Задачи детерминированного факторного анализа (ДФА) нашли широкое применение в практике аналитической работы, однако детерминированный подход не позволяет учитывать влияние на результативный показатель очень многих факторов, не находящихся с ним в пропорциональной зависимости (спрос, текучесть кадров, размещение торговой сети и т. д.). Кроме того, в задачах ДФА невозможно выделить результаты одновременно действующих факторов. Эти недостатки обусловили необходимость применения стохастического моделирования в экономическом анализе, называемого иначе математико-статистическими методами изучения связей, которые являются в определенной степени дополнением и углублением ДФА.
Таким образом, в экономическом анализе стохастические модели используются в тех случаях, когда необходимо:
– оценить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную модель;
– изучить и сравнить влияние факторов, которые нельзя включить в одну и ту же детерминированную модель;
– выделить и оценить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним определенным количественным показателем.
В отличие от детерминированного, стохастический подход для своей реализации требует выполнения ряда предпосылок:
1. Качественная однородность совокупности, т. е. в пределах варьирования значений факторов не должно происходить качественного скачка в характере отражаемого явления.
2. Достаточная численность совокупности наблюдения, позволяющая с точностью и надежностью выявить имеющиеся закономерности (в теории статистики считается, что количество наблюдений должно в 6-8 раз превышать количество факторов).
3. Наличие методов, т. е. специального математического аппарата, позволяющего выявить тесноту связи между изучаемыми показателями и оценить величину влияния факторов на изменение результативного показателя.
В целом стохастическое моделирование предназначено для решения трех задач:
1) установление факта наличия или отсутствия связи между изучаемыми признаками;
2) выявление причинных связей между изучаемыми показателями и количественное измерение действия факторов на результативный показатель;
3) прогнозирование неизвестных значений результативных показателей.
Проведение стохастического моделирования осуществляется согласно следующим этапам:
1) качественный анализ, подразумевающий постановку цели анализа, определение результативных и факторных признаков, отбор и отсев факторов;
2) количественный анализ, т. е. построение регрессионной модели (уравнения регрессии) и расчет параметров уравнений регрессии;
3) проверка адекватности модели, т. е. оценка точности (надежности) уравнения связи и правомерности его использования для практической цели.
Практическая реализация указанных этапов основывается на применении корреляционного и регрессионного методов анализа, рассмотренных ниже.