Способ логарифмирования в АХД

Способ логарифмирования применяется для измерения вли­яния факторов в мультипликативных моделях. Как и при интег­рировании, здесь также результат расчета не зависит от место­расположения факторов в модели, и по сравнению с интеграль­ным методом обеспечивается более высокая точность расчетов. Если при интегрировании дополнительный прирост от взаимо­действия факторов распределяется поровну между ними, то с помощью логарифмирования результат совместного действия факторов распределяется пропорционально доле изолированно­го влияния каждого фактора на уровень результативного пока­зателя. В этом его преимущество, а недостаток — в ограничен­ности сферы его применения.

В отличие от интегрального метода при логарифмировании используются не абсолютные приросты показателей, а индексы их роста (снижения).

Допустим, что результативный показатель можно предста­вить в виде произведения трех факторов . Прологариф­мировав обе части равенства, получим

Учитывая, что между индексами изменения показателей со­храняется та же зависимость, что и между самими показателя­ми, произведем замену абсолютных их значений на индексы:

Разделив обе части равенства на и умножив на получим:

Отсюда влияние факторов определяется следующим образом:

Из формул следует, что общий прирост результативного по­казателя распределяется по факторам пропорционально отноше­ниям логарифмов факторных индексов к логарифму результа­тивного показателя. И не имеет значения, какой логарифм ис­пользуется — натуральный или десятичный.

Используя данные табл. 5.1, исчислим прирост выпуска про­дукции за счет численности рабочих ( ), количества отрабо­танных дней одним рабочим за год ( ) и среднедневной выра­ботки ( ) по факторной модели:

;

;

;

.

Сравнив полученные результаты расчета влияния факторов разными способами по данной факторной модели, можно убе­диться, что преимущество способа логарифмирования состоит в относительной простоте вычислений и более высокой точности расчетов.

Сферу применения приемов детерминированного факторно­го анализа в систематизированном виде можно представить в виде матрицы.

Знание сущности данных приемов, области их применения, процедуры расчетов — необходимое условие квалифицированно­го проведения количественных исследований.

Поиск по сайту: