Индексный метод в анализе факторов финамики объёмных показателей. Методика расчёта абсолютного прироста сложного экономического явления по факторам.

Индексный метод хар-ет динамику ср. величины по факторам и динамику сложного эк. показателя по факторам. При этом выделяют в индексной систему 2 или 3 фактора.

Методика расчёта абсолютного прироста:

1 способ – когда имеются данные по отдельным ед. сов-ти (например, по подразделениям п/п).

x – качественный показатель

u – количественный показатель.

2 способ. Когда имеются данные по стат. совт-ти в целом (6 и 7)

3 способ. Когда имеются данные об изменении колич. и качеств. факторов в относит. выражении. Последние 2.

Рассмотрим методику определения абсолютного прироста эк. показателя за счёт 3 факторов:

1 сл. Когда в кач-ве отд. фактора выделяют изменение структурных сдвигов.

2 сл. 4 и 5

3 сл.

Когда на изменение сложного эк. показателя влияют 3 и более факторов, кроме структурных сдвигов.

Количественный фактор, менее качественный, более качественный.

В случае наличия сводных показателей по п/п можно рассчитать:

Изменение за счёт фактора внутренней среды.

В случае наличия сводных показателей по п/п можно производить по схеме:

Абсолютный прирост за счёт изменения фактора внешней среды:

В случае наличия данных в целом по п/п:

И 12. Основные предпосылки корреляционно-регрессионного анализа.

Множественная регрессия.

Корреляционно-регрессионный анализ (КРА) заключается в построении и анализе статистической модели в виде уравнения регрессии (уравнение корреляционной связи), приближенно выражающей зависимость результативного признака от одного или нескольких факторных признаков и в оценке степени тесноты связи.

Задачами КРА являются:

1. Обнаружение корреляционной зависимости и выявление формы связи.

2. Установление количественных оценок тесноты связи, характеризующих силу влияния факторных признаков на результативные.

При изучении взаимосвязей выделяют след основные этапы:

1. Качественный анализ явления, в процессе к-рого устанавливаются причинно-следственные связи между явлениями, определяется направление связи.

2. Построение модели связи. Выбирается определенный вид математической функции, наилучшим образом отображаемый характер изучаемой связи. Эта задача решается с помощью регрессионного анализа. Математическая функция, отображающая форму корреляционной зависимости наз-ся уравнением регрессии.

3. Интерпретация результатов. Оценивается теснота связи между признаками (эта задача решается с помощью корреляционного анализа). Если характеризуется связь двух признаков, то она наз-ся парной, более двух – множественной.