Факторные модели, используемые при анализе производительности труда

68- Опишите факторные модели, используемые при анализе производительности труда?

Под экономическим факторным анализом понимается постепенный переход  от исходной факторной системы к  результирующей факторной системе, раскрытие полного набора количественно  измеримых факторов, изменение которых  оказывает влияние на изменение  результирующего показателя.

Сущность  методов факторного анализа заключается  в оценке влияния факторов на результирующий показатель, для чего выделяют факторы, определяющие  уровень анализируемого показателя, устанавливают функциональную зависимость между показателем и выделенными факторами, измеряют влияние изменения каждого фактора на изменение анализируемого показателя.

Факторная модель представляет собой попытку  учесть основные экономические силы, систематически воздействующие на курсовую стоимость всех ценных бумаг. При построении факторной модели неявно предполагается, что доходности по двум ценным бумагам коррелированы (т.е. изменяются согласованно) только за счет общей реакции на один или более факторов, определенных в этой модели. Считается, что любой аспект доходности ценной бумаги, не объясненный факторной моделью, является уникальным или специфическим для данной ценной бумаги и, следовательно, не коррелирован с уникальными аспектами доходностей других ценных бумаг. В результате факторная модель является мощным средством управления портфелем инвестиций. Она может дать необходимую информацию для вычисления ожидаемых доходностей, дисперсий и ковариаций для каждой ценной бумаги, что является необходимым условием для определения кривой эффективного множества Марковица. Она также может быть использована для характеристики чувствительности портфеля к изменениям факторов.

На  практике все инвесторы явно или  неявно применяют факторные модели. Это связано с тем, что невозможно рассматривать взаимосвязь каждой ценной бумаги с каждой другой по отдельности, так как объем вычислений при  расчете ковариаций ценных бумаг  растет с ростом числа анализируемых  ценных бумаг.

Конкретная  постановка производственных задач  факторного анализа в полной мере корреспондирует с задачей экономического факторного анализа в целом. Основная цель применения факторного анализа, стоящая  перед соответствующим специалистом, заключается в нахождении параметров хозяйственного процесса, изменение  которых оказывает наиболее сильное  влияние на отклонение некоторого результирующего  показателя от плановой величины (нормального  значения), и последующей выработке  возможных рекомендаций по нивелированию  влияния выявленных факторов. Таким образом, производится поиск решения задачи управления процессом хозяйствования (производства).

Для апробации полученных теоретических  результатов автором проводилось  комплексное исследование модели энергопотребления  на предприятии металлургической отрасли.

Так, для плановых расчётов потребности  в электроэнергии на предприятиях металлургии  используется базовая модель вида:

где W – общий объём потребности в электроэнергии;

Ni – норма (удельный расход энергии на единицу продукции);

Qi – объём продукции, выпущенной i-ым цехом (агрегатом) за анализируемый период;

Lj – суточные объёмы расхода электроэнергии по лимитной схеме, когда заказ формируется, исходя не из норм или объёмов производства, а из валового объёма требуемого электричества для работы в течение nj календарных дней отчётного месяца.

После проведения процедуры прямого детерминированного факторного анализа, факторы необходимо ранжировать по величинам влияния  их вариаций на изменение исследуемого показателя. При этом, для наглядности, алгоритм ранжирования можно применить к относительным величинам, определяемым путём отнесения модуля величины влияния к общей сумме модулей влияний всех факторов.

Заключительным  этапом процедуры факторного анализа  является выработка рекомендаций по принятию решений о мерах для  контроля над наиболее весомыми по оказанному влиянию факторами, которые  отрицательно сказались на точности планирования потребности предприятия  в энергоносителях. При этом, в ряде случаев следует проводить более глубокий структурный анализ по выявленным факторам, в том числе, с учётом накопленных статистических данных.

Можно выделить два направления практического  использования метода Лагранжа в  решении задач факторного анализа. К первому направлению относятся  задачи статического факторного анализа, когда нет информации об изменении  факторов внутри анализируемого периода. К статическим типам задач  относятся расчёты, связанные с  анализом выполнения плана показателей  – анализ исполнения бюджета, анализ плана производства и продаж продукции  и т.п. Статический тип задач  факторного анализа – наиболее разработанный  и распространённый тип задач  в детерминированном анализе  хозяйственной и производственной деятельности управляемых объектов.

Ко  второму направлению можно отнести  задачи факторного анализа, когда имеется  информация об изменениях факторов внутри анализируемого периода и она должна приниматься во внимание, то есть случай, когда этот период в соответствии с имеющимися данными разбивается на ряд элементарных. Этот тип задач факторного анализа можно назвать динамическим, так как при этом участвующие в анализе факторы изменяются на каждом элементе разбиваемого на участки периода (номенклатурного перечня). К динамическим типам задач следует относить расчёты, связанные с анализом временных рядов анализируемых показателей.

Факторный анализ не требует априорного разделения признаков на зависимые и независимые, так как все признаки в нем  рассматриваются как равноправные. Цель факторного анализа - сконцентрировать исходную информацию, выражая большое  число рассматриваемых признаков  через меньшее число более  емких внутренних характеристик  явления, которые, однако, не поддаются  непосредственному измерению. При  этом предполагается, что наиболее емкие характеристики окажутся одновременно и наиболее существенными, определяющими.

Большинство методов факторного анализа не статистические в строгом смысле этого слова, так как для них не разработаны  способы распространения выборочных результатов на генеральную совокупность. Исходную корреляционную матрицу рассматривают  как заданную, а факторы выделяют без учета ошибки выборки, присущей корреляционной матрице.