4.2. Використання математичних методів в економічному аналізі

Застосування методів моделювання в аналітичному дослідженні господарської діяльності підприємств та їхніх структурних підрозділів є однією з передумов широкого використання економіко-математичних методів. Запровадження останніх сприятиме розширенню вивчення спектра факторів, що впливають на окремі аспекти діяльності суб’єктів господарювання, а отже, і визначенню можливих додаткових резервів підвищення ефективності виробництва. Ідеться передовсім про постановку й роз­в’язання нових багатовимірних завдань аналізу, виконання яких за допомогою традиційних методів неможливе. На сучасному етапі економічного реформування, запровадження ринкових методів господарювання зростає потреба в оперативності прийняття управлінських рішень, у розрахунку й прогнозуванні варіантів можливих напрямків виробничої діяльності окремих підприємств. А це практично неможливо здійснити без застосування в аналітичному дослідженні економіко-математичних методів. Найпоширенішим у процесі простого економічного аналізу є використання методів елементарної математики. Вони застосовуються для обґрунтування потреби у виробничих ресурсах, для балансових та інших розрахунків. Для дослідження складніших економічних явищ застосовуються методи вищої математики, наприклад диференціальне та інтегральне числення, логарифмування. Використання в економічному аналізі методів навіть елементарної математики, зокрема методу математичних перетворень, спрощує вивчення впливу додаткових факторів на об’єкт дослідження. Метод математичних перетворень є найбільш ефективним у кратних економіко-математичних моделях, де значення підсумкового показника визначається як співвідношення факторних показників. Реалізація цих методів відбувається за трьома основними модифікаціями. Перша модифікація передбачає подовження чисельника розрахункової моделі перетворенням одного або кількох факторних показників на алгебраїчну суму складових елементів цього показника (показників). Так, у розрахунковій моделі визначення витрат у розрахунку на одну гривню товарної продукції значення чисельника, тобто повної собівартості товарної продукції можна подати як суму окремих статей витрат, тобто витрат сировини і матеріалів, заробітної плати і т. д. Натомість застосування другої модифікації, тобто способу формального розкладання факторної системи, пов’язане із подовженням знаменника базової факторної моделі також перетворенням одного або кількох факторних показників, зазначених у знаменнику, на алгебраїчну суму відповідних складових. У розрахунковій базовій моделі визначення показника рентабельності реалізованої товарної продукції маємо співвідношення прибутку від реалізації товарної продукції (чисельник) до її собівартості (знаменник). Проте значення показника собівартості можна подати як алгебраїчну суму окремих статей витрат, тобто матимемо відповідне подовження знаменника.

У разі застосування третьої модифікації, тобто методу розширення, потрібне відповідне перетворення і чисельника, і знаменника розрахункової моделі помножуванням або діленням факторних показників на те саме значення якогось нового показ­ника. Унаслідок цього можуть виникнути нові факторні показники. Так, базова модель визначення загальної фондовіддачі являє собою співвідношення обсягу товарної продукції до середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів. Розділивши чисельник і знаменник моделі на значення показника чисельності робітників промислово-виробничого персоналу, матимемо відповідно в чисельнику значення показника продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу, а в знаменнику — значення коефіцієнта фондоозброєності.

Можливе застосування і складнішого варіанта методу розширення. Так, для визначення показника рентабельності авансованого капіталу застосовується така економіко-математична модель:

Рк = Пб : (ВОФ + ВОК),      (4.1)

де Рк — коефіцієнт рентабельності авансованого капіталу на підприємстві;

Пб — балансовий прибуток підприємства (грн);

ВОФ — середньорічна вартість основних промислово-вироб­ничих фондів (грн);

ВОК — середньорічна вартість оборотних коштів (грн).

Використовуючи один із способів елімінування, можна розрахувати вплив факторів на можливе відхилення показника коефіцієнта рентабельності авансованого капіталу за певний період. До цих факторів можна віднести відповідні відхилення балансового прибутку підприємства, середньорічної вартості його промислово-виробничих основних фондів, а також оборот­них коштів. При цьому характер певних функціональних взаємозв’язків між показниками в розрахунковій економіко-мате­матичній моделі не завжди сприймається об’єктивно. Ідеться передовсім про обернену залежність зміни коефіцієнта рентабельності від збільшення середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів та оборотних коштів. За допомогою належних математичних перетворень можна одержати дещо модифікований варіант економіко-математичної моделі розрахунку коефіцієнта рентабельності. Якщо розділити чисельник і знаменник правої частини формули 4.1 на якусь одну величину, то значення показника, що характеризує об’єкт дослідження, при цьому не зміниться.

За таку величину можна взяти значення показника обсягу реалізації товарної продукції (Ор). Тоді значення економіко-матема­тичної моделі для визначення коефіцієнта рентабельності авансованого капіталу на підприємстві матиме такий вигляд:

,           (4.2)

де (Пб : Ор) — балансовий прибуток у розрахунку на одну гривню реалізованої продукції;

(ВОФ : Ор) — коефіцієнт фондомісткості;

(Ор : ВОК) — коефіцієнт оборотності оборотних коштів.

У такий спосіб ми визначили другу групу факторів, що впливають на зміну значення узагальненого показника. Характер функціональних взаємозв’язків між показниками в модифікованій економіко-математичній моделі дає змогу за допомогою елімінування обґрунтувати конкретними розрахунками можливу зміну коефіцієнта рентабельності внаслідок певних відхилень окремих показників, що входять до розрахункового алгоритму за формулою (4.2). Причому можливість поліпшення результативного показника в моделі цілком логічно обумовлюється збільшенням балансового прибутку в розрахунку на одну гривню обсягу реалізованої продукції, зменшенням коефіцієнта фондомісткості, підвищенням коефіцієнта оборотності оборотних коштів.

Отже, унаслідок використання методів математичних перетворень даних досягається можливість суттєвого збільшення кількості досліджуваних факторів, що сприяє, у свою чергу, знаходженню додаткових потенційних резервів поліпшення узагальне­ної характеристики об’єкта дослідження. Можливим є і дальше перетворення факторних показників економіко-математичної моделі для розрахунку рентабельності авансованого капіталу на підприємстві. Воно стосується значення коефіцієнта фондомісткості, тобто співвідношення середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів до обсягу реалізованої товарної продукції у формулі (4.2). Чисельник цього математичного виразу (значення середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів) можна подати як добуток показників фондоозброєності праці й чисельності робітників промислово-вироб­ничого персоналу, а знаменник — як добуток продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу і чисельності цих робітників:

,           (4.3)

де Кфм — коефіцієнт фондомісткості;

Фоз — фондоозброєність праці, тобто співвідношення середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів до чисельності робітників промислово-виробничого персоналу;

Пр — продуктивність праці одного робітника промислово-виробничого персоналу;

Чр — чисельність робітників промислово-виробничого персоналу.

Скоротивши в зазначеному вище математичному виразі його чисельник і знаменник на значення чисельності робітників, одер­жимо розрахункове значення коефіцієнта фондомісткості як співвідношення фондоозброєності праці до її продуктивності в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу:

.           (4.4)

Тепер можна деталізувати економіко-математичну модель щодо визначення загальної рентабельності виробництва за формулою (4.2) через заміну в ній значення коефіцієнта фондомісткості його розрахунковим математичним виразом за формулою (4.4). Тоді економіко-математична модель розрахунку коефіцієнта рентабельності авансованого капіталу матиме такий вигляд:

.           (4.5)

Використання цієї економічної моделі створює можливість дослідження впливу на об’єкт ще двох додаткових факторів — зміни рівня коефіцієнта фондоозброєності праці одного робітника промислово-виробничого персоналу і зміни показника продуктивності праці одного робітника промислово-виробничого персоналу.

Стосовно об’єкта дослідження в цілому, тобто стосовно рентабельності авансованого капіталу, маємо досить суттєве збільшення досліджуваних факторів у результаті проведених математичних перетворень. Так, у базовій економіко-математичній мо­делі визначення рентабельності авансованого капіталу за формулою (4.1) розраховується вплив тільки трьох факторів:

1) зміна балансового прибутку підприємства;

2) зміна середньорічної вартості основних промислово-вироб­ничих фондів;

3) зміна середньорічної вартості оборотних коштів.

Після проведених математичних перетворень з’являється мож­ливість дослідити ще п’ять додаткових факторів:

1) зміну балансового прибутку в розрахунку на одну гривню обсягу реалізованої продукції;

2) зміну коефіцієнта фондомісткості;

3) зміну коефіцієнта оборотності оборотних коштів;

4) зміну коефіцієнта фондоозброєності;

5) зміну продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу.

Якщо зв’язок між узагальненим показником, що його аналізують, і факторними характеристиками є не функціональним, а має ознаки стохастичної залежності, доцільним вважається застосування статистичних методів, а також теорії ймовірностей. У числі статистичних застосовуються класичні методи одновимірних і багатовимірних сукупностей, варіаційні ряди, закони розподілу, вибір даних, кореляційно-регресійний та дисперсійний аналіз.

Найбільш широко в економічному аналізі застосовуються методи парної і множинної кореляції. За допомогою цих методів є можливим визначення не функціональної, а стохастичної причинно-наслідкової залежності між економічними явищами, тобто вивчення дії факторів, що мають тенденційний вплив на об’єкт дослідження. Так, унаслідок дії фактора підвищення кваліфікації робітників продуктивність їхньої праці набуває тенденції до зростання. При цьому імовірність факторного впливу визначається щільністю зв’язку факторів з передбачуваною узагальнюючою економічною характеристикою. Щільність зв’язку вимірюється значенням коефіцієнта кореляції, що коливається в діапазоні від нуля до одиниці. Коли значення коефіцієнта кореляції перевищує 0,5, то зв’язки між факторами та узагальнюючим показником об’єкта дослідження вважаються досить щільними, що дає змогу з достатньою вірогідністю вимірювати їхній вплив. Для цього треба передовсім побудувати факторну економіко-математичну модель. У разі використання в аналітичному дослідженні методу парного кореляційного зв’язку факторна економіко-математична модель передбачає можливість вимірювання дії тільки одного фактора на об’єкт дослідження і має такий вигляд:

,           (4.6)

де Y — значення показника, що характеризує об’єкт дослідження;

Х — значення факторного показника;

а, b — коефіцієнти регресії.

Якщо значення показників «Х» та «Y» є змінними, то коефіцієнти «а» і «b» — це константи, за допомогою яких встановлено відповідність між змінними величинами. Отже, кожному відхиленню за факторним показником (DХ) відповідатиме певне відхилення за узагальнюючим показником (DY). Така залежність в економіко-математичній моделі парної кореляції уможливлює її використання як за ретроспективного, так і за перспективного факторного аналітичного дослідження об’єктів господарювання на підприємстві. Прикладом може бути дослідження впливу екстенсивного використання обладнання в процесі виробництва, що вимірюється коефіцієнтом змінності роботи цього обладнання, на таку узагальнену характеристику ефективності використання основних промислово-виробничих фондів, як фондовіддача. Безпосереднього пропорційного функціонального зв’яз­ку між цими показниками немає, що не дає змоги використовувати в аналізі традиційні методи дослідження, наприклад елімінування, хоч немає і сумніву щодо існування певної тенденції зростання фондовіддачі залежно від збільшення значення коефіцієнта змінності. І справді, що триваліший час працюватиме обладнання, то більшим має бути і обсяг продукції в розрахунку на одну гривню вартості основних промислово-виробничих фондів, тобто показник фондовіддачі, а ще точніше — фондовіддачі активної частини цього виду виробничих ресурсів. Вихід­ними даними для необхідних розрахунків є низка спостере-
жень фактичних значень цих показників. Що більше буде таких спостережень, то вірогіднішим буде значення коефіцієнта кореляції, а також постійних коефіцієнтів регресії. Інформаційною базою для визначення відповідності значень показника фондовід­дачі активної частини основних промислово-виробничих фондів значенням середньомісячного коефіцієнта змінності можуть бути техніко-економічні дані за 15 місяців роботи механічного цеху підприємства.

Конкретизуємо економіко-математичні моделі розрахунку названих характеристик. Фондовіддача активної частини основних промислово-виробничих фондів механічного цеху (Фа) розраховується як відношення обсягу його продукції, виконаних робіт (От) до середньорічної вартості активної частини основних промислово-виробничих фондів (ВФа):

.           (4.7)

У свою чергу, значення середньомісячного коефіцієнта змінності роботи обладнання на підприємстві можна визначити як співвідношення відповідних даних з урахуванням кількості відпрацьованих діб:

,           (4.8)

де  — середньомісячний коефіцієнт змінності роботи обладнання в механічному цеху;

 — коефіцієнт змінності роботи обладнання протягом j-ї доби;

n — кількість робочих діб за місяць.

Добове значення коефіцієнта змінності () дорівнює відношенню загальної кількості відпрацьованих всім обладнанням машино-змін за добу до кількості встановленого обладнання:

,           (4.8а)

де  — кількість машино-змін, відпрацьованих встановленим обладнанням за і-ву зміну;

Мв — кількість встановленого обладнання.

Згідно з описаними розрахунковими математичними моделями визначено необхідні вихідні дані щодо параметричного ряду 15-ти спостережень парних відповідностей рівнів фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів і значень коефіцієнтів змінності роботи обладнання за 15 місяців роботи механічного цеху. Відповідно до стандартної постановки завдання пошуку парної кореляційної залежності узагальненого результативного показника від зміни факторного показника-аргумента беремо значення фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів за Y, а значення коефіцієнта змінності роботи обладнання — за X. Постійні коефіцієнти регресії а і b розраховуються способом найменших квадратів у результаті розв’язування системи рівнянь:

            (4.9)

У таблиці 4.1 подано вихідні дані для розв’язування системи рівнянь.

Таблиця 4.1

ВИХІДНІ ДАНІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ СИСТЕМИ РІВНЯНЬ (4.9)

З використанням даних табл. 4.1 система рівнянь за формулою (4.9) матиме такий вигляд:

Помножуємо ліву і праву частини першого рівняння на 1,653. Система набуває такого вигляду:

Віднімаємо від другого рівняння перше й одержуємо:

Підставляємо в перше рівняння значення b:

Отже, в кінцевому підсумку маємо таку економіко-матема­тичну модель кореляційно-регресійної залежності фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів (Y) від значення коефіцієнта змінності роботи обладнання (Х):

Y= 0,1612 + 0,2287Х .

Практичне використання цієї моделі уможливлює визначення кожного відхилення за функціональним показником у разі відхилення за показником-аргументом.

Наприклад, якщо є можливість збільшити коефіцієнт змінності наступного місяця проти звітного на 0,15, то фондовіддача активної частини основних промислово-виробничих фондів має зрости на 0,1955 коп. (0,1612 + 0,2287 ´ 0,15). Інакше кажучи, потенційним резервом збільшення фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів на 0,1955 коп. є підвищення рівня коефіцієнта змінності роботи обладнання на 0,15. У такий самий спосіб можна визначити можливі результати збільшення або зменшення значення будь-якого факторного показника в процесі ретроспективного аналітичного дослідження.

Значно збільшує можливості пошуку додаткових резервів підвищення ефективності виробництва застосування економіко-математичної моделі багатофакторного кореляційного аналізу. Використовуючи економіко-математичний метод множинної кореляції, визначають залежність певного узагальненого показника, що характеризує об’єкт дослідження, від зміни значень факторних показників. Відбір цих показників для кореляційної моделі доцільно здійснювати на базі застосування аналітичних групувань, способу порівняння паралельних і динамічних рядів, лінійних графіків, а також у процесі розв’язування завдань кореляційного аналізу на основі оцінки їхньої значущості за критерієм Стьюдента. Застосовувана в аналітичному дослідженні математична модель множинної кореляційної залежності має такий загальний вигляд:

,           (4.10)

де Y — значення узагальненого показника, що характеризує об’єкт дослідження;

Х1, Х2, …, Хn — значення факторних показників;

а, b1, b2, …, bn — постійні коефіцієнти регресії.

Як і в моделі парної кореляційної залежності, значення показників Х та Y є змінними, а коефіцієнтів а і b — константами. Загальне відхилення за узагальнюючим показником (DY) обумовлюється алгебраїчною сумою локальних відхилень
(DY1, DY2, …, DYn), що виникають під впливом відповідних факторів: DХ1, DХ2, …, DХn. Усі факторні показники, що включаються до економіко-математичної моделі множинної кореляції, мають бути кількісно узгоджені, з усуненням можливості автокореляції. Отож взаємоузгодженість будь-яких двох факторних показників, що визначаються за допомогою коефіцієнта парної кореляції, не може бути щільною. В іншому разі (за умови перевищення коефіцієнтом кореляції позначки 0,85) один з цих показників має бути виключений з економіко-математичної моделі.

Для забезпечення достовірності встановлення зв’язків у багатофакторній кореляційно-регресійній моделі визначення постійних коефіцієнтів регресії базується на використанні великої кількості спостережень узгоджуваних показників і потребує внас­лідок складності розрахунків застосування спеціальних програмних продуктів, що реалізуються за умов використання комп’ю­терної електронно-обчислювальної техніки. Зважаючи на ці обста­вини, з метою ілюстрації використання в економічному аналізі методу множинної кореляції розглянемо умовний приклад побудови та використання багатофакторної математичної моделі, що передбачає залежність прибутку, пов’язаного з реалізацією товар­ної продукції, від групи факторів:

1) тривалості обороту оборотних коштів, тобто коефіцієнта оборотності (Х1);

2) ефективності використання трудових ресурсів, що визначається продуктивністю праці в розрахунку на одного працівника промислово-виробничого персоналу (Х2);

3) ефективністю використання основних промислово-вироб­ничих фондів, що характеризується показником фондовіддачі активної частини промислово-виробничих основних фондів (Х3);

4) ефективністю використання матеріальних ресурсів, що визначається показником матеріаловіддачі (Х4);

5) якістю продукції, що визначається питомою вагою забракованої продукції в загальному її випуску (Х5);

6) собівартістю продукції, що характеризується показником витрат у розрахунку на одну гривню товарної продукції (Х6);

7) ритмічністю випуску продукції, що визначається відповідним коефіцієнтом (Х7).

За логікою економічних взаємозв’язків певні коливання значень кожного з наведених факторних показників мають у відповідний спосіб впливати на зміну узагальненого показника, яким є прибуток від реалізації товарної продукції. Значення узагальненого показника аргументуються багатофакторною економіко-ма­тематичною моделлю кореляційно-регресійної залежності, яка визначається в результаті реалізації типових програмних продуктів за умов використання ЕОМ. Наприклад:

            (4.11)

Коефіцієнти регресії при кожному з факторних показників визначеної сукупності свідчать про рівень впливу кожного з факторів на значення узагальненого показника (Y) за незмінної дії інших факторів. Тоді, унаслідок застосування способу ланцюгових підстановок, можна розрахувати дію кожного з факторів окремо. Розглянемо порядок такого розрахунку на прикладі багатофакторної регресійно-кореляційної економіко-математичної моделі визначення впливу 7-ми факторів на відхилення за показником прибутку від реалізації товарної продукції. На підставі даних таблиці 4.2 базова розрахункова модель може бути подана в такому вигляді:

Таблиця 4.2

ПОКАЗНИКИ ЕФЕКТИВНОСТІ РОБОТИ ПІДПРИЄМСТВА

У свою чергу, фактичне значення прибутку від реалізації товарної продукції у звітному місяці в кореляційному взаємозв’язку із факторними показниками становить 4,0937 млн грн.

(0,36 + 0,43 ∙ 2,4 + 0,74 ∙ 3,6 + 0,69 ∙ 0,40 + 0,58 ∙ 0,70 –
– 0,29 ∙ 0,96 – 0,94 ∙ 0,76 + 0,41 ∙ 0,85).

Тепер розрахуємо вплив кожного з факторів на відхилення за результуючим показником, тобто на зменшення прибутку від реалізації товарної продукції на 0,3899 млн грн (4,0937 – 4,4836).

Змінюючи базове значення першого фактора, тобто коефіцієнта оборотності оборотних коштів, на звітне в базовій економіко-математичній моделі розрахунку узагальнюючого показника, визначимо значення першої підстановки:

0,36 + 0,43 ∙ 2,4 + 0,74 ∙ 4,0 + 0,69 ∙ 0,42 + 0,58 ∙ 0,74 –
– 0,29 ∙ 0,84 – 0,94 ∙ 0,73 + 0,41 ∙ 0,94 = 4,5266.

Відповідно до визначеного результату і згідно з методикою розрахунку вплив фактора обчислюється як різниця між результатом першої і базової підстановок: + 0,043 (4,5266 – 4,4836). Отже, внаслідок впливу фактора збільшення значення коефіцієнта оборотності оборотних коштів у звітному місяці проти попереднього на 0,1 (2,4 – 2,3) має місце збільшення прибутку від реалізації товарної продукції на 43 тис. грн.

Далі визначимо вплив другого фактора, тобто зміни за показником продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу. Для цього обчислимо значення другої підстановки, змінюючи в моделі першої підстановки значення відповідного факторного показника в минулому місяці на фактичне у звітному місяці:

0,36 + 0,43 ∙ 2,4+ 0,74 ∙ 3,6 + 0,69 ∙ 0,42 + 0,58 ∙ 0,74 –
– 0,29 ∙ 0,84 – 0,94 ∙ 0,73 + 0,41 ∙ 0,94 = 4,2306.

Як бачимо, під впливом зменшення продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу за відповідний період часу на 400 грн (3600 – 4000) значення прибутку від реалізації товарної продукції зменшилось на 0,296 млн грн (4,2306 – 4,5266). Аналогічно визначаємо дію всіх інших факторів.

Виходячи з виконаних розрахунків резервами збільшення прибутку від реалізації товарної продукції можна вважати:

1) підвищення середньомісячної продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу на 400 грн;

2) збільшення матеріаловіддачі на 2 коп.;

3) підвищення фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів на 4 коп.;

4) зменшення питомої ваги бракованої продукції в загальному її випуску на 0,12 пункта;

5) скорочення витрат на одну гривню товарної продукції на 3 коп.;

6) підвищення коефіцієнта ритмічності випуску товарної продукції на 0,09.

Мобілізація названих резервів уможливить досягнення загального збільшення прибутку від реалізації товарної продукції відповідно: на 296 тис. грн, 13,8 тис. грн, 23,2 тис. грн, 34,8 тис. грн, 28,2 тис. грн, 36,9 тис. грн. Загальна сума збільшення становитиме 432,9 тис. грн.

Дуже ефективним вважається застосування багатофакторної моделі кореляційно-регресійного зв’язку між економічними явищами, що вивчаються в процесі перспективного аналітичного дослідження. Одержати прогнозне значення певного узагальненого показника господарської діяльності підприємства (у нашому прикладі — прибутку від реалізації товарної продукції) можна, якщо в багатофакторну модель підставити очікувані значення факторних показників. Порівнюючи прогнозне значення за результуючим показником із реально досягнутим, можна зробити оцінку, а також визначити тенденції розвитку підприємства на майбутнє, виходячи з певних економічних ситуацій, що матимуть місце або можуть скластися за умов ринкових принципів господарювання. У разі наявності на підприємстві певної кількості двофакторних та багатофакторних моделей кореляційного зв’язку між відповідними економічними характеристиками (показниками) можна значно розширити діапазон ана­літичного дослідження. Ці економіко-математичні моделі мають достатньо сталий характер унаслідок постійності коефіцієнтів регресії. Отже, правомірним буде віднесення розглянутих кореляційних моделей до бази стандартних моделей багатоцільового використання для розв’язування різноманітних завдань аналізу господарсь­кої діяльності підприємств. З-поміж методів математичного програмування найбільш поширеним є метод лінійного програмування. Л. В. Канторович розробив розрахунковий метод, що уможливлює вирішення багатьох техніко-економічних проблем, зокрема найраціональнішого розподілу робіт між виробниками, розкроювання матеріалу з мінімальними збитками і т. п.

Прогнозування певних економічних явищ у процесі аналітичного дослідження відбувається за двома напрямками: цільовим і ресурсним. Реалізація першого пов’язана із необхідністю досягнення певних результативних показників і визначенням необхідних для цього ресурсів та інтенсивності їх використання. Реалізація другого напрямку передбачає прогнозування виробничих показників, виходячи з наявності певних ресурсів і фактичного характеру їх застосування. Багатоваріантність можливих способів одержання певного результату сприяє використанню в економічному аналізі математичних методів оптимального планування. За умов переходу до ринкових принципів господарювання переважає цільовий напрямок прогнозування. Засоби досягнення намічених показників виробничої діяльності, в тому числі й ресурсні, підпорядковуються цьому головному завданню. Характер використання ресурсних засобів обумовлюється організаційно-тех­нічним рівнем виробництва, удосконалення якого має сприяти зниженню собівартості продукції, поліпшенню фінансових результатів. Загальна постановка економічного завдання, що реалізується за допомогою методу лінійного програмування, передбачає визначення оптимального варіанта виробничої програми кон­кретного суб’єкта господарювання (підприємства) для одержання максимально можливого прибутку. Цей варіант реалізується тільки за можливості певного вибору інтенсивності використання різних технологій, за допомогою яких виконується виробнича програма. Отже, побудова економіко-математичної моделі передбачає (як результат її реалізації) визначення оптимального переліку кількісних характеристик продукції, що виробляється. За критерій оптимальності беруть, як було вже сказано, максимальне значення прибутку. Стосовно аналітичного дослідження це означає вибір найсприятливішого для суб’єкта господарювання варіанта значень факторних показників. Економіко-математичну модель оптимальної виробничої діяльності підприємства можна створити на основі модифікації трифакторної виробничої функції Р. Стоуна. Модифікація моделі полягає у визначенні оптимальної виробничої програми випуску продукції за умов уведення до неї двох змінних, які притаманні ринковим умовам господарювання і визначаються на основі маркетингових досліджень. Ідеться про попит на продукцію та інформаційне очікування підвищення цін на продукцію, тобто індекс інфляції. Розв’язання такого роду завдань є дуже складним процесом, потребує спеціального математичного програмного забезпечення і може бути реалізоване тільки з допомогою електронно-обчислювальної техніки.

В економічному аналізі застосовуються також і економетричні методи, які передбачають поєднання елементів теоретичної економіки, математики і статистики. Базується використання цих методів на економічному моделюванні абстрактних економічних процесів. Зрозуміло, що модель відображає тільки певні аспекти об’єктивної дійсності, що характеризуються факторними показниками, найбільш важливими для розв’язання даного конкретного завдання аналітичного дослідження. Прикладом можуть бути матричні моделі, що відображають зв’язок витрат і результатів виробництва.

Застосовується в економічному аналізі і математичне моделювання розподільних відносин. Як приклад можна назвати побудову аналітичних таблиць з визначенням динаміки розподілу робітників за рівнем заробітної плати.

Чільне місце серед математичних методів, що застосовуються в економічному аналізі, належить методам комплексної оцінки виробничо-господарської діяльності підприємств. Сутність цих методів полягає у визначенні рейтингової оцінки кожного суб’єкта господарювання в системі сукупності певних показників. Існує багато різних варіантів розв’язання цього завдання, загальна постановка якого передбачає побудову вихідної матриці елементів , де і — порядковий номер відповідного індивідуального показника ефективності діяльності підприємства, а j — порядковий номер структурного підрозділу в їхній сукупності на підприємстві. Застосовуючи метод сум, можна розрахувати значення показника комплексної оцінки виробничо-господарської діяльності для кожного j-го структурного підрозділу підприємства (Кj) як суму показників системи:

,           (4.12)

де z — кількість показників у системі.

Особливість визначення результативного узагальненого показника полягає в тому, що всі показники системи повинні мати той самий напрям, тобто абсолютне збільшення значення кожного показника має свідчити про поліпшення (погіршання) відповідної характеристики ефективності виробництва (обсяг випуску продукції, прибуток, рентабельність, продуктивність праці, фондовіддача, матеріаловіддача, ритмічність випуску продукції тощо). За критеріальне значення кожного показника системи () для забезпечення їх тотожності можна взяти рівень виконання завдання щодо обсягу виробництва продукції, прибутку, рентабельності та інших характеристик ефективності виробництва на підприємстві.

Користуючись методом відстаней, можна визначити значення комплексного оцінного показника з урахуванням не тільки абсолютних значень показників, що порівнюються, а й їх наближення до найоптимальнішого значення. При цьому за опти­мальний варіант можна взяти структурний підрозділ-еталон, показники економічної ефективності якого найбільше наближаються до оптимальних. У теоретичному плані такий зразковий структурний підрозділ може являти собою (n + 1) векторний стовпчик у вихідній матриці елементів , що визначається за матричною моделлю:

.           (4.13)

Можливий і такий варіант, коли оптимальне значення індивідуальних показників ефективності виробництва структурного підрозділу-еталона полягає у стовідсотковому виконанні завдання за відповідними параметрами: обсягом виробництва, прибутком, рентабельністю і т. д. Для розрахунку узагальненого комплексного показника ефективності може бути застосована матема­тична модель, що передбачає розгляд кожного структурного підрозділу з їх сукупності як окремого параметра n-вимірного простору, координати якого визначаються значеннями індивідуальних показників ефективності, що підлягають порівнюванню. У цьому разі відстань між визначеним параметром і параметром-еталоном графічно характеризує кількісну оцінку рівня ефективності виробництва в даному структурному підрозділі стосовно встановленого критерію, тобто комплексного узагальненого показника. Значення узагальненого (рейтингового) показника ефективності визначається за формулою:

.           (4.14)

Абсолютне значення узагальненого рейтингового показника має пряму дію, тобто що вищим він є, то вище місце займає відповідний j-й структурний підрозділ. Наприклад, для механічного цеху підприємства виконання завдання за звітний період становить за обсягом випуску продукції 97%, за продуктивністю праці — 90%, за фондовіддачею — 89%, за матеріаловіддачею — 94%. Тоді за формулою (4.14) значення узагальненого рейтингового показника становитиме:

.

За умов ринкових перетворень надзвичайно важливо мати об’єктивну і стислу аналітичну інформацію про підприємство, яка б задовольнила всіх її користувачів — як зовнішніх, так і внутрішніх. Насамперед це стосується аналітичної інформації про фінансовий стан підприємства, його платоспроможність. Така інформація використовується як власниками підприємств для підвищення дохідності капіталу, забезпечення стабільної роботи підприємницьких структур, так і кредиторами та потенційними інвесторами для мінімізації ризику за позиками і внесками. Вона має свідчити про конкурентоспроможність підприємства, його потенційні можливості. Певною мірою задовольняє зазначені вимоги аналітична інформація щодо кількісної рейтингової оцінки платоспроможності підприємства, яка визначається за формулою (4.14). При цьому як індивідуальні економічні характеристики можуть бути використані показники ліквідності, еталонні значення яких доцільно взяти на рівні чинних нормативів. До таких показників ліквідності включають:

коефіцієнт абсолютної ліквідності;

проміжний коефіцієнт покриття;

загальний коефіцієнт покриття.

Виходячи з абсолютного значення рейтингового узагальнюючого комплексного показника, можна кількісно визначити певні пріоритети щодо оцінки стану платоспроможності кожного підприємства з відповідної їх сукупності. Основою розрахунків, що виконуються, є комплексна порівняльна рейтингова оцінка фінансового стану, рентабельності і ділової активності підприємства, що базується на методиці фінансового аналізу підприємства за умов ринкових відносин.

Застосування методів моделювання в аналітичному дослідженні господарської діяльності підприємств та їхніх структурних підрозділів є однією з передумов широкого використання економіко-математичних методів. Запровадження останніх сприятиме розширенню вивчення спектра факторів, що впливають на окремі аспекти діяльності суб’єктів господарювання, а отже, і визначенню можливих додаткових резервів підвищення ефективності виробництва. Ідеться передовсім про постановку й роз­в’язання нових багатовимірних завдань аналізу, виконання яких за допомогою традиційних методів неможливе. На сучасному етапі економічного реформування, запровадження ринкових методів господарювання зростає потреба в оперативності прийняття управлінських рішень, у розрахунку й прогнозуванні варіантів можливих напрямків виробничої діяльності окремих підприємств. А це практично неможливо здійснити без застосування в аналітичному дослідженні економіко-математичних методів. Найпоширенішим у процесі простого економічного аналізу є використання методів елементарної математики. Вони застосовуються для обґрунтування потреби у виробничих ресурсах, для балансових та інших розрахунків. Для дослідження складніших економічних явищ застосовуються методи вищої математики, наприклад диференціальне та інтегральне числення, логарифмування. Використання в економічному аналізі методів навіть елементарної математики, зокрема методу математичних перетворень, спрощує вивчення впливу додаткових факторів на об’єкт дослідження. Метод математичних перетворень є найбільш ефективним у кратних економіко-математичних моделях, де значення підсумкового показника визначається як співвідношення факторних показників. Реалізація цих методів відбувається за трьома основними модифікаціями. Перша модифікація передбачає подовження чисельника розрахункової моделі перетворенням одного або кількох факторних показників на алгебраїчну суму складових елементів цього показника (показників). Так, у розрахунковій моделі визначення витрат у розрахунку на одну гривню товарної продукції значення чисельника, тобто повної собівартості товарної продукції можна подати як суму окремих статей витрат, тобто витрат сировини і матеріалів, заробітної плати і т. д. Натомість застосування другої модифікації, тобто способу формального розкладання факторної системи, пов’язане із подовженням знаменника базової факторної моделі також перетворенням одного або кількох факторних показників, зазначених у знаменнику, на алгебраїчну суму відповідних складових. У розрахунковій базовій моделі визначення показника рентабельності реалізованої товарної продукції маємо співвідношення прибутку від реалізації товарної продукції (чисельник) до її собівартості (знаменник). Проте значення показника собівартості можна подати як алгебраїчну суму окремих статей витрат, тобто матимемо відповідне подовження знаменника.

У разі застосування третьої модифікації, тобто методу розширення, потрібне відповідне перетворення і чисельника, і знаменника розрахункової моделі помножуванням або діленням факторних показників на те саме значення якогось нового показ­ника. Унаслідок цього можуть виникнути нові факторні показники. Так, базова модель визначення загальної фондовіддачі являє собою співвідношення обсягу товарної продукції до середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів. Розділивши чисельник і знаменник моделі на значення показника чисельності робітників промислово-виробничого персоналу, матимемо відповідно в чисельнику значення показника продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу, а в знаменнику — значення коефіцієнта фондоозброєності.

Можливе застосування і складнішого варіанта методу розширення. Так, для визначення показника рентабельності авансованого капіталу застосовується така економіко-математична модель:

Рк = Пб : (ВОФ + ВОК),      (4.1)

де Рк — коефіцієнт рентабельності авансованого капіталу на підприємстві;

Пб — балансовий прибуток підприємства (грн);

ВОФ — середньорічна вартість основних промислово-вироб­ничих фондів (грн);

ВОК — середньорічна вартість оборотних коштів (грн).

Використовуючи один із способів елімінування, можна розрахувати вплив факторів на можливе відхилення показника коефіцієнта рентабельності авансованого капіталу за певний період. До цих факторів можна віднести відповідні відхилення балансового прибутку підприємства, середньорічної вартості його промислово-виробничих основних фондів, а також оборот­них коштів. При цьому характер певних функціональних взаємозв’язків між показниками в розрахунковій економіко-мате­матичній моделі не завжди сприймається об’єктивно. Ідеться передовсім про обернену залежність зміни коефіцієнта рентабельності від збільшення середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів та оборотних коштів. За допомогою належних математичних перетворень можна одержати дещо модифікований варіант економіко-математичної моделі розрахунку коефіцієнта рентабельності. Якщо розділити чисельник і знаменник правої частини формули 4.1 на якусь одну величину, то значення показника, що характеризує об’єкт дослідження, при цьому не зміниться.

За таку величину можна взяти значення показника обсягу реалізації товарної продукції (Ор). Тоді значення економіко-матема­тичної моделі для визначення коефіцієнта рентабельності авансованого капіталу на підприємстві матиме такий вигляд:

,           (4.2)

де (Пб : Ор) — балансовий прибуток у розрахунку на одну гривню реалізованої продукції;

(ВОФ : Ор) — коефіцієнт фондомісткості;

(Ор : ВОК) — коефіцієнт оборотності оборотних коштів.

У такий спосіб ми визначили другу групу факторів, що впливають на зміну значення узагальненого показника. Характер функціональних взаємозв’язків між показниками в модифікованій економіко-математичній моделі дає змогу за допомогою елімінування обґрунтувати конкретними розрахунками можливу зміну коефіцієнта рентабельності внаслідок певних відхилень окремих показників, що входять до розрахункового алгоритму за формулою (4.2). Причому можливість поліпшення результативного показника в моделі цілком логічно обумовлюється збільшенням балансового прибутку в розрахунку на одну гривню обсягу реалізованої продукції, зменшенням коефіцієнта фондомісткості, підвищенням коефіцієнта оборотності оборотних коштів.

Отже, унаслідок використання методів математичних перетворень даних досягається можливість суттєвого збільшення кількості досліджуваних факторів, що сприяє, у свою чергу, знаходженню додаткових потенційних резервів поліпшення узагальне­ної характеристики об’єкта дослідження. Можливим є і дальше перетворення факторних показників економіко-математичної моделі для розрахунку рентабельності авансованого капіталу на підприємстві. Воно стосується значення коефіцієнта фондомісткості, тобто співвідношення середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів до обсягу реалізованої товарної продукції у формулі (4.2). Чисельник цього математичного виразу (значення середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів) можна подати як добуток показників фондоозброєності праці й чисельності робітників промислово-вироб­ничого персоналу, а знаменник — як добуток продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу і чисельності цих робітників:

,           (4.3)

де Кфм — коефіцієнт фондомісткості;

Фоз — фондоозброєність праці, тобто співвідношення середньорічної вартості основних промислово-виробничих фондів до чисельності робітників промислово-виробничого персоналу;

Пр — продуктивність праці одного робітника промислово-виробничого персоналу;

Чр — чисельність робітників промислово-виробничого персоналу.

Скоротивши в зазначеному вище математичному виразі його чисельник і знаменник на значення чисельності робітників, одер­жимо розрахункове значення коефіцієнта фондомісткості як співвідношення фондоозброєності праці до її продуктивності в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу:

.           (4.4)

Тепер можна деталізувати економіко-математичну модель щодо визначення загальної рентабельності виробництва за формулою (4.2) через заміну в ній значення коефіцієнта фондомісткості його розрахунковим математичним виразом за формулою (4.4). Тоді економіко-математична модель розрахунку коефіцієнта рентабельності авансованого капіталу матиме такий вигляд:

.           (4.5)

Використання цієї економічної моделі створює можливість дослідження впливу на об’єкт ще двох додаткових факторів — зміни рівня коефіцієнта фондоозброєності праці одного робітника промислово-виробничого персоналу і зміни показника продуктивності праці одного робітника промислово-виробничого персоналу.

Стосовно об’єкта дослідження в цілому, тобто стосовно рентабельності авансованого капіталу, маємо досить суттєве збільшення досліджуваних факторів у результаті проведених математичних перетворень. Так, у базовій економіко-математичній мо­делі визначення рентабельності авансованого капіталу за формулою (4.1) розраховується вплив тільки трьох факторів:

1) зміна балансового прибутку підприємства;

2) зміна середньорічної вартості основних промислово-вироб­ничих фондів;

3) зміна середньорічної вартості оборотних коштів.

Після проведених математичних перетворень з’являється мож­ливість дослідити ще п’ять додаткових факторів:

1) зміну балансового прибутку в розрахунку на одну гривню обсягу реалізованої продукції;

2) зміну коефіцієнта фондомісткості;

3) зміну коефіцієнта оборотності оборотних коштів;

4) зміну коефіцієнта фондоозброєності;

5) зміну продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу.

Якщо зв’язок між узагальненим показником, що його аналізують, і факторними характеристиками є не функціональним, а має ознаки стохастичної залежності, доцільним вважається застосування статистичних методів, а також теорії ймовірностей. У числі статистичних застосовуються класичні методи одновимірних і багатовимірних сукупностей, варіаційні ряди, закони розподілу, вибір даних, кореляційно-регресійний та дисперсійний аналіз.

Найбільш широко в економічному аналізі застосовуються методи парної і множинної кореляції. За допомогою цих методів є можливим визначення не функціональної, а стохастичної причинно-наслідкової залежності між економічними явищами, тобто вивчення дії факторів, що мають тенденційний вплив на об’єкт дослідження. Так, унаслідок дії фактора підвищення кваліфікації робітників продуктивність їхньої праці набуває тенденції до зростання. При цьому імовірність факторного впливу визначається щільністю зв’язку факторів з передбачуваною узагальнюючою економічною характеристикою. Щільність зв’язку вимірюється значенням коефіцієнта кореляції, що коливається в діапазоні від нуля до одиниці. Коли значення коефіцієнта кореляції перевищує 0,5, то зв’язки між факторами та узагальнюючим показником об’єкта дослідження вважаються досить щільними, що дає змогу з достатньою вірогідністю вимірювати їхній вплив. Для цього треба передовсім побудувати факторну економіко-математичну модель. У разі використання в аналітичному дослідженні методу парного кореляційного зв’язку факторна економіко-математична модель передбачає можливість вимірювання дії тільки одного фактора на об’єкт дослідження і має такий вигляд:

,           (4.6)

де Y — значення показника, що характеризує об’єкт дослідження;

Х — значення факторного показника;

а, b — коефіцієнти регресії.

Якщо значення показників «Х» та «Y» є змінними, то коефіцієнти «а» і «b» — це константи, за допомогою яких встановлено відповідність між змінними величинами. Отже, кожному відхиленню за факторним показником (DХ) відповідатиме певне відхилення за узагальнюючим показником (DY). Така залежність в економіко-математичній моделі парної кореляції уможливлює її використання як за ретроспективного, так і за перспективного факторного аналітичного дослідження об’єктів господарювання на підприємстві. Прикладом може бути дослідження впливу екстенсивного використання обладнання в процесі виробництва, що вимірюється коефіцієнтом змінності роботи цього обладнання, на таку узагальнену характеристику ефективності використання основних промислово-виробничих фондів, як фондовіддача. Безпосереднього пропорційного функціонального зв’яз­ку між цими показниками немає, що не дає змоги використовувати в аналізі традиційні методи дослідження, наприклад елімінування, хоч немає і сумніву щодо існування певної тенденції зростання фондовіддачі залежно від збільшення значення коефіцієнта змінності. І справді, що триваліший час працюватиме обладнання, то більшим має бути і обсяг продукції в розрахунку на одну гривню вартості основних промислово-виробничих фондів, тобто показник фондовіддачі, а ще точніше — фондовіддачі активної частини цього виду виробничих ресурсів. Вихід­ними даними для необхідних розрахунків є низка спостере-
жень фактичних значень цих показників. Що більше буде таких спостережень, то вірогіднішим буде значення коефіцієнта кореляції, а також постійних коефіцієнтів регресії. Інформаційною базою для визначення відповідності значень показника фондовід­дачі активної частини основних промислово-виробничих фондів значенням середньомісячного коефіцієнта змінності можуть бути техніко-економічні дані за 15 місяців роботи механічного цеху підприємства.

Конкретизуємо економіко-математичні моделі розрахунку названих характеристик. Фондовіддача активної частини основних промислово-виробничих фондів механічного цеху (Фа) розраховується як відношення обсягу його продукції, виконаних робіт (От) до середньорічної вартості активної частини основних промислово-виробничих фондів (ВФа):

.           (4.7)

У свою чергу, значення середньомісячного коефіцієнта змінності роботи обладнання на підприємстві можна визначити як співвідношення відповідних даних з урахуванням кількості відпрацьованих діб:

,           (4.8)

де  — середньомісячний коефіцієнт змінності роботи обладнання в механічному цеху;

 — коефіцієнт змінності роботи обладнання протягом j-ї доби;

n — кількість робочих діб за місяць.

Добове значення коефіцієнта змінності () дорівнює відношенню загальної кількості відпрацьованих всім обладнанням машино-змін за добу до кількості встановленого обладнання:

,           (4.8а)

де  — кількість машино-змін, відпрацьованих встановленим обладнанням за і-ву зміну;

Мв — кількість встановленого обладнання.

Згідно з описаними розрахунковими математичними моделями визначено необхідні вихідні дані щодо параметричного ряду 15-ти спостережень парних відповідностей рівнів фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів і значень коефіцієнтів змінності роботи обладнання за 15 місяців роботи механічного цеху. Відповідно до стандартної постановки завдання пошуку парної кореляційної залежності узагальненого результативного показника від зміни факторного показника-аргумента беремо значення фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів за Y, а значення коефіцієнта змінності роботи обладнання — за X. Постійні коефіцієнти регресії а і b розраховуються способом найменших квадратів у результаті розв’язування системи рівнянь:

            (4.9)

У таблиці 4.1 подано вихідні дані для розв’язування системи рівнянь.

Таблиця 4.1

ВИХІДНІ ДАНІ ДЛЯ РОЗВ’ЯЗУВАННЯ СИСТЕМИ РІВНЯНЬ (4.9)

З використанням даних табл. 4.1 система рівнянь за формулою (4.9) матиме такий вигляд:

Помножуємо ліву і праву частини першого рівняння на 1,653. Система набуває такого вигляду:

Віднімаємо від другого рівняння перше й одержуємо:

Підставляємо в перше рівняння значення b:

Отже, в кінцевому підсумку маємо таку економіко-матема­тичну модель кореляційно-регресійної залежності фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів (Y) від значення коефіцієнта змінності роботи обладнання (Х):

Y= 0,1612 + 0,2287Х .

Практичне використання цієї моделі уможливлює визначення кожного відхилення за функціональним показником у разі відхилення за показником-аргументом.

Наприклад, якщо є можливість збільшити коефіцієнт змінності наступного місяця проти звітного на 0,15, то фондовіддача активної частини основних промислово-виробничих фондів має зрости на 0,1955 коп. (0,1612 + 0,2287 ´ 0,15). Інакше кажучи, потенційним резервом збільшення фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів на 0,1955 коп. є підвищення рівня коефіцієнта змінності роботи обладнання на 0,15. У такий самий спосіб можна визначити можливі результати збільшення або зменшення значення будь-якого факторного показника в процесі ретроспективного аналітичного дослідження.

Значно збільшує можливості пошуку додаткових резервів підвищення ефективності виробництва застосування економіко-математичної моделі багатофакторного кореляційного аналізу. Використовуючи економіко-математичний метод множинної кореляції, визначають залежність певного узагальненого показника, що характеризує об’єкт дослідження, від зміни значень факторних показників. Відбір цих показників для кореляційної моделі доцільно здійснювати на базі застосування аналітичних групувань, способу порівняння паралельних і динамічних рядів, лінійних графіків, а також у процесі розв’язування завдань кореляційного аналізу на основі оцінки їхньої значущості за критерієм Стьюдента. Застосовувана в аналітичному дослідженні математична модель множинної кореляційної залежності має такий загальний вигляд:

,           (4.10)

де Y — значення узагальненого показника, що характеризує об’єкт дослідження;

Х1, Х2, …, Хn — значення факторних показників;

а, b1, b2, …, bn — постійні коефіцієнти регресії.

Як і в моделі парної кореляційної залежності, значення показників Х та Y є змінними, а коефіцієнтів а і b — константами. Загальне відхилення за узагальнюючим показником (DY) обумовлюється алгебраїчною сумою локальних відхилень
(DY1, DY2, …, DYn), що виникають під впливом відповідних факторів: DХ1, DХ2, …, DХn. Усі факторні показники, що включаються до економіко-математичної моделі множинної кореляції, мають бути кількісно узгоджені, з усуненням можливості автокореляції. Отож взаємоузгодженість будь-яких двох факторних показників, що визначаються за допомогою коефіцієнта парної кореляції, не може бути щільною. В іншому разі (за умови перевищення коефіцієнтом кореляції позначки 0,85) один з цих показників має бути виключений з економіко-математичної моделі.

Для забезпечення достовірності встановлення зв’язків у багатофакторній кореляційно-регресійній моделі визначення постійних коефіцієнтів регресії базується на використанні великої кількості спостережень узгоджуваних показників і потребує внас­лідок складності розрахунків застосування спеціальних програмних продуктів, що реалізуються за умов використання комп’ю­терної електронно-обчислювальної техніки. Зважаючи на ці обста­вини, з метою ілюстрації використання в економічному аналізі методу множинної кореляції розглянемо умовний приклад побудови та використання багатофакторної математичної моделі, що передбачає залежність прибутку, пов’язаного з реалізацією товар­ної продукції, від групи факторів:

1) тривалості обороту оборотних коштів, тобто коефіцієнта оборотності (Х1);

2) ефективності використання трудових ресурсів, що визначається продуктивністю праці в розрахунку на одного працівника промислово-виробничого персоналу (Х2);

3) ефективністю використання основних промислово-вироб­ничих фондів, що характеризується показником фондовіддачі активної частини промислово-виробничих основних фондів (Х3);

4) ефективністю використання матеріальних ресурсів, що визначається показником матеріаловіддачі (Х4);

5) якістю продукції, що визначається питомою вагою забракованої продукції в загальному її випуску (Х5);

6) собівартістю продукції, що характеризується показником витрат у розрахунку на одну гривню товарної продукції (Х6);

7) ритмічністю випуску продукції, що визначається відповідним коефіцієнтом (Х7).

За логікою економічних взаємозв’язків певні коливання значень кожного з наведених факторних показників мають у відповідний спосіб впливати на зміну узагальненого показника, яким є прибуток від реалізації товарної продукції. Значення узагальненого показника аргументуються багатофакторною економіко-ма­тематичною моделлю кореляційно-регресійної залежності, яка визначається в результаті реалізації типових програмних продуктів за умов використання ЕОМ. Наприклад:

            (4.11)

Коефіцієнти регресії при кожному з факторних показників визначеної сукупності свідчать про рівень впливу кожного з факторів на значення узагальненого показника (Y) за незмінної дії інших факторів. Тоді, унаслідок застосування способу ланцюгових підстановок, можна розрахувати дію кожного з факторів окремо. Розглянемо порядок такого розрахунку на прикладі багатофакторної регресійно-кореляційної економіко-математичної моделі визначення впливу 7-ми факторів на відхилення за показником прибутку від реалізації товарної продукції. На підставі даних таблиці 4.2 базова розрахункова модель може бути подана в такому вигляді:

Таблиця 4.2

ПОКАЗНИКИ ЕФЕКТИВНОСТІ РОБОТИ ПІДПРИЄМСТВА

У свою чергу, фактичне значення прибутку від реалізації товарної продукції у звітному місяці в кореляційному взаємозв’язку із факторними показниками становить 4,0937 млн грн.

(0,36 + 0,43 ∙ 2,4 + 0,74 ∙ 3,6 + 0,69 ∙ 0,40 + 0,58 ∙ 0,70 –
– 0,29 ∙ 0,96 – 0,94 ∙ 0,76 + 0,41 ∙ 0,85).

Тепер розрахуємо вплив кожного з факторів на відхилення за результуючим показником, тобто на зменшення прибутку від реалізації товарної продукції на 0,3899 млн грн (4,0937 – 4,4836).

Змінюючи базове значення першого фактора, тобто коефіцієнта оборотності оборотних коштів, на звітне в базовій економіко-математичній моделі розрахунку узагальнюючого показника, визначимо значення першої підстановки:

0,36 + 0,43 ∙ 2,4 + 0,74 ∙ 4,0 + 0,69 ∙ 0,42 + 0,58 ∙ 0,74 –
– 0,29 ∙ 0,84 – 0,94 ∙ 0,73 + 0,41 ∙ 0,94 = 4,5266.

Відповідно до визначеного результату і згідно з методикою розрахунку вплив фактора обчислюється як різниця між результатом першої і базової підстановок: + 0,043 (4,5266 – 4,4836). Отже, внаслідок впливу фактора збільшення значення коефіцієнта оборотності оборотних коштів у звітному місяці проти попереднього на 0,1 (2,4 – 2,3) має місце збільшення прибутку від реалізації товарної продукції на 43 тис. грн.

Далі визначимо вплив другого фактора, тобто зміни за показником продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу. Для цього обчислимо значення другої підстановки, змінюючи в моделі першої підстановки значення відповідного факторного показника в минулому місяці на фактичне у звітному місяці:

0,36 + 0,43 ∙ 2,4+ 0,74 ∙ 3,6 + 0,69 ∙ 0,42 + 0,58 ∙ 0,74 –
– 0,29 ∙ 0,84 – 0,94 ∙ 0,73 + 0,41 ∙ 0,94 = 4,2306.

Як бачимо, під впливом зменшення продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу за відповідний період часу на 400 грн (3600 – 4000) значення прибутку від реалізації товарної продукції зменшилось на 0,296 млн грн (4,2306 – 4,5266). Аналогічно визначаємо дію всіх інших факторів.

Виходячи з виконаних розрахунків резервами збільшення прибутку від реалізації товарної продукції можна вважати:

1) підвищення середньомісячної продуктивності праці в розрахунку на одного робітника промислово-виробничого персоналу на 400 грн;

2) збільшення матеріаловіддачі на 2 коп.;

3) підвищення фондовіддачі активної частини основних промислово-виробничих фондів на 4 коп.;

4) зменшення питомої ваги бракованої продукції в загальному її випуску на 0,12 пункта;

5) скорочення витрат на одну гривню товарної продукції на 3 коп.;

6) підвищення коефіцієнта ритмічності випуску товарної продукції на 0,09.

Мобілізація названих резервів уможливить досягнення загального збільшення прибутку від реалізації товарної продукції відповідно: на 296 тис. грн, 13,8 тис. грн, 23,2 тис. грн, 34,8 тис. грн, 28,2 тис. грн, 36,9 тис. грн. Загальна сума збільшення становитиме 432,9 тис. грн.

Дуже ефективним вважається застосування багатофакторної моделі кореляційно-регресійного зв’язку між економічними явищами, що вивчаються в процесі перспективного аналітичного дослідження. Одержати прогнозне значення певного узагальненого показника господарської діяльності підприємства (у нашому прикладі — прибутку від реалізації товарної продукції) можна, якщо в багатофакторну модель підставити очікувані значення факторних показників. Порівнюючи прогнозне значення за результуючим показником із реально досягнутим, можна зробити оцінку, а також визначити тенденції розвитку підприємства на майбутнє, виходячи з певних економічних ситуацій, що матимуть місце або можуть скластися за умов ринкових принципів господарювання. У разі наявності на підприємстві певної кількості двофакторних та багатофакторних моделей кореляційного зв’язку між відповідними економічними характеристиками (показниками) можна значно розширити діапазон ана­літичного дослідження. Ці економіко-математичні моделі мають достатньо сталий характер унаслідок постійності коефіцієнтів регресії. Отже, правомірним буде віднесення розглянутих кореляційних моделей до бази стандартних моделей багатоцільового використання для розв’язування різноманітних завдань аналізу господарсь­кої діяльності підприємств. З-поміж методів математичного програмування найбільш поширеним є метод лінійного програмування. Л. В. Канторович розробив розрахунковий метод, що уможливлює вирішення багатьох техніко-економічних проблем, зокрема найраціональнішого розподілу робіт між виробниками, розкроювання матеріалу з мінімальними збитками і т. п.

Прогнозування певних економічних явищ у процесі аналітичного дослідження відбувається за двома напрямками: цільовим і ресурсним. Реалізація першого пов’язана із необхідністю досягнення певних результативних показників і визначенням необхідних для цього ресурсів та інтенсивності їх використання. Реалізація другого напрямку передбачає прогнозування виробничих показників, виходячи з наявності певних ресурсів і фактичного характеру їх застосування. Багатоваріантність можливих способів одержання певного результату сприяє використанню в економічному аналізі математичних методів оптимального планування. За умов переходу до ринкових принципів господарювання переважає цільовий напрямок прогнозування. Засоби досягнення намічених показників виробничої діяльності, в тому числі й ресурсні, підпорядковуються цьому головному завданню. Характер використання ресурсних засобів обумовлюється організаційно-тех­нічним рівнем виробництва, удосконалення якого має сприяти зниженню собівартості продукції, поліпшенню фінансових результатів. Загальна постановка економічного завдання, що реалізується за допомогою методу лінійного програмування, передбачає визначення оптимального варіанта виробничої програми кон­кретного суб’єкта господарювання (підприємства) для одержання максимально можливого прибутку. Цей варіант реалізується тільки за можливості певного вибору інтенсивності використання різних технологій, за допомогою яких виконується виробнича програма. Отже, побудова економіко-математичної моделі передбачає (як результат її реалізації) визначення оптимального переліку кількісних характеристик продукції, що виробляється. За критерій оптимальності беруть, як було вже сказано, максимальне значення прибутку. Стосовно аналітичного дослідження це означає вибір найсприятливішого для суб’єкта господарювання варіанта значень факторних показників. Економіко-математичну модель оптимальної виробничої діяльності підприємства можна створити на основі модифікації трифакторної виробничої функції Р. Стоуна. Модифікація моделі полягає у визначенні оптимальної виробничої програми випуску продукції за умов уведення до неї двох змінних, які притаманні ринковим умовам господарювання і визначаються на основі маркетингових досліджень. Ідеться про попит на продукцію та інформаційне очікування підвищення цін на продукцію, тобто індекс інфляції. Розв’язання такого роду завдань є дуже складним процесом, потребує спеціального математичного програмного забезпечення і може бути реалізоване тільки з допомогою електронно-обчислювальної техніки.

В економічному аналізі застосовуються також і економетричні методи, які передбачають поєднання елементів теоретичної економіки, математики і статистики. Базується використання цих методів на економічному моделюванні абстрактних економічних процесів. Зрозуміло, що модель відображає тільки певні аспекти об’єктивної дійсності, що характеризуються факторними показниками, найбільш важливими для розв’язання даного конкретного завдання аналітичного дослідження. Прикладом можуть бути матричні моделі, що відображають зв’язок витрат і результатів виробництва.

Застосовується в економічному аналізі і математичне моделювання розподільних відносин. Як приклад можна назвати побудову аналітичних таблиць з визначенням динаміки розподілу робітників за рівнем заробітної плати.

Чільне місце серед математичних методів, що застосовуються в економічному аналізі, належить методам комплексної оцінки виробничо-господарської діяльності підприємств. Сутність цих методів полягає у визначенні рейтингової оцінки кожного суб’єкта господарювання в системі сукупності певних показників. Існує багато різних варіантів розв’язання цього завдання, загальна постановка якого передбачає побудову вихідної матриці елементів , де і — порядковий номер відповідного індивідуального показника ефективності діяльності підприємства, а j — порядковий номер структурного підрозділу в їхній сукупності на підприємстві. Застосовуючи метод сум, можна розрахувати значення показника комплексної оцінки виробничо-господарської діяльності для кожного j-го структурного підрозділу підприємства (Кj) як суму показників системи:

,           (4.12)

де z — кількість показників у системі.

Особливість визначення результативного узагальненого показника полягає в тому, що всі показники системи повинні мати той самий напрям, тобто абсолютне збільшення значення кожного показника має свідчити про поліпшення (погіршання) відповідної характеристики ефективності виробництва (обсяг випуску продукції, прибуток, рентабельність, продуктивність праці, фондовіддача, матеріаловіддача, ритмічність випуску продукції тощо). За критеріальне значення кожного показника системи () для забезпечення їх тотожності можна взяти рівень виконання завдання щодо обсягу виробництва продукції, прибутку, рентабельності та інших характеристик ефективності виробництва на підприємстві.

Користуючись методом відстаней, можна визначити значення комплексного оцінного показника з урахуванням не тільки абсолютних значень показників, що порівнюються, а й їх наближення до найоптимальнішого значення. При цьому за опти­мальний варіант можна взяти структурний підрозділ-еталон, показники економічної ефективності якого найбільше наближаються до оптимальних. У теоретичному плані такий зразковий структурний підрозділ може являти собою (n + 1) векторний стовпчик у вихідній матриці елементів , що визначається за матричною моделлю:

.           (4.13)

Можливий і такий варіант, коли оптимальне значення індивідуальних показників ефективності виробництва структурного підрозділу-еталона полягає у стовідсотковому виконанні завдання за відповідними параметрами: обсягом виробництва, прибутком, рентабельністю і т. д. Для розрахунку узагальненого комплексного показника ефективності може бути застосована матема­тична модель, що передбачає розгляд кожного структурного підрозділу з їх сукупності як окремого параметра n-вимірного простору, координати якого визначаються значеннями індивідуальних показників ефективності, що підлягають порівнюванню. У цьому разі відстань між визначеним параметром і параметром-еталоном графічно характеризує кількісну оцінку рівня ефективності виробництва в даному структурному підрозділі стосовно встановленого критерію, тобто комплексного узагальненого показника. Значення узагальненого (рейтингового) показника ефективності визначається за формулою:

.           (4.14)

Абсолютне значення узагальненого рейтингового показника має пряму дію, тобто що вищим він є, то вище місце займає відповідний j-й структурний підрозділ. Наприклад, для механічного цеху підприємства виконання завдання за звітний період становить за обсягом випуску продукції 97%, за продуктивністю праці — 90%, за фондовіддачею — 89%, за матеріаловіддачею — 94%. Тоді за формулою (4.14) значення узагальненого рейтингового показника становитиме:

.

За умов ринкових перетворень надзвичайно важливо мати об’єктивну і стислу аналітичну інформацію про підприємство, яка б задовольнила всіх її користувачів — як зовнішніх, так і внутрішніх. Насамперед це стосується аналітичної інформації про фінансовий стан підприємства, його платоспроможність. Така інформація використовується як власниками підприємств для підвищення дохідності капіталу, забезпечення стабільної роботи підприємницьких структур, так і кредиторами та потенційними інвесторами для мінімізації ризику за позиками і внесками. Вона має свідчити про конкурентоспроможність підприємства, його потенційні можливості. Певною мірою задовольняє зазначені вимоги аналітична інформація щодо кількісної рейтингової оцінки платоспроможності підприємства, яка визначається за формулою (4.14). При цьому як індивідуальні економічні характеристики можуть бути використані показники ліквідності, еталонні значення яких доцільно взяти на рівні чинних нормативів. До таких показників ліквідності включають:

коефіцієнт абсолютної ліквідності;

проміжний коефіцієнт покриття;

загальний коефіцієнт покриття.

Виходячи з абсолютного значення рейтингового узагальнюючого комплексного показника, можна кількісно визначити певні пріоритети щодо оцінки стану платоспроможності кожного підприємства з відповідної їх сукупності. Основою розрахунків, що виконуються, є комплексна порівняльна рейтингова оцінка фінансового стану, рентабельності і ділової активності підприємства, що базується на методиці фінансового аналізу підприємства за умов ринкових відносин.