Методы анализа управленческих решений

     Примерным перечнем задач экономического анализа, для решения которых могут  быть использованы ЭММ, является:

     • оценка разработанного с помощью  ЭММ плана производства продукции;

     • оптимизация хозяйственной программы, распределения ее по цехам и оборудованию и количеству продукции (работ);

     • оптимизация распределения хозяйственных  ресурсов, раскроя материала, определения  напряженности норм;

     • оптимизация уровня унификации составляющих частей изделия и средств технологического оснащения;

     • установление оптимальных размеров предприятия, цеха, участка и т.п.;

     • определение оптимального ассортимента изделий;

     • определение наиболее рациональных маршрутов внутризаводского транспорта, размещение складов;

     • определение границ целесообразности проведения капитального ремонта, рациональных сроков эксплуатации оборудования и  замена его новым;

     • установление и сравнительный анализ экономической эффективности использования  единицы ресурса каждого вида с точки зрения оптимального варианта решения;

     • определение внутрихозяйственных  потерь в связи с возможным  оптимальным решением.

     Далее рассмотрим приемы анализа.

     Прием сводки и группировки. Сводка предполагает подведение общего результата действия различных факторов на обобщающий показатель производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

     Группировка заключается в выделении среди  изучаемых явлений характерных  групп по тем или иным признакам. Сгруппированные данные оформляются  в виде таблиц. Такая таблица представляет форму рационального изложения  цифровых характеристик, изучаемых  явлений и процессов.

     Прием абсолютных и относительных величин. Абсолютные величины характеризуют  размеры (величины, объемы) экономических  явлений. Относительные величины характеризуют  уровень выполнения плановых заданий, соблюдение норм, темпы роста и  прироста, структуру, удельный вес или  показатели интенсивности.

     Прием средних величин используется для  обобщающей характеристики массовых, качественно однородных, экономических  явлений. Выражает собой отличительную  особенность данной совокупности явлений, устанавливает ее наиболее типичные черты.

     В экономическом анализе в зависимости  от конкретной цели используются различные  виды средних величин: средние арифметические, геометрические, простые, средневзвешенные.

     Прием динамических рядов предполагает характеристику изменений показателей во времени, показ последовательных значений показателей, вскрытие закономерностей и тенденций  развития. Различают ряды моментные  — для характеристики изучаемого объекта за различные моменты  времени и периодические —  за определенный период времени.

     Прием сплошных и выборочных наблюдений. Сплошные наблюдения предполагают изучение всей совокупности явлений, характеризующих  какую-либо одну сторону производственно-хозяйственной  деятельности предприятия.

     Выборочные  наблюдения предполагают изучение хозяйственной  деятельности предприятия на основе типовых представителей всей совокупности явлений, процессов. По данным выборочных наблюдений на основе методов теории вероятностей определяется возможность  распространения выводов на всю  генеральную совокупность изучаемых  явлений.

     Прием детализации и обобщения. Детализация  проводится путем разложения обобщающего (конечного) показателя на частные. Расчленяя  и детализируя сложные показатели по отдельным составным частям и  факторам, определяют влияние каждого  из них на эти показатели.

                Обобщения раскрывают связь между частями целого (объекта, явления, процесса), итогами деятельности и отдельных подразделений и определяют степень их влияния на общие результаты. 

3. Метод цепных подстановок.

     Метод цепных подстановок заключается  в получении ряда корректированных значений обобщающего показателя путем  последовательной замены базисных значений факторов — сомножителей фактическими.

     Метод цепных подстановок (МЦП) используется для исчисления влияния отдельных факторов на соответствующий совокупный показатель или функцию. МЦП используется лишь тогда, когда зависимость между изучаемыми явлениями имеет строго функциональный характер. В этих случаях функция должна быть изображена в виде суммы, произведения или частного, от деления одних показателей (факторов) на другие .

     МЦП заключается в последовательной замене плановой величины одного из факторов при условии, что остальные факторы  остаются неизменными.

     Степень влияния на функцию того или иного  фактора определяется последовательным вычитанием: из второго расчета вычитается первый, из третьего - второй и т.д. В  первом расчете все величины плановые, в последнем - фактические. Таким  образом, число расчетов на единицу  больше числа факторов.

     При использовании МЦП очень важно  обеспечить строгую последовательность подстановки: сначала выявляется влияние  количественных показателей, а потом - качественных. К качественным относятся, например, выработка, производительность труда, цена.

4. Факторный анализ с применением компьютерной  техники.

   Факторный анализ — это процедура установления силы влияния факторов на функцию  или результативный признак (полезный эффект машины элементы совокупных затрат, производительности труда и т.д.) с целью ранжирования факторов для разработки плана организационно-технических мероприятий по улучшению функции.

   Применение  методов факторного анализа требует  большой подготовительной работы и  трудоемких по установлению моделей  расчетов. Поэтому без ЭВМ не рекомендуется  применять методы корреляционного  и регрессионного анализа, главных  компонент. К тому же в настоящее  время для ЭВМ различных классов  имеются стандартные программы  по этим методам. В свою очередь пользоваться установленными с помощью ЭВМ  моделями очень просто.

   На  подготовительной стадии факторного анализа  большое внимание следует уделять  качеству матрицы исходных данных для  ЭВМ. С этой целью сначала рекомендуется на основе логического анализа определять группы факторов, влияющих на исследуемую функцию.

К исходным данным предъявляются следующие  требования:

     а) в объем выборки должны включаться данные только по однородной совокупности объектов анализа, т.е. одного назначения и класса, используемых (изготавливаемых, функционирующих) в аналогичных  условиях по характеру и типу производства, режиму работы, географическому району и т.д. В том случае, когда необходимо увеличить размер матрицы, исходные данные отдельных объектов могут  быть приведены в сравнимый вид  с большинством объектов по отличающимся признакам путем умножения их на корректирующие, коэффициенты;

     б) период динамического ряда исходных данных должен быть небольшим, но, по возможности, одинаковым для всех объектов. Устойчивый период упреждения (зона прогноза) обычно в два и более раза меньше периода  динамического ряда. Например, по данным за 1985-1995гг. можно разработать прогноз  до 2000г., а в последующие годы по фактическим данным модель должна обновляться (уточняться);

     в) исходные данные должны быть качественно  однородными, с небольшими интервалами  между собой;

     г) следует применять одинаковые методы или источники формирования данных. Если динамический ряд имеет крупные  структурные сдвиги (например из-за изменения цен, ассортимента выпускаемой  продукции, программы ее выпуска  и т.д.), то все данные должны быть приведены в сравнимый вид  или одинаковые условия;

     д) отдельные исходные данные должны быть независимы от предыдущих и последующих  наблюдений.

     Например, наблюдение не должно определяться расчетным  путем по предыдущему наблюдению.

     Основные  параметры корреляционно-регрессионного анализа в связи с их сложностью не приводятся, поскольку все расчеты  предполагается выполнять на ЭВМ  по стандартной программе. Конечные результаты расчета выдаются на печать .

     Факторный анализ следует проводить в следующей  последовательности:

     1. Обоснование объекта анализа,  постановка цели.

     2. Сбор исходных данных и их  уточнение в соответствии с  ранее описанными требованиями.

     3. Построение гистограмм по каждому  фактору с целью определения  форм распределения случайных  наблюдений.

     4. Составление матрицы исходных  даны.

     5. Ввод информации и решение  задачи на ЭВМ. 

     В экономических исследованиях для  многофакторных регрессионных моделей  чаще всего приемлемы две формы  связи факторов с функцией: линейная и степенная. Для двухфакторных  моделей применяются также гиперболическая  и параболическая формы связи.

     6. Анализ уравнения регрессии и  его параметров в соответствии  с требованиями.

     7. Составление матрицы исходных  данных для окончательной модели  и решение ее на ЭВМ. Апробация  окончательной модели путем подстановки  в нее фактических данных по  одной из строк матрицы и  сравнение полученного значения  функции с ее фактическим значением. 

5. Основы  функционально-стоимостного анализа.

     Функционально-стоимостный  анализ (ФСА) как метод повышения  полезного эффекта объекта на единицу совокупных затрат за его  жизненный цикл в настоящее время  широко применяется в промышленно  развитых странах. Области применения ФСА: оптимизация конструкции машин  и оборудования, технологий, органи­зационных структур фирм и их подразделений, методов  организации производства. Этот метод  достаточно глубоко разработан, описан в литературе. Поэтому здесь остановимся  только на основных особенностях ФСА.

     Основные  задачи ФСА:

     • достижение оптимального соотношения  между полезным эффектом объекта  и совокупными затратами за его  жизненный цикл;

     • нахождение совершенно новых технических  решений за счет применения функционального  подхода;

     • снижение расхода различных видов  ресурсов по стадиям жизненного цикла  объекта за счет ликвидации или сокращения вспомогательных и вредных (ненужных) функций объекта.

     Основные  принципы проведения ФСА:

     • принцип функционального подхода, т.е. рассмотрения объекта исследования с позиций тех функций, для  выполнения которых он создается;

     • принцип стоимостной оценки, заключающийся  в непрерывной экономической  оценке возникающих технических  решений;

     • принцип системного подхода к  объекту ФСА;

     • принцип комплексного подхода;

     • принцип динамического подхода;

     • принцип полного использования  достижений информатики и эвристики  и др.

Основные  особенности проведения ФСА:

     • объектом анализа может быть любая  система (с любым количеством  элементов и связей), ее подсистемы или элементы, по которым можно  количественно выразить полезный эффект их функционирования по назначению;

     • глобальным критерием ФСА является максимум полезного эффекта объекта  на единицу совокупных затрат ресурсов за его жизненный цикл;

     • одновременно и с равной степенью детализации анализируется оптимальность  элементов полезного эффекта  и совокупных затрат по объекту;

      • при проведении ФСА прежде всего устанавливается целесообразность функций, которые должен выполнять проектируемый объект в конкретных условиях, либо целесообразность, достаточность и избыточность функции существующего объекта. Не функции создаются или уточняются для объекта, а наоборот, выбирается или проектируется объект для выполнения необходимых функции с минимальными затратами за его жизненный цикл.

     Организация работ по ФСА представляет собой  комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленных на создание условий для  проведения работ по ФСА и непосредственное проведение ФСА конкретных объектов, и включает: