Информационный сайт

 

Реклама
bulletinsite.net -> Книги на сайте -> Бизнесмену -> Ковалев В.В. -> "Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности." -> 29

Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. - Ковалев В.В.

Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. — M.: Финансы и статистика, 1998. — 512 c.
ISBN 5-279-02043-5
Скачать (прямая ссылка): faykviao1998.djvu
Предыдущая << 1 .. 23 24 25 26 27 28 < 29 > 30 31 32 33 34 35 .. 201 >> Следующая


Прежде всего нужно отметить, что не существует и не может существовать в принципе единой формализованной методики определения этого порядка — существует множество моделей, в 66

которых он может быть установлен чисто волюнтаристским путем. Лишь для небольшого числа моделей можно использовать некоторые формализованные подходы. Введем ряд определений.

Признак, непосредственно относящийся к изучаемому явлению и характеризующий его количественную сторону, называется первичным или количественным. Это признаки : а) абсолютные (объемные); б) их можно суммировать в пространстве и времени. Пример: объем реализации, численность, стоимость оборотных средств и т. д.

Признаки, относящиеся к изучаемому явлению не непосредственно, а через один или несколько других признаков и характеризующие качественную сторону изучаемого явления, называются вторичными или качественными. Это признаки: а) относительные; б) их нельзя суммировать в пространстве и времени. Пример: выработка, фондовооруженность, рентабельность и т. п. В анализе выделяют вторичные факторы 1-го, 2-го и т. д. порядка, получаемые путем последовательной детализации.

Жестко детерминированная факторная модель называется полной, если результативный показатель количественный, и неполной — если результативный показатель качественный. В полной двухфакторной модели один фактор всегда количественный, второй — качественный. В этом случае, как это принято в отечественной статистике, замену факторов рекомендуют начинать с количественного показателя.

Достаточно широкое распространение в факторном анализе имеют многофакторные мультипликативные модели (МММ). Можно сформулировать некоторые правила построения таких моделей.

1. МММ должна быть экономически обоснована, т. е. место фактора в модели должно соответствовать его экономической роли в формировании результативного признака.

2. МММ целесообразно строить из двухфакторной полной модели путем последовательного расчленения факторов (как правило, качественных) на составляющие; при очередном расширении модели необходимо тщательно следить за соблюдением связи «причина — следствие».

3. МММ должна быть такой, чтобы факторы можно было укрупнять (свертка модели) и слева направо, и справа налево, а произведение двух любых стоящих рядом факторов давало бы экономически понятный фактор более высокого порядка.

4. Построение неполной МММ в большинстве случаев реко-* мендуется начинать с построения и последующей детализации

соответствующей полной модели.

5. При написании формулы МММ факторы в модели рекомендуется располагать в порядке их замены слева направо.

Стохастические модели факторного анализа

Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:

необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);

необходимо изучить влияние факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;

необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).

В отличие от жестко детерминированного стохастический подход для реализации требует ряд предпосылок:

а) наличие совокупности;

б) достаточный объем наблюдений — в экономических исследованиях нередко приходится работать в условиях малых выборок (до 20 наблюдений). Нередко в качестве объекта анализа используют всю имеющуюся совокупность; в этом случае принято рассматривать ее как выборку из гипотетической совокупности, состоящей из всех возможных в принципе значений моделируемых показателей. Поскольку стохастическая модель — это, как правило, уравнение регрессии, считается, что количество наблюдений должно как минимум в 6-—8 раз превышать количество Дикторов;

в) случайность и независимость наблюдений. Это требование наиболее трудное для выполнения, поскольку одной из особенностей экономических показателей являются их инерционность и взаимосвязь. Нередко этим требованием пренебрегают либо отсеивают взаимно коррелирующие признаки с помощью специальных статистических методов;

г) однородность. Качественная однородность достигается путем логического отбора; критерием количественной однородности может служить, в частности, коэффициент вариации — его значение не должно превышать 33%;

д) наличие распределения признаков, близкого к нормальному. Существуют различные статистические методы проверки нормальности распределения. Выполнение этого требования в экономических исследованиях нередко сопряжено с существенными трудностями и не всегда возможно;

е) наличие специального математического аппарата. В зависимости от условий, в которых проводится анализ, могут применяться различные методы: регрессионный анализ, ковариационный анализ, спектральный анализ и др.

68

Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:
Предыдущая << 1 .. 23 24 25 26 27 28 < 29 > 30 31 32 33 34 35 .. 201 >> Следующая
Реклама
Авторские права © 2009 AdsNet. Все права защищены.
Rambler's Top100