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 +… + bnxn;
2) модель криволинейной зависимости:
y = b0 xb1b1xb2b2xb3bnxbn.
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