื่อมโยงถึงกันและพึ่งพาซึ่งกันและกัน บางส่วนเกี่ยวข้องกันโดยตรงส่วนอื่น ๆ มีความสัมพันธ์ทางอ้อม ดังนั้น ปัญหาเชิงระเบียบวิธีที่สำคัญในการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์คือการศึกษาและวัดอิทธิพลของปัจจัยที่มีต่อมูลค่าของตัวชี้วัดทางเศรษฐศาสตร์ที่ศึกษา

การวิเคราะห์ปัจจัยในวรรณกรรมเพื่อการศึกษาถูกตีความว่าเป็นส่วนของการวิเคราะห์ทางสถิติหลายตัวแปรที่รวมวิธีการในการประเมินขนาดของชุดของตัวแปรที่สังเกตได้ โดยการตรวจสอบโครงสร้างของเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมหรือเมทริกซ์สหสัมพันธ์

การวิเคราะห์ปัจจัยเริ่มต้นประวัติศาสตร์ในด้านไซโครเมทริก และปัจจุบันมีการใช้กันอย่างแพร่หลายไม่เพียงแต่ในด้านจิตวิทยา แต่ยังรวมถึงในด้านสรีรวิทยา สังคมวิทยา รัฐศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ สถิติ และวิทยาศาสตร์อื่นๆ แนวคิดหลักของการวิเคราะห์ปัจจัยถูกวางโดยนักจิตวิทยาและนักมานุษยวิทยาชาวอังกฤษ F. Galton การพัฒนาและการนำการวิเคราะห์ปัจจัยไปใช้ในทางจิตวิทยาดำเนินการโดยนักวิทยาศาสตร์ เช่น C. Spearman, L. Thurstone และ R. Cattell การวิเคราะห์ปัจจัยทางคณิตศาสตร์ได้รับการพัฒนาโดย Hotelling, Harman, Kaiser, Thurstone, Tucker และนักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ

การวิเคราะห์ประเภทนี้ช่วยให้ผู้วิจัยสามารถแก้ปัญหาหลักสองประการ: อธิบายหัวข้อของการวัดในขนาดย่อและในเวลาเดียวกันอย่างครอบคลุม ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ปัจจัย เป็นไปได้ที่จะระบุปัจจัยที่รับผิดชอบต่อการมีอยู่ของความสัมพันธ์ทางสถิติเชิงเส้นของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้

ตัวอย่างเช่น เมื่อวิเคราะห์ค่าประมาณที่ได้จากหลายมาตราส่วน ผู้วิจัยตั้งข้อสังเกตว่ามีความคล้ายคลึงกันและมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สูง ในกรณีนี้ เขาสามารถสรุปได้ว่ามีตัวแปรแฝงบางอย่างที่สามารถอธิบายความคล้ายคลึงกันของการประมาณการที่สังเกตได้ ตัวแปรแฝงดังกล่าวเรียกว่าปัจจัยที่ส่งผลต่อตัวบ่งชี้จำนวนมากของตัวแปรอื่น ๆ ซึ่งนำไปสู่ความเป็นไปได้และความจำเป็นในการทำเครื่องหมายเป็นลำดับที่สูงกว่าทั่วไปและสูงกว่า

ดังนั้น เป้าหมายของการวิเคราะห์ปัจจัยสองเป้าหมายสามารถแยกแยะได้:

การกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร การจำแนกประเภท เช่น "การจัดประเภท R ตามวัตถุประสงค์"
การลดจำนวนตัวแปร

เพื่อระบุปัจจัยที่สำคัญที่สุดและด้วยเหตุนี้ โครงสร้างปัจจัยจึงสมเหตุสมผลที่สุดที่จะใช้วิธีการขององค์ประกอบหลัก สาระสำคัญของวิธีนี้คือการแทนที่ส่วนประกอบที่มีความสัมพันธ์ด้วยปัจจัยที่ไม่สัมพันธ์กัน ลักษณะสำคัญอีกประการของวิธีการนี้คือความสามารถในการจำกัดตัวเองให้อยู่ในองค์ประกอบหลักที่ให้ข้อมูลมากที่สุด และแยกส่วนที่เหลือออกจากการวิเคราะห์ ซึ่งทำให้การตีความผลลัพธ์ง่ายขึ้น ข้อดีของวิธีนี้ก็คือเป็นวิธีเดียวในการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีหลักฐานยืนยันทางคณิตศาสตร์

การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นวิธีการศึกษาและการวัดผลกระทบของปัจจัยที่มีประสิทธิผลและซับซ้อนที่ซับซ้อนและเป็นระบบ

มีประเภทของการวิเคราะห์ปัจจัยดังต่อไปนี้:

1. Deterministic (เชิงฟังก์ชัน) - ตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพถูกนำเสนอในรูปแบบของผลิตภัณฑ์ ผลหาร หรือผลรวมของปัจจัยเชิงพีชคณิต
2. Stochastic (สหสัมพันธ์) - ความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดประสิทธิภาพและปัจจัยไม่สมบูรณ์หรือความน่าจะเป็น
3. โดยตรง (อนุมาน) - จากทั่วไปถึงเฉพาะ
4. ย้อนกลับ (อุปนัย) - จากเฉพาะถึงทั่วไป
5. ขั้นตอนเดียวและหลายขั้นตอน
6. คงที่และไดนามิก
7. ย้อนหลังและมองไปข้างหน้า

นอกจากนี้ การวิเคราะห์ปัจจัยสามารถสำรวจได้ - ดำเนินการในการศึกษาโครงสร้างปัจจัยที่ซ่อนอยู่โดยไม่ต้องคำนึงถึงจำนวนของปัจจัยและภาระและการยืนยันซึ่งออกแบบมาเพื่อทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับจำนวนปัจจัยและภาระ การนำการวิเคราะห์ปัจจัยไปปฏิบัติจริงเริ่มต้นด้วยการตรวจสอบเงื่อนไข

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย:

สัญญาณทั้งหมดต้องเป็นเชิงปริมาณ
จำนวนของคุณสมบัติต้องเป็นสองเท่าของจำนวนตัวแปร
ตัวอย่างต้องสม่ำเสมอ
ตัวแปรดั้งเดิมควรกระจายอย่างสมมาตร
การวิเคราะห์ปัจจัยดำเนินการกับตัวแปรที่มีความสัมพันธ์

ในการวิเคราะห์ ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันอย่างแน่นหนาจะรวมกันเป็นปัจจัยเดียว ส่งผลให้มีการกระจายตัวระหว่างส่วนประกอบและได้โครงสร้างปัจจัยที่มองเห็นได้ง่ายที่สุด หลังจากรวมกันแล้ว ความสัมพันธ์ของส่วนประกอบภายในแต่ละปัจจัยระหว่างกันจะสูงกว่าความสัมพันธ์กับส่วนประกอบจากปัจจัยอื่นๆ ขั้นตอนนี้ยังทำให้สามารถแยกตัวแปรแฝง ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อวิเคราะห์การรับรู้และค่านิยมทางสังคม

ตามกฎแล้ว การวิเคราะห์ปัจจัยจะดำเนินการในหลายขั้นตอน

ขั้นตอนการวิเคราะห์ปัจจัย:

ขั้นตอนที่ 1 การเลือกปัจจัย
ระยะที่ 2 การจำแนกและการจัดระบบของปัจจัย
ขั้นตอนที่ 3 การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพและปัจจัย
ขั้นตอนที่ 4 การคำนวณอิทธิพลของปัจจัยและการประเมินบทบาทของปัจจัยแต่ละอย่างในการเปลี่ยนแปลงค่าของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ
ขั้นตอนที่ 5 การใช้แบบจำลองปัจจัยในทางปฏิบัติ (การคำนวณเงินสำรองสำหรับการเติบโตของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ)

โดยธรรมชาติของความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ วิธีการของการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดและสุ่มจะแตกต่างกัน

การวิเคราะห์ปัจจัยกำหนดคืออิทธิพลของปัจจัย การเชื่อมต่อกับตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลมีลักษณะการทำงาน กล่าวคือ เมื่อตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลของแบบจำลองปัจจัยถูกนำเสนอเป็นผลคูณ ผลหาร หรือผลรวมของปัจจัยเชิงพีชคณิต

วิธีการวิเคราะห์ปัจจัยกำหนด: วิธีการทดแทนลูกโซ่ วิธีการของความแตกต่างสัมบูรณ์ วิธีความแตกต่างสัมพัทธ์; วิธีการหนึ่ง; วิธีลอการิทึม

การวิเคราะห์ปัจจัยประเภทนี้เป็นเรื่องธรรมดาที่สุดเนื่องจากค่อนข้างใช้งานง่าย (เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์สุ่ม) จะช่วยให้คุณเข้าใจตรรกะของการกระทำของปัจจัยหลักของการพัฒนาองค์กรเพื่อวัดอิทธิพลของพวกเขาเพื่อทำความเข้าใจ ปัจจัยใดและในสัดส่วนใดที่เป็นไปได้และแนะนำให้เปลี่ยนเพื่อปรับปรุง

การวิเคราะห์แบบสุ่มเป็นเทคนิคสำหรับการศึกษาปัจจัยต่างๆ ซึ่งความสัมพันธ์กับตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผล ตรงกันข้ามกับฟังก์ชันการทำงาน ไม่สมบูรณ์ มีความน่าจะเป็น (สหสัมพันธ์) หากด้วยการพึ่งพาการทำงาน (สมบูรณ์) ที่มีการเปลี่ยนแปลงในอาร์กิวเมนต์การเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในฟังก์ชันจะเกิดขึ้นเสมอจากนั้นด้วยการเชื่อมต่อแบบสหสัมพันธ์การเปลี่ยนแปลงในอาร์กิวเมนต์สามารถให้ค่าต่างๆของการเพิ่มขึ้นของฟังก์ชันได้ จากปัจจัยอื่นๆ ที่กำหนดตัวบ่งชี้นี้ร่วมกัน

วิธีการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่ม: - วิธีสหสัมพันธ์แบบคู่;
- การวิเคราะห์สหสัมพันธ์หลายรายการ
- โมเดลเมทริกซ์;
- การเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์
- วิธีการวิจัยการดำเนินงาน
- ทฤษฎีเกม.

จำเป็นต้องแยกความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์ปัจจัยแบบคงที่และแบบไดนามิกด้วย ประเภทแรกใช้ในการศึกษาอิทธิพลของปัจจัยต่อตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพ ณ วันที่ที่เกี่ยวข้อง อีกประเภทหนึ่งเป็นเทคนิคในการศึกษาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุในพลวัต

และสุดท้าย การวิเคราะห์ปัจจัยสามารถย้อนหลังได้ ซึ่งศึกษาสาเหตุของการเพิ่มขึ้นของตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพในช่วงที่ผ่านมา และมีแนวโน้มว่าจะตรวจสอบพฤติกรรมของปัจจัยและตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพในอนาคต

การวิเคราะห์ปัจจัยการทำกำไร

เป้าหมายหลักของ บริษัท ใด ๆ คือการหาสิ่งที่ดีที่สุดที่มุ่งเป้าไปที่การเพิ่มผลกำไรสูงสุด ซึ่งการแสดงออกที่เกี่ยวข้องกันคือตัวบ่งชี้ความสามารถในการทำกำไร ข้อดีของการใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ในการวิเคราะห์คือความสามารถในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพที่ไม่เพียงแต่ภายในกรอบการทำงานของบริษัทเดียว แต่ยังรวมถึงการใช้บริษัทหลายมิติในระยะเวลาหลายปีอีกด้วย นอกจากนี้ ตัวบ่งชี้ความสามารถในการทำกำไร เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องใดๆ เป็นลักษณะสำคัญของสภาพแวดล้อมแบบแฟกทอเรียลสำหรับการก่อตัวของผลกำไรและรายได้ของบริษัท

ปัญหาของการใช้ขั้นตอนการวิเคราะห์ในด้านนี้คือ ผู้เขียนเสนอแนวทางต่างๆ ในการสร้างไม่เพียงแต่ระบบพื้นฐานของตัวชี้วัดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงตัวชี้วัดความสามารถในการทำกำไรด้วย

ในการวิเคราะห์ความสามารถในการทำกำไร จะใช้แบบจำลองปัจจัยต่อไปนี้:

R = P / N หรือ
R = (N - S) / N * 100
โดยที่ P คือกำไร N - รายได้; S คือต้นทุน

ในกรณีนี้อิทธิพลของปัจจัยการเปลี่ยนแปลงราคาของผลิตภัณฑ์จะถูกกำหนดโดยสูตร:

RN = (N1 - S0) / N1 - (N0 - S0) / N0
ดังนั้นอิทธิพลของปัจจัยของการเปลี่ยนแปลงราคาต้นทุนจะเป็นดังนี้:
RS = (N1 - S1) / N1 - (N1 - S0) / N1
ผลรวมของค่าเบี่ยงเบนแฟกทอเรียลจะทำให้การเปลี่ยนแปลงโดยรวมในการทำกำไรสำหรับช่วงเวลา:
R = RN + RS

การใช้โมเดลนี้ เราจะทำการวิเคราะห์ปัจจัยของตัวชี้วัดความสามารถในการทำกำไรของการผลิตผลิตภัณฑ์ฮาร์ดแวร์โดยองค์กรทั่วไป ในการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองปัจจัย คุณต้องการข้อมูล: เกี่ยวกับราคาสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ขาย ปริมาณการขาย และต้นทุนการผลิตหรือการขายหนึ่งหน่วย ผลิตภัณฑ์.

การวิเคราะห์ปัจจัยกำหนด

แบบจำลองเชิงกำหนดของระบบแฟกทอเรียลถูกจำกัดโดยความยาวของฟิลด์แฟกทอเรียลของลิงก์โดยตรง ด้วยระดับความรู้ไม่เพียงพอเกี่ยวกับธรรมชาติของการเชื่อมโยงโดยตรงของตัวบ่งชี้กิจกรรมทางเศรษฐกิจอย่างใดอย่างหนึ่งหรืออย่างอื่น จึงมักจำเป็นต้องมีแนวทางที่แตกต่างออกไปสู่ความรู้เกี่ยวกับความเป็นจริงตามวัตถุประสงค์ ช่วงของการเปลี่ยนแปลงเชิงปริมาณในตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจสามารถกำหนดได้โดยการวิเคราะห์แบบสุ่มของข้อมูลเชิงประจักษ์ขนาดใหญ่เท่านั้น

ด้วยการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนด แบบจำลองของปรากฏการณ์ภายใต้การศึกษาจะไม่เปลี่ยนแปลงสำหรับวัตถุและระยะเวลาทางเศรษฐกิจ (เนื่องจากอัตราส่วนของหมวดหมู่หลักที่สอดคล้องกันนั้นคงที่) หากจำเป็นต้องเปรียบเทียบผลลัพธ์ของกิจกรรมของแต่ละฟาร์มหรือหนึ่งฟาร์มในช่วงเวลาหนึ่ง อาจมีเพียงคำถามเกี่ยวกับการเปรียบเทียบผลการวิเคราะห์เชิงปริมาณที่ระบุบนพื้นฐานของแบบจำลองเท่านั้น

การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงกำหนดเป็นเทคนิคสำหรับศึกษาอิทธิพลของปัจจัย ซึ่งการเชื่อมโยงกับตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลมีลักษณะการทำงาน กล่าวคือ สามารถแสดงได้โดยการพึ่งพาทางคณิตศาสตร์

ตัวแบบที่กำหนดขึ้นเองสามารถมีได้หลายประเภท: การบวก คูณ ทวีคูณ ผสม

การวิเคราะห์ปัจจัยขององค์กร

ปัจจัยที่ศึกษาอิทธิพลของการวิเคราะห์กิจกรรมทางเศรษฐกิจ จำแนกตามเกณฑ์ต่างๆ ประการแรกสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: ปัจจัยภายในที่ขึ้นอยู่กับกิจกรรมขององค์กรที่กำหนดและปัจจัยภายนอกที่ไม่ขึ้นอยู่กับองค์กรนี้

ปัจจัยภายใน ขึ้นอยู่กับขนาดของผลกระทบต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ แบ่งออกเป็นปัจจัยหลักและรอง ปัจจัยหลักรวมถึงปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้และวัสดุตลอดจนปัจจัยที่เกิดจากกิจกรรมการจัดหาและการตลาดและด้านอื่น ๆ ขององค์กร ปัจจัยหลักมีผลกระทบพื้นฐานต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจทั่วไป ปัจจัยภายนอกที่ไม่ขึ้นอยู่กับองค์กรนี้เกิดจากธรรมชาติและภูมิอากาศ (ภูมิศาสตร์) เศรษฐกิจและสังคมตลอดจนสภาพเศรษฐกิจภายนอก

ขึ้นอยู่กับระยะเวลาของผลกระทบต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ ปัจจัยคงที่และตัวแปรสามารถแยกแยะได้ ปัจจัยประเภทแรกส่งผลต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจซึ่งไม่จำกัดเวลา ปัจจัยผันแปรส่งผลต่อประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจในช่วงระยะเวลาหนึ่งเท่านั้น

ปัจจัยสามารถแบ่งออกได้เป็นวงกว้าง (เชิงปริมาณ) และแบบเข้มข้น (เชิงคุณภาพ) ตามลักษณะของอิทธิพลที่มีต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ ตัวอย่างเช่น หากมีการศึกษาอิทธิพลของปัจจัยด้านแรงงานที่มีต่อปริมาณผลผลิต การเปลี่ยนแปลงในจำนวนคนงานจะเป็นปัจจัยที่กว้างขวาง และการเปลี่ยนแปลงในคนงานหนึ่งคนจะเป็นปัจจัยที่เข้มข้น

ปัจจัยที่มีผลต่อตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจตามระดับการพึ่งพาเจตจำนงและจิตสำนึกของพนักงานขององค์กรและบุคคลอื่นสามารถแบ่งออกเป็นปัจจัยวัตถุประสงค์และอัตนัย ปัจจัยเชิงวัตถุอาจรวมถึงสภาพอากาศ ภัยธรรมชาติที่ไม่ขึ้นอยู่กับกิจกรรมของมนุษย์ ปัจจัยอัตนัยขึ้นอยู่กับคนทั้งหมด ปัจจัยส่วนใหญ่ที่ครอบงำควรจัดเป็นอัตนัย

ปัจจัยยังสามารถแบ่งย่อยได้ ขึ้นอยู่กับขอบเขตของการกระทำ ออกเป็นปัจจัยที่ไม่จำกัด และปัจจัยของการกระทำที่จำกัด ปัจจัยประเภทแรกดำเนินการทุกที่ ในทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจของประเทศ ปัจจัยประเภทที่สองมีผลเฉพาะในอุตสาหกรรมหรือแม้แต่องค์กรส่วนบุคคล

ตามโครงสร้างปัจจัยแบ่งออกเป็นแบบง่ายและซับซ้อน ปัจจัยส่วนใหญ่ที่ครอบงำนั้นซับซ้อน รวมถึงองค์ประกอบหลายอย่าง ในขณะเดียวกันก็มีปัจจัยที่ไม่เอื้ออำนวยต่อการสูญเสียอวัยวะ ตัวอย่างเช่น ผลตอบแทนจากสินทรัพย์เป็นตัวอย่างของปัจจัยที่ซับซ้อน จำนวนวันที่อุปกรณ์ทำงานในช่วงเวลาที่กำหนดนั้นเป็นปัจจัยง่ายๆ

โดยธรรมชาติของผลกระทบต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจโดยทั่วไป ปัจจัยทางตรงและทางอ้อมมีความโดดเด่น ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงของต้นทุนสินค้าขาย แม้ว่าจะมีผลตรงกันข้ามกับปริมาณกำไร แต่ควรพิจารณาปัจจัยทางตรง นั่นคือ ปัจจัยของคำสั่งแรก การเปลี่ยนแปลงมูลค่าต้นทุนวัสดุมีผลกระทบทางอ้อมต่อกำไร กล่าวคือ กระทบต่อกำไรไม่โดยตรงแต่ผ่านต้นทุนซึ่งเป็นปัจจัยของลำดับแรก จากนี้ ระดับของต้นทุนวัสดุควรพิจารณาปัจจัยของลำดับที่สอง นั่นคือ ปัจจัยทางอ้อม

ขึ้นอยู่กับว่าเป็นไปได้หรือไม่ที่จะหาจำนวนอิทธิพลของปัจจัยที่กำหนดต่อตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจทั่วไป มีปัจจัยที่วัดได้และไม่สามารถวัดได้

การจำแนกประเภทนี้เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการจำแนกประเภทของเงินสำรองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรหรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือเงินสำรองเพื่อปรับปรุงตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจที่วิเคราะห์

แบบจำลองการวิเคราะห์ปัจจัย

สมมติว่าคุณกำลังศึกษา (ค่อนข้าง "งี่เง่า") ซึ่งคุณวัดส่วนสูงของคนร้อยคนเป็นนิ้วและเซนติเมตร ดังนั้น คุณมีตัวแปรสองตัว หากต้องการตรวจสอบเพิ่มเติม เช่น ผลกระทบของอาหารเสริมต่างๆ ต่อการเจริญเติบโต ว่า คุณจะยังคงใช้ตัวแปรทั้งสองต่อไปหรือไม่ อาจจะไม่ เพราะ ความสูงเป็นคุณลักษณะหนึ่งของบุคคล ไม่ว่าจะวัดด้วยหน่วยใด

ทีนี้ สมมติว่าคุณต้องการวัดความพึงพอใจในชีวิตของผู้คน ซึ่งคุณสร้างแบบสอบถามด้วยรายการต่างๆ ท่ามกลางคำถามอื่นๆ ให้ถามดังนี้: ผู้คนพึงพอใจกับงานอดิเรกของตนหรือไม่ (ข้อ 1) และพวกเขาฝึกฝนอย่างหนักเพียงใด (ข้อ 2) ผลลัพธ์จะถูกแปลงเพื่อให้คำตอบโดยเฉลี่ย (เช่น สำหรับความพึงพอใจ) ตรงกับค่า 100 ในขณะที่ค่าที่ต่ำกว่าและสูงกว่าจะอยู่ที่ด้านล่างและเหนือคำตอบโดยเฉลี่ยตามลำดับ ตัวแปรสองตัว (คำตอบของสองรายการที่แตกต่างกัน) มีความสัมพันธ์กัน (หากคุณไม่คุ้นเคยกับแนวคิดของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ เราขอแนะนำให้คุณดูส่วนสถิติและตารางพื้นฐาน - สหสัมพันธ์) จากความสัมพันธ์ในระดับสูงของตัวแปรทั้งสองนี้สามารถสรุปได้ว่าแบบสอบถามสองรายการมีความซ้ำซ้อน

การรวมสองตัวแปรเป็นปัจจัยเดียว ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามารถค้นพบได้โดยใช้พล็อตแบบกระจาย เส้นพอดีที่เป็นผลลัพธ์ให้ภาพกราฟิกของความสัมพันธ์ หากคุณกำหนดตัวแปรใหม่ตามเส้นการถดถอยที่แสดงในแผนภาพนี้ ตัวแปรดังกล่าวจะรวมคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของตัวแปรทั้งสองไว้ด้วย ดังนั้น ที่จริงแล้ว คุณได้ลดจำนวนตัวแปรและแทนที่สองตัวแปรด้วยหนึ่ง โปรดทราบว่าปัจจัยใหม่ (ตัวแปร) เป็นการรวมเชิงเส้นของตัวแปรดั้งเดิมสองตัว

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก. ตัวอย่างที่รวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์สองตัวแปรเป็นปัจจัยเดียวแสดงแนวคิดหลักของแบบจำลองการวิเคราะห์ปัจจัย หรือการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักที่แม่นยำยิ่งขึ้น (ความแตกต่างนี้จะกล่าวถึงในภายหลัง) การขยายตัวอย่างสองตัวแปรไปยังตัวแปรจำนวนมากขึ้นทำให้การคำนวณทำได้ยากขึ้น แต่หลักการพื้นฐานของการแสดงตัวแปรตามสองตัวหรือมากกว่าเป็นปัจจัยเดียวยังคงใช้ได้

เน้นองค์ประกอบหลัก โดยทั่วไป ขั้นตอนการระบุองค์ประกอบหลักจะคล้ายกับการหมุนที่เพิ่มความแปรปรวน (varimax) ของพื้นที่ดั้งเดิมของตัวแปรให้สูงสุด ตัวอย่างเช่น ใน scatterplot คุณสามารถถือว่าเส้นการถดถอยเป็นแกน x โดยการหมุนเพื่อให้ตรงกับเส้นการถดถอย การหมุนประเภทนี้เรียกว่าการหมุนเพิ่มค่าความแปรปรวนสูงสุด เนื่องจากเกณฑ์ (เป้าหมาย) ของการหมุนคือการเพิ่มความแปรปรวน (ความแปรปรวน) ของตัวแปร "ใหม่" (แฟกเตอร์) ให้มากที่สุด และลดการกระจายรอบ (ดูกลยุทธ์การหมุน)

การวางนัยทั่วไปในกรณีของตัวแปรหลายตัว เมื่อมีตัวแปรมากกว่า 2 ตัว ตัวแปรเหล่านี้สามารถกำหนด "ช่องว่าง" สามมิติได้ในลักษณะเดียวกับที่ตัวแปรสองตัวกำหนดระนาบ หากคุณมีสามตัวแปร คุณสามารถสร้าง 3M scatterplot

สำหรับกรณีของตัวแปรมากกว่าสามตัว เป็นไปไม่ได้ที่จะแสดงจุดบนแผนภาพกระจาย อย่างไรก็ตาม ตรรกะของการหมุนแกนเพื่อเพิ่มความแปรปรวนของปัจจัยใหม่ให้สูงสุดยังคงเหมือนเดิม

ปัจจัยตั้งฉากหลายประการ หลังจากที่คุณพบเส้นที่มีความแปรปรวนมากที่สุดแล้ว ข้อมูลบางส่วนจะกระจายอยู่รอบๆ และเป็นเรื่องปกติที่จะทำซ้ำขั้นตอน ในการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก นี่คือสิ่งที่เสร็จสิ้นแล้ว: หลังจากไฮไลต์ปัจจัยแรก นั่นคือ หลังจากวาดบรรทัดแรกแล้ว จะมีการกำหนดบรรทัดถัดไป ซึ่งจะทำให้ความผันแปรที่เหลือสูงสุด (การแพร่กระจายของข้อมูลรอบเส้นตรงเส้นแรก ) เป็นต้น ดังนั้น ปัจจัยต่างๆ จะถูกเน้นตามลำดับทีละตัว เนื่องจากปัจจัยที่ตามมาแต่ละปัจจัยถูกกำหนดในลักษณะที่จะเพิ่มความแปรปรวนที่เหลืออยู่จากปัจจัยก่อนหน้าให้มากที่สุด ปัจจัยจึงกลายเป็นอิสระจากกัน กล่าวอีกนัยหนึ่งไม่สัมพันธ์กันหรือมุมฉาก

จำนวนปัจจัยที่ควรเน้น จำได้ว่าการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักเป็นวิธีการลดข้อมูลหรือการลดข้อมูลเช่น โดยการลดจำนวนตัวแปร คำถามที่เป็นธรรมชาติเกิดขึ้น: ควรมีการระบุปัจจัยจำนวนเท่าใด โปรดทราบว่า ในกระบวนการคัดเลือกปัจจัยที่ต่อเนื่องกันนั้นมีความแปรปรวนน้อยลงเรื่อยๆ การตัดสินใจว่าจะหยุดกระบวนการแฟคตอริ่งเมื่อใดนั้นขึ้นอยู่กับมุมมองของสิ่งที่นับเป็นความแปรปรวน "สุ่ม" เล็กน้อย

ทบทวนผลการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก ทีนี้มาดูผลลัพธ์มาตรฐานของการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักกันบ้าง ด้วยการทำซ้ำซ้ำๆ คุณจะแยกปัจจัยที่มีความแปรปรวนน้อยลง เพื่อความง่ายในการนำเสนอ เราคิดว่าโดยปกติการทำงานเริ่มต้นด้วยเมทริกซ์ซึ่งความแปรปรวนของตัวแปรทั้งหมดจะเท่ากับ 1.0 ดังนั้นความแปรปรวนทั้งหมดจึงเท่ากับจำนวนตัวแปร ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณมี 10 ตัวแปร โดยแต่ละตัวมีความแปรปรวนเป็น 1 ความแปรปรวนที่ใหญ่ที่สุดที่อาจแยกได้คือ 10 เท่า 1. สมมติว่าในแบบสำรวจความพึงพอใจในชีวิตของคุณ คุณได้รวม 10 รายการเพื่อวัดความพึงพอใจในด้านต่างๆ ของความพึงพอใจต่อบ้าน ชีวิตและการทำงาน

ค่าลักษณะเฉพาะ ในคอลัมน์ที่สอง (ค่าลักษณะเฉพาะ) ของตารางผลลัพธ์ คุณสามารถค้นหาความแปรปรวนของปัจจัยใหม่ที่เพิ่งเลือกได้ ในคอลัมน์ที่สาม สำหรับแต่ละปัจจัย เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนทั้งหมด (ในตัวอย่างนี้ 10) จะได้รับสำหรับแต่ละปัจจัย ดังที่คุณเห็น ปัจจัยแรก (ค่า 1) อธิบาย 61 เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนทั้งหมด ปัจจัย 2 (ค่า 2) อธิบาย 18 เปอร์เซ็นต์ และอื่นๆ คอลัมน์ที่สี่ประกอบด้วยค่าความแปรปรวนสะสมหรือสะสม ความแปรปรวนที่จำแนกตามปัจจัยต่างๆ เรียกว่า ค่าลักษณะเฉพาะ ชื่อนี้มาจากวิธีการคำนวณที่ใช้

ค่าลักษณะเฉพาะและปัญหาของจำนวนปัจจัย เมื่อคุณทราบความแปรปรวนของแต่ละปัจจัยแล้ว คุณสามารถย้อนกลับมาที่คำถามว่าควรเก็บปัจจัยไว้กี่ตัว ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น การตัดสินใจนี้เป็นไปโดยพลการ อย่างไรก็ตาม มีแนวทางทั่วไปบางประการและในทางปฏิบัติ การปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

เกณฑ์ไกเซอร์ ในตอนแรก คุณสามารถเลือกเฉพาะปัจจัยที่มีค่าลักษณะเฉพาะมากกว่า 1 โดยพื้นฐานแล้ว นี่หมายความว่าหากปัจจัยไม่เลือกความแปรปรวนที่เทียบเท่ากับความแปรปรวนของตัวแปรหนึ่งตัวเป็นอย่างน้อย ค่านั้นจะถูกข้ามไป เกณฑ์นี้เสนอโดย Kaiser (1960) และน่าจะใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด ในตัวอย่างข้างต้น ตามเกณฑ์นี้ คุณควรเก็บเพียง 2 ปัจจัย (สององค์ประกอบหลัก)

เกณฑ์การกรีด เกณฑ์หินกรวดคือวิธีการแบบกราฟิกที่เสนอครั้งแรกโดย Cattell (1966) คุณสามารถพล็อตค่าลักษณะเฉพาะที่แสดงในตารางก่อนหน้านี้เป็นกราฟอย่างง่าย

Cattel แนะนำให้หาตำแหน่งบนกราฟที่ค่าลักษณะเฉพาะที่ลดลงจากซ้ายไปขวาช้าลงมากที่สุด สันนิษฐานว่ามีเพียง "factorial talus" เท่านั้นที่ตั้งอยู่ทางด้านขวาของจุดนี้ - "talus" เป็นศัพท์ทางธรณีวิทยาสำหรับเศษที่สะสมอยู่ที่ส่วนล่างของเนินหิน ตามเกณฑ์นี้ อาจมี 2 หรือ 3 ปัจจัยในตัวอย่างนี้

ควรใช้เกณฑ์อะไร. เกณฑ์ทั้งสองได้รับการศึกษาอย่างละเอียดโดย Browne (1968), Cattell and Jaspers (1967), Hakstian, Rogers, Cattell (1982), Lynn (Linn, 1968), Tucker, Koopman และ Lynn (Tucker, Koopman, Linn, 1969 ). ในทางทฤษฎี คุณสามารถคำนวณคุณสมบัติของพวกมันโดยสร้างข้อมูลสุ่มสำหรับปัจจัยจำนวนหนึ่งโดยเฉพาะ จากนั้นคุณจะเห็นว่าพบปัจจัยสำคัญจำนวนที่แม่นยำเพียงพอโดยใช้เกณฑ์ที่ใช้หรือไม่ ด้วยวิธีการทั่วไปนี้ เกณฑ์แรก (เกณฑ์ของไคเซอร์) บางครั้งยังคงมีปัจจัยมากเกินไป ในขณะที่เกณฑ์ที่สอง (เกณฑ์กรวด) บางครั้งยังคงมีปัจจัยน้อยเกินไป อย่างไรก็ตามเกณฑ์ทั้งสองนั้นค่อนข้างดีในสภาวะปกติเมื่อมีปัจจัยค่อนข้างน้อยและหลายตัวแปร ในทางปฏิบัติมีคำถามเพิ่มเติมที่สำคัญเกิดขึ้นคือเมื่อสามารถตีความวิธีแก้ปัญหาที่ได้รับอย่างมีความหมาย ดังนั้น โดยปกติแล้วจะมีการตรวจสอบวิธีแก้ปัญหาหลายอย่างที่มีปัจจัยไม่มากก็น้อย จากนั้นจึงเลือกวิธี "ที่มีความหมาย" มากที่สุด ประเด็นนี้จะได้รับการพิจารณาเพิ่มเติมในแง่ของการหมุนเวียนปัจจัย

การวิเคราะห์ปัจจัยหลัก ก่อนดำเนินการต่อเพื่อพิจารณาแง่มุมต่างๆ ของการได้มาของการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก เราขอแนะนำการวิเคราะห์ปัจจัยหลัก กลับไปที่ตัวอย่างแบบสอบถามความพึงพอใจในชีวิตเพื่อสร้าง “แบบจำลองที่คิดได้” อีกแบบหนึ่ง คุณสามารถจินตนาการได้ว่าการตอบสนองของอาสาสมัครขึ้นอยู่กับสององค์ประกอบ ขั้นแรก ให้เลือกปัจจัยทั่วไปที่เกี่ยวข้อง เช่น "การทำงานอดิเรกของคุณให้พอใจ" ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ แต่ละรายการวัดบางส่วนของแง่มุมทั่วไปของความพึงพอใจนี้ นอกจากนี้ แต่ละรายการยังมีแง่มุมของความพึงพอใจที่ไม่เหมือนใครซึ่งไม่พบในรายการอื่น

ชุมชน. หากแบบจำลองนี้ถูกต้อง คุณไม่สามารถคาดหวังปัจจัยที่จะมีความแปรปรวนทั้งหมดในตัวแปรได้ จะประกอบด้วยเฉพาะส่วนที่เป็นของปัจจัยร่วมและกระจายไปตามตัวแปรหลายตัว ในภาษาของแบบจำลองการวิเคราะห์ปัจจัย สัดส่วนของความแปรปรวนของตัวแปรแต่ละตัวที่เป็นของปัจจัยร่วม (และใช้ร่วมกับตัวแปรอื่นๆ) เรียกว่าส่วนร่วม ดังนั้นงานเพิ่มเติมที่ผู้วิจัยต้องเผชิญเมื่อใช้โมเดลนี้คือการประเมินความธรรมดาของแต่ละตัวแปร กล่าวคือ สัดส่วนของความแปรปรวนร่วมของทุกรายการ เศษส่วนของความแปรปรวนที่แต่ละรายการรับผิดชอบจะเท่ากับความแปรปรวนทั้งหมดที่สอดคล้องกับตัวแปรทั้งหมด ลบด้วยค่าทั่วไป จากมุมมองทั่วไป ควรใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์พหุคูณของตัวแปรที่เลือกกับค่าอื่นๆ ทั้งหมดเป็นการประมาณค่าทั่วไป (สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับทฤษฎีการถดถอยพหุคูณ ให้ดูส่วนการถดถอยพหุคูณ) ผู้เขียนหลายคนเสนอ "การปรับปรุงหลังการแก้ปัญหา" แบบวนซ้ำหลายๆ ครั้งเพื่อประมาณการทั่วไปของการถดถอยพหุคูณเริ่มต้น ตัวอย่างเช่น วิธีที่เรียกว่า MINRES (วิธีการของแฟคทอเรียลตกค้างขั้นต่ำ Harman and Jones (Harman, Jones, 1966)) ซึ่งทดสอบการปรับเปลี่ยนต่างๆ ของการโหลดแฟคเตอร์ เพื่อลดผลรวมของสี่เหลี่ยมจัตุรัสที่เหลือ (ไม่ได้อธิบาย)

ปัจจัยหลักกับองค์ประกอบหลัก ปัจจัยหลักกับองค์ประกอบหลัก ความแตกต่างหลัก ระหว่างแบบจำลองการวิเคราะห์ปัจจัยทั้งสองคือ ในการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ถือว่าควรใช้ความแปรปรวนทั้งหมดของตัวแปร ในขณะที่การวิเคราะห์ปัจจัยหลัก คุณใช้เฉพาะความแปรปรวนของตัวแปรร่วมกันกับตัวแปรอื่นๆ ตัวแปร การอภิปรายโดยละเอียดเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียของแต่ละวิธีอยู่นอกขอบเขตของการแนะนำนี้ ในกรณีส่วนใหญ่ ทั้งสองวิธีนี้นำไปสู่ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันมาก อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักมักนิยมใช้เป็นเทคนิคการลดข้อมูล ในขณะที่การวิเคราะห์ปัจจัยหลักควรใช้เพื่อกำหนดโครงสร้างของข้อมูล (ดูหัวข้อถัดไป)

การวิเคราะห์ปัจจัยการขาย

ในทำนองเดียวกัน เราจะได้แบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยของผลกำไรจากการขาย

ตัวบ่งชี้เริ่มต้นมีดังนี้:

RPr = Prp / RP = SRP - Srp) / RP

การเปลี่ยนแปลงในการทำกำไรของการขายภายใต้อิทธิพลของปัจจัยที่เกี่ยวข้อง:

Lrpr = Prp1 / RP1- PrnO / RP0 = (RP1 - Srp1) / RP1 - (RP0 - Srp0) / RL0 = - CpnJ / RSh + Srp0 / RP0 = (Srp0 / RSh - Srp1 / RP1) + (Srp0 / RP0 Срп0 / РП1) = ЛрсПРС + А / V.

ที่นี่ส่วนประกอบ Ar prS แสดงถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในต้นทุนของสินค้าที่ขายต่อการเปลี่ยนแปลงของการทำกำไรของการขาย และองค์ประกอบ A // PPR - ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงปริมาณการขาย พวกเขาจะถูกกำหนดตามลำดับ: ArsPRs = Срп0 / РП1 - Срп1 / РП1; А / пПр = Срп0 / РП0 - Срп0 / РП1

การใช้วิธีการทดแทนลูกโซ่ การวิเคราะห์ปัจจัยความสามารถในการทำกำไรของการขายสามารถดำเนินต่อไปได้โดยการศึกษาอิทธิพลของพลวัตของปัจจัยต่างๆ เช่น:

ก) ต้นทุนขายสินค้า สินค้า งาน บริการ:
ArsPrr = (Ср0 - Ср1) / РП1,
โดยที่СрО, Cpl คือค่าใช้จ่ายในการขายสินค้า, ผลิตภัณฑ์, งาน, บริการ, ตามลำดับ, ในฐานและรอบระยะเวลาการรายงาน (บรรทัด 020 ของแบบฟอร์ม 2), rubles;

ข) ค่าใช้จ่ายในการบริหาร:

Ar „, y = (SuO - Su1) / RP1 โดยที่ SuO, Su1 เป็นค่าใช้จ่ายในการบริหารตามลำดับในฐานและรอบระยะเวลาการรายงาน (บรรทัด 030 ของแบบฟอร์ม 2), rubles,

ค) ค่าใช้จ่ายทางธุรกิจ:

LrsPrk = (SkO - Sk1) / RP1 โดยที่ SkO, Sk1 เป็นค่าใช้จ่ายเชิงพาณิชย์ตามลำดับในฐานและรอบระยะเวลาการรายงาน (บรรทัด 040 ของแบบฟอร์ม 2) ถู

หากบริษัทเก็บบันทึกต้นทุนและรายได้สำหรับผลิตภัณฑ์บางประเภท ในกระบวนการวิเคราะห์ จำเป็นต้องประเมินผลกระทบของโครงสร้างการขายต่อการเปลี่ยนแปลงในการทำกำไรของผลิตภัณฑ์ อย่างไรก็ตาม การศึกษาดังกล่าวเป็นไปได้โดยอาศัยข้อมูลการดำเนินงานเท่านั้น กล่าวคือ ดำเนินการในกระบวนการวิเคราะห์ภายในองค์กรเท่านั้น มาสาธิตด้วยตัวอย่างต่อไปนี้

ตัวอย่าง: ประเมินผลกระทบของโครงสร้างการขายต่อการเปลี่ยนแปลงความสามารถในการทำกำไรของผลิตภัณฑ์ที่ขาย

ผลิตภัณฑ์ ความถ่วงจำเพาะของ j-th การทำกำไรของผลิตภัณฑ์ j-th ในปริมาณของผลิตภัณฑ์, ยอดขาย Pj,%, dj รายงานล่าสุด ปีที่รายงาน A 30 40 0.25 0.245 B 70 60 0.125 0.128

การทำกำไรของผลิตภัณฑ์ที่ขาย:

ปีที่แล้ว p »t = ^ podo = 0.25 * 0.3 + 0.125 * 0.7 = 0.1625,
รายงานปี ^ = = 0.245 * 0.4 + 0.128 * 0.6 = 0.1748,
LrRP = p \ p - p \ n = 0.1748 - 0.1625 = 0.0123

การเปลี่ยนแปลงในการทำกำไรนี้เป็นผลมาจากสองปัจจัย:

การเปลี่ยนแปลงในการทำกำไรของผลิตภัณฑ์แต่ละรายการ:
pshP1 = ip> jd) -ipw =
P 1 = 1
= 0,1748 - (0,25*0,4 + 0,125*0,6) = 0,1748 - 0,1750 = -0,0002.
การเปลี่ยนโครงสร้างการใช้งาน:
นพ. = Z P ° Jd) ~ Z P ° JdJ = ° "1750" ° "1625 = +0" 0125 "" M M

สรุป: การเพิ่มขึ้นของระดับความสามารถในการทำกำไรของผลิตภัณฑ์ที่ขายเกิดจากการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างการขาย การเพิ่มส่วนแบ่งของผลิตภัณฑ์ที่ทำกำไรได้มากขึ้น (ผลิตภัณฑ์ A) จาก 30% เป็น 40% ของปริมาณการขายทำให้ความสามารถในการทำกำไรของผลิตภัณฑ์ขายเพิ่มขึ้น 1.25% อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการทำกำไรที่ลดลงของผลิตภัณฑ์ A ทำให้ความสามารถในการทำกำไรของผลิตภัณฑ์ที่ขายลดลง 0.02% ดังนั้นความสามารถในการทำกำไรของผลิตภัณฑ์โดยรวมเพิ่มขึ้น 1.23%

งานวิเคราะห์ปัจจัย

1. การเลือกปัจจัยสำหรับการวิเคราะห์ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพที่ศึกษาและการจำแนกประเภท
2. การกำหนดรูปแบบการพึ่งพาระหว่างตัวบ่งชี้แฟคทอเรียลและประสิทธิภาพ การสร้างแบบจำลองแฟกทอเรียล
3. การคำนวณอิทธิพลของปัจจัยและการประเมินบทบาทของแต่ละปัจจัยในการเปลี่ยนแปลงค่าของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ

งานที่สำคัญที่สุดของการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดคือการคำนวณอิทธิพลของปัจจัยที่มีต่อมูลค่าของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งการวิเคราะห์ใช้คลังแสงทั้งหมดของวิธีการ สาระสำคัญ วัตถุประสงค์ ขอบเขตที่จะกล่าวถึงด้านล่าง

สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะปัจจัยตามเนื้อหา: กว้างขวาง (เชิงปริมาณ), เข้มข้น (เชิงคุณภาพ); และตามระดับของการอยู่ใต้บังคับบัญชา

ปัจจัยบางอย่างมีผลกระทบโดยตรงต่อตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพ ปัจจัยอื่นๆ มีผลกระทบทางอ้อม ตามระดับของการอยู่ใต้บังคับบัญชา (ลำดับชั้น) ปัจจัยของระดับการอยู่ใต้บังคับบัญชาที่หนึ่ง สอง สามและลำดับต่อมานั้นมีความโดดเด่น

ในปัจจุบัน เมื่อวิเคราะห์ต้นทุนที่แท้จริงของสินค้าที่ผลิต การระบุปริมาณสำรอง และผลกระทบทางเศรษฐกิจจากการลดลง การวิเคราะห์ปัจจัยจะถูกใช้

เนื่องจากต้นทุนเป็นตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ที่ซับซ้อน และความรู้เกี่ยวกับเงื่อนไขในการก่อตัวเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการที่มีประสิทธิภาพขององค์กร จึงเป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะประเมินอิทธิพลของปัจจัยหรือเหตุผลต่างๆ เกี่ยวกับตัวบ่งชี้นี้เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงระหว่างกระบวนการผลิต โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเบี่ยงเบนจากค่าที่วางแผนไว้ ค่าในช่วงเวลาฐาน ฯลฯ NS

ปัจจัยทางเศรษฐกิจครอบคลุมองค์ประกอบทั้งหมดของกระบวนการผลิตมากที่สุด - หมายถึงวัตถุของแรงงานและตัวแรงงานเอง พวกเขาสะท้อนถึงทิศทางหลักของการทำงานของกลุ่มวิสาหกิจเพื่อลดต้นทุน: การเพิ่มผลิตภาพแรงงาน, การแนะนำอุปกรณ์และเทคโนโลยีขั้นสูง, การใช้อุปกรณ์ที่ดีขึ้น, การจัดซื้อที่ถูกกว่าและการใช้วัตถุแรงงานที่ดีขึ้น, การลดการบริหารและการจัดการและอื่น ๆ การลดลง ของการปฏิเสธและการขจัดต้นทุนและความสูญเสียที่ไม่เป็นผล

กลุ่มปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อราคาต้นทุน ได้แก่ :

1) การเพิ่มระดับทางเทคนิคของการผลิต: การแนะนำเทคโนโลยีใหม่ที่ก้าวหน้า การใช้เครื่องจักรและระบบอัตโนมัติของกระบวนการผลิต การปรับปรุงการใช้และการใช้วัตถุดิบและวัสดุชนิดใหม่ การเปลี่ยนแปลงในการออกแบบและลักษณะทางเทคนิคของผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ยังลดลงจากการใช้วัตถุดิบที่ซับซ้อน การใช้สารทดแทนที่ประหยัด และการใช้ของเสียในการผลิตอย่างครบถ้วน ปริมาณสำรองจำนวนมากเต็มไปด้วยการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ลดการใช้วัสดุและความเข้มแรงงาน น้ำหนักของเครื่องจักรและอุปกรณ์ลดลง ขนาดโดยรวมลดลง ฯลฯ

สำหรับปัจจัยกลุ่มนี้ สำหรับแต่ละเหตุการณ์ จะมีการคำนวณผลกระทบทางเศรษฐกิจ ซึ่งแสดงในรูปของการลดต้นทุนการผลิต การประหยัดจากการดำเนินการตามมาตรการถูกกำหนดโดยการเปรียบเทียบต้นทุนต่อหน่วยการผลิตก่อนและหลังการดำเนินการตามมาตรการและคูณผลต่างที่เป็นผลลัพธ์ด้วยปริมาณการผลิตในปีที่วางแผนไว้:

EC = (З0 - З1) * Q, (7.8)
โดยที่ EK - ประหยัดต้นทุนกระแสตรง
З0 - ต้นทุนกระแสตรงต่อหน่วยการผลิตก่อนดำเนินการตามมาตรการ
З1 - ต้นทุนกระแสตรงต่อหน่วยการผลิตหลังจากดำเนินการตามมาตรการ
Q คือปริมาณของสินค้าที่ส่งออกในหน่วยธรรมชาติตั้งแต่เริ่มต้นการดำเนินการเหตุการณ์จนถึงสิ้นสุดระยะเวลาการวางแผน

2) การปรับปรุงองค์กรของการผลิตและแรงงาน: การเปลี่ยนแปลงในองค์กรของการผลิตรูปแบบและวิธีการของแรงงานด้วยการพัฒนาความเชี่ยวชาญในการผลิต; ปรับปรุงการจัดการการผลิตและลดต้นทุน การใช้งานที่ดีขึ้น การปรับปรุงวัสดุและการจัดหาทางเทคนิค ลดต้นทุนการขนส่ง ปัจจัยอื่น ๆ ที่เพิ่มระดับองค์กรการผลิต ด้วยการปรับปรุงเทคโนโลยีและการจัดการการผลิตไปพร้อม ๆ กัน จึงจำเป็นต้องสร้างการประหยัดสำหรับแต่ละปัจจัยแยกจากกันและรวมไว้ในกลุ่มที่เหมาะสม หากการแบ่งดังกล่าวทำได้ยาก เงินออมสามารถคำนวณได้ตามลักษณะเป้าหมายของกิจกรรมหรือตามกลุ่มปัจจัย

ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ลดลงเกิดขึ้นจากการปรับปรุงการบำรุงรักษาการผลิตหลัก (เช่น การพัฒนาการผลิตอย่างต่อเนื่อง, การเพิ่มขึ้นของอัตราส่วนกะ, การทำให้เพรียวลมของงานเทคโนโลยีเสริม, การปรับปรุงเศรษฐกิจเครื่องมือ, การปรับปรุงองค์กร ควบคุมคุณภาพงานและสินค้า) ค่าครองชีพที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญสามารถเกิดขึ้นได้เมื่อบรรทัดฐานและพื้นที่บริการเพิ่มขึ้น การสูญเสียลดลง จำนวนคนงานที่ไม่ปฏิบัติตามมาตรฐานการส่งออกลดลง เงินออมเหล่านี้คำนวณได้โดยการคูณจำนวนคนงานที่ซ้ำซ้อนด้วยค่าเฉลี่ยในปีที่แล้ว (รวมถึงค่าประกันสังคมและคำนึงถึงค่าเสื้อผ้า อาหาร ฯลฯ) การออมเพิ่มเติมเกิดขึ้นเมื่อปรับปรุงโครงสร้างการจัดการขององค์กรโดยรวม มันแสดงให้เห็นในการลดต้นทุนการจัดการและการประหยัดค่าจ้างและเงินเดือนอันเนื่องมาจากการปล่อยตัวผู้บริหาร

ด้วยการปรับปรุงการใช้สินทรัพย์ถาวร เงินออมจะคำนวณเป็นผลคูณของต้นทุนที่ลดลงแน่นอน (ไม่รวมค่าเสื่อมราคา) ต่อหน่วยของอุปกรณ์ (หรือสินทรัพย์ถาวรอื่นๆ) ด้วยจำนวนเฉลี่ยของอุปกรณ์ (หรือสินทรัพย์ถาวรอื่นๆ)

การปรับปรุงวัสดุและอุปทานทางเทคนิคและการใช้ทรัพยากรวัสดุสะท้อนให้เห็นถึงการลดลงของอัตราการบริโภคของวัตถุดิบและวัสดุ การลดลงของราคาต้นทุนเนื่องจากการลดลงในต้นทุนการจัดซื้อและการเก็บรักษา ต้นทุนการขนส่งลดลงอันเป็นผลมาจากการลดต้นทุนในการส่งมอบวัตถุดิบและวัสดุสิ้นเปลืองจากซัพพลายเออร์ไปยังคลังสินค้าขององค์กร ตั้งแต่คลังสินค้าโรงงานไปจนถึงการบริโภค ลดต้นทุนการขนส่งผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป

3) การเปลี่ยนแปลงปริมาณและโครงสร้างของสินค้า: การเปลี่ยนแปลงในระบบการตั้งชื่อและการปรับปรุงคุณภาพและปริมาณการผลิตสินค้า การเปลี่ยนแปลงในกลุ่มปัจจัยนี้สามารถนำไปสู่การลดลงสัมพัทธ์ในต้นทุนคงที่ตามเงื่อนไข (ยกเว้นค่าเสื่อมราคา) การลดลงสัมพัทธ์ ต้นทุนคงที่แบบมีเงื่อนไขไม่ได้ขึ้นอยู่กับจำนวนสินค้าที่ผลิตโดยตรงเมื่อการผลิตเพิ่มขึ้นจำนวนต่อหน่วยของสินค้าจะลดลงซึ่งทำให้ต้นทุนลดลง

การประหยัดสัมพัทธ์ของต้นทุนคงที่ตามเงื่อนไขถูกกำหนดโดยสูตร

EKP = (ทีวี * ZUP0) / 100, (7.9)
โดยที่ EKP เป็นการประหยัดต้นทุนคงที่ตามเงื่อนไข
ZUP0 - จำนวนต้นทุนคงที่ตามเงื่อนไขในช่วงเวลาฐาน
ทีวี - อัตราการเพิ่มขึ้นของปริมาณการผลิตเมื่อเทียบกับช่วงฐาน

การเปลี่ยนแปลงสัมพัทธ์ในการหักค่าเสื่อมราคาคำนวณแยกต่างหาก ส่วนหนึ่งของการหักค่าเสื่อมราคา (เช่นเดียวกับต้นทุนการผลิตอื่นๆ) จะไม่รวมอยู่ในราคาต้นทุน แต่จะคืนเงินจากแหล่งอื่น (กองทุนพิเศษ การชำระค่าบริการด้านที่ไม่รวมอยู่ในผลิตภัณฑ์ในท้องตลาด ฯลฯ) ดังนั้นมูลค่ารวมของค่าเสื่อมราคาอาจลดลง การลดลงจะพิจารณาจากข้อมูลจริงสำหรับรอบระยะเวลาการรายงาน เงินออมรวมของการหักค่าเสื่อมราคาคำนวณโดยใช้สูตร

ECA = (AOK / QO - A1K / Q1) * Q1, (7.10)
โดยที่ ECA - เงินออมเนื่องจากค่าเสื่อมราคาลดลง
A0, A1 - จำนวนการหักค่าเสื่อมราคาในฐานและรอบระยะเวลาการรายงาน
K คือสัมประสิทธิ์ที่คำนึงถึงจำนวนของค่าเสื่อมราคาที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาฐาน
Q0, Q1 - ปริมาณของสินค้าที่ส่งออกในหน่วยธรรมชาติของฐานและรอบระยะเวลาการรายงาน

เพื่อให้ไม่มีการนับซ้ำ จำนวนเงินออมทั้งหมดจะลดลง (เพิ่มขึ้น) โดยส่วนที่คำนึงถึงปัจจัยอื่นๆ

การเปลี่ยนแปลงระบบการตั้งชื่อและการแบ่งประเภทของสินค้าเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อระดับต้นทุนการผลิต ด้วยความสามารถในการทำกำไรที่แตกต่างกันของผลิตภัณฑ์แต่ละรายการ (เมื่อเทียบกับราคาต้นทุน) การเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบของสินค้าที่เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงโครงสร้างและการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตอาจทำให้ต้นทุนการผลิตลดลงและเพิ่มขึ้นได้ อิทธิพลของการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างของสินค้าที่มีต่อราคาต้นทุนจะวิเคราะห์โดยต้นทุนผันแปรตามรายการคำนวณของสินค้ามาตรฐาน การคำนวณอิทธิพลของโครงสร้างของสินค้าที่มีต่อต้นทุนจะต้องเชื่อมโยงกับตัวชี้วัดการเพิ่มผลิตภาพแรงงาน

4) การปรับปรุงการใช้ทรัพยากรธรรมชาติ: การเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบและคุณภาพของวัตถุดิบ การเปลี่ยนแปลงของผลผลิตของแหล่งสะสม ปริมาณงานเตรียมการระหว่างการผลิต วิธีการสกัดวัตถุดิบธรรมชาติ การเปลี่ยนแปลงในสภาพธรรมชาติอื่นๆ ปัจจัยเหล่านี้สะท้อนอิทธิพลของสภาวะธรรมชาติ (โดยธรรมชาติ) ต่อมูลค่าของต้นทุนผันแปร การวิเคราะห์อิทธิพลของพวกเขาในการลดต้นทุนการผลิตจะดำเนินการบนพื้นฐานของวิธีการแยกส่วนในอุตสาหกรรมการสกัด

5) อุตสาหกรรมและปัจจัยอื่นๆ: การว่าจ้างและการพัฒนาการประชุมเชิงปฏิบัติการใหม่ หน่วยการผลิตและอุตสาหกรรม การเตรียมและพัฒนาการผลิต ปัจจัยอื่นๆ

มีการสำรองเงินสำรองที่สำคัญในการลดต้นทุนในการเตรียมและควบคุมการผลิตสินค้าประเภทใหม่และกระบวนการทางเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในการลดต้นทุนของระยะเวลาเริ่มต้นสำหรับการประชุมเชิงปฏิบัติการและสิ่งอำนวยความสะดวกที่ได้รับมอบหมายใหม่

การคำนวณจำนวนการเปลี่ยนแปลงต้นทุนดำเนินการตามสูตร:

EKP = (З1 / Q1 - З0 / Q0) * Q1, (7.11)
โดยที่ EKP คือการเปลี่ยนแปลงต้นทุนในการเตรียมและควบคุมการผลิต
З0, З1 - ผลรวมของค่าใช้จ่ายของฐานและรอบระยะเวลารายงาน
Q0, Q1 - ปริมาณการผลิตสินค้าของฐานและรอบระยะเวลาการรายงาน

หากการเปลี่ยนแปลงจำนวนต้นทุนในช่วงเวลาที่วิเคราะห์ไม่สะท้อนถึงปัจจัยข้างต้น ปัจจัยดังกล่าวจะถูกอ้างอิงถึงผู้อื่น ซึ่งรวมถึง ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนแปลงขนาดหรือการยกเลิกการชำระเงินบังคับ การเปลี่ยนแปลงจำนวนต้นทุนที่รวมอยู่ในต้นทุนการผลิต เป็นต้น

ปัจจัยของการลดต้นทุนและเงินสำรองที่ระบุเป็นผลจากการวิเคราะห์ต้องสรุปไว้ในข้อสรุปขั้นสุดท้าย เพื่อกำหนดอิทธิพลรวมของปัจจัยทั้งหมดต่อการลดต้นทุนรวมต่อหน่วยของสินค้า

เพื่อทำการวิเคราะห์ปัจจัยด้านผลิตภาพแรงงาน กล่าวคือ กำหนดว่าปัจจัยทางเทคนิคและเศรษฐกิจนี้หรือปัจจัยนั้นส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้นี้อย่างไร คำนวณการออมที่เกี่ยวข้อง (เพิ่มขึ้น) ในจำนวนพนักงาน การคำนวณจะดำเนินการในลำดับต่อไปนี้

ประการแรก การปล่อยญาติของบุคลากรทางอุตสาหกรรมและการผลิตจะถูกกำหนดโดยเปรียบเทียบกับรอบระยะเวลาการรายงานอันเนื่องมาจากผลกระทบของปัจจัยทั้งหมด:

L = L cn 0 qQ เสื้อ 0

จากนั้น ใช้วิธีการวิเคราะห์ปัจจัยใดๆ ก็ตาม อิทธิพลของการเปลี่ยนแปลงในมูลค่าของปัจจัยที่เกี่ยวข้องจะถูกกำหนด: ผลผลิตของผลิตภัณฑ์ในท้องตลาด ซึ่งสามารถทำได้เนื่องจากปริมาณการผลิตที่เพิ่มขึ้น (ปัจจัยที่ครอบคลุม) และ การเพิ่มขึ้นของผลผลิตเฉลี่ยต่อปีต่อพนักงานเงินเดือนหนึ่งคน ซึ่งสามารถทำได้โดยเป็นผลมาจากมาตรการในการปรับปรุงระดับทางเทคนิคของการผลิต (ปัจจัยเข้มข้น)

ประเด็นสำคัญประการหนึ่งในการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของบริษัทคือการศึกษาประสิทธิภาพจากมุมมองของเจ้าของ ประสิทธิภาพในกรณีนี้ เช่นเดียวกับหลายๆ อย่าง สามารถประเมินได้โดยการกำหนดอัตราผลตอบแทน อย่างไรก็ตาม การคำนวณอย่างง่ายอาจไม่เพียงพอและจะต้องเสริมด้วยการวิเคราะห์ วิธีที่นิยมมากที่สุดน่าจะเป็นการวิเคราะห์ปัจจัยของผลตอบแทนผู้ถือหุ้น ให้เราอาศัยรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้งานและคุณสมบัติหลัก

การวิเคราะห์ปัจจัยผลตอบแทนจากการลงทุนมักจะเกี่ยวข้องกับสูตรของดูปองท์ที่ช่วยให้คุณทำการคำนวณที่จำเป็นทั้งหมดได้อย่างรวดเร็ว สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าสูตรเหล่านี้เป็นอย่างไรและยิ่งไปกว่านั้นก็ไม่มีอะไรซับซ้อน ความสามารถในการทำกำไรของทุนของเจ้าของนั้นถูกกำหนดโดยอัตราส่วนของทุนที่ได้รับต่อมูลค่าของทุนนี้อย่างชัดเจน แบบจำลองแฟกทอเรียลได้มาจากความสัมพันธ์นี้โดยการแปลงเบื้องต้น สาระสำคัญอยู่ที่การคูณทั้งเศษและส่วนด้วยรายได้และสินทรัพย์ หลังจากนั้นเป็นเรื่องง่ายที่จะเห็นว่าประสิทธิภาพของการใช้ส่วนนี้ของทุนความสามารถในการทำกำไรนั้นพิจารณาจากผลคูณของตัวบ่งชี้ระดับการพึ่งพาทางการเงินโดยการหมุนเวียนของทรัพย์สิน (สินทรัพย์) และระดับการทำกำไรของ ฝ่ายขาย. หลังจากวาดแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แล้ว การวิเคราะห์จะดำเนินการโดยตรง สามารถทำได้ในลักษณะที่เหมาะสมกับแบบจำลองที่กำหนดขึ้นเอง การวิเคราะห์ปัจจัยผลตอบแทนส่วนผู้ถือหุ้นโดยใช้สูตรของดูปองท์คือรูปแบบหนึ่งของวิธีความแตกต่างแบบสัมบูรณ์ ในทางกลับกันก็เป็นกรณีพิเศษของวิธีการเปลี่ยนลูกโซ่ด้วย หลักการสำคัญของวิธีนี้อยู่ที่การกำหนดผลกระทบของแต่ละปัจจัยโดยแยกเป็นลำดับ โดยไม่คำนึงถึงส่วนที่เหลือ

ควรสังเกตว่าการวิเคราะห์ปัจจัยการทำกำไรทางเศรษฐกิจดำเนินการในลักษณะเดียวกัน เป็นอัตราส่วนของกำไรต่อสินทรัพย์ หลังจากการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย ตัวบ่งชี้นี้สามารถแสดงด้วยผลิตภัณฑ์ของการหมุนเวียนทรัพย์สินของบริษัทด้วยความสามารถในการทำกำไรจากการขาย การวิเคราะห์ที่ตามมาดำเนินไปในลักษณะเดียวกัน

จำเป็นต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษกับตัวบ่งชี้ที่ควรใช้ในการคำนวณ เห็นได้ชัดว่าจำเป็นต้องใช้ข้อมูลอย่างน้อยสองช่วงเวลาเพื่อให้สามารถสังเกตการเปลี่ยนแปลงได้ ข้อมูลที่นำมาจากบัญชีกำไรขาดทุนเป็นข้อมูลสะสม เนื่องจากเป็นข้อมูลจำนวนหนึ่งในช่วงเวลาหนึ่ง ในงบดุล ข้อมูลจะถูกนำเสนอสำหรับวันที่ที่ระบุ ดังนั้นจึงเป็นการดีที่สุดที่จะคำนวณค่าเฉลี่ย

วิธีการข้างต้น กล่าวคือ วิธีการแทนที่ลูกโซ่และการปรับเปลี่ยน สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์แบบจำลองปัจจัยกำหนดเกือบทุกแบบ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ปัจจัยของอัตราส่วนสภาพคล่องในปัจจุบันสามารถทำได้ง่ายมาก เพื่อรายละเอียดมากขึ้น ขอแนะนำให้เปิดเผยสูตรของสัมประสิทธิ์นี้ ซึ่งสะท้อนถึงองค์ประกอบของสินทรัพย์หมุนเวียนในตัวเศษ และหนี้สินระยะสั้นในตัวส่วน จากนั้นจึงจำเป็นต้องคำนวณอิทธิพลของแต่ละปัจจัยที่ระบุ ควรสังเกตว่าโมเดลนี้ไม่สามารถใช้ความแตกต่างแบบสัมบูรณ์และวิธีการที่มีชื่อเดียวกันได้ เนื่องจากมีหลายอักขระ

มูลค่าของการวิเคราะห์ประเภทใด ๆ นั้นยากที่จะประเมินค่าสูงไป และการวิเคราะห์ปัจจัยของผลตอบแทนต่อผู้ถือหุ้นและตัวชี้วัดอื่น ๆ เป็นหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการอำนวยความสะดวกในการยอมรับการตัดสินใจของฝ่ายบริหารที่ถูกต้อง การระบุอิทธิพลเชิงลบที่รุนแรงของปัจจัยหนึ่งหรืออีกปัจจัยหนึ่งบ่งชี้อย่างชัดเจนว่าควรส่งอิทธิพลไปที่ใด ในทางกลับกัน ผลกระทบเชิงบวกอาจบ่งบอกถึงการมีอยู่ของเงินสำรองบางอย่างสำหรับการเติบโตของกำไร

การวิเคราะห์ปัจจัยสุ่ม

แบบจำลองสุ่มของระบบปัจจัยของความสัมพันธ์ในแต่ละแง่มุมของกิจกรรมทางเศรษฐกิจนั้นขึ้นอยู่กับการสรุปรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงในค่านิยมของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ - ลักษณะเชิงปริมาณของปัจจัยและผลลัพธ์ของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ พารามิเตอร์เชิงปริมาณของการเชื่อมต่อถูกระบุบนพื้นฐานของการเปรียบเทียบค่าของตัวบ่งชี้ที่ศึกษาในชุดของวัตถุทางเศรษฐกิจหรือช่วงเวลา

ดังนั้น ข้อกำหนดเบื้องต้นประการแรกสำหรับการสร้างแบบจำลองสุ่มคือความสามารถในการเขียนชุดการสังเกต กล่าวคือ ความสามารถในการวัดค่าพารามิเตอร์ของปรากฏการณ์เดียวกันอีกครั้งภายใต้สภาวะที่ต่างกัน

ในการวิเคราะห์สุ่ม ซึ่งตัวแบบเองถูกรวบรวมบนพื้นฐานของชุดข้อมูลเชิงประจักษ์ ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการได้รับแบบจำลองจริงคือความบังเอิญของลักษณะเชิงปริมาณของความสัมพันธ์ในบริบทของการสังเกตเริ่มต้นทั้งหมด ซึ่งหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงของค่าของตัวบ่งชี้ควรเกิดขึ้นภายในขอบเขตของความแน่นอนที่ชัดเจนของด้านคุณภาพของปรากฏการณ์ซึ่งมีลักษณะเป็นตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจจำลอง (ภายในขอบเขตของการเปลี่ยนแปลงไม่ควรมี ก้าวกระโดดเชิงคุณภาพในลักษณะของปรากฏการณ์สะท้อน)

ซึ่งหมายความว่าข้อกำหนดเบื้องต้นประการที่สองสำหรับการบังคับใช้วิธีการสุ่มเพื่อจำลองความสัมพันธ์คือความเป็นเนื้อเดียวกันเชิงคุณภาพของชุด (เทียบกับความสัมพันธ์ที่ศึกษา)

รูปแบบการศึกษาการเปลี่ยนแปลงตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจ (ความสัมพันธ์แบบจำลอง) ปรากฏในรูปแบบแฝง มีการเชื่อมโยงกับองค์ประกอบแบบสุ่ม (จากมุมมองของการวิจัย) (ไม่ได้ศึกษา) ของการแปรผันและความแปรปรวนร่วมของตัวบ่งชี้ กฎของตัวเลขจำนวนมากกล่าวว่าเฉพาะในประชากรจำนวนมากเท่านั้นที่ความสัมพันธ์ปกติจะมีเสถียรภาพมากกว่าความบังเอิญแบบสุ่มของทิศทางของการแปรผัน (รูปแบบสุ่ม)

นี่แสดงถึงข้อกำหนดเบื้องต้นที่สามของการวิเคราะห์สุ่ม - มิติที่เพียงพอ (จำนวน) ของชุดการสังเกต” ซึ่งทำให้เป็นไปได้ด้วยความน่าเชื่อถือและความแม่นยำที่เพียงพอในการระบุรูปแบบที่ศึกษา (การเชื่อมต่อแบบจำลอง)

ข้อกำหนดเบื้องต้นประการที่สี่ของวิธีการสุ่มคือความพร้อมของวิธีการที่ช่วยในการระบุพารามิเตอร์เชิงปริมาณของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจจากข้อมูลมวลของระดับที่แตกต่างกันของตัวบ่งชี้ เครื่องมือทางคณิตศาสตร์ของวิธีการที่ใช้บางครั้งทำให้ข้อกำหนดเฉพาะสำหรับวัสดุเชิงประจักษ์จำลอง การปฏิบัติตามข้อกำหนดเหล่านี้เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญสำหรับการบังคับใช้วิธีการและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่ได้รับ

คุณลักษณะหลักของการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่มคือในการวิเคราะห์สุ่ม เป็นไปไม่ได้ที่จะสร้างแบบจำลองโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ (เชิงทฤษฎี) การวิเคราะห์เชิงปริมาณของข้อมูลเชิงประจักษ์เป็นสิ่งจำเป็น

วิธีการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่ม:

วิธีสหสัมพันธ์แบบคู่ วิธีการวิเคราะห์สหสัมพันธ์และการถดถอย (สุ่ม) ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อกำหนดความใกล้ชิดของความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ที่ไม่ได้อยู่ในการพึ่งพาฟังก์ชันเช่น การเชื่อมต่อไม่ได้ปรากฏตัวในแต่ละกรณี แต่เป็นการพึ่งพาอาศัยกัน ด้วยความช่วยเหลือของความสัมพันธ์คู่ ปัญหาหลักสองประการได้รับการแก้ไข: แบบจำลองของปัจจัยการแสดงที่เหลือ (สมการถดถอย); มีการประเมินเชิงปริมาณของความหนาแน่นของความสัมพันธ์ (สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์)

โมเดลเมทริกซ์ แบบจำลองเมทริกซ์เป็นภาพสะท้อนแผนผังของปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจหรือกระบวนการโดยใช้สิ่งที่เป็นนามธรรมทางวิทยาศาสตร์ วิธีการที่แพร่หลายที่สุดที่นี่คือการวิเคราะห์ "อินพุต-เอาท์พุต" ซึ่งสร้างขึ้นตามรูปแบบกระดานหมากรุก และช่วยให้สามารถนำเสนอความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนและผลลัพธ์การผลิตในรูปแบบที่กะทัดรัดที่สุด

การเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์เป็นเครื่องมือหลักในการแก้ปัญหาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและกิจกรรมทางเศรษฐกิจ

วิธีการวิจัยการดำเนินงานมีจุดมุ่งหมายเพื่อศึกษารวมถึงกิจกรรมการผลิตและกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรเพื่อกำหนดองค์ประกอบที่เชื่อมต่อถึงกันเชิงโครงสร้างของระบบซึ่งจะกำหนดตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจที่ดีที่สุดจากจำนวนที่เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

ทฤษฎีเกมในฐานะสาขาของการวิจัยการดำเนินงานเป็นทฤษฎีของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุดในสภาวะที่ไม่แน่นอนหรือความขัดแย้งของฝ่ายต่าง ๆ ที่มีความสนใจต่างกัน

วิธีการวิเคราะห์ปัจจัยอินทิกรัล

การกำจัดเป็นวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดมีข้อเสียที่สำคัญ เมื่อใช้มันจะถือว่าปัจจัยต่าง ๆ เปลี่ยนแปลงอย่างอิสระจากกันอย่างไรก็ตามในความเป็นจริงพวกมันเปลี่ยนเชื่อมโยงกันส่งผลให้มีสารตกค้างที่ไม่สามารถย่อยสลายได้บางส่วนซึ่งเพิ่มเข้าไปในอิทธิพลของปัจจัยหนึ่ง ( ตามกฎอย่างหลัง) ในเรื่องนี้ ขนาดของอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลจะผันผวนขึ้นอยู่กับตำแหน่งของปัจจัยในแบบจำลองที่กำหนดขึ้นเอง ในการกำจัดข้อเสียเปรียบนี้ ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดขึ้นได้นั้น จะใช้วิธีการเชิงปริพันธ์ ซึ่งใช้เพื่อกำหนดอิทธิพลของปัจจัยในแบบจำลองการคูณ ตัวคูณ และตัวคูณแบบผสม

การใช้วิธีนี้ช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นในการคำนวณอิทธิพลของปัจจัยเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการทดแทนลูกโซ่ ความแตกต่างแบบสัมบูรณ์และแบบสัมพัทธ์ และเพื่อหลีกเลี่ยงการประเมินอิทธิพลที่คลุมเครือ: ในกรณีนี้ ผลลัพธ์จะไม่ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของ ปัจจัยในแบบจำลองและการเพิ่มขึ้นเพิ่มเติมในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพที่เกิดจากปฏิสัมพันธ์ของปัจจัยมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันระหว่างกัน

ในการกระจายการเติบโตเพิ่มเติมนั้นไม่เพียงพอที่จะมีส่วนร่วมตามจำนวนปัจจัยเนื่องจากปัจจัยสามารถดำเนินการในทิศทางที่ต่างกัน ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพจะถูกวัดในช่วงเวลาเล็ก ๆ อย่างไม่สิ้นสุด กล่าวคือ การเพิ่มขึ้นของผลลัพธ์จะถูกรวมเข้าด้วยกัน ซึ่งถูกกำหนดเป็นผลิตภัณฑ์บางส่วนคูณด้วยการเพิ่มของปัจจัยในช่วงเวลาเล็ก ๆ อย่างไม่สิ้นสุด การคำนวณอินทิกรัลที่แน่นอนจะแก้ไขโดยใช้พีซีและลดลงเป็นการสร้างอินทิกรัลที่ขึ้นอยู่กับประเภทของฟังก์ชันหรือรุ่นของระบบแฟคเตอร์ เนื่องจากความซับซ้อนของการคำนวณอินทิกรัลที่แน่นอนและปัญหาเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับการกระทำที่เป็นไปได้ของปัจจัยในทิศทางตรงกันข้าม

การวิเคราะห์ปัจจัยของกำไรสุทธิ

เราแนะนำให้คุณอ่านบทความของเรา

กำไรสุทธิเป็นตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพของ บริษัท ซึ่งในด้านหนึ่งได้รับอิทธิพลจากปัจจัยจำนวนมากที่สุดเมื่อเปรียบเทียบกับกำไรประเภทอื่นและในทางกลับกันเป็นตัวบ่งชี้ที่ "ซื่อสัตย์" ที่สุด . ด้วยเหตุผลเหล่านี้เองที่ค่านิยมนี้ต้องการความเอาใจใส่อย่างใกล้ชิดและควรได้รับการศึกษาอย่างละเอียดถี่ถ้วน วิธีหนึ่งที่นิยมใช้กันมากที่สุดคือการวิเคราะห์ปัจจัยของรายได้สุทธิ ตามชื่อที่บอกไว้ การศึกษากำไรในลักษณะนี้เกี่ยวข้องกับการพิจารณาปัจจัยเหล่านั้นที่ส่งผลกระทบมากที่สุด ตลอดจนการกำหนดขนาดเฉพาะของผลกระทบนี้

ก่อนพิจารณาการวิเคราะห์ปัจจัยของกำไรสุทธิ จำเป็นต้องศึกษาวิธีการสร้างกำไรสุทธิ การวิเคราะห์การก่อตัวของกำไรสุทธิดำเนินการตามงบกำไรขาดทุน สิ่งนี้สามารถเข้าใจได้ เนื่องจากเป็นแบบฟอร์มการรายงานที่สะท้อนถึงลำดับการสร้างผลลัพธ์ทางการเงินของการทำงานของบริษัท เมื่อศึกษาการก่อตัวของกำไร การวิเคราะห์แนวตั้งของแบบฟอร์มการรายงานที่ระบุจะเป็นประโยชน์ โดยเกี่ยวข้องกับการค้นหาน้ำหนักเฉพาะของตัวบ่งชี้แต่ละตัวที่รวมอยู่ในรายงาน ตลอดจนการศึกษาพลวัตของมันในภายหลัง ตามกฎแล้ว รายได้จะถูกเลือกเป็นฐานเปรียบเทียบ ซึ่งถือว่าเท่ากับหนึ่งร้อยเปอร์เซ็นต์

แนะนำให้ทำการวิเคราะห์ปัจจัยของกำไรสุทธิในงบกำไรขาดทุน เนื่องจากรูปแบบการรายงานนี้ทำให้ง่ายต่อการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ซึ่งรวมถึงปัจจัยที่ส่งผลต่อปริมาณกำไร ปัจจัยที่มีอิทธิพลมากที่สุดควรอยู่ในแบบจำลองก่อนปัจจัยที่มีอิทธิพลมีนัยสำคัญน้อยกว่า งบกำไรขาดทุนสะท้อนถึงจำนวนรายได้ แต่ไม่อนุญาตให้ตัดสินการเปลี่ยนแปลงภายใต้อิทธิพลของราคาและปริมาณการขาย ปัจจัยเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง ดังนั้น จึงต้องนำมาพิจารณาเพิ่มเติมในแบบจำลอง โดยแบ่งผลกระทบต่อกำไรของรายได้ออกเป็นสองส่วนที่เกี่ยวข้องกัน หลังจากวาดแบบจำลองทางคณิตศาสตร์แล้ว จำเป็นต้องนำแบบจำลองไปวิเคราะห์โดยตรงตามวิธีการที่แน่นอน ส่วนใหญ่มักใช้วิธีเปลี่ยนลูกโซ่หรือดัดแปลง เช่น วิธีการสร้างความแตกต่างแบบสัมบูรณ์ ตัวเลือกนี้เกิดจากความสะดวกในการใช้งานและความแม่นยำของผลลัพธ์

หลังจากศึกษากระบวนการก่อตัวและพลวัตแล้ว จำเป็นต้องวิเคราะห์การใช้กำไรสุทธิ วิธีที่สมเหตุสมผลและง่ายที่สุดในการศึกษากระบวนการนี้คือการทำการวิเคราะห์ในแนวดิ่งซึ่งได้กล่าวไว้ข้างต้นแล้ว แน่นอนว่าในกรณีนี้จำเป็นต้องนำกำไรสุทธิมาเป็นฐาน จากนั้นคุณต้องกำหนดส่วนแบ่งของแต่ละทิศทางของการใช้จ่ายผลกำไรนี้: ในกองทุนสำรองในการลงทุนและอื่น ๆ โดยธรรมชาติแล้ว จำเป็นต้องศึกษาการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างนี้ในพลวัต

เป็นที่ชัดเจนว่าในการดำเนินการวิเคราะห์ประเภทใดก็ตามที่อธิบายข้างต้นนั้น จำเป็นต้องมีข้อมูลเป็นเวลาหลายช่วงเวลา อย่างน้อยก็เป็นเวลาสองปี นี่เป็นเพราะความจริงที่ว่าในช่วงเวลาหนึ่งมันเป็นไปไม่ได้เลยที่จะสรุปเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง อย่างไรก็ตาม ควรระลึกไว้เสมอว่าตัวบ่งชี้ควรเปรียบเทียบได้ มีความจำเป็นต้องทำการปรับปรุงในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงนโยบายการบัญชีหรืออื่นๆ

ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ปัจจัยของกำไรสุทธิหรืออื่นๆ จำเป็นต้องจบลงด้วยการกำหนดข้อสรุปและข้อเสนอแนะบางประการ จากการศึกษาผลกำไร สามารถสรุปได้หลายอย่างเกี่ยวกับนโยบายการกำหนดราคา เกี่ยวกับการจัดการต้นทุน และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อสรุปและข้อเสนอแนะเป็นพื้นฐานสำหรับการตัดสินใจของฝ่ายบริหารที่มีความสำคัญต่อการดำเนินงานของบริษัท

วิธีการวิเคราะห์ตัวประกอบของการทดแทนลูกโซ่

วิธีการเปลี่ยนลูกโซ่เป็นวิธีกำจัดที่หลากหลายที่สุด ใช้ในการคำนวณอิทธิพลของปัจจัยในแบบจำลองปัจจัยกำหนดทุกประเภท: การบวก คูณ ทวีคูณ และผสม (รวมกัน) วิธีนี้ทำให้สามารถกำหนดอิทธิพลของปัจจัยแต่ละอย่างที่มีต่อการเปลี่ยนแปลงในมูลค่าของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพโดยค่อยๆ เปลี่ยนค่าฐานของตัวบ่งชี้ปัจจัยแต่ละตัวในปริมาณของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพด้วยค่าจริงในรอบระยะเวลารายงาน เพื่อจุดประสงค์นี้จะมีการกำหนดค่าตามเงื่อนไขจำนวนหนึ่งของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพซึ่งคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงในปัจจัยหนึ่งจากนั้นสองสามและอื่น ๆ โดยสมมติว่าส่วนที่เหลือไม่เปลี่ยนแปลง การเปรียบเทียบค่าของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลงในระดับของปัจจัยหนึ่งหรือปัจจัยอื่นทำให้สามารถขจัดอิทธิพลของปัจจัยทั้งหมดยกเว้นปัจจัยหนึ่งและเพื่อกำหนดผลกระทบของปัจจัยหลังในการเพิ่มขึ้นใน ตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ

ระดับของอิทธิพลของตัวบ่งชี้หนึ่งหรืออีกตัวหนึ่งถูกเปิดเผยโดยการลบแบบต่อเนื่อง: ค่าแรกถูกลบออกจากการคำนวณครั้งที่สอง ค่าที่สองถูกลบออกจากค่าที่สาม ฯลฯ ในการคำนวณครั้งแรก ค่าทั้งหมดจะถูกวางแผนในช่วงสุดท้าย - ของจริง.

ในกรณีของแบบจำลองการคูณสามปัจจัย อัลกอริธึมการคำนวณจะเป็นดังนี้:

Y 0 = 0 * b 0 * C 0;
Y Conv. 1 = a 1 * b 0 * C 0; Y a = Y Conv. 1 - Y 0;
Y Conv. 2 = a 1 * b 1 * C 0; Y L = Y Conv. 2 - Y Conv. 1;
Y f = a 1 * b 1 * C 1; Y c = Y f - Y Conv. 2 เป็นต้น

ผลรวมเชิงพีชคณิตของอิทธิพลของปัจจัยต้องเท่ากับการเพิ่มขึ้นทั้งหมดในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ:

Y a + Y b + Y c = Y f - Y 0.

การขาดความเท่าเทียมกันดังกล่าวบ่งชี้ถึงข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการคำนวณ

นี่แสดงถึงกฎว่าจำนวนการคำนวณต่อหน่วยมากกว่าจำนวนตัวบ่งชี้ของสูตรการคำนวณ

เมื่อใช้วิธีการเปลี่ยนตัวแบบลูกโซ่ การรักษาลำดับการแทนที่ที่เข้มงวดเป็นสิ่งสำคัญมาก เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงตามอำเภอใจอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ในการปฏิบัติของการวิเคราะห์ ประการแรก อิทธิพลของตัวชี้วัดเชิงปริมาณจะถูกเปิดเผย และจากนั้น - ของตัวชี้วัดเชิงคุณภาพ ดังนั้น หากจำเป็นต้องกำหนดระดับอิทธิพลของจำนวนพนักงานและผลิตภาพแรงงานต่อขนาดของผลผลิตทางอุตสาหกรรม ขั้นแรกให้สร้างอิทธิพลของตัวบ่งชี้เชิงปริมาณของจำนวนพนักงาน และจากนั้นก็เพิ่มผลิตภาพแรงงานเชิงคุณภาพ หากพบอิทธิพลของปัจจัยของปริมาณและราคาต่อปริมาณของผลิตภัณฑ์อุตสาหกรรมที่ขาย อิทธิพลของปริมาณจะถูกคำนวณก่อน แล้วจึงมีอิทธิพลของราคาขายส่ง ก่อนดำเนินการคำนวณ ประการแรก จำเป็นต้องระบุความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างตัวบ่งชี้ที่ศึกษา ประการที่สอง เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างตัวบ่งชี้เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ และประการที่สาม กำหนดลำดับของการทดแทนอย่างถูกต้องในกรณีที่มีเชิงปริมาณและ ตัวชี้วัดเชิงคุณภาพ (หลักและอนุพันธ์ ประถมศึกษาและมัธยมศึกษา) ดังนั้นการประยุกต์ใช้วิธีการทดแทนลูกโซ่จึงจำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ของปัจจัย การอยู่ใต้บังคับบัญชา ความสามารถในการจำแนกและจัดระบบสิ่งเหล่านี้อย่างถูกต้อง

การเปลี่ยนแปลงลำดับของการทดแทนโดยพลการจะเปลี่ยนน้ำหนักเชิงปริมาณของตัวบ่งชี้นี้หรือตัวบ่งชี้นั้น ยิ่งการเบี่ยงเบนของตัวบ่งชี้จริงจากการวางแผนมีนัยสำคัญมากขึ้นเท่าใด การประเมินปัจจัยที่คำนวณด้วยลำดับการทดแทนที่แตกต่างกันก็จะยิ่งมีความแตกต่างกันมากขึ้น

วิธีการทดแทนลูกโซ่มีข้อเสียเปรียบที่สำคัญ โดยสาระสำคัญจะลดเหลือเพียงลักษณะที่ปรากฏของเศษที่ย่อยสลายไม่ได้ ซึ่งเพิ่มเข้าไปในค่าตัวเลขของอิทธิพลของปัจจัยสุดท้าย ซึ่งจะอธิบายความแตกต่างในการคำนวณเมื่อเปลี่ยนลำดับการแทนที่ ข้อเสียเปรียบที่ระบุไว้จะถูกกำจัดโดยใช้วิธีการอินทิกรัลที่ซับซ้อนมากขึ้นในการคำนวณเชิงวิเคราะห์

การวิเคราะห์ปัจจัยของค่าจ้าง

ดำเนินการโดยคำนึงถึงการวิเคราะห์การใช้ทรัพยากรแรงงานในองค์กรและระดับของผลิตภาพแรงงาน เป็นที่ทราบกันดีว่าด้วยการเพิ่มผลิตภาพแรงงาน ข้อกำหนดเบื้องต้นที่แท้จริงจะถูกสร้างขึ้นเพื่อเพิ่มระดับค่าตอบแทนแรงงาน ในเวลาเดียวกัน เงินทุนสำหรับค่าตอบแทนแรงงานจะต้องใช้ในลักษณะที่อัตราการเติบโตของผลิตภาพแรงงานจะแซงหน้าอัตราการเติบโตของการจ่ายเงิน เนื่องจากสิ่งนี้จะสร้างโอกาสในการเพิ่มการสืบพันธุ์ในองค์กร

การวิเคราะห์การใช้ FZP เริ่มต้นด้วยการคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมพัทธ์และสัมพัทธ์ของค่าจริงจากค่าที่วางแผนไว้

เราทำการคำนวณที่สอดคล้องกัน

ความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของ FZPabs ถูกกำหนดโดยการเปรียบเทียบเงินทุนที่ใช้จริงสำหรับค่าจ้างโดยกองทุนค่าจ้างที่วางแผนไว้ FZPpl โดยรวมสำหรับองค์กร หน่วยการผลิต และประเภทของคนงาน:

FZPabs = FZPf - FZPpl. = 21465-20500 = +965 ล้านรูเบิล

อย่างไรก็ตาม ควรระลึกไว้เสมอว่าค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ในตัวเองไม่ได้กำหนดลักษณะการใช้ PPP เนื่องจากตัวบ่งชี้นี้ถูกกำหนดโดยไม่คำนึงถึงระดับของการปฏิบัติตามแผนการผลิต

ค่าเบี่ยงเบนสัมพัทธ์ของ FZPfc คำนวณจากความแตกต่างระหว่างค่าจ้างที่เกิดขึ้นจริงของ FZPf กับกองทุนที่วางแผนไว้ ปรับค่าสัมประสิทธิ์การดำเนินการตามแผนสำหรับการผลิตผลิตภัณฑ์ Kvp

ข้อมูลเบื้องต้นสำหรับการวิเคราะห์ PPP

ค่าจ้างส่วนคงที่ไม่เปลี่ยนแปลงตามปริมาณการผลิตที่เพิ่มขึ้นหรือลดลง (ค่าจ้างของคนงานในอัตราภาษีศุลกากร ค่าจ้างลูกจ้างในเงินเดือน การจ่ายเงินเพิ่มเติมทุกประเภท ค่าจ้างของคนงานในการผลิตที่ไม่ใช่ภาคอุตสาหกรรม และจำนวนเงินที่สอดคล้องกัน ของค่าจ้างวันหยุด):

FZPrel = FZPf - FZPsk = FZPag - (FZP pl..per * Kvp + FZP pl..post) = 21465 - (13120 * 1.026 + 7380) = 21465 - 20841 = +424 ล้านรูเบิล
โดยที่ФЗПск - กองทุนเงินเดือนที่วางแผนไว้ปรับค่าสัมประสิทธิ์การดำเนินการตามแผนสำหรับการผลิตผลิตภัณฑ์
FZP pl..per และ FZP pl..post เป็นจำนวนเงินที่ผันแปรและคงที่ของกองทุนเงินเดือนที่วางแผนไว้

เมื่อคำนวณ FZPotn คุณสามารถใช้ค่าสัมประสิทธิ์การแก้ไข Kp ซึ่งสะท้อนถึงส่วนแบ่งของเงินเดือนผันแปรในกองทุนทั่วไป จะแสดงเปอร์เซ็นต์ของเปอร์เซ็นต์ที่ควรเพิ่มการจ่ายเงินที่วางแผนไว้สำหรับแต่ละเปอร์เซ็นต์ของโอเวอร์โฟลว์ของแผนสำหรับการผลิต (VP,%)
เศรษฐกิจตลาด

กลับ | |

ส่งงานที่ดีของคุณในฐานความรู้เป็นเรื่องง่าย ใช้แบบฟอร์มด้านล่าง

นักศึกษา นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา นักวิทยาศาสตร์รุ่นเยาว์ที่ใช้ฐานความรู้ในการศึกษาและการทำงานจะขอบคุณเป็นอย่างยิ่ง

โพสต์เมื่อ http://www.allbest.ru/

กระทรวงเกษตรแห่งสหพันธรัฐรัสเซีย

FGBOU VPO "มหาวิทยาลัยเกษตรกรรมแห่งรัฐ VORONEZH ตั้งชื่อตาม K.D. GLINKA"

ภาควิชาสถิติและวิเคราะห์กิจกรรมทางเศรษฐกิจของวิสาหกิจซับซ้อนอุตสาหกรรมเกษตร

ทดสอบ

เรื่อง: ทฤษฎีการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์

ในหัวข้อ: วิธีการวิเคราะห์อิทธิพลเชิงปริมาณของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ

Pavlovsk - 2011

วิธีการวิเคราะห์อิทธิพลเชิงปริมาณของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ

วิธีแคลคูลัสเชิงอนุพันธ์ พื้นฐานทางทฤษฎีสำหรับการประเมินเชิงปริมาณของบทบาทของปัจจัยแต่ละอย่างในพลวัตของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผล (การทำให้เป็นภาพรวม) คือการสร้างความแตกต่าง

ในวิธีแคลคูลัสเชิงอนุพันธ์ สันนิษฐานว่าการเพิ่มขึ้นของฟังก์ชันทั้งหมด (ตัวบ่งชี้ผลลัพธ์) แตกต่างกันตามเงื่อนไข โดยที่ค่าของแต่ละรายการจะถูกกำหนดเป็นผลคูณของอนุพันธ์ย่อยบางส่วนที่สอดคล้องกันโดยการเพิ่มขึ้นของตัวแปรซึ่งสิ่งนี้ อนุพันธ์คำนวณ ให้เราพิจารณาปัญหาในการค้นหาอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงของตัวบ่งชี้ผลลัพธ์โดยวิธีแคลคูลัสเชิงอนุพันธ์โดยใช้ตัวอย่างฟังก์ชันของตัวแปรสองตัว ให้ฟังก์ชัน z = f (x, y) ถูกกำหนด ถ้าฟังก์ชันนั้นหาอนุพันธ์ได้ การเพิ่มขึ้นสามารถแสดงเป็น

การเปลี่ยนแปลงในหน้าที่อยู่ที่ไหน

Dx (x1 - xo) - การเปลี่ยนแปลงในปัจจัยแรก

การเปลี่ยนแปลงในปัจจัยที่สอง

ปริมาณการสั่งซื้อที่สูงกว่าปริมาณเล็กน้อยอย่างไม่สิ้นสุด

อิทธิพลของปัจจัย x และ y ต่อการเปลี่ยนแปลงของ z ถูกกำหนดในกรณีนี้เป็น

และผลรวมของมันคือส่วนหลัก (เชิงเส้นเทียบกับการเพิ่มของปัจจัย) ส่วนหนึ่งของการเพิ่มขึ้นของฟังก์ชันดิฟเฟอเรนติเอเบิล ควรสังเกตว่าพารามิเตอร์มีขนาดเล็กเพียงพอสำหรับการเปลี่ยนแปลงปัจจัยเพียงเล็กน้อยและค่าของมันสามารถแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากศูนย์โดยมีการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่ในปัจจัย เพราะ เนื่องจากวิธีนี้ให้การสลายตัวที่ชัดเจนของอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงของตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ การสลายตัวนี้อาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดที่สำคัญในการประเมินอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ เนื่องจากไม่คำนึงถึงมูลค่าของส่วนที่เหลือ กล่าวคือ ...

ลองพิจารณาการประยุกต์ใช้เมธอดโดยใช้ฟังก์ชันเฉพาะ เช่น z = xy ให้ค่าเริ่มต้นและสุดท้ายของปัจจัยและตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ (x0, y0, z0, x1, y1, z1) เป็นที่รู้จักจากนั้นอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ผลลัพธ์จะถูกกำหนดตามลำดับโดย สูตร:

เป็นเรื่องง่ายที่จะแสดงว่าส่วนที่เหลือในการขยายเชิงเส้นของฟังก์ชัน z = xy เท่ากับ

อันที่จริง การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในฟังก์ชันคือ และความแตกต่างระหว่างการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดและคำนวณโดยสูตร

ดังนั้นในวิธีการของแคลคูลัสเชิงอนุพันธ์ เศษที่ย่อยสลายไม่ได้ที่เรียกว่า ซึ่งถูกตีความว่าเป็นข้อผิดพลาดเชิงตรรกะของวิธีการสร้างความแตกต่างจึงถูกละทิ้งไป นี่คือ "ความไม่สะดวก" ของการสร้างความแตกต่างสำหรับการคำนวณทางเศรษฐศาสตร์ ซึ่งตามกฎแล้ว ต้องมีความสมดุลที่แน่นอนของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพและผลรวมเชิงพีชคณิตของอิทธิพลของปัจจัยทั้งหมด

วิธีดัชนีสำหรับกำหนดอิทธิพลของปัจจัยที่มีต่อตัวบ่งชี้ทั่วไปในสถิติ การวางแผนและการวิเคราะห์กิจกรรมทางเศรษฐกิจ แบบจำลองดัชนีเป็นพื้นฐานสำหรับการประเมินเชิงปริมาณของบทบาทของปัจจัยแต่ละประการในพลวัตของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ทั่วไป

ดังนั้น จากการศึกษาการพึ่งพาปริมาณของผลผลิตในองค์กรเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงจำนวนคนงานและผลิตภาพแรงงาน คุณสามารถใช้ระบบดัชนีที่เกี่ยวข้องกันต่อไปนี้:

โดยที่ IN คือดัชนีทั่วไปของการเปลี่ยนแปลงปริมาณการผลิต

IR - ดัชนีบุคคล (ปัจจัย) ของการเปลี่ยนแปลงจำนวนพนักงาน

ID - ดัชนีแฟคทอเรียลของการเปลี่ยนแปลงในผลิตภาพแรงงานของคนงาน

D0, D1 - ผลผลิตเฉลี่ยต่อปีของผลผลิต (ทั้งหมด) ที่ตลาด (รวม) ต่อพนักงานหนึ่งคน ตามลำดับ ในบรรทัดฐานและรอบระยะเวลาการรายงาน

R0, R1 - จำนวนบุคลากรอุตสาหกรรมและการผลิตโดยเฉลี่ยต่อปีในช่วงเวลาพื้นฐานและรอบการรายงานตามลำดับ

สูตรข้างต้นแสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงสัมพัทธ์โดยรวมของปริมาณผลผลิตเกิดขึ้นจากผลคูณของการเปลี่ยนแปลงสัมพัทธ์ในสองปัจจัย ได้แก่ จำนวนคนงานและผลิตภาพแรงงาน สูตรนี้สะท้อนถึงแนวปฏิบัติในการสร้างดัชนีปัจจัยที่นำมาใช้ในสถิติ ซึ่งสาระสำคัญสามารถกำหนดได้ดังนี้ หากตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจทั่วไปเป็นผลคูณของปัจจัยเชิงปริมาณ (เชิงปริมาตร) และเชิงคุณภาพ จากนั้นเมื่อพิจารณาอิทธิพลของปัจจัยเชิงปริมาณ ตัวบ่งชี้เชิงคุณภาพจะคงที่ที่ระดับพื้นฐาน และเมื่อพิจารณาอิทธิพลของปัจจัยเชิงคุณภาพ ตัวบ่งชี้เชิงปริมาณได้รับการแก้ไขที่ระดับรอบระยะเวลารายงาน

วิธีดัชนีทำให้สามารถย่อยสลายได้ไม่เพียงสัมพันธ์กันเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของตัวบ่งชี้ทั่วไปตามปัจจัยต่างๆ ในตัวอย่างของเรา สูตร (5.2.1) ช่วยให้คุณสามารถคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (เพิ่มขึ้น) ของตัวบ่งชี้ทั่วไป - ปริมาณของผลผลิตของผลผลิตเชิงพาณิชย์ขององค์กร:

ปริมาณผลผลิตเชิงพาณิชย์ที่เพิ่มขึ้นแน่นอนในช่วงเวลาที่วิเคราะห์อยู่ที่ไหน

ความเบี่ยงเบนนี้เกิดขึ้นภายใต้อิทธิพลของการเปลี่ยนแปลงในจำนวนคนงานและผลิตภาพแรงงาน ในการพิจารณาว่าส่วนใดของการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในปริมาตรของผลลัพธ์ที่ทำได้เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในแต่ละปัจจัยแยกจากกัน จำเป็นต้องกำจัดอิทธิพลของปัจจัยอื่นเมื่อคำนวณอิทธิพลของปัจจัยใดปัจจัยหนึ่ง

สูตร (5.2.2) สอดคล้องกับเงื่อนไขนี้ ในปัจจัยแรก อิทธิพลของผลิตภาพแรงงานจะหมดไป ในประการที่สอง - จำนวนพนักงาน ดังนั้น การเพิ่มขึ้นของปริมาณผลผลิตเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงจำนวนพนักงานจึงพิจารณาจากความแตกต่างระหว่างตัวเศษและตัวส่วน ของปัจจัยแรก:

การเพิ่มขึ้นของปริมาณผลผลิตอันเนื่องมาจากการเปลี่ยนแปลงในผลิตภาพของคนงานจะถูกกำหนดในทำนองเดียวกันโดยปัจจัยที่สอง:

หลักการที่ระบุไว้ของการสลายตัวของการเพิ่มขึ้นสัมบูรณ์ (ส่วนเบี่ยงเบน) ของตัวบ่งชี้ทั่วไปตามปัจจัยนั้นเหมาะสมสำหรับกรณีที่จำนวนปัจจัยเท่ากับสอง (หนึ่งในนั้นคือเชิงปริมาณ อีกตัวหนึ่งคือเชิงคุณภาพ) และตัวบ่งชี้ที่วิเคราะห์คือ นำเสนอเป็นผลิตภัณฑ์ของตน

ทฤษฎีดัชนีไม่ได้ให้วิธีการทั่วไปในการสลายความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของตัวบ่งชี้ทั่วไปโดยปัจจัยต่างๆ เมื่อจำนวนของปัจจัยมากกว่าสอง

วิธีการเปลี่ยนลูกโซ่ วิธีนี้ประกอบด้วยตามที่พิสูจน์แล้วในการรับค่ากลางของตัวบ่งชี้ทั่วไปโดยการแทนที่ค่าพื้นฐานของปัจจัยด้วยค่าจริงอย่างต่อเนื่อง ความแตกต่างระหว่างค่ากลางสองค่าของตัวบ่งชี้ทั่วไปในห่วงโซ่ของการแทนที่เท่ากับการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ทั่วไปที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงในปัจจัยที่เกี่ยวข้อง

โดยทั่วไป เรามีระบบการคำนวณดังต่อไปนี้โดยวิธีการเปลี่ยนลูกโซ่:

ค่าพื้นฐานของตัวบ่งชี้สรุป

ค่ากลาง

ค่ากลาง

ค่ากลาง

มูลค่าที่แท้จริง

ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ทั่วไปของตัวบ่งชี้ทั่วไปถูกกำหนดโดยสูตร

ส่วนเบี่ยงเบนทั่วไปของตัวบ่งชี้ทั่วไปถูกแบ่งออกเป็นปัจจัย:

เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของปัจจัย a

เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของปัจจัย b

วิธีการทดแทนลูกโซ่ เช่นเดียวกับวิธีดัชนี มีข้อเสียที่คุณควรระวังเมื่อใช้งาน ประการแรก ผลการคำนวณขึ้นอยู่กับการแทนที่ปัจจัยอย่างต่อเนื่อง ประการที่สอง บทบาทอย่างแข็งขันในการเปลี่ยนตัวบ่งชี้ทั่วไปมักเกิดจากอิทธิพลของการเปลี่ยนแปลงในปัจจัยเชิงคุณภาพอย่างไม่สมเหตุสมผล

ตัวอย่างเช่น หากตัวบ่งชี้ที่ตรวจสอบ z มีรูปแบบของฟังก์ชัน การเปลี่ยนแปลงในช่วงเวลานั้นจะแสดงโดยสูตร

โดยที่ Дz คือการเพิ่มขึ้นของตัวบ่งชี้ทั่วไป

Dx, Dy - ปัจจัยที่เพิ่มขึ้น;

x0 y0 - ค่าพื้นฐานของปัจจัย

t0 t1 - ฐานและรอบระยะเวลาการรายงานตามลำดับ

การจัดกลุ่มเทอมสุดท้ายกับเทอมแรกในสูตรนี้ เราได้การแทนที่ลูกโซ่สองเวอร์ชันที่แตกต่างกัน

ตัวเลือกแรก:

ตัวเลือกที่สอง:

ในทางปฏิบัติ มักใช้ตัวเลือกแรก (โดยมีเงื่อนไขว่า x เป็นปัจจัยเชิงปริมาณและ y เป็นปัจจัยเชิงคุณภาพ)

สูตรนี้เปิดเผยอิทธิพลของปัจจัยเชิงคุณภาพต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ทั่วไป กล่าวคือ การแสดงออกของการเชื่อมต่อที่ใช้งานมากขึ้นเพื่อให้ได้ค่าเชิงปริมาณที่ชัดเจนของแต่ละปัจจัยโดยไม่ปฏิบัติตามเงื่อนไขเพิ่มเติมเป็นไปไม่ได้

วิธีความแตกต่างแบบจำกัดน้ำหนัก วิธีนี้ประกอบด้วยข้อเท็จจริงที่ว่าขนาดของอิทธิพลของแต่ละปัจจัยถูกกำหนดโดยทั้งลำดับที่หนึ่งและลำดับที่สองของการแทนที่ จากนั้นผลลัพธ์จะถูกรวมเข้าด้วยกันและนำค่าเฉลี่ยมาจากผลรวมที่ให้คำตอบเดียว เกี่ยวกับคุณค่าของอิทธิพลของปัจจัย หากมีปัจจัยที่เกี่ยวข้องมากขึ้นในการคำนวณ ค่าของพวกมันจะถูกคำนวณสำหรับการแทนที่ที่เป็นไปได้ทั้งหมด ให้เราอธิบายวิธีการนี้ทางคณิตศาสตร์โดยใช้สัญกรณ์ที่ใช้ด้านบน

อย่างที่คุณเห็น วิธีการของความแตกต่างจำกัดแบบถ่วงน้ำหนักนั้นพิจารณาถึงรูปแบบการแทนที่ทั้งหมด ในเวลาเดียวกัน เมื่อหาค่าเฉลี่ย เป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับค่าเชิงปริมาณที่ชัดเจนของปัจจัยแต่ละอย่าง วิธีนี้ใช้ความพยายามอย่างมาก และเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีก่อนหน้านี้ ขั้นตอนการคำนวณจะซับซ้อน เนื่องจาก เราต้องผ่านการทดแทนที่เป็นไปได้ทั้งหมด โดยพื้นฐานแล้ว วิธีการของความแตกต่างจำกัดแบบถ่วงน้ำหนักนั้นเหมือนกัน (สำหรับแบบจำลองการคูณด้วยสองปัจจัยเท่านั้น) กับวิธีการเติมเศษส่วนที่แยกไม่ออกอย่างง่ายเมื่อหารส่วนที่เหลือนี้ระหว่างตัวประกอบต่างๆ นี้ได้รับการยืนยันโดยการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้ของสูตร

เช่นเดียวกัน

ควรสังเกตว่าด้วยการเพิ่มจำนวนของปัจจัยและด้วยเหตุนี้จำนวนการแทนที่ไม่ได้รับการยืนยันเอกลักษณ์ที่อธิบายไว้ของวิธีการ

วิธีลอการิทึม วิธีนี้ประกอบด้วยการแจกแจงตามสัดส่วนแบบลอการิทึมของเศษที่เหลือตามปัจจัยที่ต้องการทั้งสองตัว ในกรณีนี้ ไม่จำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของปัจจัย

ในทางคณิตศาสตร์ วิธีการนี้อธิบายไว้ดังนี้

ระบบแฟกทอเรียล z = xy สามารถแสดงได้ในรูปแบบ lg z = lg x + lg y จากนั้น

หารทั้งสองข้างของสูตรด้วยแล้วคูณด้วย Dz เราจะได้

นิพจน์ (*) สำหรับ Dz ไม่มีอะไรมากไปกว่าการแจกแจงตามสัดส่วนลอการิทึมเหนือปัจจัยที่ต้องการสองตัว นั่นคือเหตุผลที่ผู้เขียนแนวทางนี้เรียกวิธีนี้ว่า "วิธีลอการิทึมสำหรับการแยกส่วนที่เพิ่มขึ้น Dz เป็นปัจจัย" ลักษณะเฉพาะของวิธีการสลายตัวแบบลอการิทึมคือช่วยให้คุณสามารถกำหนดอิทธิพลที่ไม่ตกค้างไม่เพียง แต่สอง แต่ยังรวมถึงปัจจัยที่แยกได้หลายอย่างในการเปลี่ยนแปลงตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องมีการสร้างลำดับของการกระทำ

ในรูปแบบทั่วไปมากขึ้น นักคณิตศาสตร์ A. Humal ได้อธิบายวิธีการนี้ ซึ่งเขียนว่า: “การแบ่งส่วนที่เพิ่มขึ้นของผลิตภัณฑ์ดังกล่าวสามารถเรียกได้ว่าเป็นเรื่องปกติ ชื่อนี้ได้รับการพิสูจน์โดยข้อเท็จจริงที่ว่ากฎการแบ่งที่ได้รับยังคงมีผลบังคับใช้สำหรับปัจจัยจำนวนหนึ่ง กล่าวคือ การเพิ่มของผลิตภัณฑ์จะถูกแบ่งระหว่างปัจจัยตัวแปรตามสัดส่วนของลอการิทึมของสัมประสิทธิ์การเปลี่ยนแปลง " อันที่จริง ในกรณีที่มีปัจจัยจำนวนมากขึ้นในแบบจำลองการคูณที่วิเคราะห์ของระบบปัจจัย (เช่น z = xypm) การเพิ่มขึ้นรวมของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ Dz จะเป็น

การสลายตัวของการเพิ่มขึ้นเป็นปัจจัยทำได้โดยการแนะนำสัมประสิทธิ์ k ซึ่งในกรณีของความเท่าเทียมกันเป็นศูนย์หรือการชดเชยปัจจัยร่วมกันไม่อนุญาตให้ใช้วิธีการที่ระบุ สูตรสำหรับ Dz สามารถเขียนได้ต่างกัน:

ในแบบฟอร์มนี้ สูตรนี้ปัจจุบันใช้เป็นสูตรคลาสสิก โดยอธิบายวิธีการวิเคราะห์ลอการิทึม จากสูตรนี้พบว่าการเพิ่มทั้งหมดของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลจะกระจายไปตามปัจจัยต่างๆ ตามสัดส่วนของอัตราส่วนของลอการิทึมของดัชนีปัจจัยต่อลอการิทึมของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผล ไม่สำคัญว่าจะใช้ลอการิทึมใด (ธรรมชาติ ln N หรือทศนิยม lg N)

ข้อเสียเปรียบหลักของวิธีการวิเคราะห์ลอการิทึมคือไม่สามารถเป็น "สากล" ไม่สามารถใช้ในการวิเคราะห์แบบจำลองของระบบปัจจัยประเภทใดก็ได้ หากเมื่อวิเคราะห์แบบจำลองการคูณของระบบปัจจัยโดยใช้วิธีลอการิทึม ได้ค่าที่แน่นอนของอิทธิพลของปัจจัย (ในกรณีที่เมื่อ) ได้สำเร็จ จากนั้นด้วยการวิเคราะห์แบบเดียวกันของระบบปัจจัยหลายแบบก็เป็นไปไม่ได้ เพื่อให้ได้ค่าอิทธิพลของปัจจัยที่แน่นอน

ดังนั้น หากแสดงรูปแบบหลายตัวของระบบแฟกทอเรียลในรูปแบบ

จากนั้นสูตรที่คล้ายคลึงกันสามารถนำไปใช้กับการวิเคราะห์แบบจำลองของระบบปัจจัยได้หลายแบบเช่น

หากในระบบปัจจัยหลายรุ่น เมื่อวิเคราะห์แบบจำลองนี้ เราจะได้:

ควรสังเกตว่าการแบ่งปัจจัย Dz "y โดยวิธีลอการิทึมเป็นปัจจัย Dz" c และ Dz "q ในภายหลังไม่สามารถดำเนินการได้ในทางปฏิบัติเนื่องจากวิธีลอการิทึมในสาระสำคัญนั้นให้อัตราส่วนลอการิทึมซึ่งสำหรับ ปัจจัยการแยกส่วนจะใกล้เคียงกัน นี่เป็นข้อเสียเปรียบของวิธีการที่อธิบายไว้อย่างชัดเจน การประยุกต์ใช้แนวทาง "ผสม" ในการวิเคราะห์แบบจำลองของระบบแฟกทอเรียลหลายแบบไม่ได้แก้ปัญหาการได้ค่าที่แยกได้จากชุดของทั้งชุด ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ การปรากฏตัวของการคำนวณโดยประมาณของค่าการเปลี่ยนแปลงแฟกทอเรียลพิสูจน์ความไม่สมบูรณ์ของวิธีการวิเคราะห์ลอการิทึม

วิธีการสัมประสิทธิ์ วิธีนี้อธิบายโดยนักคณิตศาสตร์ชาวรัสเซีย I.A. Belobzhetsky ขึ้นอยู่กับการเปรียบเทียบค่าตัวเลขของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจพื้นฐานเดียวกันภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน ไอ.เอ. Belobzhetsky เสนอให้กำหนดขนาดของอิทธิพลของปัจจัยดังต่อไปนี้:

วิธีการอธิบายของสัมประสิทธิ์สร้างความประทับใจด้วยความเรียบง่าย แต่เมื่อแทนที่ค่าตัวเลขลงในสูตร I.A. ได้ผลลัพธ์ Belobzhetskiy กลายเป็นว่าถูกต้องโดยบังเอิญเท่านั้น ด้วยการใช้การแปลงพีชคณิตอย่างถูกต้อง ผลลัพธ์ของอิทธิพลทั้งหมดของปัจจัยไม่ตรงกับขนาดของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพที่ได้รับจากการคำนวณโดยตรง

วิธีการแยกส่วนที่เพิ่มขึ้นของปัจจัย ในการวิเคราะห์กิจกรรมทางเศรษฐกิจ งานทั่วไปส่วนใหญ่เป็นงานของการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดโดยตรง จากมุมมองทางเศรษฐกิจ งานดังกล่าวรวมถึงการวิเคราะห์การดำเนินการตามแผนหรือการเปลี่ยนแปลงของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ ซึ่งคำนวณมูลค่าเชิงปริมาณของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ จากมุมมองทางคณิตศาสตร์ ปัญหาของการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดโดยตรงแสดงถึงการศึกษาฟังก์ชันของตัวแปรหลายตัว

การพัฒนาวิธีการแคลคูลัสเชิงอนุพันธ์เพิ่มเติมคือวิธีการแยกส่วนที่เพิ่มขึ้นของสัญญาณปัจจัย ซึ่งเราควรแยกการเพิ่มขึ้นของตัวแปรแต่ละตัวออกเป็นส่วนเล็ก ๆ เพียงพอและคำนวณค่าของอนุพันธ์ย่อยสำหรับแต่ละตัวแปร (แล้ว ขนาดเล็กเพียงพอ) การกระจัดในอวกาศ ระดับของการกระจายตัวถูกนำมาใช้เพื่อให้ข้อผิดพลาดทั้งหมดไม่ส่งผลต่อความถูกต้องของการคำนวณทางเศรษฐศาสตร์

ดังนั้น การเพิ่มขึ้นของฟังก์ชัน z = f (x, y) สามารถแสดงในรูปแบบทั่วไปได้ดังนี้

โดยที่ n คือจำนวนเซ็กเมนต์ที่การแบ่งส่วนที่เพิ่มขึ้นของแต่ละปัจจัย

Axn = - การเปลี่ยนแปลงในฟังก์ชัน z = f (x, y) เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของแฟคเตอร์ x ด้วยค่า

Ayn = คือการเปลี่ยนแปลงในฟังก์ชัน z = f (x, y) เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของตัวประกอบ y ด้วยค่า

ข้อผิดพลาด e ลดลงเมื่อเพิ่มขึ้น n

ตัวอย่างเช่น เมื่อวิเคราะห์แบบจำลองหลายตัวของระบบแฟกทอเรียลของประเภทโดยวิธีการแยกส่วนที่เพิ่มขึ้นของเครื่องหมายแฟกทอเรียล เราได้รับสูตรต่อไปนี้สำหรับการคำนวณค่าเชิงปริมาณของอิทธิพลของปัจจัยที่มีต่อตัวบ่งชี้ผลลัพธ์:

e สามารถละเลยได้ถ้า n มีขนาดใหญ่พอ

วิธีการแยกส่วนที่เพิ่มขึ้นของสัญญาณปัจจัยมีข้อดีเหนือวิธีการแทนที่ลูกโซ่ ช่วยให้คุณสามารถกำหนดขนาดของอิทธิพลของปัจจัยที่มีความแม่นยำในการคำนวณที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้อย่างชัดเจนไม่เกี่ยวข้องกับลำดับของการทดแทนและการเลือกตัวชี้วัดเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ - ปัจจัย วิธีการแยกต้องเป็นไปตามเงื่อนไขความแตกต่างของฟังก์ชันในภูมิภาคที่พิจารณา

วิธีการหนึ่งสำหรับการประเมินอิทธิพลของปัจจัย การพัฒนาเชิงตรรกะเพิ่มเติมของวิธีการแยกการเพิ่มขึ้นของสัญญาณปัจจัยเป็นวิธีการเชิงบูรณาการของการวิเคราะห์ปัจจัย วิธีนี้ใช้การรวมการเพิ่มของฟังก์ชันที่กำหนดเป็นอนุพันธ์บางส่วนคูณด้วยการเพิ่มของอาร์กิวเมนต์ในช่วงเวลาที่จำกัด ในกรณีนี้ต้องปฏิบัติตามเงื่อนไขต่อไปนี้:

ความแตกต่างอย่างต่อเนื่องของฟังก์ชัน โดยที่ตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจถูกใช้เป็นอาร์กิวเมนต์

ฟังก์ชั่นระหว่างจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของช่วงประถมศึกษาจะเปลี่ยนเป็นเส้นตรง

ความคงตัวของอัตราส่วนอัตราการเปลี่ยนแปลงของปัจจัย

ในรูปแบบทั่วไป สูตรคำนวณค่าเชิงปริมาณของอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงของตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ (สำหรับฟังก์ชัน z = f (x, y) - ชนิดใดก็ได้) ได้ดังนี้ กรณีที่ จำกัด เมื่อ:

โดยที่ Гe คือส่วนที่เป็นเส้นตรงบนระนาบ (x, y) เชื่อมจุด (x0, y0) กับจุด (x1, y1)

ในกระบวนการทางเศรษฐกิจที่แท้จริง การเปลี่ยนแปลงของปัจจัยในโดเมนของการกำหนดฟังก์ชันสามารถเกิดขึ้นไม่ได้ตามส่วนของเส้นตรง e แต่จะเกิดขึ้นตามเส้นโค้งเชิงเส้นบางเส้น แต่ตั้งแต่ การเปลี่ยนแปลงของปัจจัยถือเป็นช่วงเบื้องต้น (กล่าวคือ เป็นระยะเวลาขั้นต่ำในระหว่างที่ปัจจัยอย่างน้อยหนึ่งปัจจัยจะเพิ่มขึ้น) จากนั้นวิถีของเส้นโค้งจะถูกกำหนดในวิธีเดียวที่เป็นไปได้ - ทางตรง- ส่วนที่เป็นเส้นตรงของเส้นโค้งที่เชื่อมต่อจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของช่วงประถมศึกษา

ให้เราได้มาซึ่งสูตรสำหรับกรณีทั่วไป

ฟังก์ชันของการเปลี่ยนแปลงตัวบ่งชี้ผลลัพธ์จากปัจจัยถูกตั้งค่า

Y = ฉ (x1, x2, ..., хт),

โดยที่ xj คือค่าของปัจจัย เจ = 1, 2, ..., ม.; y - ค่าของตัวบ่งชี้ผลลัพธ์

ปัจจัยเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลาและค่าของแต่ละปัจจัยที่จุด n เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วเช่น เราจะถือว่ามี n คะแนนในปริภูมิ m มิติ:

โดยที่ xji คือค่าของตัวบ่งชี้ที่ j ในขณะนี้ i

คะแนน M1 และ Mp สอดคล้องกับค่าของปัจจัยที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของช่วงเวลาที่วิเคราะห์ตามลำดับ

สมมติว่าตัวบ่งชี้ y ได้รับ Dy สำหรับช่วงเวลาที่วิเคราะห์เพิ่มขึ้น ให้ฟังก์ชัน y = f (x1, x2, ..., xm) สามารถหาอนุพันธ์ได้ และ f "xj (x1, x2, ..., xm) เป็นอนุพันธ์บางส่วนของฟังก์ชันนี้เมื่อเทียบกับอาร์กิวเมนต์ xj

สมมติว่า Li คือส่วนของเส้นตรงที่เชื่อมระหว่างจุดสองจุด Mi และ Mi + 1 (i = 1, 2,…, n-1)

จากนั้นสมการพาราเมตริกของเส้นตรงนี้สามารถเขียนได้ในรูป

มาแนะนำสัญกรณ์

เมื่อพิจารณาจากสูตรทั้งสองนี้ ปริพันธ์เหนือเซกเมนต์ Li สามารถเขียนได้ดังนี้:

เจ = 1, 2, ..., ม.; ผม = 1,2, ..., n-1.

จากการคำนวณอินทิกรัลทั้งหมด เราจะได้เมทริกซ์

องค์ประกอบของเมทริกซ์ yij นี้แสดงลักษณะการมีส่วนร่วมของตัวบ่งชี้ที่ j ต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่เป็นผลลัพธ์สำหรับช่วงเวลา i

เมื่อสรุปค่าของ Дyij ตามตารางเมทริกซ์ เราได้แถวต่อไปนี้:

(Дy1, Дy2, ..., Дyj, ..., Дym.);

ตัวประกอบดัชนีส่วนต่าง

ค่าขององค์ประกอบ j-th ใดๆ ของบรรทัดนี้แสดงถึงการมีส่วนร่วมของปัจจัย j-th ต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่เป็นผลลัพธ์ Dy ผลรวมของ Dyj ทั้งหมด (j = 1, 2, ..., m) คือการเพิ่มขึ้นของตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ทั้งหมด

มีสองด้านของการใช้งานจริงของวิธีปริพันธ์ในการแก้ปัญหาของการวิเคราะห์ปัจจัย ทิศทางแรกสามารถนำมาประกอบกับงานของการวิเคราะห์ปัจจัย เมื่อไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยภายในช่วงเวลาที่วิเคราะห์ หรือเป็นไปได้ที่จะสรุปจากปัจจัยเหล่านั้น กล่าวคือ มีกรณีที่ควรพิจารณาช่วงเวลานี้เป็นเบื้องต้น ในกรณีนี้ การคำนวณควรทำตามแนวเส้นตรง ปัญหาการวิเคราะห์ปัจจัยประเภทนี้ตามอัตภาพสามารถเรียกได้ว่าคงที่เพราะ ในเวลาเดียวกัน ปัจจัยที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์นั้นมีลักษณะเฉพาะโดยความไม่แปรผันของตำแหน่งที่สัมพันธ์กับปัจจัยหนึ่ง ความคงตัวของเงื่อนไขสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยที่วัดได้ โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งของพวกมันในแบบจำลองของระบบปัจจัย การเพิ่มขึ้นของปัจจัยจะถูกวัดโดยสัมพันธ์กับปัจจัยหนึ่งที่เลือกเพื่อจุดประสงค์นี้

ประเภทงานคงที่ของวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยแบบบูรณาการควรรวมถึงการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การดำเนินการตามแผนหรือการเปลี่ยนแปลง (ถ้าเปรียบเทียบกับช่วงเวลาก่อนหน้า) ของตัวชี้วัด ในกรณีนี้ ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยภายในช่วงเวลาที่วิเคราะห์

ทิศทางที่สองรวมถึงงานของการวิเคราะห์ปัจจัย เมื่อมีข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยภายในช่วงเวลาที่วิเคราะห์และควรนำมาพิจารณา กล่าวคือ กรณีที่ช่วงเวลานี้ตามข้อมูลที่มีอยู่แบ่งออกเป็นจำนวนขั้นพื้นฐาน ในกรณีนี้ ควรทำการคำนวณตามแนวเส้นโค้งที่เชื่อมระหว่างจุด (x0, y0) และจุด (x1, y1) สำหรับแบบจำลองสองปัจจัย ปัญหาคือวิธีการกำหนดรูปแบบที่แท้จริงของเส้นโค้งตามการเคลื่อนไหวของปัจจัย x และ y ที่เกิดขึ้นในเวลา งานวิเคราะห์ปัจจัยประเภทนี้สามารถเรียกตามอัตภาพว่าไดนามิกเพราะ ในขณะเดียวกัน ปัจจัยที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละช่วงเวลา โดยแบ่งออกเป็นส่วนๆ

ปัญหาประเภทไดนามิกของวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงบูรณาการควรรวมถึงการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาของตัวบ่งชี้ทางเศรษฐศาสตร์ ในกรณีนี้ เป็นไปได้ที่จะเลือกสมการที่อธิบายพฤติกรรมของปัจจัยที่วิเคราะห์ในช่วงเวลาทั้งหมดโดยประมาณ ในกรณีนี้ ในแต่ละช่วงประถมศึกษาที่ถูกแบ่งออก สามารถนำค่าส่วนบุคคลที่แตกต่างจากคนอื่นๆ มาใช้ได้ วิธีการเชิงปริพันธ์ของการวิเคราะห์ปัจจัยพบการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติของการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ที่กำหนดขึ้นเอง

ตรงกันข้ามกับวิธีลูกโซ่ วิธีอินทิกรัลมีกฎลอการิทึมของการแจกจ่ายโหลดแฟกเตอร์ ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อดีอย่างมาก วิธีนี้มีวัตถุประสงค์ เนื่องจากไม่รวมสมมติฐานใดๆ เกี่ยวกับบทบาทของปัจจัยก่อนการวิเคราะห์ ต่างจากวิธีอื่นในการวิเคราะห์ปัจจัย วิธีปริพันธ์จะสังเกตข้อกำหนดเกี่ยวกับความเป็นอิสระของปัจจัย

คุณลักษณะที่สำคัญของวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยแบบบูรณาการคือให้แนวทางทั่วไปในการแก้ปัญหาประเภทต่างๆ โดยไม่คำนึงถึงจำนวนองค์ประกอบที่รวมอยู่ในแบบจำลองของระบบปัจจัยและรูปแบบการเชื่อมต่อระหว่างกัน ในเวลาเดียวกัน เพื่อลดความซับซ้อนของขั้นตอนการคำนวณสำหรับการแยกส่วนที่เพิ่มขึ้นของตัวบ่งชี้ที่เป็นผลลัพธ์ออกเป็นปัจจัย หนึ่งควรยึดตามสองกลุ่ม (ประเภทของแบบจำลองปัจจัย: ตัวคูณและตัวคูณ)

ขั้นตอนการคำนวณสำหรับการรวมจะเหมือนกัน และผลลัพธ์ของสูตรสุดท้ายสำหรับการคำนวณปัจจัยต่างกัน การก่อตัวของสูตรการทำงานของวิธีอินทิกรัลสำหรับตัวแบบการคูณ การใช้วิธีการวิเคราะห์ปัจจัยแบบบูรณาการในการวิเคราะห์เชิงเศรษฐศาสตร์เชิงกำหนด ส่วนใหญ่แก้ปัญหาการได้รับค่าอิทธิพลของปัจจัยที่กำหนดอย่างเฉพาะเจาะจง

จำเป็นต้องมีสูตรในการคำนวณอิทธิพลของปัจจัยสำหรับแบบจำลองของระบบปัจจัย (ฟังก์ชัน) หลายประเภท มันถูกจัดตั้งขึ้นข้างต้นว่าแบบจำลองใดๆ ของระบบแฟกทอเรียลจำกัดสามารถลดลงเหลือสองประเภท - การคูณและทวีคูณ เงื่อนไขนี้กำหนดไว้ล่วงหน้าว่าผู้วิจัยเกี่ยวข้องกับแบบจำลองระบบปัจจัยสองประเภทหลักตั้งแต่ รุ่นที่เหลือเป็นรุ่นต่างๆ

การคำนวณอินทิกรัลที่แน่นอนสำหรับอินทิกรัลที่กำหนดและช่วงเวลาการรวมที่กำหนดนั้นดำเนินการตามโปรแกรมมาตรฐานที่เก็บไว้ในหน่วยความจำของเครื่อง ในเรื่องนี้งานจะลดลงเฉพาะการสร้างอินทิกรัลที่ขึ้นอยู่กับชนิดของฟังก์ชันหรือรูปแบบของระบบแฟกเตอร์

เพื่ออำนวยความสะดวกในการแก้ปัญหาในการสร้างอินทิกรัลขึ้นอยู่กับประเภทของแบบจำลองของระบบปัจจัย (การคูณหรือหลายค่า) เราขอเสนอเมทริกซ์ของค่าเริ่มต้นสำหรับ - การสร้างอินทิกรัลขององค์ประกอบของโครงสร้างของระบบปัจจัย หลักการที่มีอยู่ในเมทริกซ์ทำให้สามารถสร้างอินทิกรัลขององค์ประกอบของโครงสร้างของระบบแฟกทอเรียลสำหรับชุดขององค์ประกอบใดๆ ของแบบจำลองของระบบแฟกทอเรียลที่มีขอบเขตจำกัด โดยพื้นฐานแล้ว การสร้างอินทิกรัลสำหรับองค์ประกอบของโครงสร้างของระบบแฟกเตอร์เป็นกระบวนการส่วนบุคคล และในกรณีที่จำนวนองค์ประกอบโครงสร้างถูกวัดเป็นจำนวนมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่หาได้ยากในเชิงเศรษฐศาสตร์ เงื่อนไขที่กำหนด

ตัวอย่างของการวิเคราะห์ปัจจัยลูกโซ่ที่กำหนดขึ้นได้อาจเป็นการวิเคราะห์ในฟาร์มของสมาคมการผลิต ซึ่งจะมีการประเมินบทบาทของแต่ละหน่วยการผลิตในการบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับสมาคมในภาพรวม

บรรณานุกรม

1. Bakanov M.I. , Sheremet A.D. ทฤษฎีการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์: ตำราเรียน. - ครั้งที่ 4, เพิ่ม. และแก้ไข - ม.: การเงินและสถิติ, 2000 .-- 416 น.

2. เซนกินา ไอ.วี. ทฤษฎีการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ ตอนที่ 1 ตำราเรียน ผลประโยชน์ / การเติบโต สถานะ เศรษฐกิจ มหาวิทยาลัย. - Rostov n / a., - 2001 .-- 131 p.

3. Lysenko D.V. การวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์: ตำราเรียน. - M.: TK Welby, Prospect Publishing House, 2551 .-- 376 หน้า

4. เซนกินา ไอ.วี. ทฤษฎีการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์: ตำราเรียน. - M.: สำนักพิมพ์และ บริษัท การค้า "Dashkov and K?", Rostov n / a: Science - Press, 2007. - 208 p

5. ทฤษฎีการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์: ความซับซ้อนของระเบียบวิธีการศึกษา / E.A. เอดาลินา; อุลยัน. สถานะ เทคโนโลยี ม. - Ulyanovsk: เซนต์. ม.อ., 2546 .-- 108 น.

6. ทฤษฎีการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ ตำรา / ed. เอ็มไอ บากานอฟ. - ครั้งที่ 5 แก้ไข และเพิ่ม - ม.: การเงินและสถิติ, 2549 .-- 536 น.

7. Firstova S.Yu. การวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ในคำถามและคำตอบ: ตำราเรียน ผลประโยชน์. - M.: KNORUS, 2549 - 184 หน้า

โพสต์เมื่อ Allbest.ru

เอกสารที่คล้ายกัน

คำอธิบายสาระสำคัญ ขอบเขตการใช้งาน และขั้นตอนในการคำนวณอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ความแตกต่างแบบสัมบูรณ์ การประยุกต์ใช้วิธีการในการวิเคราะห์อัตราส่วนของอัตราการเติบโตของเงินทุนสำหรับค่าตอบแทนแรงงานและผลผลิต

ทดสอบเพิ่มเมื่อ 09/01/2010


วิธีการวัดอิทธิพลของปัจจัยในการวิเคราะห์กิจกรรมทางเศรษฐกิจ เทคนิคการแทนที่ลูกโซ่ใช้ในการคำนวณปัจจัยในแบบจำลองปัจจัยกำหนดทุกประเภท เทคนิคการวิเคราะห์ปัจจัย สาระสำคัญของการสังเกตทางสถิติ

ภาคเรียนที่เพิ่ม 01/18/2015


การกำหนดตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพและอิทธิพลโดยวิธีการเปลี่ยนลูกโซ่ การแทนที่อินดิเคเตอร์ตามแผนด้วยอินดิเคเตอร์จริง อิทธิพลต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ประสิทธิผลของปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความพร้อมใช้และการใช้ทรัพยากรแรงงาน

ทดสอบเพิ่ม 07/25/2015


พื้นฐานขององค์กรการวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ การวิเคราะห์ประสิทธิภาพเฉลี่ยต่อวันของหัวรถจักร การคำนวณกองรถที่ใช้งานได้ตลอดจนการวิเคราะห์ตามปัจจัยของการเบี่ยงเบนจากมูลค่าที่วางแผนไว้ การประเมินอิทธิพลของปัจจัยต่อระดับของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผล

ภาคเรียนที่เพิ่ม 12/19/2011


คำอธิบายสาระสำคัญ ขอบเขต และขั้นตอนในการคำนวณอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้ผลต่างสัมพัทธ์ ศึกษาวิธีการวิเคราะห์การใช้สินทรัพย์ถาวรขององค์กรโดยใช้ตัวชี้วัดทั่วไป

ทดสอบ, เพิ่ม 08/30/2010


วิธีการวิเคราะห์ความแปรปรวนสองทาง การประเมินระดับอิทธิพลของปัจจัยที่ศึกษาต่อตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจที่เป็นผล การคำนวณในระบบ minitab การประเมินเบื้องต้นของแบบจำลองปฏิสัมพันธ์และไม่มีปฏิสัมพันธ์ของปัจจัย การเปรียบเทียบผลลัพธ์

ทดสอบเพิ่ม 11/17/2010


การตัดสินใจในโครงการลงทุน เกณฑ์ที่ใช้ในการวิเคราะห์กิจกรรมการลงทุน วิธีการคำนวณอัตราผลตอบแทนจากการลงทุนกำหนดระยะเวลาคืนทุน การคำนวณอิทธิพลของปัจจัยด้านแรงงานต่อการเปลี่ยนแปลงของรายได้จากการขาย

ทดสอบเพิ่ม 10/10/2012


ตัวชี้วัดผลผลิตและผลผลิตสาระสำคัญวิธีการคำนวณ พลวัตของการรวบรวมรวม ผลผลิตเฉลี่ย อัตราการเติบโตและกำไร ตัวชี้วัดความผันแปร วิธีการวิเคราะห์ดัชนี วิธีการจัดกลุ่มทางสถิติ การวิเคราะห์สหสัมพันธ์และการถดถอย

ภาคเรียนที่เพิ่ม 03/02/2008


การวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยด้านแรงงานที่มีต่อผลผลิตขององค์กร ความสัมพันธ์ของตัวบ่งชี้ที่ศึกษากับตัวบ่งชี้ปัจจัย วิธีการคำนวณตัวชี้วัดการใช้ทรัพยากรแรงงานและผลการคำนวณ การกำจัดเป็นอุปกรณ์ตรรกะ

การปฏิบัติจริงเพิ่ม 03/25/2009


ดัชนีและการจำแนก ดัชนีย่อย ดัชนีบุคคลและดัชนีทั่วไป วิธีดัชนี ดัชนีทั่วไปของตัวชี้วัดเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ ค่าเฉลี่ยเลขคณิต และค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิก การใช้ดัชนีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในสถิติ

เรียกว่า การวิเคราะห์ปัจจัย... การวิเคราะห์ปัจจัยประเภทหลักคือ การวิเคราะห์เชิงกำหนดและการวิเคราะห์สุ่ม

การวิเคราะห์ปัจจัยกำหนดอยู่บนพื้นฐานของวิธีการศึกษาอิทธิพลของปัจจัยดังกล่าว ความสัมพันธ์กับตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจโดยทั่วไปนั้นใช้งานได้จริง ตัวหลังหมายความว่าตัวบ่งชี้การวางนัยทั่วไปอาจเป็นผลิตภัณฑ์หรือผลหารของการหาร หรือผลรวมเชิงพีชคณิตของปัจจัยแต่ละอย่าง

การวิเคราะห์ปัจจัยสุ่มขึ้นอยู่กับวิธีการศึกษาอิทธิพลของปัจจัยดังกล่าวซึ่งความสัมพันธ์กับตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจทั่วไปนั้นน่าจะเป็นไปได้มิฉะนั้น - สหสัมพันธ์

เมื่อมีความสัมพันธ์เชิงหน้าที่กับการเปลี่ยนแปลงในอาร์กิวเมนต์ จะมีการเปลี่ยนแปลงในฟังก์ชันที่สอดคล้องกันเสมอ หากมีความสัมพันธ์ที่น่าจะเป็นไปได้ การเปลี่ยนแปลงในอาร์กิวเมนต์สามารถรวมกับค่าต่างๆ ของการเปลี่ยนแปลงในฟังก์ชันได้

การวิเคราะห์ปัจจัยยังแบ่งออกเป็น ตรง, มิฉะนั้นการวิเคราะห์นิรนัยและ กลับ(อุปนัย) การวิเคราะห์

การวิเคราะห์ประเภทแรกดำเนินการศึกษาอิทธิพลของปัจจัยโดยวิธีนิรนัยนั่นคือในทิศทางจากทั่วไปไปยังเฉพาะ ในการวิเคราะห์ปัจจัยย้อนกลับอิทธิพลของปัจจัยถูกตรวจสอบโดยวิธีการอุปนัย - ในทิศทางจากปัจจัยเฉพาะไปจนถึงตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจโดยทั่วไป

การจำแนกปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพขององค์กร

ปัจจัยต่างๆ ที่ศึกษาอิทธิพลระหว่างการดำเนินการ จำแนกตามเกณฑ์ต่างๆ ประการแรกสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก: ปัจจัยภายในขึ้นอยู่กับกิจกรรมของสิ่งนี้และ ปัจจัยภายนอกไม่ได้ขึ้นอยู่กับองค์กรนี้

ปัจจัยภายในขึ้นอยู่กับขนาดของผลกระทบ สามารถแบ่งออกเป็นปัจจัยหลักและรอง ปัจจัยหลักรวมถึงปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้และวัสดุตลอดจนปัจจัยที่เกิดจากกิจกรรมการจัดหาและการตลาดและด้านอื่น ๆ ขององค์กร ปัจจัยหลักมีผลกระทบพื้นฐานต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจทั่วไป ปัจจัยภายนอกที่ไม่ขึ้นอยู่กับองค์กรนี้เกิดจากธรรมชาติและภูมิอากาศ (ภูมิศาสตร์) เศรษฐกิจและสังคมตลอดจนสภาพเศรษฐกิจภายนอก

ขึ้นอยู่กับระยะเวลาของผลกระทบต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ เราสามารถแยกแยะได้ ปัจจัยคงที่และตัวแปร... ปัจจัยประเภทแรกส่งผลต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจซึ่งไม่จำกัดเวลา ปัจจัยผันแปรส่งผลต่อประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจในช่วงระยะเวลาหนึ่งเท่านั้น

ปัจจัยสามารถจำแนกได้เป็น กว้างขวาง (เชิงปริมาณ) และเข้มข้น (เชิงคุณภาพ)บนพื้นฐานของสาระสำคัญของอิทธิพลที่มีต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ ตัวอย่างเช่น หากมีการศึกษาอิทธิพลของปัจจัยด้านแรงงานที่มีต่อปริมาณผลผลิต การเปลี่ยนแปลงในจำนวนคนงานจะเป็นปัจจัยที่กว้างขวาง และการเปลี่ยนแปลงในผลิตภาพของผู้ปฏิบัติงานหนึ่งคนจะเป็นปัจจัยที่เข้มข้น

ปัจจัยที่มีผลต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจตามระดับการพึ่งพาเจตจำนงและจิตสำนึกของพนักงานในองค์กรและบุคคลอื่น แบ่งได้เป็น ปัจจัยวัตถุประสงค์และอัตนัย... ปัจจัยเชิงวัตถุอาจรวมถึงสภาพอากาศ ภัยธรรมชาติที่ไม่ขึ้นอยู่กับกิจกรรมของมนุษย์ ปัจจัยอัตนัยขึ้นอยู่กับคนทั้งหมด ปัจจัยส่วนใหญ่ที่ครอบงำควรจัดเป็นอัตนัย

ปัจจัยยังสามารถแบ่งย่อยได้ ขึ้นอยู่กับขอบเขตของการกระทำ ออกเป็นปัจจัยที่ไม่จำกัด และปัจจัยของการกระทำที่จำกัด ปัจจัยประเภทแรกดำเนินการทุกที่ ในทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจของประเทศ ปัจจัยประเภทที่สองมีผลเฉพาะในอุตสาหกรรมหรือแม้แต่องค์กรส่วนบุคคล

ตามโครงสร้างปัจจัยแบ่งออกเป็นแบบง่ายและซับซ้อน ปัจจัยส่วนใหญ่ที่ครอบงำนั้นซับซ้อน รวมถึงองค์ประกอบหลายอย่าง ในขณะเดียวกันก็มีปัจจัยที่ไม่เอื้ออำนวยต่อการสูญเสียอวัยวะ ตัวอย่างเช่น ผลตอบแทนจากสินทรัพย์เป็นตัวอย่างของปัจจัยที่ซับซ้อน จำนวนวันที่อุปกรณ์ทำงานในช่วงเวลาที่กำหนดนั้นเป็นปัจจัยง่ายๆ

โดยธรรมชาติของผลกระทบต่อดัชนีชี้วัดทางเศรษฐกิจทั่วไปมี ปัจจัยทางตรงและทางอ้อม... ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์ที่ขาย แม้ว่าจะมีผลตรงกันข้ามกับปริมาณของกำไร แต่ควรพิจารณาปัจจัยทางตรง นั่นคือ ปัจจัยของลำดับแรก การเปลี่ยนแปลงมูลค่าต้นทุนวัสดุมีผลกระทบทางอ้อมต่อกำไร กล่าวคือ กระทบต่อกำไรไม่โดยตรงแต่ผ่านต้นทุนซึ่งเป็นปัจจัยของลำดับแรก จากนี้ ระดับของต้นทุนวัสดุควรพิจารณาปัจจัยของลำดับที่สอง นั่นคือ ปัจจัยทางอ้อม

ขึ้นอยู่กับว่าเป็นไปได้หรือไม่ที่จะหาจำนวนอิทธิพลของปัจจัยที่กำหนดต่อตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจทั่วไป มีปัจจัยที่วัดได้และไม่สามารถวัดได้

การจำแนกประเภทนี้เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการจำแนกประเภทของเงินสำรองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรหรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือเงินสำรองเพื่อปรับปรุงตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจที่วิเคราะห์

การวิเคราะห์ปัจจัยทางเศรษฐศาสตร์

สัญญาณที่บ่งบอกถึงสาเหตุนั้นเรียกว่าแฟกทอเรียลอิสระ สัญญาณเดียวกันกับที่กำหนดลักษณะพิเศษมักจะเรียกว่าผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับ

เซตของคุณสมบัติแฟกทอเรียลและประสิทธิผลที่อยู่ในความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเดียวเรียกว่า ระบบปัจจัย... นอกจากนี้ยังมีแนวคิดของแบบจำลองระบบปัจจัย แสดงลักษณะความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งแสดงเป็น y และเครื่องหมายปัจจัย ซึ่งแสดงเป็น กล่าวอีกนัยหนึ่ง แบบจำลองระบบปัจจัยแสดงความสัมพันธ์ระหว่างการสรุปตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจกับปัจจัยส่วนบุคคลที่ส่งผลต่อตัวบ่งชี้นี้ ในกรณีนี้ ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจอื่นๆ ทำหน้าที่เป็นปัจจัย ซึ่งเป็นสาเหตุของการเปลี่ยนแปลงตัวบ่งชี้ทั่วไป

แบบจำลองระบบปัจจัยสามารถแสดงทางคณิตศาสตร์โดยใช้สูตรต่อไปนี้:

การสร้างความสัมพันธ์ระหว่างการสรุป (ผล) และปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อสิ่งเหล่านี้เรียกว่าแบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์และคณิตศาสตร์

ในการศึกษาความสัมพันธ์สองประเภทระหว่างการสรุปตัวชี้วัดและปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อสิ่งเหล่านี้:

• การทำงาน (มิฉะนั้น - การเชื่อมต่อเชิงหน้าที่กำหนดหรือการเชื่อมต่อที่กำหนดขึ้นอย่างเข้มงวด)
• การเชื่อมต่อแบบสุ่ม (ความน่าจะเป็น)

การเชื่อมต่อการทำงาน- นี่คือความสัมพันธ์ดังกล่าว ซึ่งแต่ละค่าของปัจจัย (แอตทริบิวต์ของปัจจัย) สอดคล้องกับค่าที่ไม่ใช่ค่าสุ่มที่กำหนดไว้อย่างดีของตัวบ่งชี้ทั่วไป (แอตทริบิวต์ที่มีประสิทธิภาพ)

การเชื่อมต่อแบบสุ่ม- นี่คือความสัมพันธ์ที่แต่ละค่าของปัจจัย (แอตทริบิวต์ของปัจจัย) สอดคล้องกับชุดของค่าของตัวบ่งชี้ทั่วไป (แอตทริบิวต์ที่มีประสิทธิภาพ) ภายใต้เงื่อนไขเหล่านี้ สำหรับแต่ละค่าของตัวประกอบ x ค่าของตัวบ่งชี้ทั่วไป y จะสร้างการแจกแจงทางสถิติแบบมีเงื่อนไข ด้วยเหตุนี้ การเปลี่ยนแปลงในค่าของตัวประกอบ x โดยเฉลี่ยเท่านั้นทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ทั่วไป y

ตามความสัมพันธ์ทั้งสองประเภทที่พิจารณา จะแยกแยะวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดและวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่ม พิจารณาแผนภาพต่อไปนี้:

วิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัย โครงการหมายเลข 2

ความสมบูรณ์และความลึกสูงสุดของการวิจัยเชิงวิเคราะห์ ความแม่นยำสูงสุดของผลการวิเคราะห์นั้นมาจากการใช้วิธีการวิจัยทางเศรษฐศาสตร์และคณิตศาสตร์

วิธีการเหล่านี้มีข้อดีเหนือวิธีการวิเคราะห์แบบเดิมและทางสถิติหลายประการ

ดังนั้นพวกเขาจึงให้การคำนวณที่แม่นยำและมีรายละเอียดมากขึ้นของอิทธิพลของปัจจัยส่วนบุคคลต่อการเปลี่ยนแปลงค่าของตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจและยังช่วยให้สามารถแก้ปัญหาการวิเคราะห์จำนวนหนึ่งที่ไม่สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้เศรษฐศาสตร์และคณิตศาสตร์ วิธีการ

ปัจจัยที่ศึกษาอิทธิพลของการวิเคราะห์กิจกรรมทางเศรษฐกิจ จำแนกตามเกณฑ์ต่างๆ ประการแรก แบ่งได้เป็น 2 ประเภทใหญ่ๆ ได้แก่ ปัจจัยภายในที่ขึ้นอยู่กับกิจกรรมขององค์กรที่กำหนด และปัจจัยภายนอกที่ไม่ขึ้นกับองค์กรที่กำหนด

ปัจจัยภายใน ขึ้นอยู่กับขนาดของผลกระทบต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ แบ่งออกเป็นปัจจัยหลักและรอง ปัจจัยหลักรวมถึงปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ทรัพยากรแรงงาน สินทรัพย์ถาวรและวัสดุ ตลอดจนปัจจัยที่เกิดจากกิจกรรมการจัดหาและการตลาด และแง่มุมอื่น ๆ ของการทำงานขององค์กร ปัจจัยหลักมีผลกระทบพื้นฐานต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจทั่วไป ปัจจัยภายนอกที่ไม่ขึ้นอยู่กับองค์กรนี้เกิดจากธรรมชาติและภูมิอากาศ (ภูมิศาสตร์) เศรษฐกิจและสังคมตลอดจนสภาพเศรษฐกิจภายนอก

ขึ้นอยู่กับระยะเวลาของผลกระทบต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ ปัจจัยคงที่และตัวแปรสามารถแยกแยะได้ ปัจจัยประเภทแรกส่งผลต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจซึ่งไม่จำกัดเวลา ปัจจัยผันแปรส่งผลต่อประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจในช่วงระยะเวลาหนึ่งเท่านั้น

ปัจจัยสามารถแบ่งออกได้เป็นวงกว้าง (เชิงปริมาณ) และแบบเข้มข้น (เชิงคุณภาพ) ตามลักษณะของอิทธิพลที่มีต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ ตัวอย่างเช่น หากมีการศึกษาอิทธิพลของปัจจัยด้านแรงงานที่มีต่อปริมาณผลผลิต การเปลี่ยนแปลงในจำนวนคนงานจะเป็นปัจจัยที่กว้างขวาง และการเปลี่ยนแปลงในผลิตภาพของผู้ปฏิบัติงานหนึ่งคนจะเป็นปัจจัยที่เข้มข้น

ปัจจัยที่มีผลต่อตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจตามระดับการพึ่งพาเจตจำนงและจิตสำนึกของพนักงานขององค์กรและบุคคลอื่นสามารถแบ่งออกเป็นปัจจัยวัตถุประสงค์และอัตนัย ปัจจัยเชิงวัตถุอาจรวมถึงสภาพอากาศ ภัยธรรมชาติที่ไม่ขึ้นอยู่กับกิจกรรมของมนุษย์ ปัจจัยอัตนัยขึ้นอยู่กับคนทั้งหมด ปัจจัยส่วนใหญ่ที่ครอบงำควรจัดเป็นอัตนัย

ปัจจัยยังสามารถแบ่งย่อยได้ ขึ้นอยู่กับขอบเขตของการกระทำ ออกเป็นปัจจัยที่ไม่จำกัด และปัจจัยของการกระทำที่จำกัด ปัจจัยประเภทแรกดำเนินการทุกที่ ในทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจของประเทศ ปัจจัยประเภทที่สองมีผลเฉพาะในอุตสาหกรรมหรือแม้แต่องค์กรส่วนบุคคล

ตามโครงสร้างปัจจัยแบ่งออกเป็นแบบง่ายและซับซ้อน ปัจจัยส่วนใหญ่ที่ครอบงำนั้นซับซ้อน รวมถึงองค์ประกอบหลายอย่าง ในขณะเดียวกันก็มีปัจจัยที่ไม่เอื้ออำนวยต่อการสูญเสียอวัยวะ ตัวอย่างเช่น ผลตอบแทนจากสินทรัพย์เป็นตัวอย่างของปัจจัยที่ซับซ้อน จำนวนวันที่อุปกรณ์ทำงานในช่วงเวลาที่กำหนดนั้นเป็นปัจจัยง่ายๆ

โดยธรรมชาติของผลกระทบต่อตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจโดยทั่วไป ปัจจัยทางตรงและทางอ้อมมีความโดดเด่น ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงของต้นทุนสินค้าขาย แม้ว่าจะมีผลตรงกันข้ามกับปริมาณกำไร แต่ควรพิจารณาปัจจัยทางตรง นั่นคือ ปัจจัยของคำสั่งแรก การเปลี่ยนแปลงมูลค่าต้นทุนวัสดุมีผลกระทบทางอ้อมต่อกำไร กล่าวคือ กระทบต่อกำไรไม่โดยตรงแต่ผ่านต้นทุนซึ่งเป็นปัจจัยของลำดับแรก จากนี้ ระดับของต้นทุนวัสดุควรพิจารณาปัจจัยของลำดับที่สอง นั่นคือ ปัจจัยทางอ้อม

ขึ้นอยู่กับว่าเป็นไปได้หรือไม่ที่จะหาจำนวนอิทธิพลของปัจจัยที่กำหนดต่อตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจทั่วไป มีปัจจัยที่วัดได้และไม่สามารถวัดได้

การจำแนกประเภทนี้เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการจำแนกประเภทของเงินสำรองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรหรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือเงินสำรองเพื่อปรับปรุงตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจที่วิเคราะห์

การวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์ของ RAP

การวิเคราะห์ทางเศรษฐศาสตร์กิจกรรมการผลิตขององค์กรหรือการวิเคราะห์สถานการณ์เป็นการวิเคราะห์ประเภทแรกที่กำหนดสถานการณ์ที่องค์กรตั้งอยู่ กล่าวคือ ระบุสถานการณ์ที่ส่งผลต่อกระบวนการผลิต กิจกรรมทางเศรษฐกิจและการเงินทั้งหมดของเขา

การวิเคราะห์มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุสถานที่ที่องค์กรตั้งอยู่ในพื้นที่ทางเศรษฐกิจทั่วไป ความสามารถในการผลิตในปัจจุบัน แรงงานที่ใช้ไป วัสดุและทรัพยากรทางเทคนิคและการเงิน

งานของการวิเคราะห์คือการสะท้อนถึงปัจจัยหลักที่กำหนดกลยุทธ์ขององค์กรคือ วิธีที่จะบรรลุเป้าหมายนี้

กลยุทธ์องค์กรควร:

สอดคล้องกับสภาพความเป็นจริงและความต้องการของตลาดซึ่งจำเป็นต้องมีกลไกในการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง

สะท้อนให้เห็นในการดำเนินการของทุกแผนกในองค์กร (การผลิต การจัดหา การเงิน การตลาด การจัดการ บุคลากร การวิจัยและพัฒนา) และดำเนินการผ่านการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพของผู้จัดการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เจาะจงและวางแผนไว้ล่วงหน้า

เพื่อเป็นเป้าหมายหลักขององค์กรโดยรวม ดังนั้น แผนกทั้งหมดและพนักงานแต่ละคนเป็นรายบุคคล

ในกรณีที่สอง การวิเคราะห์ที่ครอบคลุมของทรัพยากรภายในขององค์กรจะดำเนินการ:

การวิเคราะห์องค์กรและการจัดการ

การวิเคราะห์ทางการเงินและเศรษฐกิจ

7. การสร้างแบบจำลองเชิงกำหนดของระบบปัจจัย

งานหนึ่งของการวิเคราะห์ปัจจัยคือการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพและปัจจัยที่กำหนดมูลค่า สาระสำคัญของระบบปัจจัยแบบจำลองอยู่ในความจริงที่ว่าความสัมพันธ์ของตัวบ่งชี้ที่ศึกษากับระบบปัจจัยนั้นถ่ายทอดในรูปแบบของสมการทางคณิตศาสตร์เฉพาะ การวิเคราะห์ปัจจัยแยกความแตกต่างระหว่างตัวแบบที่กำหนด (เชิงฟังก์ชัน) และแบบสุ่ม (สหสัมพันธ์) ด้วยความช่วยเหลือของแบบจำลองปัจจัยที่กำหนด จึงมีการตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงหน้าที่ระหว่างตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผล (ฟังก์ชัน) และปัจจัย (อาร์กิวเมนต์)

เมื่อสร้างแบบจำลองระบบปัจจัยกำหนด จำเป็นต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดจำนวนหนึ่ง

1. ปัจจัยที่รวมอยู่ในตัวแบบและตัวแบบเองนั้น จะต้องมีลักษณะเฉพาะ มีอยู่จริง และไม่ถูกประดิษฐ์ขึ้นด้วยปริมาณหรือปรากฏการณ์ที่เป็นนามธรรม

2. ปัจจัยที่รวมอยู่ในระบบไม่ควรเป็นเพียงองค์ประกอบที่จำเป็นของสูตรเท่านั้น แต่ยังต้องมีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุกับตัวบ่งชี้ที่ศึกษาด้วย

3. ตัวชี้วัดทั้งหมดของแบบจำลองแฟกทอเรียลต้องสามารถวัดได้ในเชิงปริมาณ กล่าวคือ มีหน่วยวัดและความปลอดภัยของข้อมูลที่จำเป็น

4. ตัวแบบปัจจัยควรจัดให้มีความสามารถในการวัดอิทธิพลของปัจจัยส่วนบุคคล กล่าวคือ ควรคำนึงถึงสัดส่วนของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพและปัจจัยปัจจัย และผลรวมของอิทธิพลของปัจจัยแต่ละอย่างควรเท่ากับโดยรวม เพิ่มขึ้นในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ

ในการวิเคราะห์เชิงกำหนด จะจำแนกประเภทต่อไปนี้ของแบบจำลองปัจจัยที่พบบ่อยที่สุด

1. แบบจำลองสารเติมแต่ง ใช้เมื่อตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพเป็นผลรวมเชิงพีชคณิตของตัวบ่งชี้หลายตัว

2. แบบจำลองการคูณ ใช้เมื่อตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพเป็นผลคูณของปัจจัยหลายประการ

3. หลายรุ่น ใช้เมื่อได้ตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพโดยการหารตัวบ่งชี้ปัจจัยหนึ่งด้วยค่าของอีกค่าหนึ่ง

4. แบบผสม (แบบรวม) - การผสมผสานแบบต่างๆ ของรุ่นก่อนหน้า

การสร้างแบบจำลองของระบบแฟกทอเรียลเสริมดำเนินการโดยการแบ่งตัวบ่งชี้แฟคทอเรียลหนึ่งตัวหรือมากกว่าออกเป็นองค์ประกอบที่เป็นส่วนประกอบ

การสร้างแบบจำลองของระบบปัจจัยทวีคูณจะดำเนินการโดยการแบ่งปัจจัยของระบบเดิมออกเป็นปัจจัย-ปัจจัยตามลำดับ

วิธีการแปลงต่อไปนี้ถูกนำไปใช้กับคลาสของแบบจำลองหลายตัว: การยืดยาว การสลายตัวอย่างเป็นทางการ การขยายและการหดตัว วิธีแรกเกี่ยวข้องกับการเพิ่มความยาวของตัวเศษของแบบจำลองดั้งเดิมโดยแทนที่ปัจจัยตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปด้วยผลรวมของตัวบ่งชี้ที่เป็นเนื้อเดียวกัน วิธีการสลายตัวอย่างเป็นทางการของระบบแฟกเตอร์เกี่ยวข้องกับการเพิ่มความยาวของตัวส่วนของแบบจำลองแฟคเตอร์ดั้งเดิมโดยแทนที่ปัจจัยหนึ่งตัวหรือมากกว่าด้วยผลรวมหรือผลคูณของตัวบ่งชี้ที่เป็นเนื้อเดียวกัน วิธีการขยายเกี่ยวข้องกับการขยายแบบจำลองแฟกทอเรียลดั้งเดิมโดยการคูณตัวเศษและตัวส่วนของเศษส่วนด้วยตัวบ่งชี้ใหม่ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป วิธีย่อคือการสร้างตัวแบบปัจจัยใหม่โดยการหารตัวเศษและตัวส่วนด้วยตัวบ่งชี้เดียวกัน

ดังนั้น ตัวชี้วัดประสิทธิภาพสามารถแบ่งออกเป็นองค์ประกอบ (ปัจจัย) ในรูปแบบต่างๆ และนำเสนอในรูปแบบของตัวแบบกำหนดประเภทที่แตกต่างกัน การเลือกวิธีการสร้างแบบจำลองขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิจัย เป้าหมาย ตลอดจนความรู้และทักษะทางวิชาชีพของผู้วิจัย

กระบวนการของระบบปัจจัยแบบจำลองมีความซับซ้อนและมีความรับผิดชอบในการวิเคราะห์กิจกรรมทางเศรษฐกิจ ผลสุดท้ายของการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับว่าแบบจำลองที่สร้างขึ้นนั้นสะท้อนความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ที่ศึกษาอย่างไร

8. วิธีการวัดอิทธิพลของปัจจัยในแบบจำลองที่กำหนดขึ้นเอง

หลังจากสร้างแบบจำลองปัจจัยแล้ว จำเป็นต้องกำหนดวิธีการประเมินอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ วิธีส่วนใหญ่ในการวัดอิทธิพลของปัจจัยในแบบจำลองที่กำหนดขึ้นเองนั้นขึ้นอยู่กับการกำจัด การกำจัด หมายถึงการกำจัด ขจัดอิทธิพลของปัจจัยทั้งหมดที่มีต่อมูลค่าของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ ยกเว้นเพียงปัจจัยเดียว โดยยึดตามข้อเท็จจริงที่ว่าปัจจัยทั้งหมดเปลี่ยนแปลงอย่างอิสระจากกัน กล่าวคือ ปัจจัยหนึ่งเปลี่ยนแปลงก่อน และปัจจัยอื่นๆ ทั้งหมดยังคงไม่เปลี่ยนแปลง แล้วสองเปลี่ยนเมื่อความไม่เปลี่ยนรูปของส่วนที่เหลือ ฯลฯ

วิธีการเปลี่ยนลูกโซ่ประกอบด้วยการกำหนดค่าระดับกลางของตัวบ่งชี้ทั่วไปโดยการแทนที่ค่าพื้นฐานของปัจจัยตามลำดับด้วยค่าการรายงาน

โดยทั่วไป การประยุกต์ใช้วิธีการตั้งลูกโซ่สามารถอธิบายได้ดังนี้:

Y 0 = 0 ⋅b 0 ⋅C 0; Y Conv. 1 = a 1 ⋅b 0 ⋅C 0 ; มี a = Y Conv. 1 - ที่ 0 ;

Y Conv. 2 = a 1 ⋅b 1 ⋅C 0; Y b = Y Conv. 2 - Y Conv. 1; Y f = a 1 ⋅b 1 ⋅C 1

โดยที่ 0, b 0, C 0 - ค่าพื้นฐานของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อตัวบ่งชี้ทั่วไป Y; a 1, b 1, C 1 - ค่าที่แท้จริงของปัจจัย Y Conv. 1, Y Conv. 2 - ค่ากลางของตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงของปัจจัย a, b ตามลำดับ

การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดประกอบด้วยผลรวมของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ผลลัพธ์เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในแต่ละปัจจัยด้วยค่าคงที่ของปัจจัยที่เหลือ:

Y a + Y b + Y c = Y f - Y 0.

วิธีความแตกต่างสัมบูรณ์คือการดัดแปลงวิธีการแทนที่ลูกโซ่ การเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลเนื่องจากแต่ละปัจจัยโดยวิธีความแตกต่างแบบสัมบูรณ์ถูกกำหนดเป็นผลคูณของความเบี่ยงเบนของปัจจัยที่ศึกษาโดยค่าพื้นฐานหรือค่าที่รายงานของปัจจัยอื่น ขึ้นอยู่กับลำดับการแทนที่ที่เลือก:

Y a = ∆ a ⋅b 0 ⋅C 0; Y NS= a 1 ⋅ ∆ b ⋅ C 0; Yc = a 1 ⋅b 1 ⋅∆c;

Y a + Y b + Y c = Y f - Y 0.

วิธีการของความแตกต่างสัมพัทธ์ใช้เพื่อวัดอิทธิพลของปัจจัยต่อการเติบโตของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลในแบบจำลองการคูณและแบบผสมของแบบฟอร์ม

Y = (a - b) - c.

ประกอบด้วยการหาค่าเบี่ยงเบนสัมพัทธ์ของตัวบ่งชี้ปัจจัยแต่ละตัวและกำหนดทิศทางและขนาดของอิทธิพลของปัจจัยเป็น% โดยการลบแบบต่อเนื่อง (จากตัวแรก - เสมอ 100%)

วิธีการแทนที่แบบย่อ - ตัวบ่งชี้สำหรับการคำนวณเป็นผลิตภัณฑ์ขั้นกลางที่มีการสะสมของปัจจัยที่มีอิทธิพลตามลำดับ 3, 3b, 3bc มีการแทนที่ จากนั้นโดยการลบแบบต่อเนื่อง จะพบขนาดของอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ

วิธีการอินทิกรัลช่วยให้คุณบรรลุการสลายตัวที่สมบูรณ์ของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลตามปัจจัยต่างๆ และเป็นสากลในธรรมชาติ กล่าวคือ มันใช้ได้กับแบบจำลองการคูณ หลายคูณ และแบบผสม การเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพจะถูกวัดในช่วงเวลาเล็ก ๆ อย่างไม่สิ้นสุด กล่าวคือ การเพิ่มขึ้นของผลลัพธ์จะถูกรวมเข้าด้วยกัน ซึ่งถูกกำหนดให้เป็นผลิตภัณฑ์บางส่วนคูณด้วยการเพิ่มของปัจจัยในช่วงเวลาเล็ก ๆ อย่างไม่สิ้นสุด

ในวรรณคดีเฉพาะทางมีการสร้างสูตรการทำงานสำหรับการประยุกต์ใช้วิธีการปริพันธ์:

9. วิธีการเปลี่ยนลูกโซ่

วิธีการทดแทนลูกโซ่เป็นวิธีการกำจัดที่เป็นสากลมากที่สุด ใช้ในการคำนวณอิทธิพลของปัจจัยในแบบจำลองปัจจัยกำหนดทุกประเภท: การบวก คูณ ทวีคูณ และผสม (รวมกัน) วิธีนี้ทำให้สามารถกำหนดอิทธิพลของปัจจัยแต่ละอย่างที่มีต่อการเปลี่ยนแปลงในมูลค่าของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพโดยค่อยๆ เปลี่ยนค่าฐานของตัวบ่งชี้ปัจจัยแต่ละตัวในปริมาณของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพด้วยค่าจริงในรอบระยะเวลารายงาน เพื่อจุดประสงค์นี้จะมีการกำหนดค่าตามเงื่อนไขจำนวนหนึ่งของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพซึ่งคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงในปัจจัยหนึ่งจากนั้นสองสามและอื่น ๆ โดยสมมติว่าส่วนที่เหลือไม่เปลี่ยนแปลง การเปรียบเทียบค่าของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลงในระดับของปัจจัยหนึ่งหรือปัจจัยอื่นทำให้สามารถขจัดอิทธิพลของปัจจัยทั้งหมดยกเว้นปัจจัยหนึ่งและเพื่อกำหนดผลกระทบของปัจจัยหลังในการเพิ่มขึ้นใน ตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ

ระดับของอิทธิพลของตัวบ่งชี้หนึ่งหรืออีกตัวหนึ่งถูกเปิดเผยโดยการลบแบบต่อเนื่อง: ค่าแรกถูกลบออกจากการคำนวณครั้งที่สอง ค่าที่สองถูกลบออกจากค่าที่สาม ฯลฯ ในการคำนวณครั้งแรก ค่าทั้งหมดจะถูกวางแผนในช่วงสุดท้าย - ของจริง. ในกรณีของแบบจำลองการคูณสามปัจจัย อัลกอริธึมการคำนวณจะเป็นดังนี้:

Y 0 = 0 ⋅b 0 ⋅C 0;

Y Conv. 1 = a 1 ⋅b 0 ⋅C 0 ; มี a = Y Conv. 1 - ที่ 0 ;

Y Conv. 2 = a 1 ⋅b 1 ⋅C 0; Y b = Y Conv. 2 - Y Conv. 1;

Y f = a 1 ⋅b 1 ⋅C 1; Y c = Y f - Y Conv. 2 และ ฯลฯ

ผลรวมเชิงพีชคณิตของอิทธิพลของปัจจัยต้องเท่ากับการเพิ่มขึ้นทั้งหมดในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ:

Y a + Y b + Y c = Y f - Y 0.

การขาดความเท่าเทียมกันดังกล่าวบ่งชี้ถึงข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการคำนวณ

นี่แสดงถึงกฎว่าจำนวนการคำนวณต่อหน่วยมากกว่าจำนวนตัวบ่งชี้ของสูตรการคำนวณ

เมื่อใช้วิธีการเปลี่ยนตัวแบบลูกโซ่ การรักษาลำดับการแทนที่ที่เข้มงวดเป็นสิ่งสำคัญมาก เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงตามอำเภอใจอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ในการปฏิบัติของการวิเคราะห์ ประการแรก อิทธิพลของตัวชี้วัดเชิงปริมาณจะถูกเปิดเผย และจากนั้น - ของตัวชี้วัดเชิงคุณภาพ ดังนั้น หากจำเป็นต้องกำหนดระดับอิทธิพลของจำนวนพนักงานและผลิตภาพแรงงานต่อขนาดของผลผลิตทางอุตสาหกรรม ขั้นแรกให้สร้างอิทธิพลของตัวบ่งชี้เชิงปริมาณของจำนวนพนักงาน และจากนั้นก็เพิ่มผลิตภาพแรงงานเชิงคุณภาพ หากพบอิทธิพลของปัจจัยของปริมาณและราคาต่อปริมาณของผลิตภัณฑ์อุตสาหกรรมที่ขาย อิทธิพลของปริมาณจะถูกคำนวณก่อน แล้วจึงมีอิทธิพลของราคาขายส่ง ก่อนดำเนินการคำนวณ ประการแรก จำเป็นต้องระบุความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างตัวบ่งชี้ที่ศึกษา ประการที่สอง เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างตัวบ่งชี้เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ และประการที่สาม กำหนดลำดับของการทดแทนอย่างถูกต้องในกรณีที่มีเชิงปริมาณและ ตัวชี้วัดเชิงคุณภาพ (หลักและอนุพันธ์ ประถมศึกษาและมัธยมศึกษา) ดังนั้นการประยุกต์ใช้วิธีการทดแทนลูกโซ่จึงจำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ของปัจจัย การอยู่ใต้บังคับบัญชา ความสามารถในการจำแนกและจัดระบบสิ่งเหล่านี้อย่างถูกต้อง

การเปลี่ยนแปลงลำดับของการทดแทนโดยพลการจะเปลี่ยนน้ำหนักเชิงปริมาณของตัวบ่งชี้นี้หรือตัวบ่งชี้นั้น ยิ่งการเบี่ยงเบนของตัวบ่งชี้จริงจากการวางแผนมีนัยสำคัญมากขึ้นเท่าใด การประเมินปัจจัยที่คำนวณด้วยลำดับการทดแทนที่แตกต่างกันก็จะยิ่งมีความแตกต่างกันมากขึ้น

วิธีการทดแทนลูกโซ่มีข้อเสียเปรียบที่สำคัญ โดยสาระสำคัญจะลดเหลือเพียงลักษณะที่ปรากฏของเศษที่ย่อยสลายไม่ได้ ซึ่งเพิ่มเข้าไปในค่าตัวเลขของอิทธิพลของปัจจัยสุดท้าย ซึ่งจะอธิบายความแตกต่างในการคำนวณเมื่อเปลี่ยนลำดับการแทนที่ ข้อเสียเปรียบที่ระบุไว้จะถูกกำจัดโดยใช้วิธีการอินทิกรัลที่ซับซ้อนมากขึ้นในการคำนวณเชิงวิเคราะห์

10. วิธีดัชนีในการวิเคราะห์ปัจจัย

ในสถิติ การวางแผนและการวิเคราะห์กิจกรรมทางเศรษฐกิจ แบบจำลองดัชนีเป็นพื้นฐานสำหรับการประเมินเชิงปริมาณของบทบาทของปัจจัยแต่ละอย่างในพลวัตของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ทั่วไป วิธีดัชนีเป็นหนึ่งในวิธีการกำจัด มันขึ้นอยู่กับตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ของไดนามิก การเปรียบเทียบเชิงพื้นที่ การดำเนินการตามแผน แสดงอัตราส่วนของระดับจริงของตัวบ่งชี้ที่วิเคราะห์ในช่วงเวลาการรายงานกับระดับในช่วงเวลาฐาน (หรือกับที่วางแผนไว้ หรือสำหรับวัตถุอื่น ). ดัชนีใด ๆ คำนวณโดยการเปรียบเทียบค่าที่วัดได้ (ที่รายงาน) กับค่าฐานหนึ่ง ดัชนีที่แสดงอัตราส่วนของปริมาณที่วัดได้โดยตรงเรียกว่า ตัวต่อ และตัวที่แสดงถึงอัตราส่วนของปรากฏการณ์ที่ซับซ้อน - กลุ่มหรือทั้งหมด

สถิติดำเนินการกับดัชนีรูปแบบต่างๆ (รวม เลขคณิต ฮาร์โมนิก ฯลฯ) ที่ใช้ในงานวิเคราะห์

ดัชนีรวมเป็นรูปแบบพื้นฐานของดัชนีทั่วไปใดๆ มันสามารถแปลงเป็นทั้งค่าเฉลี่ยเลขคณิตและดัชนีเฉลี่ยฮาร์มอนิก การใช้ดัชนีรวม ทำให้สามารถระบุอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ ที่มีต่อการเปลี่ยนแปลงในระดับของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพในแบบจำลองการคูณและหลายรูปแบบ

ความถูกต้องของการกำหนดขนาดของแต่ละปัจจัยขึ้นอยู่กับ:

1) จำนวนตำแหน่งทศนิยม (อย่างน้อยสี่ตำแหน่ง);

2) จำนวนปัจจัยเอง (ความสัมพันธ์เป็นสัดส่วนผกผัน).

หลักการสร้างดัชนี: การเปลี่ยนแปลงในปัจจัยหนึ่งที่มีค่าเท่ากันของปัจจัยอื่นๆ ทั้งหมด ในขณะที่หากตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจทั่วไปเป็นผลคูณของปัจจัยเชิงปริมาณ (เชิงปริมาตร) และเชิงคุณภาพ แล้วเมื่อพิจารณาถึงอิทธิพลของปัจจัยเชิงปริมาณ ตัวบ่งชี้เชิงคุณภาพได้รับการแก้ไขที่ระดับพื้นฐาน และเมื่อพิจารณาถึงอิทธิพลของปัจจัยเชิงคุณภาพ ตัวบ่งชี้เชิงปริมาณจะได้รับการแก้ไขที่ระดับของรอบระยะเวลาการรายงาน

ให้ Y = a⋅b⋅c⋅d แล้ว:

โดยที่: l Y = l a ⋅l b ⋅l c ⋅l d.

วิธีดัชนีทำให้สามารถย่อยสลายได้ไม่เพียงสัมพันธ์กันเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของตัวบ่งชี้ทั่วไปตามปัจจัยต่างๆ ในกรณีนี้ อิทธิพลของปัจจัยแต่ละอย่างจะถูกกำหนดโดยใช้ผลต่างระหว่างตัวเศษและตัวส่วนของดัชนีที่สอดคล้องกัน กล่าวคือ เมื่อคำนวณอิทธิพลของปัจจัยหนึ่ง อิทธิพลของอีกปัจจัยหนึ่งจะถูกตัดออก:

ให้ Y = a⋅b โดยที่ a เป็นปัจจัยเชิงปริมาณ ab เป็นปัจจัยเชิงคุณภาพ แล้ว:

1 ⋅b 0 -a 0 ⋅b 0 - การเติบโตที่แน่นอนของตัวบ่งชี้ที่เป็นผลลัพธ์เนื่องจากปัจจัย a;

1 ⋅b 1 -a 1 ⋅b 0 - การเติบโตที่แน่นอนของตัวบ่งชี้ที่เป็นผลลัพธ์เนื่องจากปัจจัย b;

1 ⋅b 1 -a 0 ⋅b 0 - การเติบโตที่แน่นอนของตัวบ่งชี้ที่เป็นผลลัพธ์เนื่องจากอิทธิพลของปัจจัยทั้งหมด

หลักการสลายตัวของการเพิ่มขึ้นสัมบูรณ์ (ส่วนเบี่ยงเบน) ของตัวบ่งชี้ทั่วไปตามปัจจัยนี้เหมาะสำหรับกรณีที่จำนวนปัจจัยเท่ากับสอง (หนึ่งในนั้นคือเชิงปริมาณและอีกส่วนหนึ่งเป็นเชิงคุณภาพ) และตัวบ่งชี้ที่วิเคราะห์จะถูกนำเสนอ เป็นผลิตภัณฑ์ของตน

ทฤษฎีดัชนีไม่ได้ให้วิธีการทั่วไปในการสลายความเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ของตัวบ่งชี้ทั่วไปโดยปัจจัยต่างๆ เมื่อจำนวนของปัจจัยมากกว่าสอง ในการแก้ปัญหานี้จะใช้วิธีการทดแทนลูกโซ่

11. วิธีการวิเคราะห์ปัจจัยแบบครบวงจร

การกำจัดเป็นวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดมีข้อเสียที่สำคัญ เมื่อใช้มันจะถือว่าปัจจัยเปลี่ยนแปลงอย่างอิสระจากกันอย่างไรก็ตามในความเป็นจริงพวกมันเปลี่ยนเชื่อมโยงกันส่งผลให้มีสารตกค้างที่ไม่สามารถย่อยสลายได้บางส่วนซึ่งถูกเพิ่มเข้าไปในขนาดของอิทธิพลของปัจจัยหนึ่ง ( ตามกฎอย่างหลัง) ในเรื่องนี้ ขนาดของอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลจะผันผวนขึ้นอยู่กับตำแหน่งของปัจจัยในแบบจำลองที่กำหนดขึ้นเอง ในการกำจัดข้อเสียเปรียบนี้ ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่กำหนดขึ้นได้นั้น จะใช้วิธีการเชิงปริพันธ์ ซึ่งใช้เพื่อกำหนดอิทธิพลของปัจจัยในแบบจำลองการคูณ ตัวคูณ และตัวคูณแบบผสม

การใช้วิธีนี้ช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นในการคำนวณอิทธิพลของปัจจัยเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการทดแทนลูกโซ่ ความแตกต่างแบบสัมบูรณ์และแบบสัมพัทธ์ และเพื่อหลีกเลี่ยงการประเมินอิทธิพลที่คลุมเครือ: ในกรณีนี้ ผลลัพธ์จะไม่ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของ ปัจจัยในแบบจำลองและการเพิ่มขึ้นเพิ่มเติมในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพที่เกิดจากปฏิสัมพันธ์ของปัจจัยมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันระหว่างกัน

ในการกระจายการเติบโตเพิ่มเติมนั้นไม่เพียงพอที่จะมีส่วนร่วมตามจำนวนปัจจัยเนื่องจากปัจจัยสามารถดำเนินการในทิศทางที่ต่างกัน ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพจะถูกวัดในช่วงเวลาเล็ก ๆ อย่างไม่สิ้นสุด กล่าวคือ การเพิ่มขึ้นของผลลัพธ์จะถูกรวมเข้าด้วยกัน ซึ่งถูกกำหนดเป็นผลิตภัณฑ์บางส่วนคูณด้วยการเพิ่มของปัจจัยในช่วงเวลาเล็ก ๆ อย่างไม่สิ้นสุด การคำนวณอินทิกรัลที่แน่นอนจะแก้ไขโดยใช้พีซีและลดลงเป็นการสร้างอินทิกรัลที่ขึ้นอยู่กับประเภทของฟังก์ชันหรือรุ่นของระบบแฟคเตอร์ เนื่องจากความซับซ้อนของการคำนวณอินทิกรัลที่แน่นอนและปัญหาเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับการกระทำที่เป็นไปได้ของปัจจัยในทิศทางตรงกันข้าม ในทางปฏิบัติจึงใช้สูตรการทำงานที่มีรูปแบบพิเศษในวรรณคดีพิเศษ:

ดังนั้น การใช้วิธีการอินทิกรัลไม่จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับกระบวนการรวมทั้งหมด เพียงแทนที่ข้อมูลตัวเลขที่จำเป็นลงในสูตรการทำงานและทำการคำนวณก็เพียงพอแล้ว ในกรณีนี้จะได้ความแม่นยำในการคำนวณที่สูงขึ้น

12. วิธีการระบุอิทธิพลที่แยกได้ของปัจจัยต่างๆ

สาระสำคัญของระบบปัจจัยแบบจำลองอยู่ในความจริงที่ว่าความสัมพันธ์ของตัวบ่งชี้ที่ศึกษากับระบบปัจจัยนั้นถ่ายทอดในรูปแบบของสมการทางคณิตศาสตร์เฉพาะ การวิเคราะห์ปัจจัยแยกความแตกต่างระหว่างตัวแบบที่กำหนด (เชิงฟังก์ชัน) และแบบสุ่ม (สหสัมพันธ์) ด้วยความช่วยเหลือของแบบจำลองปัจจัยที่กำหนด จึงมีการตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงหน้าที่ระหว่างตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผล (ฟังก์ชัน) และปัจจัย (อาร์กิวเมนต์)

งานหลักของการวิเคราะห์ปัจจัยเกิดขึ้นจากการประเมินอิทธิพลของการเปลี่ยนแปลงแบบสัมบูรณ์ของปัจจัยใดๆ ต่อการเปลี่ยนแปลงสัมบูรณ์ในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ สูตรทั่วไปของปัญหานี้: ให้ Y = f (x 1 x 2 ...., X n) - แบบจำลองที่กำหนดอย่างเข้มงวดซึ่งระบุลักษณะการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ X จากปัจจัย (x 1) ให้ Y ได้รับส่วนเพิ่ม ∆Y สำหรับช่วงเวลาที่วิเคราะห์ (ในไดนามิกหรือเมื่อเปรียบเทียบกับแผน) จำเป็นต้องกำหนดว่าส่วนใดของ ∆Y เกิดจากการเพิ่มขึ้นของแต่ละอาร์กิวเมนต์ นั่นคือ เพื่อแสดงในรูปแบบต่อไปนี้:

∆ ทั้งหมด Y = ∆ x1 Y + ∆ x2 Y +… + ∆ xn Y.

วิธีหนึ่งในการประเมินดังกล่าวคือวิธีการแยกอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ ให้ตัวบ่งชี้ผลลัพธ์ X ถูกกำหนดโดยปัจจัยหลายประการ: x วี X2, x NS... ระยะเวลาฐานจะแสดงด้วยดัชนี 0 และรอบระยะเวลาการรายงาน - 1 การเปลี่ยนแปลงทั่วไปในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพซึ่งเกิดขึ้นในช่วงเวลานี้:

∆ ทั้งหมด Y = Y 1 - Y 2

การเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงเพียงหนึ่งตัวบ่งชี้ที่ x จะเป็นดังนี้:

∆ x1 = f (x 1 0…., X i-1 0, x i 0, x i + 1…, x n 0) −f (x 1 0…., X n 0)

โมเดลนี้เผยให้เห็นอิทธิพลที่แยกได้ของปัจจัย x i -th หนึ่งตัว

วิธีนี้ใช้ไม่ได้กับวิธีการกำจัดและช่วยให้สามารถขจัดข้อเสียเปรียบหลักของการผสมผสานวิธีการเหล่านี้ได้บางส่วน เมื่อใช้การกำจัด สมมติฐานหลักคือปัจจัยต่างๆ เปลี่ยนแปลงอย่างอิสระจากกัน แต่ในความเป็นจริง พวกมันเปลี่ยนแปลงโดยเชื่อมโยงถึงกัน ส่งผลให้มีสารตกค้างที่ย่อยสลายไม่ได้จำนวนหนึ่งเกิดขึ้น ซึ่งเพิ่มเข้าไปในอิทธิพลของปัจจัยหนึ่ง (เช่น กฎอย่างหลัง) ในเรื่องนี้ ขนาดของอิทธิพลของปัจจัยต่อการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิผลจะผันผวนขึ้นอยู่กับตำแหน่งของปัจจัยในแบบจำลองที่กำหนดขึ้นเอง

เห็นได้ชัดว่าจะได้รับอิทธิพลแยกจากปัจจัย ∆ รวม Y ≠ ∑∆ xi Y เพราะเมื่อใช้วิธีนี้ เศษที่ย่อยสลายไม่ได้จะถูกละทิ้งโดยสิ้นเชิง จะไม่ถูกเพิ่มเข้าไปในค่าอิทธิพลของปัจจัยใดๆ ในอีกด้านหนึ่ง ระดับของอิทธิพลสัมบูรณ์ของปัจจัยต่อการเติบโตของตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพจะไม่ถูกบิดเบือน ในทางกลับกัน การเปลี่ยนแปลงที่สมบูรณ์ของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพในการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยนั้นไม่สามารถทำได้: ผลรวมของอิทธิพลของปัจจัยทั้งหมดไม่เท่ากับการเพิ่มขึ้นทั้งหมดในตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพ นี่เป็นข้อเสียเปรียบหลักของเทคนิคและเหตุผลที่ใช้ในกรณีที่ไม่ต้องการผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูง แต่ก็เพียงพอที่จะประมาณระดับอิทธิพลของปัจจัยเท่านั้น

ข้อดีของวิธีนี้คือเป็นวิธีการพิเศษที่ง่ายที่สุดในการวิเคราะห์ปัจจัยและไม่ต้องการการจัดลำดับการเปลี่ยนแปลงของปัจจัย ซึ่งทำให้เกิดปัญหาหลายประการ เช่น เมื่อใช้วิธีการทดแทนลูกโซ่ และสามารถบิดเบือนได้อย่างมาก ผลการวิเคราะห์ปัจจัย

13. วิธีการประเมินผลการปฏิบัติงานที่ครอบคลุมที่กำหนดขึ้นโดยสมบูรณ์

การประเมินผลลัพธ์ของกิจกรรมทางเศรษฐกิจขององค์กรหรือหน่วยงานอย่างครอบคลุมทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสำหรับการบัญชี การวิเคราะห์และการวางแผน ตัวบ่งชี้สถานะทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคของวัตถุทางเศรษฐกิจในประชากรที่ศึกษา เกณฑ์การประเมินเปรียบเทียบกิจกรรมเชิงพาณิชย์ของวิสาหกิจและส่วนย่อย ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพของการตัดสินใจของฝ่ายบริหารที่นำมาใช้ก่อนหน้านี้และความสมบูรณ์ของการดำเนินการ พื้นฐานสำหรับการเลือกตัวเลือกที่เป็นไปได้สำหรับการพัฒนาการผลิตและตัวชี้วัดผลลัพธ์ที่คาดหวังในอนาคต เครื่องกระตุ้นการผลิต

ดังนั้นจึงจำเป็นต้องสร้างการประเมินที่ครอบคลุมตามระบบของตัวบ่งชี้ ซึ่งการรวมเข้าด้วยกันจะทำให้สามารถจัดอันดับผลลัพธ์ได้ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง

การสร้างตัวบ่งชี้ที่ครบถ้วนสำหรับการประเมินที่ซับซ้อนโดยทั่วไปสามารถทำได้โดยวิธีต่างๆ ได้แก่ ผลรวม ค่าเฉลี่ยเรขาคณิต สัมประสิทธิ์ ผลรวมของสถานที่ ระยะทาง ฯลฯ

วิธีผลรวมขึ้นอยู่กับการสรุปการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงในตัวเลขหลัก

ข้อเสียของวิธีผลรวมคือความเป็นไปได้ของการประเมินผลลัพธ์ในระดับสูงสำหรับอินดิเคเตอร์อินทิกรัลโดยมีความล่าช้าอย่างมีนัยสำคัญในตัวบ่งชี้ใด ๆ ซึ่งครอบคลุมโดยความสำเร็จระดับสูงในตัวบ่งชี้เฉพาะอื่นๆ

วิธีกลางทางเรขาคณิตขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าสัมประสิทธิ์สำหรับตัวบ่งชี้เฉพาะ เมื่อนำค่าสูงสุดของตัวบ่งชี้ที่กำหนดมาเป็นหน่วย ขอแนะนำให้ใช้วิธีนี้กับตัวบ่งชี้ที่ประเมินจำนวนค่อนข้างน้อยและในกรณีที่ค่าส่วนใหญ่ใกล้เคียงกับค่าหนึ่ง

ในบางกรณี ใช้วิธีสัมประสิทธิ์ กล่าวคือ ได้ค่าประมาณโดยการคูณตัวบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องกัน

วิธีการรวมของสถานที่เกี่ยวข้องกับการจัดอันดับเบื้องต้นของแต่ละรายการของการวิเคราะห์ ขึ้นอยู่กับระดับของตัวบ่งชี้ที่ศึกษา จำนวนสถานที่ควรเท่ากับจำนวนองค์กรที่วิเคราะห์ ยิ่งผลรวมของสถานที่ที่น้อยกว่า ตำแหน่งก็จะยิ่งถูกกำหนดให้กับออบเจกต์ที่วิเคราะห์

การใช้วิธีการของผลรวม ผลรวมของสถานที่ ค่าเฉลี่ยเรขาคณิตเป็นไปได้เฉพาะในกรณีที่มีผลทางเดียวของพารามิเตอร์โดยประมาณทั้งหมดต่อประสิทธิภาพการผลิต กล่าวคือ เพิ่มขึ้น (ลดลง) ในมูลค่าของตัวบ่งชี้ใด ๆ ที่ถือเป็น การปรับปรุงผลลัพธ์ของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ (และในทางกลับกัน) มิฉะนั้น เมื่อคำนวณตัวบ่งชี้ของการประเมินที่ครอบคลุม ตัวชี้วัดที่ตรงกันข้ามกับค่าเดิมจะถูกนำมาเป็นเกณฑ์

เมื่อใช้วิธีระยะทาง ความใกล้ชิดของวัตถุที่วิเคราะห์กับวัตถุอ้างอิงจะถูกสร้างขึ้นสำหรับตัวบ่งชี้ที่เปรียบเทียบแต่ละรายการ ขั้นแรก ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับตัวบ่งชี้แต่ละตัวจะถูกกำหนดเป็นอัตราส่วนของค่าของมันต่อตัวบ่งชี้อ้างอิงที่มีระดับสูงสุด ในบางกรณี วัตถุทั่วไปถือเป็นวัตถุที่มีค่าตัวบ่งชี้เท่ากับระดับค่าเฉลี่ยเลขคณิตของตัวบ่งชี้ในกลุ่มประชากรที่ศึกษา อย่างไรก็ตาม ในกลุ่มวัตถุทางเศรษฐกิจที่มีการกระจายแบบอสมมาตร ค่าเฉลี่ยเลขคณิตเป็นคุณลักษณะของวัตถุอ้างอิงทั่วไปสูญเสียความสำคัญไป จากนั้นคำนวณผลรวมของกำลังสองของสัมประสิทธิ์ที่ได้รับ หากสามารถพิจารณานัยสำคัญเชิงเปรียบเทียบของตัวบ่งชี้ได้ แต่ละช่องสี่เหลี่ยมจะถูกคูณด้วยตัวประกอบการถ่วงน้ำหนักที่มีนัยสำคัญที่สอดคล้องกัน จากนั้น รากที่สองจะถูกแยกจากผลรวมของกำลังสอง

การนำตัวบ่งชี้จำนวนหนึ่งมารวมกันเป็นตัวบ่งชี้หนึ่งเดียวทำให้คุณสามารถกำหนดความแตกต่างระหว่างสถานะที่ได้รับและฐานการเปรียบเทียบโดยรวมสำหรับกลุ่มของตัวบ่งชี้ที่เลือก และแม้ว่าจะไม่สามารถวัดระดับความแตกต่างได้ ให้ข้อสรุปที่ชัดเจนเกี่ยวกับการปรับปรุง (การเสื่อมสภาพ) ของผลงานในช่วงเวลาที่วิเคราะห์ อย่างไรก็ตาม การสร้างอินดิเคเตอร์แบบอินทิกรัลไม่ได้หมายความว่าจะใช้เพียงตัวเดียวในการประเมิน ในทางตรงกันข้าม อินดิเคเตอร์ที่สมบูรณ์นั้นเกี่ยวข้องกับการศึกษาระบบของตัวบ่งชี้ที่รองรับการประเมิน และข้อสรุปที่ได้มาจากพื้นฐานของอินดิเคเตอร์เชิงปริพันธ์เท่านั้นที่บ่งบอกถึงธรรมชาติ ทำหน้าที่เสริม (แม้ว่าจะมีความสำคัญ) ในการกำหนดลักษณะ ของการเปลี่ยนแปลงในผลลัพธ์ของกิจกรรมทางเศรษฐกิจโดยทั่วไปสำหรับตัวบ่งชี้ทั้งหมด