.

точность по сравнению с интегрированием;

      2) результат совместного действия (взаимодействия) факторов распределяется пропорционально доле изолированного влияния каждого фактора на уровень (величину) исследуемого показателя.

      Недостаток логарифмирования – ограниченность сферы применения.

      Основа метода – использование в процессе расчета влияния на результативный показатель отдельных факторов, индексов их роста (снижения).

      Алгоритм логарифмирования.

      1. Исходные данные – произведение трех факторов:

      f = xyz.

      2. Логарифмирование обеих частей равенства:

      lg = lg x + lg y + lg z.

      3. Замена абсолютных значений факторных показателей на их индексы:

      lg(f₁ / f₀) = lg (x₁ / x₀) + lg (y₁ / y₀) + lg (z₁ / z₀)

      или lg If = lg Ix + lg Iy + lg Iz.

      4. Обе части неравенства делят на If и умножают на Δf:

      Δf = Δf lg Ix / lg If + Δf lg Iy / lg If + Δf lg Iz / lg If = Δf(x) + Δf(y) + Δf(z).

      5. Расчет влияния факторов на результативный показатель:

      Δf(x) = Δf lg Ix / lg If.

      28. Стохастическая связь и задачи корреляционного анализа

      Стохастическая (корреляционная) связь – это неполная, вероятностная зависимость между исследуемыми показателями, проявляемая только в массовых наблюдениях.

      Виды стохастической связи.

      1. Парная корреляция – это зависимость между двумя показателями, один из которых носит факторный характер, а другой – результативный.

      2. Множественная корреляция – это зависимость, возникающая вследствие взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

      Корреляционный анализ – это совокупность методологических приемов исследования стохастических связей, позволяющих определить степень влияния каждого фактора на уровень результативного показателя.

      Условия применения корреляционного анализа:

      1) наличие достаточного количества наблюдений за величинами анализируемых показателей (факторных и результативных);

      2) количественное измерение изучаемых факторных показателей;

      3) документальное оформление результатов измерения факторов.

      Задачи корреляционного анализа:

      1) расчет изменения в абсолютном выражении исследуемого показателя под воздействием одного или нескольких факторов – это определение, на сколько единиц изменится величина результативного показателя при изменении факторного на одну единицу;

      2) определение относительной степени зависимости исследуемого показателя от каждого фактора.

      Преимущества корреляционного анализа:

      1) углубление факторного анализа;

      2) определение роли каждого фактора в формировании величины результативного показателя;

      3) выявление закономерностей развития изучаемых явлений;

      4) повышение точности плановых заданий и обоснованности управленческих решений и т. д.

      Формы стохастической связи: прямолинейная и криволинейная.

      Методы парной корреляции.

      Для прямолинейной зависимости это уравнение прямой, описывающее такую связь между двумя показателями (признаками), при которой при изменении факторного показателя на определенную величину наблюдаются равномерное возрастание (убывание)