metody badawcze wykorzystywane w analizach – Ćw 2
DESCRIPTION
Metody badawcze wykorzystywane w analizach – ĆW 2. Podejścia badawcze: Podejście indukcyjne – w badaniach przechodzi się: od zjawisk szczegółowych do ogólnych, od czynników do wyników, od przyczyn do skutków - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Metody badawcze Metody badawcze wykorzystywane w wykorzystywane w analizach – ĆW 2analizach – ĆW 2
Podejścia badawcze:Podejścia badawcze:
- Podejście indukcyjnePodejście indukcyjne – w badaniach przechodzi się: – w badaniach przechodzi się:
od zjawisk szczegółowych do ogólnych, od czynników od zjawisk szczegółowych do ogólnych, od czynników
do wyników, od przyczyn do skutkówdo wyników, od przyczyn do skutków
- Podejście dedukcyjnePodejście dedukcyjne – odwrotny kierunek badań: od – odwrotny kierunek badań: od
zjawisk ogólnych do szczegółowych, od wyników do zjawisk ogólnych do szczegółowych, od wyników do
czynników, od skutków do przyczyn.czynników, od skutków do przyczyn.
Podejście indukcyjne lub dedukcyjne
Porównywanie Badania przyczynowePlanistyczne metody
rachunku ekonomicznego
W czasie
Do planu lub innych normatywów
Przestrzenne
Deterministyczne Stochastyczne Rachunek
kalkulacyjny
Rachunek optymalizacyjny
Porównywanie w czasiePorównywanie w czasie
1. Wskaźnik dynamiki o stałej podstawie:1. Wskaźnik dynamiki o stałej podstawie:
100*0
0 x
xD
t
Gdzie:
Xt = wielkość z okresu badanego
X0 = wielkość z okresu podstawowego (bazowego)
Porównywanie w czasiePorównywanie w czasie
2. Wskaźnik dynamiki łańcuchowy:2. Wskaźnik dynamiki łańcuchowy:
100*1
t
tt x
xD
Gdzie:
Xt-1 = wielkość z okresu poprzedniego
Porównywanie w czasiePorównywanie w czasie
3. Tempo zmian3. Tempo zmian
100*1
1
t
ttz x
xxT
Metody badania przyczynowegoMetody badania przyczynowego
1.1. Metody deterministyczneMetody deterministyczne – relacje między badanym
zjawiskiem a czynnikami go kształtującymi można
przedstawić w postaci związku funkcyjnego pozwalającego
na ścisłe, określenie zakresu i kierunku wpływu
poszczególnych czynników na zmiany zjawiska - bez bez
uwzględniania składnika losowegouwzględniania składnika losowego,
2.2. Metody stochastyczneMetody stochastyczne – oprócz wpływu czynników
głównych bierze się pod uwagę wpływ czynnika losowegowpływ czynnika losowego
Metoda podstawień łańcuchowych Metoda podstawień łańcuchowych – pozwala określić w
sposób liczbowy wpływ poszczególnych czynników na
wielkości badanego zjawiska
Z0 = a0 * b0 * c0
Z1 = a1 * b1 * c1
Gdzie:
Z0 – poziom badanego zjawiska w okresie ubiegłym lub wg planu
Z1 – poziom badanego zjawiska w okresie bieżącym (sprawozdawczym)
a0, b0, c0 – poziom czynników z okresu bazowego lub planu wpływających na zjawisko
a1, b1, c1 – poziom czynników z okresu badanego
1. Obliczenie odchylenia bezwzględnego
Z = Z1 – Z0
2. Obliczenie wpływu zmiany czynnika a
Za = a1 * b0 * c0
Za = Za - Z0
3. Obliczenie wpływu zmiany czynnika b
Zb = a1 * b1 * c0
Zb = Zb - Za
4. Obliczenie wpływu zmiany czynnika c
Zc = a1 * b1 * c1
Zc = Zc - Zb
5. Sprawdzenie poprawności
Z = Za + Zb + Zc
Metoda różnicowaniaMetoda różnicowania – skrócony zapis metody
łańcuchowej
Z0 = a0 * b0 * c0
Z1 = a1 * b1 * c1
1. Obliczenie wpływu zmiany czynnika a
Za = (a1 – a0) * b0 * c0
2. Obliczenie wpływu zmiany czynnika b
Zb = a1 * (b1 – b0) * c0
3. Obliczenie wpływu zmiany czynnika c
Zc = a1 * b1 * (c1 – c0)
Ograniczenia w stosowaniu:Ograniczenia w stosowaniu:
1. Czynniki wpływające na badane zjawisko powinny być
tak dobrane, aby ich układ w odpowiednim wyrażeniu
algebraicznym dawał wielkości badanego zjawiska
Np. sprzedaż = liczba sklepów * liczba dni roboczych * średnie
zatrudnienie * dzienna wydajność pracy sklepu
2. Zmiana kolejności podstawiania czynników w tej
metodzie może powodować niewielką zmianę
wielkości wpływu czynnika na zjawisko
Metoda logarytmiczna Metoda logarytmiczna – uzyskujemy te same wyniki
niezależnie od kolejności podstawiania czynników
Z0 = a0 * b0 * c0
Z1 = a1 * b1 * c1
1. Obliczenie wpływu czynnika a
Za = lnA / lnZ * (Z1 – Z0)
gdzie:
A = a1 / a0
Z = Z1 / Z0
Analogiczne obliczenia dla czynnika b i c
Metoda różnic cząstkowychMetoda różnic cząstkowych – metoda ta daje możliwość ustalenia zarówno
odchyleń indywidualnych (wpływ pojedynczych czynników na poziom zjawiska), jak
również odchyleń grupowych (wpływ par i grup czynników na zjawisko)
Z0 = a0 * b0 * c0
Z1 = a1 * b1 * c1
1. Obliczenie odchyleń indywidualnych
Za = (a1 – a0) * b0 * c0
Zb = a0 * (b1 – b0) * c0
Zc = a0 * b0 * (c1 – c0)
1. Obliczenie odchyleń grupowych
Zab = (a1 – a0) * (b1 – b0) * c0
Zac = (a1 – a0) * b0 * (c1 – c0)
Zbc = a0 * (b1 – b0) * (c1 – c0)
Zabc = (a1 – a0) * (b1 – b0) * (c1 – c0)
Odchylenie globalne = odchylenia indywidualne + Odchylenie globalne = odchylenia indywidualne +
odchylenia grupoweodchylenia grupowe
Z = Za + Zb + Zc + Zab + Zac + Zbc + Zabc
Pozostałe metody deterministyczne:Pozostałe metody deterministyczne:
- Metoda reszty,Metoda reszty,
- Metoda wskaźnikowa,Metoda wskaźnikowa,
- Metoda funkcyjna,Metoda funkcyjna,
- Metoda podstawień krzyżowych,Metoda podstawień krzyżowych,
Zadanie 1Zadanie 1
Jakie czynniki i w jakim stopniu wpłynęły na zmianę wielkości sprzedaży
w firmie w roku 2009 w stosunku do założeń w planie (tabela
poniżej)? Przyjęto, że sprzedaż w firmie zależy od: liczby sklepów,
średniego zatrudnienia w sklepie oraz wydajności na 1
zatrudnionego.
Do obliczeń wykorzystując poznane metody i zinterpretuj wyniki.
Sklepy Sklepy (szt.)(szt.)
ZatrudnienieZatrudnienie(os.)(os.)
WydajnośćWydajność(tys. zł)(tys. zł)
plan.plan. rzecz.rzecz. plan.plan. rzecz.rzecz. plan.plan. rzecz.rzecz.
3030 2727 99 1111 1,51,5 1,351,35
Rachunek korelacji i regresji w Rachunek korelacji i regresji w analizie ekonomicznejanalizie ekonomicznej
Analiza korelacjiAnaliza korelacji – najczęściej wykorzystywany jest
współczynnik korelacji liniowejwspółczynnik korelacji liniowej – mierzy stopień
ścisłości związku między dwiema zmiennymi oraz
wskazuje kierunek i rozmiar (natężenie) korelacji
Potencjalne problemy:Potencjalne problemy:
- Właściwe określenie celu i zakresu badań (np. od czego
zależy sprzedaż, itp.);
- Zebranie informacji liczbowych charakteryzujących dane
zjawiska oraz potencjalne czynniki je kształtujące
(przekrój przestrzenny, czasowy, łączny)
1. Skonstruowanie macierzy z danymi
2. Obliczenie współczynników korelacji (WK) – np. arkusz
kalkulacyjny Excela – menu Narzędzia – Analiza
Danych (Dodatki - Analysis ToolPak) – Korelacja
3. Interpretacja wyników
1. Współczynnik przyjmuje wartości w przedziale -1 do +1;
2. Wartość bliska -1 – silna korelacja ujemna
3. Wartość bliska 0 – brak korelacji
4. Wartość bliska -1 – silna korelacja dodatnia
5. W badaniach ekonomicznych:
- WK > 0,5 korelacja wyraźna;
- 0,5 > WK > 0,3 korelacja średnia;
- WK < 0,3 korelacja niewyraźna
Współczynnik korelacji jakościowejWspółczynnik korelacji jakościowej, np. Pearsona, Bykowskiego,
np. badanie zależności między poziomem wykształcenia a
osiąganymi efektami pracy – współzależność można rozpatrywać w
ramach cech, która przyjmują tylko dwa stany: występują lub nie.
SkutekSkutek
PrzyczynaPrzyczynaPozytywny (1)Pozytywny (1) Negatywny (0)Negatywny (0)
Wystąpiła (1)Wystąpiła (1) AA BB
Nie wystąpiła (0)Nie wystąpiła (0) CC DD
Współczynnik korelacji PearsonaWspółczynnik korelacji Pearsona dla danych z powyższej tabeli: dla danych z powyższej tabeli:
DCDBCABA
CBDAR
***
**
Analiza regresji Analiza regresji – równanie regresji to ilościowy wyraz zależności między badanym zjawiskiem ekonomicznym a czynnikami je określającymi.
nn xbxbxbbY ...22110
Gdzie:
Y – badane zjawisko
x1, .., xn – czynniki określające zjawisko
b1, …, bx – współczynniki regresji
1.1. Współczynniki regresjiWspółczynniki regresji (b)(b) – wyrażają o ile przeciętnie
zmieni się zmienna badana Y, w wyniki zmiany czynnika
x o jednostkę, przy pozostałych x niezmiennych.
2.2. Współczynnik determinacji (WD)Współczynnik determinacji (WD) – to miara
dopasowania równania regresji do zebranego materiału
– im wyższy tym lepiej.
3. Np. arkusz kalkulacyjny Excel – Wstaw – funkcje –
statystyczne – wybór konkretnej funkcji
Zadanie 2Zadanie 2
W pewnym sieciowym przedsiębiorstwie handlowym badano zmiany wielkości obrotów po wprowadzeniu sprzedaży premiowanej. Nowe rozwiązanie wprowadzono w 20 sklepach, a efektem był wzrost sprzedaży w 17 z nich. W pozostałych 30 sklepach sieci nie wprowadzono takiej akcji. W tej grupie wzrost obrotów zanotowano tylko w 7 sklepach. Określ czy istnieje zależność między zastosowanym środkiem aktywizacji sprzedaży a wielkościami obrotów.
Zadanie 3Zadanie 3
W pewnym sieciowym przedsiębiorstwie handlowym oszacowano
regresyjną zależność pomiędzy roczną wartością sprzedaży, a
stanami zatrudnienia i powierzchnią handlową poszczególnych
obiektów. Uzyskany model liniowy ma postać:
y = 2440 + 80,4x1 + 21x2
gdzie:
y – wielkość sprzedaży w tys. zł
x1 – zatrudnienie w osobach
x2 – powierzchnia handlowa w m2
1. Zinterpretuj współczynniki modelu.
2. Dokonaj, na podstawie posiadanego modelu, prognozy sprzedaży
na przyszły rok przy założeniu że zatrudnienie zwiększy się z 250
do 265 osób, a powierzchnia wzrośnie z 6300 m2 do 7100 m2.