LITMIR.BIZ

Скачать книгу

включать в корреляционную модель прямолинейного типа факторные показатели;

      5) взаимосвязанные факторы не включаются в корреляционную модель;

      6) не включаются в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем имеет функциональный характер.

      Способы отбора факторов:

      1) аналитическая группировка;

      2) сопоставление параллельных и динамических рядов;

      3) способ линейных графиков;

      4) использование критерия Стьюдента.

      2. Сбор и статистическая оценка исходных данных.

      Требования, предъявляемые к исходным данным:

      1) достоверность – это степень соответствия информации объективной действительности;

      2) однородность – анализируемая информация распределяется однородно относительно среднего уровня. Критерии однородности:

      1) среднеквадратическое отклонение. Он отражает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической:

      2) коэффициент вариации. Он отражает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической:

      3) необходимый объем выборки информации:

      n = V ² х t ² / m²,

      где n – необходимый объем выборки;

      V – коэффициент вариации;

      t – показатель надежности связи;

      m – показатель точности расчетов;

      4) соответствие данных закону нормального распределения.

      3. Моделирование связи между факторами и результативным показателем – это выбор соответствующего уравнения, которое наиболее полно и объективно описывает изучаемые связи:

      1) модель прямолинейной зависимости:

      y = a + b₁x₁ + b₂ x₂ + b₃ x₃ +… + b_nx_n;

      2) модель криволинейной зависимости:

      y = b₀ x^b1b₁x^b2b₂x^b3b_nx^bn.

      4. Расчет основных показателей связи корреляционного анализа:

      1) формирование матрицы исходных данных;

      2) произведение расчетов:

      а) матрицы парных коэффициентов;

      б) матрицы частных коэффициентов;

      в) уравнения множественной регрессии;

      г) показателей, с помощью которых осуществляют оценку надежности и коэффициентов корреляции и уравнения регрессии с использованием:

      • критерия Стьюдента;

      • критерия Фишера;

      • средней ошибки аппроксимации;

      • множественных коэффициентов корреляции и детерминации.

      30. Функционально-стоимостной анализ. Его задачи и принципы

      Функционально-стоимостной анализ (ФСА) – способ выявления резервов сокращения затрат, который основывается на поиске оптимальных способов выполнения главных функций путем организационных, технических и технологических преобразований производственного процесса при одновременном исключении лишних функций.

      Цель функционально-стоимостного анализа – поиск наиболее экономичных путей решения практических задач хозяйствующих субъектов.

      Задачи

Скачать книгу