Исследование социально-экономических явлений с помощью многофакторных моделей индексов (за последние 5 лет)

Содержание

Введение 3
1. Основные подходы к определению сущности индексного метода 4
2. Понятие и построение многофакторных индексных моделей 7
3. Практический аспект построения многофакторной индексной модели 10
Заключение 13
Список литературы 14
Приложение 15

Введение
Наиболее значимым статистическим методом сегодня, является индексный метод, который получил свое распространение в сфере экономического анализа. Индексы могут быть применены в разнообразных областях экономики, в частности, в менеджменте, планировании, финансовых операциях, макроэкономическом анализе. Благодаря индексам наличествует потенциал исследования резервов производства. К тому же, индексы используются для сопоставления уровней индикаторов в территориальном разрезе.
Цель исследования - раскрыть сущность и методику построения многофакторных моделей индексов при анализе социально-экономических явлений.
Задачи исследования:
- раскрыть основные подходы к сущности индексного метода;
- раскрыть понятие и методику построения многофакторных индексных моделей;
- осветить практический аспект построения многофакторной индексной модели.
Предмет исследования – исследование динамики и связей социально-экономических явлений.
Объект исследования – многофакторные модели индексов.
Теоретико-методологической базой исследования выступает применение системного, сравнительного, статистического и структурно-функционального анализа, а также список подобранных согласно теме литературных источников: учебные пособия, научные издания, статьи, электронные ресурсы.
1. Основные подходы к определению сущности индексного методаИндексный метод используется при анализе работы организации, когда для решения поставленной задачи средних величин недостаточно.
Индекс – это относительная величина, показывающая, во сколько раз уровень исследуемого феномена в существующих условиях выше или ниже уровня того же феномена, но в иных условиях. Отличие условий может выражаться во времени (тогда говорят об индексах динамики) и в пространстве (территориальные индексы). При построении индексов качественных индикаторов (цены, себестоимости, производительности труда, продуктивности) веса берутся на уровне отчетного года.
Способы построения индексов зависят от содержания изучаемых индикаторов, методологии расчета отправных статистических индикаторов, имеющихся в распоряжении исследователя статистических данных и целей исследования. Индексные индикаторы в статистике вычисляются на высшей ступени статистического обобщения и базируются на итогах сводки и обработки данных статистического наблюдения.
Как правило, сопоставляемые индикаторы описывают явления, состоящие из разнородных элементов, прямое суммирование которых неосуществимо ввиду их несоизмеримости. К примеру, промышленные организации производят, обычно, разнообразные виды продукции. Получить совокупный объем продукции организации в данном случае нельзя суммированием числа разнообразных видов продукции в натуральном выражении. В данном случае появляется проблема сопоставления разнородных элементов. В качестве меры сопоставления разнородных продуктов можно применять цену, себестоимость или трудоемкость единицы продукции.
Посредством индексных индикаторов решаются следующие важнейшие задачи:
1. Описание общей динамики сложного экономического индикатора (в частности, расходов на производство продукции, стоимости произведенной продукции и т.д.) или вырабатывающих его отдельных показателей-факторов;
2. Выделение в изменении сложного индикатора воздействия одного из факторов посредством элиминирования воздействия иных факторов (к примеру, рост выручки от сбыта продукции, связанное с ростом цен или производства продукции в натуральном выражении). В качестве автономной выделяется задача обособления воздействия изменения структуры феномена на индексируемую величину. К примеру, при анализе динамики среднеотраслевой себестоимости продукции анализируется воздействие измерения в распределении объемов производства продукции по организациям отрасли.
Основные модели индексов:
Индекс переменного состава (Iпер) являет собой отношение двух взвешенных средних величин с переменными весами, характеризующими изменение индексируемого показателя:
Iпер=x1x0=x1f1f1÷x0f0f0 (1)Индекс постоянного состава (Iпост) учитывает изменения лишь индексируемой величины, представляет средний размер изменения изучаемого показателя у единиц совокупности и выглядит следующим образом:
Iпост=x1f1f1÷x0f1f1 (2)Индекс структурных сдвигов (Iстр.сдв.) характеризует влияние изменения структуры изучаемого явления на динамику среднего уровня индексируемого показателя и рассчитывается по формуле:
Iстр.сдв.=x0f1f1÷x0f0f0 (3)Система взаимосвязанных индексов имеет вид:
Iпер=Iпост×Iстр.сдв. (4)В заключение отметим, что, сегодня нет «идеальной», «наилучшей» или «истинной» формулы. Самые хорошие формулы дают весьма приемлемый результат, они в большей или меньшей степени связаны с экономическим содержанием, но не более того. Простые невзвешенные формулы в большинстве своем не дают точного числового результата, так как в них не включены веса факторов. Формулы второй генерации (взвешенные) в большей степени связаны с экономическим содержанием, чем первой и третьей. В данной группе необходимо выбрать агрегатную форму, так как в ней соблюдается стандартная индексная методология, а в иных формах она подменяется методологией средних величин (арифметической или гармонической). Все же, как показал анализ, и взвешенная агрегатная форма не дает верного и точного числового результата.
2. Понятие и построение многофакторных индексных моделейФакторный индексный анализ (ФИА) – удобный и гибкий аналитический инструмент, разрешающий разложить числовую характеристику динамики исследуемого индикатора в произведение или сумму числовых характеристик динамики иных индикаторов – факторов, избираемых как мультипликативные составляющие исследуемого индикатора. Весьма значимый ФИА – анализ динамики результата абсолютного индикатора, используемый, к примеру, для исследования динамики ВРП (5 факторов).
Индексный метод имеет свою терминологию и символику. К примеру, как правило, для обозначения весьма часто индексируемых величин пользуются следующей символикой: q — количество (объем) какого-либо товара, с или z — себестоимость единицы товара, р — цена единицы товара, t — затраты времени на единицу товара, w — выработка продукции в единицу времени, и т. д.
Большинство статистических индикаторов взаимосвязаны, и данная взаимосвязь, к примеру, выражается в том, что определенные из них являют собой произведение иных. В частности, товарооборот выступает произведением объема проданной продукции на цену, валовой сбор той или другой культуры — произведением урожайности на площадь, объем выпущенной продукции — произведением численности работающих на их производительность труда и т. д.
Все сомножители в данных произведениях могут разбираться как факторы, обусловливающие величину сложного (результативного) индикатора. Таким образом, когда идет речь об изменении сложного индикатора, то его динамика может проистекать посредством динамики всех обусловливающих факторов.
Преимущество индексного метода содержится в том, что он разрешает сделать «разложение» по факторам не только абсолютное изменение индикатора, но и относительное, что весьма значимо при исследовании факторных динамических моделей. К примеру, индекс изменения производства продукции можно выразить через произведение индексов численности и выработки:
IN=IЧ*IВ (5)Где,
INЧ=Чi1*Вi0Чi0*Вi0; INВ=Чi1*Вi1Чi1*Вi0 (6)Следовательно,
IN=Чi1*Вi0Чi0*Вi0*Чi1*Вi1Чi1*Вi0 (7)Или,
IN=Чi1*Вi1Чi0*Вi0 (8)Посредством индексного метода можно установить воздействие факторов, в том числе структурных сдвигов, на абсолютное отклонение результативного индикатора:
∆NЧ=Чi1*Вi0-Чi0*Вi0 (9)∆NВ=Чi1*Вi1-Чi1*Вi0 (10)Индексный метод разумно использовать в том случае, когда каждый фактор выступает сложным (совокупным) индикатором. К примеру, численность сотрудников организации являет собой соотношение численности некоторых категорий персонала или рабочих различных разрядов. Но динамика объема производства продукции проистекает не только под воздействием численности и выработки, но и структурных сдвигов в составе сотрудников. Определенное методом цепной подстановки воздействие динамики выработки на динамику объема производства продукции проистекает под воздействием динамики выработки рабочих разных разрядов и структурных сдвигов в составе сотрудников.
В анализе индексов значимую роль играет и иное направление — анализ зависимости общего индекса от субиндексов отдельных групп его элементов. Вычисление средней можно представить разбитым на стадии: прежде вычисляются по схожим формулам средние по группам элементов (субиндексы), а далее из этих средних вычисляется общий индекс, в котором весом каждого субиндекса является сумма весов его элементов. Так можно численно выразить, в какой мере общий индекс оказался определенным под влиянием отдельных субиндексов.
3. Практический аспект построения многофакторной индексной модели
Для определения факторов, влияющих на объемы производства ВРП в регионе, был проведен факторный индексный анализ динамики ВРП за 2015-2019 гг. на основе мультипликативной модели:
ВРП=ВРПтекущППтекущ×ППтекущВВтекущ×ВВтекущВВпост×ВВпостТ×Т (11)Где,
ВРПтекущППтекущ - эффективность затрат;
ППтекущВВтекущ - материалоемкость производства;
ВВтекущВВпост - дефлятор валового выпуска;
ВВпостТ – производительность труда;
Т – совокупные затраты труда.
Исходные данные для построения мультипликативной модели ВРП в регионе за период 2015-2019 гг. представлены в таблице 1 (Приложение). Значения факторов, включенных в мультипликативную модель, для каждого года представлены в таблице 2 (Приложение).
Теперь рассмотрим, какие факторы положительно или отрицательно повлияли на ВРП региона:
- за счет изменения эффективности затрат:
∆ВРПЭФЗ=ЭФЗ1-ЭФЗ0×Ме1×ИД1×ПТ1×Т1- за счет изменения материалоемкости производства:
∆ВРПМе=ЭФЗ0Ме1-Ме0×ИД1×ПТ1×Т1- за счет изменения уровня цен:
∆ВРПИД=ЭФЗ0×Ме0ИД1-ИД0×ПТ1×Т1- за счет изменения производительности общественного труда:
∆ВРППТ=ЭФЗ0×Ме0×ИД0ПТ1-ПТ0×Т1- за счет изменения совокупных затрат труда:
∆ВРПТ=ЭФЗ0×Ме0×ИД0×ПТ0Т1-Т0При этом суммарное знамение величин данных показателей должно быть равно общему абсолютному изменению стоимости BPП за счет совокупного влияния всех факторов в модели:
∆ВРП=∆ВРПЭФЗ+∆ВРПМе+∆ВРПИД+∆ВРППТ+∆ВРПТ (12)Поясним выполнение в табл. 3 (Приложение) расчеты на примере 2019 г.:
- за счет изменения эффективности затрат:
∆ВРПЭФЗ=0,976-0,933×0,506×1,0×1163,2×309,7=7904,7 млн. руб.- за счет изменения материалоемкости производства:
∆ВРПМе=0,9330,506-0,517×1,0×1163,2×309,7=-3814,4 млн. руб.- за счет изменения уровня цен:
∆ВРПИД=0,933×0,5171,0-0,978×1163,2×309,7=3908,4 млн. руб.- за счет изменения производительности общественного труда:
∆ВРППТ=0,933×0,517×0,9781163,2-1152,2×309,7=1608,4 млн. руб.- за счет изменения совокупных затрат труда:
∆ВРПТ=0,933×0,517×0,978×1152,2309,7-313,9=-2282,7 млн. руб.∆ВРП=7904,7-3814,4+3908,4+1608,4-2282,7=7324,4Таким образом, в 2019 году по сравнению с 2018 г. в регионе стоимость ВРП в основных ценах сократилась на 9861,6 млн. руб., в том числе наблюдаемое сокращение было вызвано негативным влиянием таких факторов (в ранжированном порядке по величине вклада в общее абсолютное изменение объема ВРП), как:
1)снижение уровня материалоемкости производства товаров и услуг, что привело к снижению стоимости произведенного ВРП на 3814,4 млн. руб.;
2)снижение уровня производительности общественного труда, повлекшее сокращение объема, произведенного ВРП на 17548,2 млн. руб.;
3)сокращение совокупных затрат труда (т. е. сокращение численности занятых в экономике региона), что привело к сокращению объема, произведенного ВРП на 1456,3 млн. руб.
Увеличение стоимости произведенного в регионе ВРП было обеспечено на величину 1725,8 млн. руб. только за счет роста уровня цен на производимые товары и услуги.
Отсюда становятся очевидными те негативные тенденции в экономике области, которые сформировались вследствие кризиса, привели к снижению качества экономического роста.
ЗаключениеВ процессе данного исследования были решены следующие задачи:
- раскрыты основные подходы к сущности индексного метода;
- раскрыты понятие и методика построения многофакторных индексных моделей;
- освещен практический аспект построения многофакторной индексной модели.
В заключение отметим, что факторный анализ занимает значимое место в исследовании разнообразных аспектов финансового положения организации, разрешающий раскрыть крайне значимые факторы, исследовать их с наибольшей глубиной для постижения финансового положения, сформировавшегося в организации. В частности, детальный финансовый анализ может служить для осуществления приоритетных направлений анализа, определенных при экспресс-анализе, посредством вырабатывания детализированной факторной оценки финансовых индикаторов.
Индексные модели являют собой системы взаимосвязи индексов динамики. Они разрешают оценить уровень и абсолютный размер воздействия входящих в модель факторов на динамику результирующего индикатора. При этом принимается во внимание, что уровень воздействия описывается индексом, а абсолютный размер воздействия — приращением моделируемого индикатора. Собственно, поэтому индексный метод разумнее использовать в том случае, когда каждый фактор выступает сложным (совокупно-агрегрованным) индикатором.
Список литературы1. Воробьева Н.А., Дюкина Т.О. К вопросу применения индексного метода в экономике // Наука и мир. – 2014. - №6(10). – С. 70-74.
2. Корнев В.П. Статистика: теория статистики: учеб. пособие / Саратовский государственный социально-экономический университет. – Саратов, 2012. – С. 52-68.
3. Миллер Т.Е. Индексный метод в оценке влияния факторов на формирование финансового результата // Символ науки. – 2016. - №10-1. – С. 85-88.
4. Полякова, В. В. Основы теории статистики: [учеб. пособие] / В. В. Полякова, Н. В. Шаброва; М-во образования и науки РФ, Урал. федер. ун-т. – 2-е изд., испр. и доп. – Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2015 – С. 40-45.
5. Лекции. Вторичная обработка результатов статистического наблюдения: моделирование функциональных и семантических связей взаимосвязей между показателями. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.hse.ru/data/357/323/1234/lect8-10ec2005.pdf (дата обр. 03.06.2020)
6. Вовк С.П. Модель детерминированного факторного анализа в экономике. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/800/28800/files/tsure026.pdf (дата обр. 03.06.2020)
7. Федеральная служба статистики. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.gks.ru (дата обр. 03.06.2020)
ПриложениеТаблица 1 – Исходные данные для факторного индексного анализа динамики ВРП 2015-2019 гг.
Показатель ВРП в основных текущих ценах, млн. руб. Численность занятого населения, тыс. чел. Выпуск в текущих ценах, млн. руб. Промежуточное потребление, млн. руб. Индекс- дефлятор ВРП, в % к пред. году. Выпуск в постоянных ценах, млн. руб.
2015 117 710,0 314,4 231575,5 113865,4 103,2 244775,3
2016 127 407,8 315 267447,5 140039,7 105,7 301680,8
2017 153 419,7 315,6 311857,1 158437,3 112,8 323084,0
2018 170 605,7 313,9 353553,5 182947,8 103,6 361685,2
2019 177 930,1 309,7 360255,6 182325,5 102,3 360255,6
Таблица 2 – Динамика показателей мультипликативной модели
Факторы Эффективность затрат,
% Материалоемкость,
% Дефлятор валового выпуска,
% Производительность труда, тыс. руб. Численность занятого населения, тыс. чел.
2015 103,4 49,2 94,6 778,5 314,4
2016 91,0 52,4 88,7 957,7 315
2017 96,8 50,8 96,5 1023,7 315,6
2018 93,3 51,7 97,8 1152,2 313,9
2019 97,6 50,6 100,0 1163,2 309,7
Таблица 3 – Влияние факторов на динамику ВРП 2015-2019
За счет изменения эффективности затрат За счет изменения материалоемкости производства За счет изменения уровня цен За счет изменения производительности общественного труда За счет изменения совокупных затрат Общее абсолютное изменение стоимости ВРП
2015 4051,5 -1854,7 -2798,3 3861,8 -691,6 2568,7
2016 -17360,3 8824,3 -9131,5 27140,6 224,6 9697,8
2017 9273,8 -4417,9 12116,9 8796,4 242,7 26011,9
2018 -6548,3 3221,5 2182,6 19156,6 -826,4 17186,0
2019 7904,7 -3814,4 3908,4 1608,4 -2282,7 7324,4