План по обществознанию общество. Планы по обществознанию (С8)

Экономический анализ как часть теории экономики

Эволюция человечества всегда сопровождалась развитием и усложнением хозяйственных отношений. Изучением данной части общественной жизни занимается экономическая теория. Данное научное направление своей целью ставит поиск равновесного отношения предложения к спросу в условиях, когда потребности общества растут, а ресурсы ограничены. Для того, чтобы добиться поставленной цели наука использует различные методы. Можно сказать, что метод дает возможность реализовать познавательную функцию науки или проникнуть в сущность изучаемого предмета.

Применение различных методов предполагает использование диалектического подхода. Он основывается на исследовании систем в динамике, анализе противоположных величин и категорий, отслеживании закономерностей и движущих сил. Большинство наук применяют методы индукции и дедукции, синтеза, математического моделирования, статистики, исторического и логического, системного подхода, а также анализа.

Метод анализа в рамках экономической теории обладает своими специфическими чертами, хотя в общем виде он предполагает дробление общего явления или системы на составляющие, для более глубокого понимания их сущности. К особенностям экономического анализа можно отнести следующие положения:

• применение количественных показателей;
• поиск причин возникновения или изменения исследуемых объектов, или систем;
• углубленное изучение взаимодействия и связей между рассматриваемыми показателями.

Замечание 1

Стоит отметить, что современный этап хозяйственного развития требует от любого метода экономического анализа системного подхода и комплексности. Сущность анализа заключается в дроблении общего на составляющие. Однако, системность и комплексность предполагают получение обобщенного конечного результата.

Применение факторного анализа в экономической теории

Изучение закономерностей в хозяйственных системах предполагает широкий спектр используемых методов. Достаточно большое внимание уделяется определению факторов и их воздействию на результативность деятельности экономической структуры. Анализ факторов в рамках экономической теории имеет несколько подходов:

1. Детерминированный предполагает исследование совокупного факторного воздействия на итоговые результаты хозяйствования. Это влияние является функциональным.
2. Стохастический определяет корреляционную или вероятностную взаимосвязь между факторными признаками и результатом деятельности системы.
3. Прямой анализ обычно строится на методе дедукции, то есть рассматривает исследуемое явление от общих тенденций к частным.
4. Обратный анализ использует индуктивный подход, а именно, совершает переход от общих показателей к частным.

Влияние факторов рассматривается, прежде всего, как причина возникновения определенных явлений или закономерностей. Если же рассматривается итоговый результат, то здесь речь идет о влиянии зависимых показателей. Все вместе составляет факторную систему, описывающую взаимную связь между итогом исследования и отдельными факторами, оказывающими совокупное воздействие. На математическом языке эта зависимость выражается формулой:

$Y = f(x_1; x_2; x_n)$, где $Y$ – результат, $x_1; x_2; x_n$ – признаки для каждого фактора.

Взаимосвязь между результативными и факторными данными может быть функциональной или стохастической. Первая показывает, что каждый фактор имеет свой конкретный итоговый результат. Для стохастической связи характерна ситуация, когда факторный признак может дать множество результатов. Рассмотренные связи легли в основу двух видов анализа факторов – детерминированного и стохастического.

Стохастический факторный анализ в экономике

Стохастический аналитический подход основан на применении математико-статистических методов в изучении хозяйственных систем. Данный тип моделирования применяется в определении факторного влияния, которое в итоге даст множественный результат. Стохастический анализ используется тогда, когда невозможно детерминировать полученные данные. То есть, их сложно объединить в общую систему, описать количественными показателями. Стохастический аналитический подход применяется тогда, когда существует ряд предпосылок:

• анализируется большой перечень статистических данных;
• имеется достаточный объем данных для проведения исследования.

Замечание 2

Сложность применения стохастического метода заключается в том, что невозможно повторить эксперимент. Поэтому в научных кругах часто возникают дискуссии о целесообразности применения данного подхода. Эффективность стохастического метода повышается в случае, если общий объем наблюдений превышает количество исследуемых факторов минимум в шесть раз. Такого соотношения достаточно сложно достичь в исследовании экономических систем.

Стохастический аналитический подход предполагает несколько этапов исследования. Сначала ставится цель, определяется изучаемый массив данных, конкретизируются результативные и факторные показатели, выбирается временной отрезок и метод проведения анализа. Затем моделирование проверяется на адекватность и из нее убирается все лишнее. Далее строится регрессионная структура и вновь проверяется на адекватность. Завершающий этап сводится к подведению итогов и формированию практических решений.

Стохастический анализ включает в себя корреляционный, регрессионный, дисперсионный методы, а также метод кластерного анализа. Первые два метода объединяются в средство исследования степени тесноты связей между анализируемыми данными. Этот метод дает возможность оценить факторное воздействие на итог. Количественная оценка полученным данным создается за счет коэффициента корреляции.

Дисперсионный метод устанавливает связь между результативными и факторными признаками в части влияния одного или совокупности факторов на итог. Часто данный метод используется в качестве вспомогательного, либо базового для применения других методов экономического анализа.

Кластерный анализ подразумевает поиск данных, содержащих выборочные объекты, которые впоследствии упорядочиваются в группы. Эта методика позволяет классифицировать большой массив данных по определенным признакам, а затем проанализировать их.

Актив баланса - это часть бухгалтерского баланса, в которой отражается всё имущество предприятия, включая как материальные, так и нематериальные ценности, а также состав и размещение имеющихся ценностей. Имущество в активе баланса отражается по закупочным ценам с учетом амортизации.

Актив баланса состоит из двух разделов:

*Внеоборотные активы, или основные фонды, к которым относятся средства производства длительного использования, стоимость которых переносится на стоимость продуктов производства постепенно в течение длительного времени: здания и сооружения, технологическое оборудование, дороги, авторские права и так далее. Нематериальные активы и основные фонды учитываются по остаточной стоимости.

*Оборотные активы (оборотные фонды): средства производства, расходуемые в течение одного года.

19. Способы стохастического факторного анализа и способы оптимизации показателей.

Способы стохастического факторного анализа

а) карелляционный анализ (Корреляционный анализ , совокупность основанных на математической теории корреляции методов обнаружения корреляционной зависимости между двумя случайными признаками или факторами).

б) дисперсионный анализ (статистический метод, позволяющий анализировать влияние различных факторов на исследуемую переменную)

в) компонентный анализ (предназначен для преобразования системы k исходных признаков в систему k новых показателей (главных компонент))

Способы оптимизации показателей:

а) экономико-математические методы (обобщающее название комплекса экономических и математических научных дисциплин, объединенных для изучения экономики)

б) программирование

в) теория массового обслуживания

г) теория игр

д) исследование операций

25. Способы обработки экономической информации в ахд.

1. Способ сравнения в АХД 2. Способы приведения показателей в сопоставимый вид 3. Использование относительных и средних величин в АХД 4. Способы группировки информации в АХД (группировка информации - деление массы изучаемой совокупности объектов на количественно однородные группы по соответствующим признакам.) 5. Балансовый метод в АХД 6. Эвристические методы в АХД 7. Способы табличного и графического представления аналитических данных

Сравнение -- это способ сопоставления однородных объектов с целью выявления между ними общих черт или различий.

Обязательным условием сравнительного анализа является сопоставимость сравниваемых показателей, предполагающая:

Единство объемных, стоимостных, качественных, структурных показателей;

Единство периодов времени, за которые производится сравнение;

Сопоставимость условий производства;

Сопоставимость методики исчисления показателей.

Способами приведения показателей в сопоставимый вид являются:

· нейтрализация воздействия стоимостного, объемного, качественного и структурного факторов путем приведения их к единому базису

· использование средних и относительных величин, поправочных коэффициентов, методов пересчета и т.д.

Например: для реализации влияния объемного фактора при анализе суммы затрат на производство S = Σ (V ∗ S), необходимо плановую сумму затрат пересчитать на фактический объем производства продукции Σ (V1 ∗ S1) и затем сравнить с фактической суммой затрат S1 = Σ (V1 ∗ S1).

Относительные показатели отражают соотношение величины изучаемого явления с величиной какого-либо другого явления или с величиной этого явления, но взятой за другой период или по дру­гому объекту. Относительные показатели получают в результате деления одной

величины на другую, которая принимается за базу сравнения. Это могут быть данные плана, базисного года, другого предприятия, среднеотраслевые и т.д. Относительные величины выражаются в форме коэффициентов (при базе 1) или процентов (при базе 100).

В анализе хозяйственной деятельности используются разные виды относительных величин: пространственного сравнения, пла­нового задания, выполнения плана, динамики, структуры, коор­динации, интенсивности, эффективности.

В практике экономической работы наряду с абсолютными и относительными показателями очень часто применяются средние величины. Они используются в АХД для обобщенной количествен­ной характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо признаку, т.е. одним числом характеризуют всю совокупность объектов.

Балансовый метод служит главным образом для отражения со­отношений, пропорций двух групп взаимосвязанных экономиче­ских показателей, итоги которых должны быть тождественными.

Эвристические методы относятся к неформальным методам ре­шения экономических задач. Они используются в основном для прогнозирования состояния объекта в условиях частичной или полной неопределенности, когда основным источником получения необходимых сведений является научная интуиция ученых и спе­циалистов, работающих в определенных сферах науки и бизнеса.

Из них наиболее распространен метод экспертных оценок. Сущ­ность его заключается в организованном сборе суждений и предло­жений специалистов (экспертов) по исследуемой проблеме с после­дующей обработкой полученных ответов.

Результаты анализа обычно излагаются в виде таблиц. Это наи­более рациональная и удобная для восприятия форма представле­ния аналитической информации об изучаемых явлениях при по­мощи цифр, расположенных в определенном порядке. Составление аналитических таблиц - важный элемент в мето­дике АХД. Этот процесс требует знания сущности изучаемых яв­лений, методики их анализа, правил оформления таблиц. Сущест­вуют три вида таблиц: простые, групповые и комбинированные.

Графики представляют собой масштабное изображе­ние показателей, чисел с помощью геометрических знаков (линий, прямоугольников, кругов) или условно-художественных фигур. Они имеют большое иллюстративное значение. Благодаря им изу­чаемый материал становится более доходчивым и понятным.

Велико и аналитическое значение графиков. В отличие от таб­личного материала график дает обобщающий рисунок положения или развития изучаемого явления, позволяет зрительно заметить те закономерности, которые содержит числовая информация. На графике более выразительно проявляются тенденции и связи изу­чаемых показателей.

STOCHASTIC METHODS OF FINANCIAL RESULTS FACTOR ANALYSIS (FOR EXAMPLE LLC «DIANA K»)

Buldakova Marina Valentinovna
Volga Region State Technological University
5th year student of the Faculty of Economics, specialty "bookkeeping, accounting, analysis and audit"

Библиографическая ссылка на статью:
Булдакова М.В. Методика стохастического факторного анализа финансовых результатов на примере ООО «Диана К» // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2013. № 5 [Электронный ресурс]..02.2019).

Результативность деятельности любой организации, любой организационно-правовой формы и видов деятельности в условиях рыночных отношений характеризуется способностью приносить достаточный доход или прибыль.

Активное применение математических методов и моделей позволяет повысить эффективность анализа деятельности посредством сокращения сроков проведения аналитических процедур, возможности оценить влияние на результативный показатель широкого круга факторов и точностью расчета.

Стохастический факторный анализ – позволяет исследовать взаимосвязи результативного показателя с факторами на основе вероятностных зависимостей.

Основной особенностью постановки задачи прямого стохастического факторного анализа является то, что исходные данные заданы выборкой. При решении задач стохастического факторного анализа необходимо глубокое экономическое исследование для выявления наиболее значимых факторов.

Если отсутствует возможность определения непрерывной цепи прямой связи, то применяют стохастический анализ, т.к. он направлен на изучение косвенных связей, т. е. опосредованных факторов. Стохастический анализ углубляет детерминированный анализа факторов, по которым нельзя построить детерминированную модель, т.е. он носит вспомогательный характер.

В качестве исследуемого предприятия выступает ООО «Диана К», основной вид деятельности которой производство тортов, пирожных и печенья.
Фирма «Диана К» давно существует на рынке Республики Марий Эл, ее продукция известна и востребована, как внутри республики, так и за ее пределами.

Для отбора факторов в модель воспользуемся методом экспертных оценок и проведем опрос в виде анкетирования. Для его проведения необходимо получить мнение коллектива специалистов, которые выскажут авторитетное мнение основываясь на профессиональном, научном и практическом опыте.

Перед экспертами была поставлена задача проранжировать по мере значимости влияния факторов на результативный показатель – прибыль. Ранжирование происходило по принципу: 1- наиболее значимый фактор, 9- наименее значимый. Результаты опроса представлены в табл.
1.

Таблица 1

Мнения экспертов

При формировании экспертной группы целесообразно провести тестирование, взаимооценку экспертов и проверку согласованности мнений. Согласованность мнения экспертов можно оценивать по величине коэффициента конкордации, который рассчитывается по формуле:

где, S - сумма квадратов отклонений всех оценок рангов каждого объекта экспертизы от среднего значения;
n - число экспертов;
m - число объектов экспертизы.

Коэффициент конкордации изменяется в диапазоне 0<W <1, причем 0 – полная несогласованность, 1 – полное единодушие.

В нашем случае данный коэффициент равен 0,5, что говорит о средней согласованности мнений экспертов.

Для построения стохастической модели отберем три фактора используем данные табл. 2. По мнению экспертов на прибыль влияют затраты, производительность труда, оборачиваемость оборотных средств и фондоотдача. Но так как затраты находятся в примой математической зависимости от прибыли от продаж брать их в расчет не имеет практического смысла.

Таблица 2

Исходные данные для стохастического факторного анализа поквартально за период 2010-2012 годы

Во-первых, используя программные средства MS Office Excel получим данные описательной статистики. Основной показатель, который нас интересует – это коэффициент вариации, который определяется как отношение дисперсии к среднему значению показателя. Данный коэффициент должен быть меньше 35%, что свидетельствует об однородности выборки и от метода наименьших квадратов можно ожидать хороших результатов. По табл. 24 коэффициент вариации принимает значение примерно по 45% по каждому показателю. Следовательно необходимо провести сглаживание данных методом скользящей средней с интервалом равным 3 (табл. 3).

Таблица 3

Сглаженные данные для стохастического факторного анализа

Коэффициент вариации по таблице 3 составляет 15% это означает средний разброс показателей и по этим данным можно строить модель.

С помощью инструмента анализа регрессия получаем следующие результаты приведенные в комплексной табл. 4.

Таблица 4

Протокол решения задачи из MS Office Excel

Величина R-квадрат, называемая также мерой определенности, характеризует качество полученной регрессионной прямой. Это качество выражается степенью соответствия между исходными данными и регрессионной моделью (расчетными данными). Множественный R – коэффициент множественной корреляции R – выражает степень зависимости независимых переменных (x) и зависимой переменной (y). Множественный R равен квадратному корню из коэффициента детерминации. Обе эти величины принимает значения в интервале от нуля до единицы. В нашем случае значение R-квадрата равно 0,89 это значит, что вариация прибыли от продаж на 89% зависит от изменения исследуемых факторов, а на долю неучтенных факторов приходится 11% ее изменения. Показатель Множественный R составляет 0,94, что говорит о тесной связи между показателями.

Значимость уравнения определяется показателем Значимость F, а значимость коэффициентов уравнения коэффициентом P-Значение. Значения для выбранных показателей должны быть меньше 0,05 это означает, что уравнение в целом значимо и значимы его коэффициенты, следовательно его можно применять для дальнейших расчетов.

На завершающем этапе исследования необходимо оценить качество уравнения посредством определения средней ошибки аппроксимации (табл.5), которая рассчитывается по формуле:

Таблица 5

Расчет средней ошибки аппроксимации

А = 1,2%, что соответствует допустимой погрешности и уравнение точно описывает изучаемые зависимости.

По результатам анализа получаем следующее уравнение:

Y= -2493,39-2206,96*x1+171,40*x2+86,87*x3

Коэффициенты данного уравнения получают следующую интерпретацию:

прибыль сократится на 2207% при снижении на 1 р./р. фондоотдачи организации;


прибыль увеличится на 171% при увеличении на 1 оборот оборачиваемости оборотных активов;


прибыль увеличится на 86,87 % при увеличении производительности труда на 1 тыс.руб./чел.


Как видно из расчетов наибольшее влияние на прибыль оказывает фондоотдача и оборачиваемость оборотных активов, в меньшей степени влияет влияние производительность труда.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

Корреляционная (стохастическая) связь - это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений. Отличают парную и множественную корреляцию.

На втором этапе собирается исходная информация по каждому факторному и результативному показателям. Она должна быть проверена на достоверность, на однородность и на соответствие закону нормального распределения.

В первую очередь необходимо убедиться в достоверности информации, насколько она соответствует объективной действительности. Использование недостоверной, неточной информации приведет к неточным результатам анализа и к неправильным выводам.

Одно из условий корреляционного анализа - однородность исследуемой информации относительно распределения ее около среднего уровня. Если в совокупности имеются группы объектов, которые значительно отличаются от среднего уровня, то это говорит о неоднородности исходной информации.

Критерием однородности информации служат среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитываются по каждому факторному и результативному показателю.

Среднеквадратическое отклонение показывает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической.

Оно определяется по формуле:

Коэффициент вариации показывает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической.

Для его расчета используется формула:

Чем больше коэффициент вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность изучаемых объектов. Изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, если вариация не превышает 10%, средней - если вариация составляет 10-12%, значительной - когда она больше 20%, но не превышает 33%. Если же вариация выше 33%, то это свидетельствует о неоднородности информации и о необходимости исключения нетипичных наблюдений, которые обычно бывают в первых и последних ранжированных рядах выборки.

Следующее требование к исходной информации - подчинение ее закону нормального распределения. Для количественной оценки степени отклонения информации от нормального распределения служат отношение показателя асимметрии к ее ошибке и отношение показателя эксцесса к его ошибке.

Показатель асимметрии (А) и его ошибка (m e) рассчитываются по следующим формулам:

Показатель эксцесса (Е) и его ошибка (m e) рассчитываются следующим образом:

В симметричном распределении А = 0. Отклонение от нуля указывает на наличие асимметрии в распределении данных около средней величины. Отрицательная асимметрия свидетельствует о том, что преобладают данные с большими значениями, а с меньшими значениями встречаются значительно реже. Положительная асимметрия показывает, что чаще встречаются данные с небольшими значениями.

В нормальном распределении показатель эксцесса Е = 0. Если Е > 0, то данные густо сгруппированы около средней, образуя островершинность. Если Е < 0, то кривая распределения будет плосковершинной. Однако когда отношения A/m e , E/m e меньше 3, то асимметрия и эксцесс не имеют существенного значения, и исследуемая информация соответствует закону нормального распределения. Следовательно, ее можно использовать для корреляционного анализа.

На третьем этапе изучается характер и моделируется связь между факторами и результативным показателями, т.е. подбирается и обосновывается математическое уравнение, которое наиболее точно отражает сущность исследуемой зависимости. Для его обоснования используются те же приемы, что и для установления наличия связи: аналитические группировки, линейные графики и др.

На четвертом этапе производится расчет основных показателей связи корреляционного анализа: уравнение связи, коэффициенты корреляции, детерминации, эластичности и др.

Пятый этап - статистическая оценка и практическое использование результатов корреляционного анализа.

Для того чтобы убедиться в надежности показателей связи и правомерности их использования для практической цели, необходимо дать им статистическую оценку Для этого используются критерий Стьюдента (t), критерий Фишера (F-отношение), средняя ошибка аппроксимации (ε), коэффициенты множественной корреляции (R) и детерминации (D).

Надежность коэффициентов корреляции, которая зависит от объема исследуемой выборки данных, проверяется по критерию Стьюдента:

Если расчетное значение t выше табличного, то можно сделать заключение о том, что величина коэффициента корреляции является значимой. Табличные значения t находят по таблице значений критериев Стьюдента. При этом учитываются количество степеней свободы (V= n - 1) и уровень доверительной вероятности (в экономических расчетах обычно 0,05 или 0,01).

Надежность уравнения связи оценивается с помощью критерия Фишера, расчетная величина которого сравнивается с табличным значением. Если Fрасч > Fтабл, то гипотеза об отсутствии связи между исследуемыми показателями отвергается.

Критерий Фишера рассчитывается следующим образом:

Y xi - индивидуальные значения результативного показателя, рассчитанные по уравнению;

Среднее значение результативного показателя, рассчитанного по уравнению;

Y i - фактическое индивидуальное значение результативного показателя;

m - количество параметров в уравнении связи, учитывая свободный член уравнения;

n - количество наблюдений.

Для оценки точности уравнения связи рассчитывается средняя ошибка аппроксимации. Чем меньше теоретическая линия регрессии (рассчитанная по уравнению) отклоняется от фактической (эмпирической), тем меньше ее величина, а это свидетельствует о правильности подбора формы уравнения связи.

Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

О полноте уравнения связи можно судить по коэффициентам множественной регрессии и детерминации. Если их значения близки к 1, значит в корреляционную модель удалось включить наиболее существенные факторы, на долю которых приходится основная вариация результативного показателя.

Влияние каждого фактора на прирост (отклонение от плана) результативного показателя рассчитывается по формуле:

Коэффициенты регрессии в уравнении связи имеют разные единицы измерения, что делает их несопоставимыми, если возникает вопрос о сравнительной силе воздействия факторов на результативный показатель. Чтобы привести их в сопоставимый вид, все переменные уравнения регрессии выражают в долях среднеквадратического отклонения, т.е. рассчитывают стандартизированные коэффициенты регрессии или бетта-коэффициенты (β)

Бета-коэффициенты показывают, что если величина фактора увеличится на одно среднеквадратическое отклонение, то соответствующая зависимая переменная увеличится или уменьшится на долю своего среднеквадратического отклонения. Сопоставление бетта-коэффициентов позволяет сделать вывод о сравнительной степени воздействия каждого фактора на величину результативного показателя.

Коэффициент эластичности рассчитывается по формуле:

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится функция с изменением аргумента на 1%.

Перечисленное многообразие методов предоставляет аналитику широкие возможности в выборе инструментария исследования, как в экономическом анализе, так и в рамках финансового анализа. Выбор того или иного способа или приема из перечисленных определяется целью экономического (финансового) анализа, требованиями к степени детализации (глубины) анализа, к точности результатов (например, «разложение» результативного показателя по факторам), характером взаимосвязи между показателями, характером аналитических задач.

Независимо от выбранных способов алгоритм решения практически любой аналитической задачи содержит приемы сравнения, группировки, балансовой увязки и графический, которые рассматриваются как способы обработки первичной, исходной информации.

Стохаст: дисперсионный, компонентный, корреляционный, многомерный факторный анализ, теории вероятностей, экономические методы.

• Дисперсионный метод – метод установления структуры связи между результативным признаком и факторными признаками. Решение задачи измерения связи опирается на разложение суммы квадратов отклонений наблюдаемых значений результативного признака от общей средней на отдельные части, обусловливающие изменение этого признака
• Компонентный анализ (components analysis) – многомерный статистический метод снижения размерности, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями количественных переменных. Задача компонентного анализа состоит в преобразовании исходной системы взаимосвязанных переменных в новую систему некоррелированных обобщенных показателей или ортогональных показателей. Новые некоррелированные показатели называются компонентами.
• Экономические методы: экономическая кибернетика, эвристические методы

Экономическая кибернетика - одно из научных направлений кибернетики , которое занимается приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам . В расширенном смысле под экономической кибернетикой понимают область науки, возникшую на стыке математики и кибернетики с экономикой, включая математическое программирование , исследование операций , экономико-математические модели , эконометрику и математическую экономику . Экономическая кибернетика рассматривает экономику, а также её структурные и функциональные части как сложные системы, в которых протекают процессы регулирования и управления, реализуемые движением и преобразованием информации. Экономическая кибернетика исследует процессы управления сложными экономическими системами, используя метод экономико-математического моделирования, причем процессы управления являются по сути информационными, базирующимися на экономической информации. Основоположником экономической кибернетики является Стаффорд Бир .

Эвристические методы используются для прогнозирования состояния объекта в условиях частичной или полной неопределенности, когда основным источником получения необходимых сведений служит научная интуиция ученых и специалистов, работающих в определенных сферах науки и бизнеса.

Опитимизации показаелей: программирование (лин.), экономико-математические методы моделирования, теории игр, теории массового обслуживания, экспертных оценок, исследования операций.

• Под исследованием операций понимается метод целенаправленных действий (операций), количественная оценка полученных решений и выбор из них наилучшего. Предметом исследования операций являются экономические системы, в том числе производственно-хозяйственная деятельность предприятий. Целью является такое сочетание структурных взаимосвязанных элементов систем, которое в наибольшей степени отвечает задаче получения наилучшего экономического показателя из ряда возможных.
• Теория игр как раздел исследования операций - это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы.
• Методы математического программирования - основное средство решения задач по оптимизации производственно-хозяйственной деятельности. Линейное программирование основано на решении системы линейных уравнений (с преобразованием в уравнения и неравенства), когда зависимость между изучаемыми явлениями строго функциональна. Для него характерны: математическое выражение переменных величин, определенный порядок, последовательность расчетов (алгоритм), логический анализ. Применять его можно только в тех случаях, когда изучаемые переменные величины и факторы имеют математическую определенность и количественную ограниченность, когда в результате известной последовательности расчетов происходит взаимо­заменяемость факторов, когда логика в расчетах, математическая логика совмещаются с логически обоснованным пониманием сущности изучаемого явления.
• 6. Методы исследования операций предусматривают количественную оценку полученных решений и выбор из них наилучшего (теория игр, теория массового обслуживания и др.).

Метод экспертных оценок

• позволяет обобщить и учесть мнения экспертов по исследуемой проблеме.
• Этот метод является незаменимым при интерпретации результатов экономического анализа.
• При проведении таких сложных видов анализа, как анализ налоговой нагрузки, маркетинговый анализ, прогнозный анализ должны учитываться мнения экспертов по поводу возможных методов оптимизации налоговых платежей, перспектив изменения условий деятельности организации, сценариев возможного развития событий.
• Этот метод включает в себя дельфийский и морфологический.
• Дельфийский: Особенность метода заключается в индивидуальном опросе экспертов. Анализ проводится в 2 этапа:
• 1. изучается мнение экспертов, собранные заключения обрабатываются статистическими методами. Выводится общий результат (общее мнение).
• 2. всех знакомят с оценкой экспертов, чье мнение расходится с общим. Все эксперты имеют право поменять свою точку зрения. Процедура опроса проводится снова.
• Морфологический метод – метод системных экспертных оценок. Анализ строится на полных и строгих классификациях всех объектов и фактов, применяется при прогнозировании.

Экономико-математическое моделирование представляет собой процесс выражения экономических явлений математическими мо­делями. Экономическая модель - это схематичное представление экономического явления или процесса с использованием научной абстракции, отражение их характерных черт. Математические мо­дели - основное средство решения задач оптимизации любой дея­тельности. По своей сути эти модели - средство плановых расче­тов. Ценность их для экономического анализа и оптимизации реше­ний состоит в том, что они позволяют оценить напряженность плановых заданий, определить лимитирующую группу оборудова­ния, видов ресурсов, получать оценки их дефицитности и т.п. Мате­матическое моделирование экономических явлений и процессов дает возможность получить четкое представление об исследуемом объекте, охарактеризовать и количественно описать его внутреннюю струк­туру и внешние связи. Модель - условный образ объекта управле­ния /1/.

Наряду с другими экономико-математическими методами в экономическом анализе используется теория массового обслуживания. Она применяется, в частности, в розничной торговле при анализе количества обслуживаемых покупателей и продолжительности их обслуживания (при условии высокого качества их обслуживания). На эти показатели оказывают влияние различные факторы (переменные величины). Они взаимодействуют между собой в условиях процесса обслуживания покупателей, носящего стохастический характер.

На основе теории массового обслуживания выбирается оптимальный вариант организации торгового обслуживания населения, обеспечивающий минимальное время обслуживания при минимизации затрат и высоком качестве обслуживания населения.

Рассматриваемая теория находит применение и в других отраслях экономики. Теория массового обслуживания заключается в том, что на базе теории вероятностей выводятся математические методы анализа процессов массового обслуживания, а также методы оценки качества работы обслуживающих систем.

1. Резервы в экономическом анализе, методы их минимизации в зависимости от сферы деятельности, типа производства и особенностей объекта экономического анализа. Нивелирование рисков обеспечения экономической безопасности субъекта хозяйствования.
2. Факторный анализ взаимосвязи урожайности с.-х. и продуктивности с.-х. животных с себестоимостью