Эксплораторный факторный анализ

Оглавление:

В современных экономических условиях предприятие вынуждено самостоятельно определять перспективы своего развития. Успешное решение актуальных экономических проблем, несомненно, зависит от развития теории анализа деятельности, которая позволяет определить эффективность хозяйственной деятельности предприятия и выявить закономерности изменения основных результатов его деятельности.

Одной из основных задач финансового анализа любого экономического явления является». Выявление факторов, уровень и изменения которых оказывают решающее влияние на возникновение и изменение уровня явления, считающегося продуктивным по отношению к этим факторам».

Величина обобщенного показателя деятельности структурных подразделений и всех производственных образований зависит от большого количества факторов, действующих либо в определенном порядке, либо одновременно, по-разному направленных и с разной силой. Эта зависимость может иметь различную природу: вероятностную, где возможно влияние одного значения на изменение другого (вероятностную); или детерминистическую, то есть зависимость показателя результативности от факторов: каждое значение фактора соответствует одному значению результирующего показателя. Каждый показатель эффективности зависит от множества факторов. Чем больше внимания уделяется влиянию факторов на величину показателя, тем более точными будут результаты анализа и оценка качества принимаемого решения. В некоторых ситуациях, без глубокого и всестороннего изучения прямого влияния факторов, невозможно сделать обоснованные выводы о результатах деятельности компании.

Финансовый анализ преследует несколько целей: оценка финансового состояния; выявление изменений финансового состояния во времени и пространстве; выявление основных факторов, вызвавших изменения финансового состояния; прогнозирование основных тенденций в финансовом состоянии.

Как известно, существуют следующие основные виды финансового анализа:

горизонтальный анализ;
вертикальный анализ;;
Анализ тенденций;
Метод финансовых коэффициентов;
сравнительный анализ;
Факторный анализ.

Факторный анализ — это отрасль многомерного статистического анализа, объединяющая методы оценки размерности набора наблюдаемых переменных путем изучения структуры ковариационных или корреляционных матриц. Другими словами, задача метода — перейти от действительно большого числа атрибутов или причин, определяющих наблюдаемую изменчивость, к небольшому числу важнейших переменных (факторов) с минимальными потерями информации. Этот метод зародился и изначально разрабатывался для целей психологии и антропологии (рубеж 19 и 20 веков), но сейчас область его применения гораздо шире.

Основные модели финансового анализа

Любой вид финансового анализа основан на использовании модели, позволяющей оценить и проанализировать динамику показателей бизнеса. Существует три основных типа моделей: описательная, прогностическая и нормативная.

Описательные модели также называют описательными моделями. Они являются базовыми моделями, используемыми для оценки финансового состояния компании. Они включают в себя: Построение системы балансов, представление финансовых отчетов в различных аналитических разделах, вертикальный и горизонтальный анализ отчетов, система аналитических коэффициентов, аналитические примечания к отчетам. Все эти модели основаны на использовании учетной информации.

Вертикальный анализ основывается на различном представлении финансовой отчетности — в виде относительных величин, характеризующих структуру сводных итогов. Динамический ряд этих значений является обязательным элементом анализа, позволяющим отслеживать и прогнозировать структурные сдвиги в структуре экономических активов и источниках их покрытия.

Горизонтальный анализ позволяет показать тенденции изменения отдельных позиций или их групп, включенных в состав бухгалтерской отчетности. Основой данного анализа является расчет основных темпов роста статей баланса и отчета о прибылях и убытках.

Система аналитических коэффициентов является основным элементом анализа финансового состояния, который используется различными группами пользователей: Менеджеры, аналитики, акционеры, инвесторы, кредиторы и др. Существует десятки таких показателей, разбитых на несколько групп по основным направлениям финансового анализа:

Показатели ликвидности;
Показатели финансовой стабильности;
Индикаторы экономической активности;
Показатели рентабельности.

Прогнозные модели — это модели с прогнозным характером. Они используются для прогнозирования прибыли компании и ее будущего финансового положения. Наиболее широко используются: Расчет критической точки продаж, построение прогнозной финансовой отчетности, динамические аналитические модели (модели жестких детерминированных факторов и регрессионные модели), модели ситуационного анализа.

Нормативные модели. Модели данного типа позволяют сравнивать фактические результаты деятельности компании с ожидаемыми результатами, рассчитанными в соответствии с бюджетом. Эти модели в основном используются во внутреннем финансовом анализе. Их суть заключается в установлении стандартов для каждой статьи расходов по технологическим процессам, видам продукции, центрам ответственности и т.д., а также в анализе отклонений фактических данных от этих стандартов. Анализ по существу основан на применении жестко детерминированных факторных моделей.

Как видим, моделирование и анализ факторных моделей играет важную роль в методологии финансового анализа. Давайте посмотрим поближе на этот аспект.

Факторный анализ, его типы и задачи

Функционирование любой социально-экономической системы (в том числе и предприятия) происходит в условиях сложного взаимодействия сложных внутренних и внешних факторов. Фактор — это причина, движущая сила процесса или явления, которая определяет его природу или одну из его основных особенностей.

Факторный анализ — это методология комплексного и систематического изучения и измерения влияния факторов на величину показателей эффективности, подполе многомерного статистического анализа, объединяющее методы оценки размерности набора наблюдаемых переменных. Другими словами, задача метода — переход от реального большого числа признаков или причин, определяющих наблюдаемую изменчивость, к малому числу важнейших переменных (факторов) с минимальными потерями информации (схожих по характеру, но не в методах математического аппарата — компонентного анализа, канонического анализа и т.д.). Изначально метод зарождался и развивался в задачах психологии и антропологии (на рубеже 19 и 20 веков), но сейчас сфера его применения гораздо шире. Процедура оценки состоит из двух этапов: оценки факторной структуры — количества факторов, необходимого для объяснения корреляционной связи между баллами и факторной нагрузкой — и последующей оценки самих факторов по результатам наблюдений. Одним словом, под факторным анализом понимается методология комплексного и систематического исследования и измерения влияния факторов на величину получаемых показателей.

Сущность концепции исследовательского факторного анализа

Факторный анализ является статистическим инструментом, используемым в психологии для построения многофакторных тестов, а также для систематизации и обобщения комплексных наблюдений.

Вариантов применения факторного анализа достаточно много, они включают в себя построение тестов, определение личностных параметров и способностей и т.д.

Этот термин относится к различным статистическим методам — разведочный факторный анализ или разведочный факторный анализ является более старым и простым методом, подтверждающий факторный анализ особенно популярен в социальной психологии и используется не только для изучения индивидуальных различий. Однако следует отметить, что авторы в литературе не всегда указывают, какой вид факторного анализа использовался в исследовании.

Исследовательский факторный анализ имеет две функции — во-первых, он показывает, сколько индивидуальных психологических факторов измеряется, и, во-вторых, он показывает, какие факторы измеряют используемые переменные.

Роль исследовательского факторного анализа в социальных науках достаточно велика, и исследования с его использованием проводятся на протяжении столетия. Это началось с фундаментальной работы Спирмена над умственными способностями. Сегодня этот количественный метод широко используется в психологии, экономике, образовании, политологии, социологии и др. Она также использовалась в физике и биологии, но в гораздо меньшей степени.

При создании психологического теста с различным количеством элементов важно измерять только одну психологическую переменную.

Надежность используемой шкалы проверяется коэффициентом альфа Кронбаха. В нем говорится, что все элементы, присутствующие в тесте, образуют единую шкалу. Таким образом, коэффициент оценивает, является ли предположение обоснованным.

Например, нам нужно провести анализ на случайно сгенерированной выборке и для этого мы отобрали 200 студентов и решили проверить 1 — вес тела в кг, 2 — степень неразборчивости речи (по шкале от 1 до 5), 3 — длину ноги в см, 4 — болтливость студентов (по шкале от 1 до 5), 5 — длину руки в см, 6 — степень раскачивания при ходьбе по прямой линии (по шкале от 1 до 5).

Вполне очевидно, что индикаторы 1,3,5 будут коррелировать друг с другом. Эти 3 параметра измеряют размеры — одну из основных характеристик образца. Параметры 2,4,6 также различаются друг от друга, одной из причин отклонения может быть употребление алкоголя накануне вечером.

Это наблюдение выделяет 6 фрагментарных показателей, которые измеряют два фактора — размер и степень интоксикации.

Этот пример может быть использован для выделения основных функций исследовательского факторного анализа — количества психологических факторов, измеряемых набором переменных, и конкретных факторов, которые измеряются используемыми переменными.

Интерпретация итогов факторного анализа

Интерпретация извлекаемых факторов является заключительным этапом факторного анализа.

Для определения количества факторов, подлежащих интерпретации, используется несколько формальных критериев.

Наиболее распространенным является критерий Кайзера, основанный на оценках собственных значений матрицы, когда выбирается конкретный фактор. Отбрасываются те факторы, для которых значение матрицы меньше единицы.

Интерпретация основана на изучении матрицы факторных нагрузок или графически.

Факторные нагрузки — это стандартизированные весовые коэффициенты каждой переменной, варьирующиеся от -1 до 1. Чем выше значение факторной нагрузки данной переменной, тем больше эта переменная связана с найденным фактором.

При небольшом количестве выбранных факторов удобным способом интерпретации было бы графическое представление — факторы были бы координатными осями, а переменные — точками, координаты которых задаются значениями факторных нагрузок.

Существуют условия для факторной матрицы:

Каждая строка должна содержать значение нулевого коэффициента;
В столбцах матрицы нулевых значений должно быть как минимум количество факторов;
Каждая пара столбцов должна иметь более одной переменной — один столбец должен иметь значения нулевого фактора, а другой столбец должен иметь значения ненулевого фактора;
Матрица должна иметь большую долю переменных, если количество факторов одинаково и более 4 имеют нулевые значения коэффициентов в любой паре столбцов одновременно;
Каждая пара столбцов имеет несколько переменных, значения которых ненулевые;
Не должно быть никакой корреляции между факторами.

Если эти условия выполнены, то на факторном графике (графике) будет много точек вблизи осей, большое количество точек вблизи начала координат, а также небольшое количество точек вдали от обеих осей и начала координат.

На практике количество факторов определяется следующими критериями:

Собственные номера больше 1;
Воспроизводимая дисперсия;
Выпадение, при котором график завершает выделение по фактору, после которого кривая находится вблизи горизонтального положения — «каменистого экрана».

Факторный анализ имеет достаточно серьезные ограничения — отсутствует математическое решение задач факторных нагрузок, влияние каждого фактора на изменение переменных, присутствует субъективность в интерпретации результатов, длительный отбор переменных при поиске оптимальной модели.

Вопросы факторного анализа

Проблемы факторного анализа:

Количество факторов является первой проблемой в факторном анализе. Сколько факторов необходимо и достаточно для проведения процедуры анализа, заранее неизвестно, поэтому исследователь должен определить и оценить их количество заранее. Примерным руководством для определения количества факторов является критерий Кайзера и критерий отбора Кеттелла;
Общность — это вторая проблема факторного анализа, которая является частью дисперсии переменной. Общность — это вклад всех факторов в единственную дисперсию переменной. Суть этой проблемы заключается в том, что они тоже не известны до начала анализа и должны быть каким-то образом предопределены. Это важно, потому что величины факторных нагрузок зависят от величин общностей;
Вращение и интерпретация — это третья проблема факторного анализа. Решение этой задачи связано с геометрическим представлением факторной структуры;
Оценка значений коэффициентов является следующей задачей факторного анализа. Оценить значение коэффициента можно, используя линейную комбинацию значений исходных переменных. Суть проблемы заключается в том, что невозможно точно выразить суммарный коэффициент исходными переменными, и можно получить только оценки с разной степенью достоверности. Чем больше исходные переменные будут соответствовать требованиям, тем более надежной будет факторизация оценки.

Таким образом, факторный анализ является сложной, но элегантной математической процедурой со статистической силой. Факторный анализ позволяет интерпретировать информацию об эмпирических данных.

На странице курсовые работы по психологии вы найдете много готовых тем для курсовых по предмету «Психология».

Здесь темы рефератов по психологии

Читайте дополнительные лекции: