Экономический анализ крупномасштабных факторных моделей стал
предметом интенсивных исследований в последние годы. С течением
времени и развитием информационных технологий неизбежно появляются
данные из многих других серий и за более длительные периоды. Хотя
наличие большего количества данных позволяет лучше понять
экономические явления и аномалии, исследователи могут страдать от
информационной перегрузки и не иметь возможности легко
интерпретировать данные.
В последние годы анализ больших данных привлек внимание как теоретических, так и эмпирических исследователей. Первоначально внимание уделялось использованию факторных моделей в качестве инструмента для снижения размерности. Однако количество эмпирических и теоретических исследований значительно возросло. Эмпирические исследователи сочли полезным извлечение множества факторов из большого количества рядов во многих ситуациях прогнозирования и разработки политики. Исследователи-теоретики пытались расширить стандартный факторный анализ, чтобы увеличить размерность двух измерений набора панельных данных.
В последние годы факторная структура была включена в регрессионный анализ для устранения перекрестной корреляци. Детерминированный факторный анализ - это статистический метод, используемый для описания изменчивости взаимосвязанных наблюдаемых переменных в терминах потенциально меньшего числа ненаблюдаемых переменных, называемых факторами. Например, возможно, что изменения в шести наблюдаемых переменных в значительной степени отражают изменения в двух ненаблюдаемых (фундаментальных) переменных. Факторный анализ ищет эти общие вариации в ответ на ненаблюдаемые латентные переменные. Наблюдаемые переменные моделируются как линейная комбинация.
Детерминированный факторный анализ - это метод, используемый для изучения влияния факторов, связь которых с конечным показателем является функциональной, т.е. метод, в котором конечный показатель факторной модели представлен в виде произведения, коэффициента или алгебраической суммы факторов. Методы детерминированного факторного анализа:
- Метод замещения цепей;
- Метод абсолютных разностей;
- Метод относительной разницы;
- Интегральный метод;
- Логарифмический метод.
Данный вид факторного анализа является наиболее используемым, поскольку он относительно прост в реализации (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет составить логику основных факторов развития предприятия, измерить их влияние и понять, в какой степени можно и нужно изменить какие факторы для повышения эффективности производства. Проще говоря, факторная нагрузка переменной измеряет степень, в которой переменная связана с определенным фактором. Общее объяснение методов факторного анализа заключается в том, что полученная информация о взаимозависимостях между интересующими переменными может быть затем использована для сокращения набора переменных в наборе данных. Это один из наиболее широко используемых методов взаимозависимости.
Он используется, когда набор интересующих переменных имеет систематическую взаимозависимость и целью является выявление основополагающих факторов, создающих эту взаимозависимость. Причины эффекта называются факторами, а анализируемый показатель - показателем результата. Каждый показатель результата может затем служить в качестве факторного показателя. Например, прибыль как показатель эффективности зависит от многих факторов: объема продаж, цены и т.д., и прибыль была бы факторным показателем в показателе эффективности продаж рентабельности, который рассчитывается путем деления прибыли на объем продаж.
На этом все.
Не забывайте ставить лайки, писать комментарии и подписываться на
наш канал.