Методы и приемы экономического анализа

Методы и приемы экономического анализа 
 
Проведение экономического анализа базируется на использовании системы разнообразных приемов и методов. К ним относятся специальные способы и приемы, экономико-математические и интуитивные методы. Многие из этих методов заимствованы из других наук: математической статистики, теории вероятности, линейного и динамического программирования. Экономический анализ, приспосабливая данные методы к процессу исследования предпринимательской деятельности, вносит в практику их применения свои особенности. Они касаются совместного использования различных методов в рамках моделирования экономического явления. Анализ исследует многообразие экономических состояний хозяйствующих субъектов. Правильно их распознать и дать им объективную оценку на основе использования только одного метода затруднительно. В то же время эффективное сочетание различных методов и приемов анализа позволяет решать сложные задачи построения и изучения моделей, адекватных содержанию рыночных отношений. Именно с этих позиций целесообразно рассмотреть суть и области применения приемов и методов экономического анализа. 
 
В основе такого рассмотрения лежит научная группировка используемых в аналитическом исследовании моделей факторных систем. По своей структуре они могут быть отнесены к детерминированным или стохастическим моделям. Наиболее распространенным является детерминированное моделирование. Детерминированная модель представляет собой отражение реальных взаимосвязей в группе экономических показателей через одну математическую формулу, в которой главным является построение прямой связи между результативным признаком и множеством факторов. В формализованном виде детерминированная модель позволяет определить, какой количественной частью численное приращение результативного признака обязано изменению каждого аргумента-фактора. 
 
Применение детерминированных моделей в экономическом анализе имеет свои ограничения. Это происходит по следующим причинам:

•  
  влияние аргументов-факторов определяется изолированно, а их совокупное действие получают простым суммированием величин, отражающих изолированное влияние;
•  
  не учитывается обстоятельство, что действие большинства факторов происходит одновременно, и при этом характер их взаимосвязей во многих случаях нелинейный;
•  
  построение модели ведется относительно традиционно используемых технико-экономических показателей, отражающих конечные результаты деятельности. Но они не всегда отражают истинные взаимосвязи между причинами и следствием.

 
Данные ограничения осложняют  процесс экономической интерпретации  детерминированных моделей. Но в  качестве положительного момента следует  отметить, что выявляемая связь между  результативным признаком и факторами  достаточно тесная, чтобы делать обоснованные аналитические выводы. Многие трудности  построения детерминированных моделей  снимаются за счет того, что имеется  возможность широкого выбора методов  анализа, которые могут здесь  использоваться. Это способы сравнения, приемы группировок и детализации, графики и диаграммы, методы элиминирования, динамические характеристики, индексный метод, балансовые сопоставления и увязки, методы комплексной сравнительной оценки. К более сложным методам детерминированного моделирования относится математическое программирование. 
 
Сравнение - наиболее распространенный способ анализа. Применяется сравнение изучаемых показателей с заданиями внутрифирменных планов, нормативными требованиями, результатами деятельности за предшествующие периоды, достижениями группы передовых организаций. Важными условиями таких сравнений являются сопоставимость условий деятельности организаций, репрезентативность выборки наблюдений и единство методик расчета показателей. 
 
Аналитические группировки применяются для выявления взаимосвязи между отдельными событиями, изучения структуры и состава факторов, оценки динамики развития и складывающихся тенденций. Группировки предполагают классификацию наблюдений по заданным признакам, что методически дополняется расчетом средних величин. Применение в группировках того или иного вида средних определяется содержанием изучаемых явлений, а также экономическим смыслом величин, получаемых в результате взвешивания или суммирования. 
 
Детализация - один из основных приемов анализа, позволяющий углубленно рассматривать содержание экономического явления. Суть приема детализации заключается в разложении обобщающей эмпирической формулы на такие отдельные составляющие, которые непосредственно зависят от влияния различных факторов. Обобщающие показатели могут быть детализированы по временному признаку, сферам ответственности и центрам затрат. Тип детализации зависит от поставленной цели исследования, состава исходной информации и принятого вида зависимости. В анализе, как правило, применяются следующие виды зависимостей:

•  
  аддитивная зависимость вида Y=X+Z+M
•  
  мультипликативная зависимость вида Y=X´Z´M
•  
  кратная зависимость вида Y=X / Z
•  
  комбинированная зависимость вида Y=X/(Z+M)

 
Изучать эти зависимости позволяют  методы элиминирования. В частности, метод цепных подстановок, прием  расчета абсолютных и относительных  разниц, интегральный метод, способ оценки долевого участия. 
 
Метод цепных подстановок достаточно глубоко разработан в теории экономического анализа. Его применение требует соблюдения строгой последовательности подстановок. В первую очередь, определяется влияние количественных показателей, а потом качественных. В этом случае в пределах мультипликативного вида зависимости изолированное влияние любого частного показателя на результативный признак определяется путем замены базового значения фактора на его фактическую величину. Все остальные частные показатели остаются без изменения. Количество подстановок равно числу входящих в формулу частных показателей.  
 
Суть метода отражается следующим порядком расчета:

Y= X ´ Z ´ M

 
DY = Y1 -Y0 = DYx + DYz + DYm 
 
DYx = (X1 - X0) ´ Z0 ´ M0 (1) 
 
DYz = X1 ´ (Z1 - Z0)´ M0  
 
DYm = X1 ´ Z1 ´ (M1 - M0) 
 
Данные расчетные формулы могут давать определенные несовпадения значений влияния факторов в зависимости от применения разных приемов округления чисел. С целью устранения этого недостатка применяется интегральный метод. В отличие от метода цепных подстановок, который применяется только по отношению к мультипликативным зависимостям, он охватывает также кратные и комбинированные виды зависимостей. Интегральный метод связан со следующим порядком расчета: 
 
а) Y = X ´ Z 
 
DY =Y1 - Y0 = DYx + DYz  
 
DYx = 1 ¤ 2 ´(X1 - X0) ´ (Z0 + Z1) (2) 
 
DYz = 1 ¤ 2 ´ (Z1 - Z0) ´ (X0 + X1) 
 
б) Y = X / Z 
 
DYx = [(X1 - X0) ¤ (Z1 - Z0)] ´ Ln½Z1 ¤ Z0½ (3) 
 
DYz = (Y1 - Y0) - DYx 
 
в) Y = X / (Z+M)  
 
DYx = {(X1 - X0) ¤ [(Z1 - Z0)+ (M1 - M0)]} ´ Ln½(Z1 + M1) ¤ (Z0 + M0)½ 
 
DYz = {[(Y1 - Y0) - DYx] ¤ [(Z1 - Z0) + (M1 - M0)]}´ (Z1 - Z0) (4) 
 
DYm = {[(Y1 - Y0) - DYx] ¤ [(Z1 - Z0) + (M1 - M0)]}´ (M1 - M0) 
 
В том случае, когда необходимо установить степень влияния на результативный признак изменения частных показателей без учета их взаимной зависимости, используют способ долевого участия. В этом случае каждый фактор рассматривается как действующий на равных со всеми другими факторами началах и правилах. Способ долевого участия основан на пропорциональном делении степени влияния с соблюдением алгебраического правила знаков. Сочетание этого способа с методом цепных подстановок и интегральным методом сводит к минимуму неточность получаемых результатов расчетов. 
 
Значительную роль в экономическом анализе играют характеристики рядов динамики, позволяющие отразить изменения в состоянии экономического явления во времени. К ним относятся: абсолютный и средний прирост ряда динамики, среднегодовой темп роста и прироста, среднегодовой уровень, абсолютное значение одного процента прироста. Важнейшая проблема при построении и анализе рядов динамики - обеспечение сопоставимости условий получения данных, отражающих изменение изучаемых явлений во времени. При использовании этих относительных показателей важно помнить и о том, что малые величины всегда быстрее возрастают в процентах, чем большие. Следовательно, неправильно брать процентное увеличение за начальный период как норму для оценки последующих периодов. 
 
Задаче изучения экономического явления во времени служит и индексный метод. Данный метод используется для проведения анализа явлений, состоящих из качественно однородных, но непосредственно не поддающихся суммированию элементов. По составу и количеству индексируемых величин различают индивидуальные, групповые и общие индексы. В анализе, как правило, применяются групповые и общие индексы, т.к. они более полно характеризуют изменение сложного явления. В зависимости от базы сравнения выделяют цепные и базисные индексы. 
 
В процессе экономического анализа индексный метод часто применяют как способ измерения влияния отдельных факторов на обобщающие показатели работы организаций. Для этого строится система суб-индексов (частных индексов) по показателям-факторам. Между суб-индексами и общим индексом существуют зависимости: 
 
а) произведение суб-индексов дает общий индекс: Iy =Iyx´Iyz=[(X1 ´ Z1) ¤ (X0 ´ Z1)]´[(X0 ´ Z1) ¤ (X0 ´ Z0)] = (X1 ´ Z1) ¤ (X0 ´ Z0) , (5)  
 
б) сумма абсолютных отклонений по суб-индексам равна отклонению по общему индексу: 
 
Iy1 - Iy0 = [(X1 ´ Z1)-(X0 ´ Z1)] + [(X0 ´ Z1)-(X0 ´ Z0)] = (X1 ´ Z1) -(X0 ´ Z0) , (6) 
 
Область применения данных зависимостей - выявление влияния факторов на изучаемый показатель через сравнение данных как за ряд временных интервалов, так и по отношению к выбранному эталону. 
 
Рассмотренные методы и приемы анализа привязаны к мультипликативным, кратным и комбинированным моделям. Но сложность экономических явлений вызывает необходимость использования в анализе и аддитивной модели. Для таких случаев широко применяется балансовый прием сопоставлений и увязок. В его основе лежит составление базовых и отчетных балансов, представляющих собой аналитическую формулу равенства итогов правой и левой сторон. Примером могут послужить балансы активов и пассивов, доходов и расходов, бюджеты издержек производства, балансы производственных мощностей и ресурсов. 
 
Приемы сравнения, группировок, элиминирования и балансовых сопоставлений играют важную роль в решении задач внутрихозяйственного анализа. В то же время методика межхозяйственного анализа основывается на методах детерминированной комплексной сравнительной оценки. 
 
Комплексная оценка представляет собой обобщенную характеристику, полученную в результате одновременного и согласованного изучения совокупности показателей, отражающих различные аспекты экономических явлений. Она содержит итоговые выводы о результатах деятельности на основе выявления качественных и количественных отличий изучаемого объекта от базы сравнения (эталона). Процедуру комплексной оценки можно разделить на следующие относительно самостоятельные этапы: 
 
- определение целей и задач комплексной оценки; 
 
- выбор исходной системы показателей и сбор информации; 
 
- расчет и оценка значений частных показателей (определение суммы мест, балльных оценок, нормируемых значений); 
 
- определение коэффициентов относительной значимости; 
 
- выбор конкретного способа конструирования механизма комплексной сравнительной оценки. 
 
Осуществление данных этапов построения комплексных оценок связано с определением базы сравнения и выбором вычислительного аппарата. Первая проблема связана с обеспечением адекватности итогов комплексной оценки реальным условиям функционирования изучаемой организации. Вторая проблема связана с выбором алгоритма расчета интегрального показателя. На практике для этих целей применяются методы сумм, геометрической средней, суммы мест, расстояний. По своим задачам они схожи, но в то же время отличаются по подходам к составу и направленности частных показателей, включаемых в расчет комплексной оценки.  
 
При методе сумм необходимым условием расчета является однонаправленность изменения частных показателей, т.е. увеличение (уменьшение) значения любого частного показателя расценивается как улучшение результатов деятельности организации, и соответственно уменьшение (увеличение) - как ухудшение. Такое соподчинение частных показателей позволяет ранжировать изучаемые объекты по возрастанию (убыванию) величины расчетного интегрального показателя. Недостатком метода сумм является возможность высокой оценки результатов по интегральному показателю при значительном отставании по какому-либо частному показателю, которое покрывается за счет высоких достижений по другим частным показателям. 
 
Метод геометрической средней предполагает расчет производных коэффициентов для оцениваемых частных показателей. Этот метод целесообразно применять при относительно малом числе оцениваемых показателей и в случае, если большинство из значений стремятся к единице. 
 
Метод суммы мест предполагает предварительное ранжирование всех изучаемых объектов по отдельным частным показателям. Каждому показателю Aij соответствует новый параметр Sij , определяющий место каждого объекта среди других по i-му показателю. Составляется таблица баллов, а на ее основе рассчитывается конкретное значение интегрального показателя комплексной оценки. Следует отметить, что применение метода суммы мест возможно также только в случае однонаправленности влияния всех оцениваемых параметров на результаты деятельности. 
 
При методе расстояний включаемые в расчет комплексной оценки частные показатели могут быть независимы друг от друга, иметь несопоставимые единицы измерения, а также обладать различной направленностью. Основой этого метода является учет близости объектов по сравниваемым показателям к объекту - эталону. Расчет комплексной оценки осуществляется здесь по формуле «эвклидового расстояния». 
 
n  
 
Kj = [ å (1 - Ai / Аi,эт) ]^1/2 , (7) 
 
i=1 
 
Упорядочивая значения расстояния Kj по возрастанию, получаем комплексное ранжирование изучаемых объектов, причем наименее удаленный от точки эталона объект получает наивысшую оценку.  
 
Предлагаемый порядок расчета ориентирован на то, что отдельные частные показатели выступают как равноправные, имеющие одинаковую важность. Для того чтобы придать им тот или иной вес и получать более обоснованное расстояние, целесообразно использовать коэффициенты сравнительной значимости, которые могут быть представлены величинами, обратными темпам роста по соответствующим частным показателям. 
 
В рамках детерминированного моделирования большое практическое применение в анализе имеют методы математического программирования. Они применяются для взаимосвязанного изучения переменных величин при ограничивающих факторах. Ценность этих методов состоит в том, что оптимальный вариант выбирается из весьма значительного количества альтернативных вариантов.  
 
Рассмотрение содержания основных приемов и методов детерминированного моделирования позволяет выделить следующие особенности их применения в экономическом анализе: 
 
1. Детерминированная модель изучаемого явления включает элементы изучаемого явления и оценивает его изменения в целом.. 
 
2. Границей составления детерминированных моделей является длина непрерывной цепи прямых связей между исследуемыми показателями. 
 
3. Концепция детерминированной модели проектируется путем качественного анализа, а получаемые параметры отражают количественные соотношения между включенными в модель факторами. 
 
Исходя из этого, можно сделать вывод, что действительный размах и интенсивность изменений параметров предпринимательской деятельности следует оценивать на основе методов стохастического моделирования. Но применение данного подхода на практике имеет свои особенности: 
 
1. Стохастическое моделирование направлено на изучение косвенных связей. Оно дополняет и углубляет детерминированное моделирование составом факторов, для которых нельзя установить функциональную связь. 
 
2. При стохастическом подходе концепция модели формируется на основе количественного анализа эмпирических данных. 
 
Возможности стохастического моделирования в экономическом анализе определяются достоверностью совокупности наблюдений и их качественной структурой. Задачи стохастического моделирования решаются с помощью методов математической статистики, среди которых особо выделяются дисперсионный, корреляционный, регрессионный, факторный, компонентный, трансформационный, дискриминантный и кластерный анализ. Эти методы позволяют решать следующие задачи:

•  
  изучать направленность и интенсивность связей;
•  
  ранжировать и классифицировать факторы;
•  
  устанавливать аналитическую форму связи;
•  
  осуществлять сглаживание динамики показателей;
•  
  оценивать периодичность колебаний показателей;
•  
  определять размерность экономических показателей;
•  
  выявлять наиболее информативные показатели;
•  
  выделять внутреннюю структуру связей;
•  
  сравнивать структуру связей в разных совокупностях.

 
Математический аппарат методов  математической статистики нашел в  экономической литературе достаточное  отражение. Для анализа наибольший интерес представляют вопросы экономической  сущности преобразований эмпирических данных и интерпретации получаемых зависимостей. Именно с этих позиций  рассмотрим практику применения методов  стохастического моделирования. 
 
В частности, особенность дисперсионного анализа состоит в определении существенности влияния факторов на различия между наблюдениями при одновременном воздействии на результаты некоторых случайных величин, подчиненных закону нормального распределения. Этот метод чаще всего применяется при определении эффективности действий, непосредственная количественная оценка результатов которых затруднена. 
 
Корреляционный анализ применяется, когда между отдельными признаками имеется неявная зависимость. Это означает, что средняя величина значений одного признака меняется в зависимости от изменения другого признака. При этом коэффициент корреляции дает возможность аналитически выразить форму связи и оценить ее тесноту. В экономическом анализе широкое применение нашла множественная корреляция, которая охватывает нескольких параметров, одновременно влияющих на изменение изучаемого результативного признака. Основными проблемами применения корреляционного анализа являются: выбор типа функции, отбор факторов-аргументов, получение достаточного числа исходных наблюдений для правильных итоговых оценок, установление причинности исследуемых связей. 
 
Регрессионный анализ, дополняя корреляционный, имеет целью определить аналитическую форму связи и общий вид (прямолинейный или криволинейный) уравнения регрессии, оценить ранее неизвестные параметры (коэффициенты регрессии и эластичности), а также через линию тренда сгладить временные ряды динамики изучаемых показателей. Получаемая линия тренда и коэффициенты регрессии позволяют с определенной степенью допустимости прогнозировать абсолютный прирост показателей. Тем самым определяются резервы изменения уровня общего признака, в качестве которого могут выступать конечные результаты предпринимательской деятельности. Применение методов регрессионного анализа обеспечивает создание условий для выявления состава решающих факторов, разграничения их влияния, количественного измерения эффекта от мобилизации резервов, сопоставления получаемого эффекта с необходимыми для этого затратами. 
 
Вышеуказанные моменты имеют большое значение в перспективном анализе. В то же время при его проведении нередко целесообразно использовать не только линейные уравнения связи, но и степенные (производственные функции). С их помощью может быть определена не только сила влияния каждого фактора на прирост результативного показателя, но и выявлены экстенсивные и интенсивные источники этого прироста. 
 
На современном этапе рыночных преобразований, когда резко возросла неопределенность в действиях предпринимательских структур, актуальной становится задача выявления и оценки степени влияния ранее неизвестных факторов. Для этих целей применяется метод факторного анализа, который использует корреляции между многими переменными с тем, чтобы выяснить характер причинной связи и сделать соответствующее заключение о распределении факторов. Это осуществляется на основе полученных факторных коэффициентов, которые являются количественными характеристиками прямо не измеряемых внутренних свойств исследуемых экономических явлений. Важная особенность метода факторного анализа - это возможность одновременного исследования сколь угодно большого числа взаимосвязанных переменных. Самым сложным этапом факторного анализа является экономическая интерпретация сущности полученных синтетических факторов. Главное внимание здесь уделяется таким процедурам, как: выделение существенных факторных нагрузок, выдвижение гипотезы о сути фактора, группировка изучаемых объектов на основе факторных коэффициентов, смысловое агрегирование существенных факторных нагрузок с конкретными условиями функционирования изучаемых объектов.  
 
Этой же задаче служат компонентный и трансформационный анализы. Они, в свою очередь, позволяют детально изучить внутреннюю структуру связей в заданной системе показателей, на основе определения коэффициентов сравнительной значимости, и проводить ее сравнение с другими совокупностями, в которых анализируется аналогичная система показателей. В конечном счете, данные методы анализа позволяют оценить возможности перенесения выводов, сделанных по одной совокупности на другие, которые подобны первой по своей внутренней структуре. 
 
Особое место в стохастическом моделировании занимают вероятностные методы комплексной оценки результатов деятельности организаций. Для этого, как правило, используется метод двумерного шкалирования и экспертные оценки. 
 
Метод двумерного шкалирования по содержанию является как бы мостом между детерминированным и стохастическим моделированием, поскольку учитывает, кроме абсолютных значений показателей и степени варьирования, также механизм влияния отдельных факторов на результаты деятельности. На первом этапе его применения составляются интервальные сетки по единицам среднеквадратического отклонения и линейной системе балльных оценок. В рамках данной интервальной сетки разрабатываются оценочные линии для производства комплексной оценки. На втором этапе рассчитанные по исходным данным стандартизированные единицы среднеквадратичных отклонений переводятся на интервальную сетку и определяются результаты по выбранным линиям оценок. Затем строят матрицу полученных организацией оценочных баллов по всем изучаемым показателям. В дальнейшем по полученной сумме баллов ранжируются организации. Преимуществом приведенного алгоритма является связь оценочных баллов со сравнительной значимостью показателей.  
 
Обоснованность стохастической комплексной сравнительной оценки также обеспечивается дополнительным применением экспертных методов. Здесь самостоятельное значение приобретает интегральный показатель, характеризующий достижение организацией поставленных целей, которые представляются системой векторов коэффициентов. Минимизация расчетного расстояния вектора коэффициентов до задаваемых пределов определяет высокую комплексную оценку деятельности организации. 
 
Все рассмотренные методы стохастического моделирования широко распространены в экономическом анализе, но практика их применения ставит перед исследователями серьезную проблему в части экономической интерпретации построенных моделей. В ряде случаев такая интерпретация представляется только анализом количественных соотношений отдельных параметров модели в следующей форме: если числовое значение фактора изменяется на единицу (или на один процент), то результативный показатель изменяется на а - единиц (или Э - процентов). Где а - это коэффициент регрессии, а Э - коэффициент эластичности. Подобная интерпретация не выявляет существующие возможности целенаправленного изменения и регулирования факторов. Это лишь повторное изложение коэффициентов регрессии. Но тогда этот процесс правильнее называть не экономической, а статистической интерпретацией, которая преследует цель обоснования соответствия (адекватности) построенной стохастической модели реальной сущности исследуемых экономических явлений. 
 
Под экономической интерпретацией стохастических моделей необходимо понимать связывание выявленных количественных соотношений с конкретными условиями функционирования изучаемой организации и возможностями управления выявленными факторами. Абстрактная структура модели дополняется возможными границами, целесообразностью, стоимостью и побочными результатами изменения факторов. Только на основе такого связывания формируются оценки отдельных сторон работы организации в предыдущем периоде, нормативные уровни показателей в текущем периоде и прогноз на будущее. Такая экономическая интерпретация является связующим звеном между стохастическим моделированием и использованием полученных результатов для подготовки управленческих решений. 
 
Сложна и тем особенно интересна экономическая интерпретация результатов анализа, проводимого с помощью интуитивных методов. Эти методы используют как индивидуальное мнение специалистов, так и коллективные суждения, которые основаны на имеющемся профессиональном опыте и интуиции специалистов при решении ряда аналитических задач, особенно при прогнозировании развития экономической ситуации. Наиболее часто в анализе применяются: метод мозгового штурма, морфологического разбора, семикратного поиска, ассоциаций и аналогий. 
 
«Мозговой штурм» (брейнсторминг) - метод активизации творческого мышления, основанный на создании в команде аналитиков такой атмосферы, которая приводит к неожиданным поворотам мысли, появлению нестандартных идей и гипотез. Существуют два основных варианта этого метода: прямой и обратный «мозговой штурм». В первом случае основное внимание уделяется выявлению и обработке принципиально новых подходов к достижению желаемого результата. При обратном «штурме», в отличие от прямого, главным является выделение негативных сторон в деятельности организации и системе управления. Далее в конструктивной фазе изыскиваются возможности совершенствования и дальнейшего развития. Сама организация как бы создается вновь. 
 
Морфологический метод является приемом кибернетики. Он использует структурные (т.е. морфологические) взаимосвязи совокупности экономических явлений и основан на полном отсутствии какого-либо предвзятого предварительного суждения. Таким образом, морфологический метод рассматривается как упорядоченный способ экономического исследования объекта и получения систематизированной информации по всем возможным вариантам аналитических задач. 
 
Суть метода семикратного поиска состоит в системном и многократном применении матриц поиска вариантов размерностью 7х7. Согласно данному методу, творческий процесс поиска расчленяется на семь этапов:

•  
  анализ проблемной ситуации;
•  
  выявление наилучших условий использования анализируемого объекта;
•  
  постановка задачи и ее формулировка;
•  
  генерирование выдвинутых предложений по решению поставленной задачи;
•  
  конкретизация вариантов;
•  
  выбор рациональных вариантов и отбор наилучших;
•  
  реализация решения.

 
Сущность метода ассоциаций и аналогий состоит в том, что новые идеи и предложения возникают на основе сопоставления с другими аналогичными объектами. Все чаще применяется  личная аналогия, с помощью которой  исследователь отождествляет себя с анализируемым объектом. На этой основе достигается лучшее понимание  стоящей перед командой аналитиков задачи. 
 
Общий подход к выявлению оригинальных предложений с помощью метода ассоциаций и аналогий сводится к следующему. Сначала руководитель обсуждения задает в качестве ориентира какие-либо обозначения или символ, связанные с тем или иным аспектом рассматриваемой проблемы, а члены команды аналитиков называют затем мысленные символы, которые ассоциируются у них с заданными. Эта процедура повторяется до тех пор, пока возникновение цепи ассоциаций не приведет к плодотворной идее. 
 
Приемы и методы экономического анализа непрерывно совершенствуются. Эта работа идет в направлении разработки механизма их совместного применения. В этой связи следует отметить возрастающую практику применения в экономическом анализе методов имитационного моделирования. Здесь активно используются большая часть рассмотренных ранее приемов и методов детерминированного и стохастического моделирования. Ведь сущность имитационного моделирования состоит в целенаправленном экспериментировании на базе соблюдения следующих условий: составление модели на основании представлений о структуре и формах связи ее элементов; динамический характер отображения системы; учет дискретного характера функционирования элементов системы и циклических связей между ними; оценка действия всех случайных факторов. 
 
Таким образом, перед аналитиками не стоит вопрос поиска новых универсальных методов. Необходимо более широко применять то, что уже хорошо зарекомендовало себя в практике анализа и может предоставить новые возможности при условии их совместного использования в аналитических исследованиях.