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 Podejście dedukcyjne – odwrotny kierunek badań: od zjawisk ogólnych do szczegółowych, od wyników do czynników, od skutków do przyczyn.

Porównywanie w czasie 1. Wskaźnik dynamiki o stałej podstawie: Gdzie: Xt = wielkość z okresu badanego X0 = wielkość z okresu podstawowego (bazowego)

Porównywanie w czasie 2. Wskaźnik dynamiki łańcuchowy: Gdzie: Xt-1 = wielkość z okresu poprzedniego

Porównywanie w czasie 3. Tempo zmian

Metody badania przyczynowego Metody 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 uwzględniania składnika losowego, Metody stochastyczne – oprócz wpływu czynników głównych bierze się pod uwagę wpływ czynnika losowego

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

Z = Z1 – Z0 Za = a1 * b0 * c0  Za = Za - Z0 Zb = a1 * b1 * c0 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

Zc = a1 * b1 * c1  Zc = Zc - Zb  Z =  Za +  Zb +  Zc 4. Obliczenie wpływu zmiany czynnika c Zc = a1 * b1 * c1  Zc = Zc - Zb 5. Sprawdzenie poprawności  Z =  Za +  Zb +  Zc

Metoda różnicowania – skrócony zapis metody łańcuchowej Z0 = a0 * b0 * c0 Z1 = a1 * b1 * c1

 Za = (a1 – a0) * b0 * c0  Zb = a1 * (b1 – b0) * c0 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: 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 Zmiana kolejności podstawiania czynników w tej metodzie może powodować niewielką zmianę wielkości wpływu czynnika na zjawisko

Z0 = a0 * b0 * c0 Za = lnA / lnZ * (Z1 – Z0) 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 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

 Za = (a1 – a0) * b0 * c0  Zb = a0 * (b1 – b0) * c0 Obliczenie odchyleń indywidualnych  Za = (a1 – a0) * b0 * c0  Zb = a0 * (b1 – b0) * c0  Zc = a0 * b0 * (c1 – c0)

 Zabc = (a1 – a0) * (b1 – b0) * (c1 – c0) 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 + odchylenia grupowe  Z =  Za +  Zb +  Zc +  Zab +  Zac +  Zbc +  Zabc

Pozostałe metody deterministyczne: Metoda reszty, Metoda wskaźnikowa, Metoda funkcyjna, Metoda podstawień krzyżowych,

Zadanie 1 Sklepy (szt.) Zatrudnienie (os.) Wydajność (tys. zł) 30 27 9 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 (szt.) Zatrudnienie (os.) Wydajność (tys. zł) plan. rzecz. 30 27 9 11 1,5 1,35

Rachunek korelacji i regresji w analizie ekonomicznej

Analiza korelacji – najczęściej wykorzystywany jest współczynnik korelacji liniowej – mierzy stopień ścisłości związku między dwiema zmiennymi oraz wskazuje kierunek i rozmiar (natężenie) korelacji 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)

Skonstruowanie macierzy z danymi Obliczenie współczynników korelacji (WK) – np. arkusz kalkulacyjny Excela – menu Narzędzia – Analiza Danych (Dodatki - Analysis ToolPak) – Korelacja Interpretacja wyników Współczynnik przyjmuje wartości w przedziale -1 do +1; Wartość bliska -1 – silna korelacja ujemna Wartość bliska 0 – brak korelacji Wartość bliska -1 – silna korelacja dodatnia W badaniach ekonomicznych: WK > 0,5 korelacja wyraźna; 0,5 > WK > 0,3 korelacja średnia; WK < 0,3 korelacja niewyraźna

Współczynnik korelacji jakościowej, np. Pearsona, Bykowskiego, np Współczynnik 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. Skutek Przyczyna Pozytywny (1) Negatywny (0) Wystąpiła (1) A B Nie wystąpiła (0) C D

Współczynnik korelacji Pearsona dla danych z powyższej tabeli:

Analiza regresji – równanie regresji to ilościowy wyraz zależności między badanym zjawiskiem ekonomicznym a czynnikami je określającymi. Gdzie: Y – badane zjawisko x1, .., xn – czynniki określające zjawisko b1, …, bx – współczynniki regresji

Współczynniki regresji (b) – wyrażają o ile przeciętnie zmieni się zmienna badana Y, w wyniki zmiany czynnika x o jednostkę, przy pozostałych x niezmiennych. Współczynnik determinacji (WD) – to miara dopasowania równania regresji do zebranego materiału – im wyższy tym lepiej. Np. arkusz kalkulacyjny Excel – Wstaw – funkcje – statystyczne – wybór konkretnej funkcji

Zadanie 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 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.