Экономический анализ. Шпаргалки

Метод агрегирования предполагает укрупнение определенных показателей в соответствии с их содержательной общностью. Благодаря использованию такого приема появляется возможность наглядно представить текущее состояние объекта анализа и его изменение за определенный временной период для проведения упрощенного экспресс-анализа. Технология анализа включает следующие этапы:

• определение родственных показателей;

• объединение последних с подсчетом суммарных значений показателей и представление их в табличном виде;

• оценка основных тенденций изменения показателей.

Для выявления диспропорций в развитии и возможностей их преодоления в анализе используется метод «ведущих звеньев и узких мест» , ограничивающий предмет оценки изучением «узких мест» и «ведущих звеньев». Такой метод позволяет обеспечить оперативность анализа, действенность его выводов и в то же время снизить затраты труда аналитиков.

68. Моделирование

Признанной группой расчетных методов является моделирование. В общем случае модель – это допустимо упрощенный аналог реальной или предполагаемой к созданию системы, используемой в процессе исследования. При проведении анализа используются два класса моделей: имитационные и математические.

Имитационные модели – это алгоритм или программа, имитирующая (воспроизводящая) функционирование системы. К моделям этого класса прибегают в тех случаях, когда объект не имеет явного аналитического описания.

Математическая модель представляет собой систему математических зависимостей, отражающих структуру или функционирование объекта.

Различают детерминированные (функциональные) и стохастические (вероятностные) математические модели. Построение функциональных моделей основывается на следующих принципах:

• факторы, включаемые в модель, должны находиться в причинно-следственной связи с изучаемыми показателями;

• показатели модели должны быть количественно измеримыми;

• факторная модель должна строиться на одной из видов зависимостей: аддитивной, мультипликативной, кратной или смешанной.

В процессе моделирования зачастую используются различные приемы расчленения результатных показателей на составные элементы: детализация, разложение, удлинение, расширение, сокращение и т. д. В результате преобразований исходного уравнения получается более содержательная модель, учитывающая причинно-следственные связи между частными показателями.

Методы линейного программирования используются для решения экспериментальных задач, когда нужно найти крайние значения (максимальные или минимальные) некоторых функций переменных величин. При использовании метода линейного программирования необходимо:

• представить альтернативы решения в виде математических переменных;

• определить основные ограничения и представить их в виде математических выражений;

• решить задачи, используя графический или алгебраический подход.

69. Теория игр, корреляционный, регрессионный, дисперсионный анализы

Теория игр исследует оптимальность стратегии в ситуациях игрового характера. Формализуя конфликтные ситуации математически, их можно представить как игру нескольких игроков, каждый из которых преследует цель максимизации своей выгоды, своего выигрыша за счет других. Решение

подобных задач требует определенности в формулировании их условий установления количества игроков, правил игры, выявления возможных стратегий игроков, возможных выигрышей. Для решения задач применяются алгебраические методы, основанные на системе линейных уравнений и неравенств, итерационные методы, а также приемы сведения задачи к некоторой системе дифференциальных уравнений.

Корреляционный анализ применяется в том случае, когда между отдельными признаками (показателями) имеется связь (зависимость). Этот метод дает возможность аналитически выразить форму (тенденцию) связи показателей, оценить ее тесноту. Регрессионный анализ представляет собой выведение уравнения регрессии, с помощью которого оценивается величина случайной переменной, если величина другой переменной (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна (фиксирована, неслучайна). Регрессионные модели – статистические уравнения, составляемые для определения значений некоторых переменных и оценки их влияния на искомую величину.