Интегральный способ детерминированного факторного анализа
Как известно, в детерминированном факторном анализе используют следующие основные способы:
- способ цепных подстановок;
- способ абсолютных разниц;
- способ относительных (процентных) разниц;
- интегральный метод и др.
Интегральный метод позволяет достигнуть полного разложения результативного показателя по факторам и носит универсальный характер – применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных, кратных и смешанных моделях.
Использование этого способа позволяет получить более точные результаты по сравнению с остальными выше названными способами, поскольку дополнительный прирост результативного показателя от взаимодействия факторов присоединяется не к последнему фактору, а делится поровну между ними.
Рассмотрим алгоритмы расчетов влияния факторов для различных моделей, приводимые в специальной литературе:
- Мультипликативная модель вида f = x*y:
Δf(x) = Δx*y0 + ½Δx*Δy, или Δf(x) = ½Δx (y0 + y1);
Δf(y) = Δy*x0 + ½Δx*Δy, или Δf(y) = ½Δy (x0 + x1);
где x0, y0 – базисные (плановые) значения факторов, оказывающих влияние на результативный показатель; x1, y1 — фактические значения факторов; Δx = x1-x0, Δy = y1-y0 — абсолютные изменения (отклонения) факторов х, у соответственно;
Мультипликативная модель вида f = x*y*z:
Δf(x) = ½Δx (y0*z1 + y1*z0) + ⅓Δx*Δy*Δz;
Δf(y) = ½Δy (x0*z1 + x1*z0) + ⅓Δx*Δy*Δz;
Δf(z) = ½Δz (x0*y1 + x1*y0) + ⅓Δx*Δy*Δz;
Кратная модель вида f = x/y:
Δf(x) = Δx/Δy * ln |y1/y0|;
Δf(y) = Δf — Δf(x) = (f1-f0) — Δf(x);
Смешанная модель вида f = x/(y+z):
Δf(x) = Δx/(Δy+Δz) * ln |(y1+z1)/(y0+z0)|;
Δf(y) = (Δf — Δf(x))Δy / (Δy+Δz);
Δf(z) = (Δf — Δf(x))Δz / (Δy+Δz).
Пример применения интегрального способа для факторного анализа
Порядок применения интегрального способа рассмотрим на следующем примере. Проанализировать влияние на валовый объем производства количества работников и их выработки интегральным способом. Исходные данные представлены в таблице.
| Показатель | Условное обозначение | Базисное значение (0) | Фактическое значение (1) | Изменение (+,-) | |
| Абсолютное | Относительное, % | ||||
| Объем валовой продукции, тыс. руб. | ВП | 2920 | 3400 | +480 | 16,40 |
| Среднесписочная численность персонала, чел. | ЧР | 20 | 25 | +5 | 25,00 |
| Среднегодовая выработка продукции одним работником, тыс. руб. | ГВ | 146 | 136 | -10 | -6,85 |
Решение. Зависимость объема производства продукции от данных факторов можно описать с помощью двухфакторной мультипликативной модели: ВП = ЧР * ГВ.
Алгоритм расчета влияния факторов интегральным способом таков:
- ΔВП(ЧР) = ΔЧР*ГВ0+½ΔЧР*ΔГВ = 5*146+0,5*5*(-10) = 705 тыс. руб. — влияние изменения численности персонала на объем производства;
- ΔВП(ГВ) = ΔГВ*ЧР0+½ΔЧР*Δ(-10) = -10*20+0,5*5*(-10) = -225 тыс. руб. — влияние изменения среднегодовой выработки продукции одним работником на объем производства;
- ΔВП = ΔВП(ЧР)+ ΔВП(ГВ) = 705 + (-225) = 480 тыс. руб. — суммарное влияние двух факторов.
Таким образом, использование интегрального метода знания основ интегрирования. Достаточно в готовые рабочие формулы подставить числовые данные и сделать расчеты.
Источник
Решения интегральных уравнений онлайн
В этом разделе мы рассмотрим типовые задачи по интегральным уравнениям с решениями. Интегральное уравнение содержит неизвестную функцию под знаком интеграла (по аналогии как дифференциальное — функцию под знаком дифференциала:)).
Выделяют два основных класса интегральных уравнений: уравнения Фредгольма I и II рода:
$$ (I) \quad \int_a^b K(x,s)u(s)ds = f(x),\\ (II) \quad u(x)=\int_a^b K(x,s)u(s)ds + f(x). $$
В случае переменного верхнего предела интегрирования получаем соответственно уравнение Вольтерра I и II рода:
$$ (I) \quad \int_a^x K(x,s)u(s)ds = f(x),\\ (II) \quad u(x)=\int_a^x K(x,s)u(s)ds + f(x). $$
Это линейные неоднородные уравнения (при $f(x)=0$ — однородные), иногда рассматриваются более общий случай с параметром $\lambda$ перед интегралом.
Ниже вы найдете примеры нахождения решений интегральных уравнений, собственных значений и функций, исследования ядра, применения интегральных уравнений для решения других задач.
Примеры решений интегральных уравнений
Задача 1. Пользуясь теоремой Гильберта-Шмидта, исследовать и решить интегральное уравнение 2-го рода $(E+\lambda A)x=y$ в гильбертовом пространстве $X$.
Задача 2. Найти собственные значения и собственные функции уравнения:
$$ y(x)=\lambda \int_0^1 (\cos 2\pi x +2x \sin 2\pi t +t \sin \pi x)y(t)dt. $$
Задача 3. Решить уравнение Вольтерры, сведя его к обыкновенному дифференциальному уравнению.
Задача 4. Решить или установить неразрешимость уравнений с вырожденным ядром.
Задача 5. Решить интегральное уравнение, сведя его предварительно к обыкновенному дифференциальному уравнению.
Задача 6. Найти резольвенту для интегрального уравнения Вольтерры со следующим ядром $K(x,t)=x^<1>t^<2>$.
Задача 7. Исследовать решения уравнения с вырожденным ядром при различных значениях параметра $\lambda$ (ограничиться случаем вещественных характеристических чисел).
$$ y(x)-\lambda \int_0^1 x y(t)dt = \sin 2\pi x. $$
Задача 8. Для симметричного ядра $$K(x,t) = \frac<1> <2>\sin |x-t| \quad (0 \le, x,t \le \pi)$$ найти характеристические числа и соответствующие им собственные функции, сводя интегральное уравнение к однородной краевой задаче для обыкновенного дифференциального уравнения.
Задача 9. Решить краевую задачу, используя функцию Грина
Задача 10. Применяя преобразование Лапласа, решить интегральное уравнение
Помощь с интегральными уравнениями
Если вам нужна помощь с решением задач и контрольных по интегральным уравнениям (и другим разделам математического и функционального анализа), обращайтесь в МатБюро. Стоимость подробной консультации от 200 рублей , оформление производится в Word, срок от 1 дня.
Источник
Интегральный метод
Интегральный метод применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных, кратных и смешанных кратно-аддитивных моделях. Метод называется так потому, что для получения его формул использовалось интегральное исчисление. Самое важное, что следует знать об интегральном методе – это то, что он позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению с методом цепных подстановок, индексным методом, методами абсолютных и относительных разниц, а также по сравнению с другими методами, которые мы называли в начале этой главы (кроме логарифмического метода). Причина в том, что в этих методах общее приращение результативного показателя представляется как сумма его приращений под влиянием изолированных друг от друга факторов. Например, если результирующий показатель F зависит от трех факторов: х, у и z, – то его приращение представляется как сумма трех приращений:
На самом же деле факторы действуют не изолированно, они взаимодействуют друг с другом и влияют на результирующий показатель совместно, из-за чего происходит дополнительный прирост результирующего показателя, который можно обозначить, как DF x, y, z , так что на самом деле приращение F представляет собой сумму четырех приращений:
По справедливости, приращение из-за взаимодействия факторов (DF x, y, z ) должно быть распределено между оценками влияния всех факторов (в данном примере между DF x ,DF y иDF z ). Но особенность формул МЦП, МАР, МОР и индексного метода в том, что это приращение не распределяется, а присоединяется к приросту результативного показателя под влиянием того фактора, который находится в модели на последнем месте (в данном примере – к величине DF z ). Соответственно, влияние последнего фактора завышается, а остальных – занижается. Таким образом, индексный метод, методы цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц несут в себе погрешность, они дают неточные результаты. Кстати, из-за того, что величина DF x, y, z в этих методах не распределяется между оценками факторов, она была названа неразложимым остатком.
В интегральном методе эта неточность устраняется за счет того, что дополнительный прирост результативного показателя от взаимодействия факторов (неразложимый остаток) делится поровну между оценками влияния всех факторов (раскладывается). Из-за этого интегральный метод дает точные и единообразные результаты, которые не зависят от местоположения факторов в модели. Соответственно, при использовании интегрального метода для мультипликативных моделей не требуется предварительная классификация и расстановка факторов в определенном порядке.
Приведем формулы интегрального метода для мультипликативных моделей. Для двухфакторных моделей
формулы оценок влияния факторов выглядят следующим образом:
или 
;
или 
.
На примере этих формул становится понятно, почему интегральный метод дает единообразные результаты, которые не зависят от места факторов в модели. Формулы расчета оценок обоих факторов абсолютно идентичны. Если записать модель в виде:
,
и, соответственно, заменить в формулах расчета оценок факторов х на у, а у – на х, то получим такие же две формулы, как исходные (и такие же результаты расчета по ним).
Для трехфакторных моделей
формулы имеют вид:
;
;
.
Обратим внимание читателей на последние слагаемые приведенных формул
в формулах для двухфакторной модели и
в формулах для трехфакторной модели. Эти слагаемые представляют собой неразложимый остаток, который разделен поровну, по числу факторов в этих моделях (соответственно, на 2 и 3 части) и присоединен равными частями к оценкам влияния каждого из факторов.
Приведем формулы интегрального метода для четырехфакторных моделей вида
:
;
;
;
.
Как видим, в этих формулах неразложимый остаток разделен на четыре части и также поровну распределен между оценками влияния всех факторов.
Интегральный метод, в принципе, применим к мультипликативным моделям и с большим количеством факторов, но его формулы для таких моделей очень громоздки, и пользоваться ими для расчетов «вручную» слишком трудоемко.
Формулы интегрального метода для кратных моделей
; 
.
Прямые скобки означают, что выражение под знаком логарифма нужно брать по модулю.
Приведем формулы интегрального метода для смешанных моделей вида
.
Эти формулы имеют вид:
;
; 
.
Для смешанных моделей вида
формулы интегрального метода – следующие:
;
;
; 
.
Как видим, использование интегрального метода не требует знания процесса интегрирования, его рабочие формулы требуют только знания арифметики и умения вычислять натуральные логарифмы (что несложно даже с помощью калькулятора). В конце решения прямой задачи факторного анализа интегральным методом, как и в остальных методах, требуется проверка в виде сложения оценок влияния всех факторов и сравнения этой суммы с общим приращением результирующего показателя.
Рассмотрим применение интегрального метода на данных примера 1 из пункта 5.3 (табл. 5.8).
Источник
