в) випадковість і незалежність спостережень. Ця вимога найскладніша для виконання, оскільки однією з особливостей економічних показників є їх інер-ційність і взаємозалежність. Нерідко цією вимогою нехтують або відкидають оз-наки, що взаємно корелюються, за допомогою спеціальних стохастичних інстру-ментів;

г) однорідність. Якісна однорідність досягається шляхом логічного відбору;

критерієм кількісної однорідності може бути, зокрема, коефіцієнт варіації -його значення не має перевищувати 33%;.

д) наявність розподілу ознак, близького до нормального. Існують різноманіт-ні статистичні методи перевірки нормальності розподілу. Виконання цієї вимо-ги в економічних дослідженнях нерідко пов'язане з істотними труднощами і не завжди можливе;

е) наявність спеціального математичного апарату. Залежно від умов, у яких проводиться аналіз, можуть застосовуватися різноманітні методи: регресійний аналіз, кореляційний аналіз, спектральний аналіз та ін.

Побудова стохастичної моделі проводиться у декілька етапів:*

якісний аналіз (визначення мети аналізу, сукупності, результативних і фак-торних показників (ознак), вибір періоду, за який проводиться аналіз, а та-кож вибір прийому аналізу);*

попередній аналіз сукупності,яка моделюється (перевірка однорідності, вик-лючення аномальних спостережень, уточнення необхідного обсягу вибірки, установлення законів розподілу показників, що вивчаються);*

побудова стохастичної (регресійної) моделі (уточнення переліку факторів, розрахунок оцінки параметрів рівнянь регресії, перегляд конкуруючих варі-антів моделей);*

оцінка адекватності моделі (перевірка статистичної істотності рівняння в ці-лому і його окремих параметрів, перевірка відповідності формальних власти-востей оцінки завданням дослідження);*

економічна інтерпретація і практичне використання моделі (визначення просторово-тимчасової тривалості побудованої залежності, оцінка практич-них властивостей моделі) [3, с. 67-68]. Викладені особливості стохастичної моделі факторного аналізу необхідно

враховувати при виборі прийомів аналізу явищ,

Прийоми, що використовуються для аналізу стохастичних (імовірнісних) причинно-наслідкових зв'язків

Прийом порівняння паралельних рядів дозволяє встановити напрямок зв'язку між факторами і кінцевим результатом шляхом зіставлення двох або кількох рядів показників. Сутність цього прийому в тому, що спочатку факторні показники роз-ташовуються в порядку зростання або спадання (ранжируються), а після цього па-ралельно їм розташовуються відповідні показники результату. Порівняння цих ря-дів дає змогу не тільки підтвердити наявність зв'язку, а і виявити його напрям. Та-ким чином, можна порівняти ряди показників, що змінюються в часі й просторі, а також ряди розподілу. Наприклад, за допомогою цього прийому можна встановити зв'язок між темпами зростання фондоозброєності праці й темпами росту її про-дуктивності; між зниженням продуктивності сільськогосподарських тварин із збільшенням обсягу кормів на одну голову, що свідчить про незадовільну організа-цію годівлі (незбалансований раціон, погану якість кормів і т.д.).

Прийом аналітичних групувань є найрозповсюдженішим прийомом аналізу.

Як правило, підставою групування служить ознака-фактор, за результатив-ними ознаками проводиться розрахунок групувань середніх значень, за зміною величини яких визначається наявність зв'язку між факторами і кінцевими ре-зультатами. Отже, аналітичними можна називати такі групування, що дозволя-ють встановити і вивчити зв'язок між результатами і факторами одиниць одно-типної сукупності. Групування дозволяє вивчити ті або інші економічні явища в їх взаємозв'язку і взаємообумовленості, виявити вплив найістотніших факто-рів, виявити ті або інші закономірності й тенденції, притаманні цим процесам і явищам. Групування припускає певну класифікацію явищ і процесів, а також причин і факторів, що їх обумовлюють.

Групування явищ і процесів, причин і факторів здійснюється на суворо нау-ковій основі після детального вивчення їх економічного змісту (неприпустимо групувати за випадковими ознаками). За допомогою економічного аналізу вста-новлюється причинний зв'язок, взаємозалежність і взаємообумовленість, ос-новні причини і фактори і лише після цього - характер їх впливу на основі по-будови групових таблиць. Групування як спосіб аналізу може широко застосо-вуватися у концернах, акціонерних товариствах, товариствах з обмеженою від-повідальністю та інших асоціаціях.

Дисперсний аналіз пов'язаний із вивченням ознак, що варіюються (змінюють-ся), одиниць сукупності, числове кількісне значення яких називається варіантами. Справа в тому, що середня величина, що є узагальнюючим показником для всіх одиниць сукупності, не дає інформації про індивідуальне значення ознаки, що варі-юється, за відмінностями між ними. Звідси виникає необхідність доповнювати се-редні величини показниками, що дозволяють оцінити типовість цих середніх вели-чин шляхом виміру коливання (варіації) ознаки, що вивчається. Використання цих показників дозволяє зробити аналіз повним і змістовним і, завдяки цьому, глибше зрозуміти сутність явищ, що вивчаються. У ролі таких показників використовують-ся: розмах варіації, середнє лінійне відхилення, дисперсія, середнє квадратичне від-хилення і відносний показник варіації - коефіцієнт варіації.

Прийом регресійно-кореляційного аналізу (РКА) є логічним продовжен-ням, поглибленням більш елементарних прийомів (прийому паралельних рядів, аналітичних групувань), що дозволяє глибше досліджувати взаємозв'язки кін-цевого результату і багатьох факторів, які впливають на нього. Він дає можли-вість виразити зв'язок у виді певного математичного рівняння, що характеризує механізм взаємодії факторів і кінцевих результатів.

Кореляційно-регресійний аналіз полягає у тому, щоб побудувати і проаналізувати економіко-статистичну модель у вигляді рівняння регресії (рівняння кореляції), тобто у вигляді тієї чи іншої функції, яка наближено виражає залежність се-реднього результатного показника від одного або кількох факторів (йдеться відповідно про парну або множинну кореляцію). Наприклад, залежність суми одержаного при-бутку підприємства від питомої ваги його основного капі-талу у складі всього капіталу може аналізуватися як парна кореляція, де результатний показник (прибуток) є фун-кцією (у) від факторальної ознаки — питомої ваги основ-ного капіталу (х). Прикладом множинної кореляції є за-лежність прибутку від сукупного впливу таких факторальних ознак, як фондовіддача (х1), питома вага основного капіталу (х2), матеріалоємність продукції (Х3), середня за-робітна плата у розрахунку на одного працівника (х4) тощо.

Розв'язання будь-якої аналітичної задачі із застосуван-ням кореляційного методу складається з чотирьох етапів:—

попередній (апріорний) аналіз;—

збирання і обробка первісної інформації, включаючи оцінку тісноти зв'язку між показником, що аналізується, і факторами, залученими як аргументи цієї функції;—

побудова моделі;—

оцінка та аналіз одержаної