Модифицированная методика цепных подстановок как альтернатива интегральному методу экономического анализа

Цель исследования — разработать модифицированную методику цепных подстановок, которая основана на использовании среднеарифметической суммы результатов влияния каждого фактора на интересующий показатель с учетом приоритета каждого фактора во всех возможных вариантах. При этом с точки зрения точности результаты, получаемые с помощью модифицированной методики, практически не отличаются от результатов интегрального метода, однако превосходят его в плане использования более простого математического аппарата. Актуальность работы определяется тем, что в современных экономических условиях (заметно возросшая инфляция, проблемы с ценами на энергоносители) особенно значимым становится вопрос применения методов детерминированного факторного анализа расходов и доходов с целью возможно более точного определения размера влияния каждого фактора на конкретный экономический показатель. Однако применяемый в подавляющем большинстве случаев для детерминированного факторного анализа метод цепных подстановок уступает по точности интегральному методу. Научная новизна работы заключается в том, что автор использует строгие математические доказательства совпадения точности результатов модифицированной методики и интегрального метода для различных типов детерминированных факторных моделей (аддитивных, мультипликативных, кратных), которые подкрепляются реальными практическими расчетами. Выводы: предлагаемая модифицированная методика цепных подстановок в силу своей математической простоты и доказанной точности получаемых результатов может иметь самое широкое применение в реальных практических расчетах с использованием методов экономического анализа, особенно с учетом компьютерной реализации алгоритмов, разработанных в данной методике.

1. Ekouala U. M. The role of socio-political factors in public debt accumulation: Evidence from CEMAC countries. International Studies of Economics. 2023;18(3):306–325. DOI: 10.1002/ise3.17

2. Gillitzer C., Prasad N., Robinson T. Political attitudes and inflation expectations: Evidence and implications. Journal of Money, Credit and Banking. 2021;53(4):605–634. DOI: 10.1111/jmcb.12797

3. Goodwin A. UK economic outlook / UK overview. Economic Outlook. 2022;46(4):1–3. DOI: 10.1111/1468–0319.12648

4. Gu Y., Jiang G., Liang X. The transmission mechanism analysis of the impact of economic policy uncertainty on household consumption. International Studies of Economics. 2022;17(3):371–393. DOI: 10.1002/ise3.21

5. Kantor B. Recent monetary history: A monetarist perspective. Journal of Applied Corporate Finance. 2022;34(2):82–99. DOI: 10.1111/jacf.12508

6. May B. Feature article: What we do — and don’t know — about surging inflation. Economic Outlook. 2022;46(4):23–28. DOI: 10.1111/1468–0319.12653

7. Nguyen V. B. Does governance matter for the public debt-inflation relationship in developed countries? Panel quantile regression approach. Annals of Public and Cooperative Economics. 2022;93(4):1153–1173. DOI: 10.1111/apce.12367

8. Taylor L. D. Analysis of impacts of inflation on the distribution of household consumption expenditures. Canadian Journal of Agricultural Economics / Revue canadienne d’agroéconomie. 2022;70(3):239–258. DOI: 10.1111/cjag.12315

9. Triantafyllou A., Bakas D., Ioakimidis M. Commodity price uncertainty as a leading indicator of economic activity. International Journal of Finance & Economics. 2023;28(4):4194–4219. DOI: 10.1002/ijfe.2642

10. Tsiaplias S. Consumer inflation expectations, income changes and economic downturns. Journal of Applied Econometrics. 2021;36(6):784–807. DOI: 10.1002/jae.2836

11. Vinturis C. How do fiscal rules shape governments’ spending behavior? Economic Inquiry. 2023;61(2):322–341. DOI: 10.1111/ecin.13120

12. Вержбицкий В. В. и др. Применение методов факторного анализа для оценки эффективности геолого-технических мероприятий на скважинах подземных хранилищ газа. Вестник Евразийской науки. 2021;13(6):39. URL: https://esi.today/PDF/45NZVN621.pdf

13. Воробьева Е. И. и др. Методы финансового анализа для оценки состояния предприятий. Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2016;(2):5–13.

14. Ларичкин Ф.Д. Методические подходы к факторному анализу изменений параметров горно-промышленного производства. Записки Горного института. 2014;208:132–140.

15. Лебедев К. Н. Проблемы факторного анализа, основанного на методах детерминированного факторного анализа. ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2012;(3):4–13.

16. Новоселов А. Л., Новоселова И. Ю., Желтенков А. В. Перспективы развития предприятия: анализ и моделирование. Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2021;(4):64–75. DOI: 10.18384/2310–6646–2021–4–64–75

17. Прокофьев В. А., Носов В. В., Саломатина Т. В. Предпосылки и условия развития детерминированного факторного анализа. ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2014;(4):133–145.

18. Хорольская Т.Е., Калашникова Е. В., Еленская Е. И. Методика проведения анализа финансовых результатов деятельности коммерческой организации. Вестник Академии знаний. 2020;(38):286–290. DOI: 10.24411/2304–6139–2020–10367

19. Шадурина З. А. Практические аспекты анализа финансовых результатов деятельности торговой организации по данным упрощенной бухгалтерской отчетности. Деловой вестник предпринимателя. 2022;(7):227–234. DOI: 10.24412/2687–0991–2022–1–7–227–234

20. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика; 2001. 416 с.

21. Mitev V. Averaged chain substitution method. Ikonomiceski i Sotsialni Alternativi = Economic and Social Alternatives. 2020;(4):90–100. (In Bulgar.). DOI: 10.37075/ISA.2020.4.09

22. Mitev V. Averaged chain substitution method — applicability, advantages, and disadvantages. Ikonomiceski i Sotsialni Alternativi = Economic and Social Alternatives. 2021;(2):127–138. (In Bulgar.). DOI: 10.37075/ISA.2021.2.08

23. Фихтенгольц Г. М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. Т. 1. СПб.: Лань; 2016. 608 с.