Тема 11 методы стохастического экономического анализа

(Тема изучается в дисциплинах «Теория вероятностей и математическая статистика», Математическое программирование», «Экономико-математическое моделирование» и др.)

Корреляционный анализ – метод, изучающий корреляционные связи между случайными величинами. Связь считается корреляционной, если среднее значение одного показателя меняется на какую-то величину при изменении другого. Позволяет качественно оценить связи между большими числами взаимодействующих экономических явлений. Он применяется при проверке различных экономических гипотез о наличии и силе связи между двумя явлениями или между отдельными явлениями и группой их. Использование метода: при изучении изменения качественных показателей, при исследовании различий в уровнях показателей при межзаводском анализе.

Дисперсионный анализ – статистический метод анализа результатов наблюдений, зависящих от различных, одновременно действующих факторов, набора наиболее важных факторов и оценки их влияния. Результат наблюдений может изменяться и за счет некоторого случайного воздействия. Влияние условий наблюдения выражается в виде некоторого фактора, а случайное воздействие – в виде некоторой случайной величины, которая имеет нормальное распределение. Задача дисперсионного анализа – оценить соотношение между факторами для определения существенности или несущественности различия условий наблюдения.

Использование метода: анализ прибыли, рентабельности, производительности труда, использования основных производственных фондов – в части оценки влияния факторов, зависящих от предприятия; анализ внедрения новой техники, в частности при анализе фактической эффективности по мероприятиям, не поддающимся строгому количественному учету (внедрение новой системы планирования, учета, стимулирования и т.д.).

Линейное программирование - метод, заключающийся в нахождении экстремальных (максимальных или минимальных) значений линейной функции многих переменных при наличии линейных ограничений. Использование метода: использование основных фондов (резервы, связанные с оптимизацией загрузки оборудования); использование сырья и материалов(сокращение отходов при раскрое, рациональное использование отходов); затраты по управлению и обслуживанию производством (затраты на транспортировку).

Нелинейное программирование предполагает нелинейный характер или целевой функции, или ограничений, или того и другого вместе. Форма целевой функции и неравенств ограничений при этом может иметь различный характер. Использования метода: определение зависимости эффективности финансово-хозяйственной деятельности от масштабов производства или конъюнктуры рынка, структуры затрат.

Тема 12 метод функционально – стоимостного анализа

1 Назначение метода функционально-стоимостного анализа (фса)

Функционально-стоимостной анализ (ФСА) - это метод системного исследования функций объекта (изделия, процесса, структуры), направленный на минимизацию затрат в сферах проектирования, производства и эксплуатации объекта при сохранении (повышении) его качества и полезности.

ФСА относится к перспективным методам экономического анализа. В нем успешно используются передовые приемы и элементы инженерно-логического и экономического анализа. Отличительной особенностью этого метода является высокая эффективность.

В зарубежной практике ФСА используется под названием «анализ стоимости» и «инженерно-стоимостной анализ». Часто используется термин «руководство ценностью», или «управление ценностью».

ФСА располагает большими потенциальными возможностями в решении коренных задач повышения качества и конкурентоспособности продукции, резкого снижения издержек, перевода финансово-экономической работы в целом на качественно новую ступень.

Результаты ФСА используются на различных уровнях управления при: планировании; финансировании; нормировании; стандартизации; разработке целевых программ; установлении цен на продукцию; решении задач ускорения научно-технического развития в целях повышения эффективности производства (Рисунок 12.1)

Увеличение прибыли (дохода) предприятия

Рисунок 12.1 – Цели функционально-стоимостного анализа