Параметрическое исследование и факторный анализ.

Параметрическое исследование является необходимым элементом системного анализа процесса функционирования организации. Оно заключается в выделении основных факторов, воздействующих на систему управления организацией, их описании и количественной оценке. Получаемые при этом параметры системы могут быть как количественными, так и качественными. Выявленные таким образом количественные показатели и качественные характеристики являются отличительными признаками исследуемой системы.

Параметры системы управления могут быть условно разделены на три группы:

· параметры внешней группы;

· параметры управляющих воздействий;

· параметры внутреннего состояния системы;

Эффективное действие системы управления организацией определяется ее способностью принимать на любом уровне такие решения и вырабатывать такие процедуры управления, которые обеспечивают успешное решение задач, стоящих перед организацией в целом. Именно поэтому при исследовании систем управления необходимо максимально полно оценивать параметры, характеризующие ее функционирование. Другими словами, следует принимать во внимание и параметры, описывающие поведение системы, и управляющие параметры.

Такая оценка может быть выполнена в процессе факторного анализа, обеспечивающего учет всех факторов внешнего(макроподход к ИСУ) и внутреннего(микроподход к ИСУ) характера, влияющих на работу системы управления.

Задача факторного анализа состоит:

• в выявлении значимых факторов;
• в описании их воздействия на систему управления;
• в ранжировании факторов по степени интенсивности влияния на работу системы;
• в объединении факторов, оказывающих одинаковое воздействие на работу организации, в отдельные группы.

Само по себе составление исчерпывающего описания факторов представляет определенную сложность, т.к. многие из них носят скрытый характер. Воздействие таких факторов на работу системы можно выявить только с использованием методов факторного анализа. Многие факторы взаимосвязаны, т.е. изменение одного фактора влечет за собой неизбежное изменение другого. Очевидно, что для упрощения процедур анализа систем управления следует объединять такие факторы в одну группу.

На первом этапе группирование факторов по указанному признаку целесообразно выполнять с использованием корреляционного анализа, изучающего взаимосвязи между изменяющимися величинами. Взаимосвязь может быть полной (функциональной), когда связанные величины находятся в прямой зависимости друг от друга. Примерами полной взаимосвязи может быть зависимость между расстоянием и стоимостью проезда. Если зависимость связанных величин подвержена влиянию других дополнительных факторов, то имеет место неполная или корреляционная связь. Например, зависимость полученных студентом знаний от количества лет, проведенных в институте. В этом случае коэффициент корреляции между знаниями студента и сроком обучения может занимать промежуточное положение( между 0 и 1) в зависимости от способностей и старания студента, качества преподавания и др. факторов.

В случае выявления большого количества взаимозависимых факторов для анализа их взаимодействия можно использовать методики формирования устойчивых групп, известные в теории графов. С помощью методов факторного анализа удается выявлять и описывать воздействие на систему обобщенных показателей, не проводя анализа влияния каждого фактора из выделенной группы в отдельности. Традиционно к обобщенным группам факторов, влияющих на работу системы управления, мы относим развитость инфраструктуры и информационную обеспеченность.

Оценка степени влияния каждого фактора или группы факторов на изменение величины исследуемого показателя работы организации, например, объема реализации, осуществляется с использованием метода регрессивного анализа. С помощью этого метода можно установить влияние отдельных факторов на результаты деятельности организации.

Пусть у нас имеется k случайных факторов, которые обозначаются через переменные , , … ,влияющие на показатель, представляющий собой функцию У(Х).

В этом случае уравнение линейной регрессии имеет вид:

Y(X) = + + +…

Приведенное уравнение связывает среднее значение функции У(Х) со случайными распределениями, построенными для каждого из факторов. Коэффициенты регрессии , , , … можно рассматривать как весовые коэффициенты, определяющие вклад каждого фактора в среднее значение интересующего нас показателя.

Если удается выделить один преобладающий фактор, то уравнение регрессии отображается более простой линейной зависимостью:

Y(X) = +

Для успешного применения процедур регрессивного анализа предварительно с помощью методов корреляционного анализа следует классифицировать факторы по признаку зависимости, т.к. в уравнение регрессии должны входить только независимые случайные величины. Для выявления периодически изменяющихся факторов можно использовать автокорреляционную функцию, характеризующую связь между значениями одного и того же случайного процесса или параметра в разные моменты времени, т.е. со сдвигом во времени. Этот промежуток называется временным лагом.

Факторный анализ как один из разделов многомерного статистического анализа на основе обработки больших массивов информации дает возможность определить интервалы или области значений принимаемых во внимание параметров, в пределах которых обеспечивается устойчивое функционирование исследуемой системы.