Приемы корреляционного анализа используют в стохастическом анализе для измерения влияния факторов, когда взаимосвязь между показателями неполная, вероятностная.
Различают парную и множественную корреляцию. Парная корреляция — это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой — результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.
Необходимые условия применения корреляционного анализа:
1) наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов);
2) исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.
Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:
1) определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), т. е. узнать, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;
2) установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.
Корреляционный анализ состоит из нескольких этапов.
На первом этапе определяются факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показатель, и отбираются наиболее существенные из них для корреляционного анализа. Отбор факторов является важным моментом в экономическом анализе. От того, насколько правильно он сделан, зависит точность выводов по итогам анализа. При этом необходимо придерживаться следующих правил:
• факторы должны находиться в причинно-следственной связи с результативным показателем;
• необходимо отбирать самые значимые факторы, которые оказывают существенное воздействие на результативный показатель;
• факторы должны быть количественно измеримы,
т. е. иметь единицу измерения, и информация о них должна содержаться в учете или отчетности;
• не рекомендуется включать в корреляционную модель взаимозависимые факторы (если парный коэффициент корреляции между двумя факторами больше 0,85, то по правилам корреляционного анализа один из них необходимо исключить, иначе это приведет к искажению результатов анализа).
Большую помощь при отборе факторов для корреляционной модели оказывают аналитические группировки, способ сравнения параллельных и динамических рядов, линейные графики. Они позволяют определить наличие, направление и форму зависимости между изучаемыми показателями. Отбор факторов можно производить также в процессе решения задачи корреляционного анализа.
На втором этапе собирается исходная информация по каждому факторному и результативному показателю. Она должна быть достоверной, однородной и соответствовать закону нормального распределения.
В первую очередь необходимо убедиться в достоверности информации, насколько она соответствует объективной действительности. Использование недостоверной информации приведет к неточным результатам анализа и неправильным выводам.