(надійністю), яку слід оцінити. p> Прикладом прямого стохастичного факторного аналізу є регресійний аналіз продуктивності праці та інших економічних показників.
В економічному аналізі, крім завдань, що зводяться до деталізації показника, до розбивки його на складові частини існує група завдань, де потрібна пов'язати ряд економічних характеристик у комплексі, т. е, побудувати функцію містить в собі основну якість всіх розглянутих економічних показників-аргументів, тобто задач синтезу. У даному випадку ставиться зворотна задача (щодо задачі прямого факторного аналізу) - завдання об'єднання ряду показників у комплекс.
Нехай є набір показників х 1, х 2 , ..., x n характеризують деякий економічний процес (L). Кожен з показників однобічно характеризує процес L. Потрібно побудувати функцію f ( x i ) зміни процесу L, що містить в ceбe основні характеристики всіх показників х 1 , х 2 , ..., х n або деяких з них в комплексі. Залежно від мети дослідження функція f ( x i ) повинна характеризувати процес у статиці або в динаміці. Дана постановка задачі називається завданням зворотного факторного аналізу.
Завдання зворотного факторного аналізу можуть бути детермінованими і стохастичними. Прикладами завдання зворотного детермінованого факторного аналізу є задачі комплексної оцінки виробничо-господарської діяльності, а також завдання математичного програмування в тому числі і лінійного. Прикладом завдання зворотного стохастичного факторного аналізу можуть служити виробничі функції, якими встановлюються залежності між величиною випуску продукції і витратами виробничих факторів (первинних ресурсів).
Для детального дослідження економічних показників чи процесів необхідно проводити не тільки одноступінчатий, а й ланцюгової факторний аналіз: статичний (просторовий) і динамічний (Просторовий і в часі)
Нехай досліджується економічний показник у, х 1 х 2 , ..., х n - фактори, що впливають на цей показник. У Залежно від мети дослідження аналізується поведінка показника y одним
з методів факторного аналізу. Якщо x l , x 2 , ..., х n - функції більш первинних факторів, то для аналізу у треба пояснити поведінку х 1 х 2 , ..., х n ; для цього проводять подальшу деталізацію:
х 1 = l 1 (z 1 , z 2 , ... z m );
х 2 = l 2 (О» 1 , О» 2 , ... О» k );
..........................
х n = l n (p 1 , p 2 , ... p e );
Деталізація ...
