Galton F. (1822-1911), der ebenfalls einen großen Beitrag zur Erforschung individueller Unterschiede leistete. Aber viele Wissenschaftler haben zur Entwicklung der Faktorenanalyse beigetragen. Die Entwicklung und Umsetzung der Faktorenanalyse in der Psychologie wurde von Wissenschaftlern wie Spearman Ch. (1904, 1927, 1946), Thurstone L. (1935, 1947, 1951) und Cattell R. (1946, 1947, 1951) durchgeführt. Es ist auch unmöglich, den englischen Mathematiker und Philosophen K. Pearson zu erwähnen, der die Ideen von F. Galton weitgehend weiterentwickelte, und den amerikanischen Mathematiker G. Hotelling, der eine moderne Version der Hauptkomponentenmethode entwickelte. Erwähnenswert ist auch der englische Psychologe G. Eysenck, der die Faktorenanalyse in großem Umfang zur Entwicklung einer psychologischen Persönlichkeitstheorie nutzte. Mathematisch gesehen wurde die Faktoranalyse von Hotelling, Harman, Kaiser, Thurstone, Tucker usw. entwickelt. Heute ist die Faktoranalyse in allen statistischen Datenverarbeitungspaketen enthalten – SAS, SPSS, Statistica usw.

Aufgaben und Möglichkeiten der Faktorenanalyse

Mit der Faktorenanalyse können Sie zwei wichtige Probleme für den Forscher lösen: das Messobjekt zu beschreiben umfassend und gleichzeitig kompakt. Mithilfe der Faktorenanalyse ist es möglich, versteckte Variablenfaktoren zu identifizieren, die für das Vorhandensein linearer statistischer Korrelationsbeziehungen zwischen beobachteten Variablen verantwortlich sind.

Somit lassen sich zwei Ziele der Faktorenanalyse unterscheiden:

Bei der Analyse werden stark miteinander korrelierte Variablen zu einem Faktor zusammengefasst, wodurch die Varianz zwischen den Komponenten neu verteilt wird und eine möglichst einfache und übersichtliche Struktur der Faktoren entsteht. Nach der Kombination ist die Korrelation der Komponenten innerhalb jedes Faktors untereinander höher als ihre Korrelation mit Komponenten anderer Faktoren. Dieses Vorgehen ermöglicht auch die Isolierung latenter Variablen, was insbesondere bei der Analyse gesellschaftlicher Vorstellungen und Werte wichtig ist. Wenn ein Forscher beispielsweise die auf mehreren Skalen erzielten Ergebnisse analysiert und feststellt, dass sie einander ähnlich sind und einen hohen Korrelationskoeffizienten aufweisen, kann er davon ausgehen, dass es eine latente Variable gibt, die zur Erklärung der beobachteten Ähnlichkeit der erhaltenen Ergebnisse verwendet werden kann . Diese latente Variable heißt Faktor. Dieser Faktor beeinflusst zahlreiche Indikatoren anderer Variablen, was uns zu der Möglichkeit und Notwendigkeit führt, ihn als den allgemeinsten Faktor höherer Ordnung zu identifizieren. Um die wichtigsten Faktoren und damit die Faktorstruktur zu identifizieren, ist es am sinnvollsten, die Hauptkomponentenmethode (PCA) zu verwenden. Der Kern dieser Methode besteht darin, korrelierte Komponenten durch unkorrelierte Faktoren zu ersetzen. Ein weiteres wichtiges Merkmal der Methode ist die Möglichkeit, sich auf die aussagekräftigsten Hauptkomponenten zu beschränken und den Rest aus der Analyse auszuschließen, was die Interpretation der Ergebnisse vereinfacht. Der Vorteil von PCA besteht auch darin, dass es sich um die einzige mathematisch basierte Methode der Faktorenanalyse handelt.

Faktorenanalyse kann sein:

• Erkundung- wird bei der Untersuchung der latenten Faktorstruktur ohne Annahmen über die Anzahl der Faktoren und deren Ladungen durchgeführt;
• Bestätigung, entwickelt, um Hypothesen über die Anzahl der Faktoren und ihre Ladungen zu testen (Anmerkung 2).

Bedingungen für die Verwendung der Faktorenanalyse

Die praktische Umsetzung der Faktorenanalyse beginnt mit der Überprüfung ihrer Bedingungen. Zu den zwingenden Bedingungen der Faktorenanalyse gehören:

Grundkonzepte der Faktorenanalyse

• Faktor – versteckte Variable
• Laden – Korrelation zwischen der Originalvariablen und dem Faktor

Rotationsverfahren. Isolierung und Interpretation von Faktoren

Der Kern der Faktorenanalyse ist das Verfahren zur Rotation von Faktoren, also der Umverteilung der Varianz nach einer bestimmten Methode. Der Zweck orthogonaler Rotationen besteht darin, die einfache Struktur von Faktorladungen zu bestimmen. Der Zweck der meisten schrägen Rotationen besteht darin, die einfache Struktur sekundärer Faktoren zu bestimmen, d. h. in besonderen Fällen sollten schräge Rotationen verwendet werden. Daher ist eine orthogonale Drehung vorzuziehen. Nach Muljeks Definition erfüllt eine einfache Struktur die Anforderungen:

• jede Zeile der Sekundärstrukturmatrix V muss mindestens ein Nullelement enthalten;
• Für jede Spalte k der Sekundärstrukturmatrix V muss es eine Teilmenge von r linear unabhängigen beobachteten Variablen geben, deren Korrelationen mit dem k-ten Sekundärfaktor Null sind. Dieses Kriterium läuft darauf hinaus, dass jede Spalte der Matrix mindestens r Nullen enthalten muss.
• Eine der Spalten jedes Spaltenpaares der Matrix V muss mehrere Nullkoeffizienten (Ladungen) an den Positionen haben, an denen sie für die andere Spalte ungleich Null sind. Diese Annahme gewährleistet die Unterscheidbarkeit der Nebenachsen und ihrer entsprechenden Unterräume der Dimension r-1 im Raum gemeinsamer Faktoren.
• Wenn die Anzahl gemeinsamer Faktoren größer als vier ist, sollte jedes Spaltenpaar eine Anzahl von Nullladungen in denselben Zeilen aufweisen. Diese Annahme ermöglicht es, die beobachteten Variablen in separate Cluster aufzuteilen.
• Für jedes Spaltenpaar der Matrix V sollten möglichst wenige signifikante Ladungen vorhanden sein, die denselben Zeilen entsprechen. Diese Anforderung stellt sicher, dass die Komplexität der Variablen minimiert wird.

(In Mullakes Definition bezeichnet r die Anzahl gemeinsamer Faktoren und V ist die Sekundärstrukturmatrix, die aus den Koordinaten (Lasten) der Sekundärfaktoren gebildet wird, die als Ergebnis der Rotation erhalten werden.) Rotation erfolgt:

• senkrecht
• schräg.

Bei der ersten Rotationsart wird jeder nachfolgende Faktor so bestimmt, dass die von den vorherigen verbleibende Variabilität maximiert wird, sodass sich herausstellt, dass die Faktoren unabhängig und unkorreliert voneinander sind (PCA gehört zu dieser Art). Der zweite Typ ist eine Transformation, bei der Faktoren miteinander korreliert werden. Der Vorteil der Schrägrotation ist folgender: Wenn sie zu orthogonalen Faktoren führt, können Sie sicher sein, dass diese Orthogonalität ihnen tatsächlich innewohnt und nicht künstlich eingeführt wird. Bei beiden Arten gibt es etwa 13 Rotationsmethoden, fünf sind im Statistikprogramm SPSS 10 verfügbar: drei orthogonale, eine schräge und eine kombinierte, aber von allen ist die orthogonale Methode die gebräuchlichste. Varimax" Die Varimax-Methode maximiert die Streuung der quadratischen Ladungen für jeden Faktor, was zu größeren und kleineren Faktorladungen führt. Dadurch erhält man für jeden Faktor separat eine einfache Struktur.

Das Hauptproblem der Faktorenanalyse ist die Identifizierung und Interpretation der Hauptfaktoren. Bei der Auswahl der Komponenten steht der Forscher meist vor erheblichen Schwierigkeiten, da es kein eindeutiges Kriterium zur Identifizierung von Faktoren gibt und daher eine Subjektivität bei der Interpretation der Ergebnisse unvermeidlich ist. Es gibt mehrere häufig verwendete Kriterien zur Bestimmung der Anzahl der Faktoren. Einige davon stellen eine Alternative zu anderen dar, und einige dieser Kriterien können zusammen verwendet werden, sodass das eine das andere ergänzt:

Die Praxis zeigt: Wenn die Rotation keine wesentlichen Änderungen in der Struktur des Faktorraums hervorruft, ist dies ein Hinweis auf dessen Stabilität und die Stabilität der Daten. Es gibt zwei weitere Möglichkeiten: 1). Eine starke Umverteilung der Varianz ist das Ergebnis der Identifizierung eines latenten Faktors. 2). eine sehr geringfügige Änderung (Zehntel, Hundertstel oder Tausendstel der Last) oder deren Abwesenheit, während nur ein Faktor starke Korrelationen aufweisen kann – eine Ein-Faktor-Verteilung. Letzteres ist beispielsweise möglich, wenn mehrere soziale Gruppen auf das Vorhandensein einer bestimmten Eigenschaft überprüft werden, aber nur eine von ihnen über die gewünschte Eigenschaft verfügt.

Faktoren haben zwei Eigenschaften: das Ausmaß der erklärten Varianz und Ladungen. Wenn wir sie aus der Sicht der geometrischen Analogie betrachten, stellen wir in Bezug auf die erste fest, dass der Faktor, der entlang der OX-Achse liegt, maximal 70 % der Varianz erklären kann (der erste Hauptfaktor), der Faktor, der entlang der OU liegt Achse kann nicht mehr als 30 % bestimmen (der zweite Hauptfaktor). Das heißt, im Idealfall kann die gesamte Varianz durch zwei Hauptfaktoren mit den angegebenen Anteilen erklärt werden. In einer normalen Situation können zwei oder mehr Hauptfaktoren beobachtet werden, und es verbleibt ein Teil der nicht interpretierbaren Varianz (geometrische Verzerrungen), der aufgrund seiner Bedeutungslosigkeit von der Analyse ausgeschlossen wird. Aus geometrischer Sicht sind Ladungen Projektionen von Punkten auf der OX- und OU-Achse (bei einer Struktur mit drei oder mehr Faktoren auch auf der OZ-Achse). Projektionen sind Korrelationskoeffizienten, Punkte sind Beobachtungen, daher sind Faktorladungen Assoziationsmaße. Da eine Korrelation mit einem Pearson-Koeffizienten R ≥ 0,7 als stark gilt, sollte bei den Belastungen nur auf starke Verbindungen geachtet werden. Faktorladungen können die Eigenschaft haben Bipolarität- das Vorhandensein positiver und negativer Indikatoren in einem Faktor. Liegt Bipolarität vor, sind die im Faktor enthaltenen Indikatoren dichotom und liegen in entgegengesetzten Koordinaten.

Methoden der Faktorenanalyse:

Anmerkungen

Literatur

• Afifi A., Eisen S. Statistische Analyse: Computeransatz. - M.: Mir, 1982. - S. 488.
• Colin Cooper. Individuelle Unterschiede. - M.: Aspect Press, 2000. - 527 S.
• Gusev A. N., Izmailov Ch. A., Mikhalevskaya M. B. Messung in der Psychologie. - M.: Smysl, 1997. - 287 S.
• Mitina O. V., Mikhailovskaya I. B. Faktorenanalyse für Psychologen. - M.: Pädagogischer und methodischer Sammler Psychologie, 2001. - 169 S.
• Faktoren-, Diskriminanz- und Clusteranalyse / Werksammlung, hrsg. Enyukova I. S.- M.: Finanzen und Statistik, 1989. - 215 S.
• Patsiorkovsky V.V., Patsiorkovskaya V.V. SPSS für Soziologen. - M.: Lehrbuch der ISEPN RAS, 2005. - 433 S.
• Büül A., Zöfel P. SPSS: Die Kunst der Informationsverarbeitung. Analyse statistischer Daten und Wiederherstellung verborgener Muster. - St. Petersburg: DiaSoftYUP LLC, 2002. - 603 S.
• Faktor-, Diskriminanz- und Clusteranalyse: Übers.

F18 aus dem Englischen/J.-O. Kim, C. W. Mueller, W. R. Klekka usw.; Ed. I. S. Enyukova. - M.: Finanzen und Statistik, 1989.- 215 S.:

Links

• Elektronisches Lehrbuch StatSoft. Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse
• Nichtlineare Hauptkomponentenmethode (Website der Bibliothek)

Wikimedia-Stiftung. 2010.

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Durchführung von Faktorenanalysen im Finanzwesen. Die Ergebnisse werden auf der Grundlage mehrerer Indikatoren ermittelt:

• Gewinn aus dem Verkauf;
• Reingewinn;
• Bruttogewinn;
• Gewinne vor Steuern.

Schauen wir uns genauer an, wie jeder dieser Indikatoren analysiert wird.

Faktorenanalyse des Verkaufsgewinns

Die Faktorenanalyse ist eine Methode zur komplexen und systematischen Messung und Untersuchung des Einflusses von Faktoren auf die Größe der endgültigen Indikatoren. Die Durchführung erfolgt auf Basis der Rechnungslegung. Bericht über das zweite Formular.

Der Hauptzweck einer solchen Analyse besteht darin, Wege zu finden, die Rentabilität des Unternehmens zu steigern.

Die wichtigsten Faktoren, die die Gewinnmargen beeinflussen, sind:

1. Produktverkaufsvolumen. Um herauszufinden, wie sich dies auf die Rentabilität auswirkt, müssen Sie die Änderung der Anzahl der verkauften Waren mit dem Gewinn des vorherigen Berichtszeitraums multiplizieren.
2. Vielfalt der verkauften Produkte. Um die Auswirkungen herauszufinden, müssen Sie den Gewinn der aktuellen Periode, der auf der Grundlage der Kosten und Preise der Basisperiode berechnet wird, mit dem Basisgewinn vergleichen, der aufgrund der Änderung der Anzahl der verkauften Produkte neu berechnet wird.
3. Kostenänderung. Um die Auswirkungen herauszufinden, müssen Sie die Umsatzkosten der Waren im Berichtszeitraum mit den Kosten des Basiszeitraums vergleichen, die bei Änderungen des Umsatzniveaus neu berechnet werden.
4. Kommerzielle und administrative Kosten. Ihre Auswirkungen werden durch den Vergleich ihrer Größen im Basiszeitraum und im Berichtszeitraum berechnet.
5. Preisniveau. Um die Auswirkungen herauszufinden, müssen Sie das Umsatzniveau des Berichtszeitraums und des Basiszeitraums vergleichen.

Faktorenanalyse des Verkaufsgewinns – Berechnungsbeispiel

Hintergrundinformation:

Die oben aufgeführten Faktoren hatten folgenden Einfluss auf den Gewinn:

1. Volumen der verkauften Produkte – -1578 Tausend Rubel.
2. Vielfalt der verkauften Waren – -1373 Tausend Rubel.
3. Kosten – -5679 Tausend Rubel.
4. Kommerzielle Kosten – +1140 Tausend Rubel.
5. Verwaltungskosten – +1051 Tausend Rubel.
6. Preise – +7068 Tausend Rubel.
7. Einfluss aller Faktoren – +630 Tausend Rubel.

Faktoranalyse des Nettogewinns

Die Durchführung einer Faktorenanalyse des Nettogewinns erfolgt in mehreren Schritten:

1. Ermittlung der Gewinnveränderung: PE = PE1 – PE0
2. Berechnung des Umsatzwachstums: B%= (B1/B0)*100-100
3. Bestimmung der Auswirkung von Umsatzänderungen auf den Gewinn: NP1= (NP0*B%)/100
4. Berechnung der Auswirkung von Preisänderungen auf den Gewinn: PE1=(B1-B0)/100
5. Bestimmung der Auswirkungen von Kostenänderungen: PP1= (s/s1 – s/s0)/100

Faktorenanalyse des Nettogewinns – Berechnungsbeispiel

Erste Informationen zur Analyse:

Lassen Sie uns analysieren:

1. Der Gewinn ging um 3.000 Tausend Rubel zurück.
2. Der Umsatz sank um 25,58 % und belief sich auf 1.394 Tausend Rubel.
3. Die Auswirkungen der Preisniveauänderungen beliefen sich auf 9.000.000 Rubel.
4. Kosteneinfluss - 11850 Tausend Rubel.

Faktorenanalyse des Bruttogewinns

Der Bruttogewinn ist die Differenz zwischen dem Gewinn aus dem Verkauf von Waren und deren Kosten. Die Faktoranalyse des Bruttogewinns erfolgt auf Basis der Rechnungslegung. Bericht über das zweite Formular.

Die Veränderung des Bruttogewinns wird beeinflusst durch:

• Veränderung der Anzahl der verkauften Waren;
• Änderungen der Produktkosten.

Faktorenanalyse des Bruttogewinns – Beispiel

Erste Informationen finden Sie in der Tabelle:

Wenn wir die ursprünglichen Daten in die Formel einsetzen, stellen wir fest, dass sich die Auswirkungen der Umsatzänderungen auf 1.686.000 Rubel beliefen.

Faktorenanalyse des Gewinns vor Steuern

Folgende Faktoren beeinflussen den Gewinn vor Steuern:

• Änderung der Menge der verkauften Waren;
• Veränderung der Vertriebsstruktur;
• Preisänderungen für verkaufte Waren;
• Handels- und Verwaltungskosten;
• Selbstkostenpreis;
• Preisänderungen für Ressourcen, die die Kosten ausmachen.

Faktorenanalyse des Gewinns vor Steuern – Beispiel

Betrachten wir ein Beispiel für die Analyse des Gewinns vor Steuern.

Aus der Tabelle können wir Schlussfolgerungen ziehen:

1. Der Gewinn vor Steuern verringerte sich im Berichtszeitraum im Vergleich zum Basiszeitraum um 157.047 Tausend Rubel. Dies war hauptsächlich auf einen Rückgang der Gewinnmargen aus Produktverkäufen zurückzuführen.
2. Darüber hinaus wirkte sich ein Rückgang der Zinsforderungen (um 2.700 Tausend Rubel) und der sonstigen Erträge (um 22.900 Tausend Rubel) negativ aus.
3. Lediglich die Reduzierung der sonstigen Kosten (um 5.400 Tausend Rubel) wirkte sich positiv auf den Gewinn vor Steuern aus.

Unter Faktoranalyse versteht man eine Methode zur komplexen und systematischen Untersuchung und Messung von Faktoren für den Wert wirksamer Indikatoren.

Folgende Arten der Faktorenanalyse werden unterschieden: deterministisch (funktional)

stochastisch (probabilistisch)

Deterministische Faktorenanalyse – Hierbei handelt es sich um eine Technik zur Bewertung des Einflusses von Faktoren, deren Zusammenhang mit dem Leistungsindikator funktionaler Natur ist, d. h. Der effektive Indikator kann als Produkt, Quotient oder algebraische Summe von Faktoren dargestellt werden.

Methoden der deterministischen Faktorenanalyse:

Kettensubstitutionsmethode

Index

Integral

absolute Unterschiede

relative Unterschiede usw.

Stochastische Analyse – eine Methodik zur Untersuchung von Faktoren, deren Zusammenhang mit einem effektiven Indikator im Gegensatz zu einem funktionalen unvollständig und probabilistisch ist.

Methoden der stochastischen Faktorenanalyse:

Korrelationsanalyse

Regressionsanalyse

dispersiv

Komponente

moderne multivariate Faktorenanalyse

diskriminierend

Grundlegende Methoden der deterministischen Faktorenanalyse

Die Kettensubstitutionsmethode ist die universellste; sie wird zur Berechnung des Einflusses von Faktoren in allen Arten von Faktormodellen verwendet: Addition, Multiplikation, Division und gemischt.

Mit dieser Methode können Sie den Einfluss einzelner Faktoren auf Wertänderungen des Leistungsindikators ermitteln, indem Sie den Basiswert jedes Faktorindikators durch den tatsächlichen Wert im Berichtszeitraum ersetzen. Zu diesem Zweck werden eine Reihe bedingter Werte des Leistungsindikators ermittelt, die die Änderung in eins, dann zwei, drei usw. berücksichtigen. Faktoren, vorausgesetzt, dass sich der Rest nicht ändert.

Der Vergleich des Wertes eines effektiven Indikators vor und nach der Änderung des Niveaus eines bestimmten Faktors ermöglicht es uns, den Einfluss aller Faktoren außer einem auszuschließen und seinen Einfluss auf den Anstieg des effektiven Indikators zu bestimmen.

Die algebraische Summe des Einflusses der Faktoren muss notwendigerweise gleich der Gesamtsteigerung des effektiven Indikators sein. Das Fehlen einer solchen Gleichheit weist darauf hin, dass Fehler gemacht wurden.

Die INDEXMETHODE basiert auf relativen Indikatoren für Dynamik, räumliche Vergleiche und Planumsetzung (Indizes), die als Verhältnis des Niveaus des analysierten Indikators im Berichtszeitraum zu seinem Niveau im Basiszeitraum (oder zum geplanten oder anderen) definiert sind Objekt).

Mithilfe von Indizes können Sie den Einfluss verschiedener Faktoren auf Änderungen von Leistungsindikatoren in Multiplikations- und Divisionsmodellen identifizieren.

Die INTEGRALMETHODE ist eine logische Weiterentwicklung der betrachteten Methoden, die einen wesentlichen Nachteil haben: Bei ihrer Anwendung gehen sie davon aus, dass sich die Faktoren unabhängig voneinander ändern. Tatsächlich verändern sie sich gemeinsam, sind miteinander verbunden, und aus dieser Wechselwirkung ergibt sich eine zusätzliche Steigerung des effektiven Indikators, der zu einem der Faktoren, meist dem letzten, addiert wird. Dabei ändert sich das Ausmaß des Einflusses von Faktoren auf die Veränderung des Leistungsindikators je nachdem, an welcher Stelle der eine oder andere Faktor im untersuchten Modell platziert wird.

Bei Verwendung der INTEGRAL-Methode wird der Fehler bei der Berechnung des Einflusses der Faktoren gleichmäßig auf diese verteilt, und die Reihenfolge der Substitution spielt keine Rolle. Die Fehlerverteilung erfolgt mittels spezieller Modelle.

Arten von endlichen Faktorsystemen, die am häufigsten bei der Analyse der Wirtschaftstätigkeit anzutreffenden:

additive Modelle

multiplikative Modelle

;

mehrere Modelle

;
;
;,

Wo j– effektiver Indikator (Anfangsfaktorsystem);

X ich– Faktoren (Faktorindikatoren).

Bezogen auf die Klasse der deterministischen Faktorsysteme werden unterschieden: grundlegende Modellierungstechniken.

,

diese. multiplikatives Modell der Form
.

3. Faktorsystem-Reduktionsmethode. Anfängliches Faktorsystem
. Wenn wir sowohl Zähler als auch Nenner des Bruchs durch dieselbe Zahl dividieren, erhalten wir ein neues Faktorensystem (in diesem Fall müssen natürlich die Regeln zur Auswahl der Faktoren beachtet werden):

.

In diesem Fall haben wir ein endliches Faktorensystem der Form
.

Somit kann der komplexe Prozess der Niveaubildung des untersuchten Indikators der Wirtschaftstätigkeit mit verschiedenen Techniken in seine Komponenten (Faktoren) zerlegt und in Form eines Modells eines deterministischen Faktorensystems dargestellt werden.

Die Modellierung des Kapitalrenditeindikators eines Unternehmens gewährleistet die Erstellung eines Fünf-Faktoren-Rentabilitätsmodells, das alle Indikatoren der Intensivierung des Einsatzes von Produktionsressourcen umfasst.

Wir führen eine Rentabilitätsanalyse anhand der Daten in der Tabelle durch.

BERECHNUNG DER WICHTIGSTEN INDIKATOREN FÜR DAS UNTERNEHMEN FÜR ZWEI JAHRE

Basierend auf den Basisindikatoren berechnen wir die Indikatoren für die Intensivierung der Produktionsressourcen (Rubel).

Fünf-Faktoren-Modell der Kapitalrendite (Advanced Capital)

.

Wir veranschaulichen die Methodik zur Analyse des Fünf-Faktoren-Modells der Kapitalrendite mithilfe der Methode der Kettensubstitution.

Lassen Sie uns zunächst den Rentabilitätswert für die Basis- und Berichtsjahre ermitteln.

Für das Basisjahr:

Für das Berichtsjahr:

Der Unterschied in den Rentabilitätskennzahlen des Berichts- und Basisjahres betrug 0,005821 und in Prozent - 0,58 %.

Schauen wir uns an, wie die fünf oben genannten Faktoren zu dieser Rentabilitätssteigerung beigetragen haben.

Abschließend erstellen wir eine Zusammenfassung des Einflusses von Faktoren auf die Abweichung der Rentabilität des 2. Jahres im Vergleich zum 1. (Basis-)Jahr.

Gesamtabweichung, % 0,58

Einschließlich aufgrund des Einflusses von:

Arbeitsintensität +0,31

Materialverbrauch +0,28

Abschreibungskapazität 0

Gesamt Kosten: +0,59

Kapitalintensität −0,07

Umschlag des Betriebskapitals +0,06

Gesamt Vorauszahlung −0,01

Um die Variabilität eines Merkmals unter dem Einfluss kontrollierter Variablen zu analysieren, wird die Dispersionsmethode verwendet.

Um die Beziehung zwischen Werten zu untersuchen – die faktorielle Methode. Schauen wir uns die Analysewerkzeuge genauer an: faktorielle, Dispersions- und Zwei-Faktor-Dispersionsmethoden zur Bewertung der Variabilität.

Varianzanalyse in Excel

Herkömmlicherweise lässt sich das Ziel der Dispersionsmethode wie folgt formulieren: 3 Teilvariationen aus der allgemeinen Variabilität des Parameters zu isolieren:

• 1 – bestimmt durch die Wirkung jedes der untersuchten Werte;
• 2 – wird durch die Beziehung zwischen den untersuchten Werten bestimmt;
• 3 – zufällig, diktiert durch alle unerklärlichen Umstände.

In Microsoft Excel kann die Varianzanalyse mit dem Tool „Datenanalyse“ (Registerkarte „Daten“ – „Analyse“) durchgeführt werden. Dies ist ein Tabellenkalkulations-Add-on. Wenn das Add-In nicht verfügbar ist, müssen Sie die Excel-Optionen öffnen und die Analyseeinstellung aktivieren.

Die Arbeit beginnt mit der Gestaltung des Tisches. Regeln:

1. Jede Spalte sollte die Werte eines untersuchten Faktors enthalten.
2. Ordnen Sie die Spalten in aufsteigender/absteigender Reihenfolge nach dem Wert des untersuchten Parameters an.

Schauen wir uns die Varianzanalyse in Excel anhand eines Beispiels an.

Der Unternehmenspsychologe analysierte mit einer speziellen Technik die Verhaltensstrategien von Mitarbeitern in einer Konfliktsituation. Es wird davon ausgegangen, dass das Verhalten durch das Bildungsniveau (1 – Sekundarstufe, 2 – spezialisierte Sekundarstufe, 3 – Höhere Bildung) beeinflusst wird.

Geben wir die Daten in eine Excel-Tabelle ein:

Der signifikante Parameter ist gelb ausgefüllt. Da der P-Wert zwischen den Gruppen größer als 1 ist, kann der Fisher-Test nicht als signifikant angesehen werden. Folglich ist das Verhalten in einer Konfliktsituation nicht vom Bildungsniveau abhängig.

Faktorenanalyse in Excel: Beispiel

Die faktorielle Analyse ist eine mehrdimensionale Analyse der Beziehungen zwischen den Werten von Variablen. Mit dieser Methode können Sie die wichtigsten Probleme lösen:

• das zu messende Objekt umfassend (und prägnant und kompakt) beschreiben;
• Identifizieren Sie versteckte Variablenwerte, die das Vorhandensein linearer statistischer Korrelationen bestimmen.
• Variablen klassifizieren (Beziehungen zwischen ihnen identifizieren);
• Reduzieren Sie die Anzahl der erforderlichen Variablen.

Schauen wir uns ein Beispiel einer Faktorenanalyse an. Nehmen wir an, wir kennen die Verkäufe einiger Waren in den letzten 4 Monaten. Es gilt zu analysieren, welche Titel gefragt sind und welche nicht.

Jetzt können Sie klar erkennen, welche Produktverkäufe das größte Wachstum generieren.

Zweifaktorielle ANOVA in Excel

Zeigt, wie zwei Faktoren die Änderung des Werts einer Zufallsvariablen beeinflussen. Schauen wir uns die Zwei-Faktor-Varianzanalyse in Excel anhand eines Beispiels an.

Aufgabe. Einer Gruppe von Männern und Frauen wurden Geräusche unterschiedlicher Lautstärke präsentiert: 1 – 10 dB, 2 – 30 dB, 3 – 50 dB. Die Antwortzeiten wurden in Millisekunden aufgezeichnet. Es muss festgestellt werden, ob das Geschlecht die Reaktion beeinflusst. Beeinflusst die Lautstärke die Reaktion?

Studienleistungen in der Disziplin

„Industrielle und regionale Aspekte im Unternehmertum“

Zum Thema „Methodik der Faktorenanalyse“

Abgeschlossen von: Syrcina U.O.

5. Jahr, SEF, Vollzeit

Geprüft von: Charyev R. M.

Außerordentlicher Professor, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

und Management

Moskau 2008

Einführung

Unter den heutigen wirtschaftlichen Bedingungen ist ein Unternehmen gezwungen, die Aussichten für seine Entwicklung selbstständig zu bestimmen. Die erfolgreiche Lösung drängender wirtschaftlicher Probleme hängt natürlich von der Entwicklung der Theorie der Aktivitätsanalyse ab, die es ermöglicht, die Wirksamkeit der wirtschaftlichen Tätigkeit eines Unternehmens zu bestimmen und Veränderungsmuster in den wesentlichen Ergebnissen seiner Tätigkeit zu erkennen .

Eine der wichtigsten Aufgaben der Finanzanalyse jedes Wirtschaftsphänomens besteht darin, „... Faktoren zu identifizieren, deren Höhe und Veränderungen einen entscheidenden Einfluss auf die Entstehung und Änderung der Höhe des Phänomens haben, die im Verhältnis zu diesen als wirksam angesehen werden.“ Faktoren.“

Der Wert des allgemeinen Indikators für die Aktivität struktureller Abteilungen und der gesamten Produktionsformation hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, die entweder in einer bestimmten Reihenfolge oder gleichzeitig, in verschiedene Richtungen und mit unterschiedlicher Stärke wirken. Diese Abhängigkeit kann unterschiedlicher Natur sein: probabilistisch, wobei der Einfluss einer Größe auf die Änderung einer anderen Größe möglichen (wahrscheinlichkeitstheoretischen) Charakter haben kann;
oder deterministisch, also die Abhängigkeit des Effektivindikators von Faktoren: Jeder Faktorwert entspricht einem einzelnen Wert des Effektivindikators. Jeder Leistungsindikator hängt von zahlreichen Faktoren ab. Je detaillierter der Einfluss von Faktoren auf den Wert des Indikators betrachtet wird, desto genauer sind die Ergebnisse der Analyse und Beurteilung der Qualität der getroffenen Entscheidung. In manchen Situationen ist es ohne eine gründliche und umfassende Untersuchung des direkten Einflusses von Faktoren unmöglich, vernünftige Schlussfolgerungen über die Leistung des Unternehmens zu ziehen.

Ziel meiner Studienarbeit ist eine detaillierte Auseinandersetzung mit den Arten, Aufgaben und Stufen der Faktorenanalyse, ihrem Zweck und ihrer Einsatzrelevanz.

Bevor wir über eine der Arten der Finanzanalyse – die Faktoranalyse – sprechen, möchte ich Sie daran erinnern, was eine Finanzanalyse ist und welche Ziele sie verfolgt. Die Finanzanalyse ist eine Methode zur Beurteilung der Finanzlage und Leistungsfähigkeit einer Wirtschaftseinheit, die auf der Untersuchung der Abhängigkeit und Dynamik von Finbasiert.

Die Finanzanalyse hat mehrere Ziele: Beurteilung der finanziellen Situation; Erkennen von Änderungen der Finanzlage in Raum und Zeit; Identifizierung der Hauptfaktoren, die zu Veränderungen der Finanzlage geführt haben; Prognose der wichtigsten Trends der Finanzlage.

Wie Sie wissen, gibt es folgende Hauptarten der Finanzanalyse:

· horizontale Analyse;

· vertikale Analyse;

· Trend analysen;

· Methode der Finanzkennzahlen;

· vergleichende Analyse;

· Faktorenanalyse.

Faktorenanalyse- ein Abschnitt der multivariaten statistischen Analyse, der Methoden zur Schätzung der Dimension einer Reihe beobachteter Variablen durch Untersuchung der Struktur von Kovarianz- oder Korrelationsmatrizen kombiniert. Mit anderen Worten besteht die Aufgabe der Methode darin, von einer wirklich großen Anzahl von Zeichen oder Ursachen, die die beobachtete Variabilität bestimmen, mit minimalem Informationsverlust zu einer kleinen Anzahl der wichtigsten Variablen (Faktoren) überzugehen. Die Methode entstand und wurde ursprünglich in Problemen der Psychologie und Anthropologie (an der Wende vom 19. zum 20. Jahrhundert) entwickelt, doch heute ist ihr Anwendungsbereich viel breiter.

Grundmodelle der Finanzanalyse

Jede Art der Finanzanalyse basiert auf der Verwendung eines Modells, das es ermöglicht, die Dynamik der Hauptindikatoren des Unternehmens zu bewerten und zu analysieren. Es gibt drei Haupttypen von Modellen: deskriptive, prädikative und normative.

Beschreibende Modelle auch als beschreibende Modelle bekannt. Sie sind von grundlegender Bedeutung für die Beurteilung der finanziellen Lage eines Unternehmens. Dazu gehören: Aufbau eines Systems zur Bilanzberichterstattung, Darstellung des Jahresabschlusses in verschiedenen analytischen Abschnitten, vertikale und horizontale Analyse der Berichterstattung, ein System analytischer Koeffizienten, analytische Anmerkungen zur Berichterstattung. Alle diese Modelle basieren auf der Verwendung von Buchhaltungsinformationen.

Im Kern vertikale Analyse liegt eine andere Darstellung des Jahresabschlusses – in Form von Relativwerten, die die Struktur der verallgemeinernden Gesamtindikatoren charakterisieren. Ein obligatorisches Element der Analyse ist die dynamische Reihe dieser Größen, die es ermöglicht, strukturelle Veränderungen in der Zusammensetzung der Wirtschaftsgüter und der Quellen ihrer Deckung zu verfolgen und vorherzusagen.

Horizontale Analyse ermöglicht es Ihnen, Trends bei Änderungen einzelner im Jahresabschluss enthaltener Posten oder ihrer Gruppen zu erkennen. Diese Analyse basiert auf der Berechnung der grundlegenden Wachstumsraten von Bilanz- und Gewinn- und Verlustrechnungspositionen.

System analytischer Koeffizienten– das Hauptelement der Finanzanalyse, das von verschiedenen Benutzergruppen verwendet wird: Manager, Analysten, Aktionäre, Investoren, Gläubiger usw. Es gibt Dutzende solcher Indikatoren, die entsprechend den Hauptbereichen der Finanzanalyse in mehrere Gruppen unterteilt sind:

· Liquiditätsindikatoren;

· Indikatoren für die Finanzstabilität;

· Indikatoren der Geschäftstätigkeit;

· Rentabilitätsindikatoren.

Prädikative Modelle Dabei handelt es sich um Vorhersagemodelle. Sie werden verwendet, um das Einkommen eines Unternehmens und seine zukünftige Finanzlage vorherzusagen. Die gebräuchlichsten davon sind: Berechnung des kritischen Umsatzvolumens, Erstellung prognostizierter Finanzberichte, dynamische Analysemodelle (streng bestimmte Faktormodelle und Regressionsmodelle), Situationsanalysemodelle.

Normative Modelle. Modelle dieser Art ermöglichen es Ihnen, die tatsächlichen Ergebnisse von Unternehmen mit den erwarteten Ergebnissen zu vergleichen, die anhand des Budgets berechnet werden. Diese Modelle werden hauptsächlich in der internen Finanzanalyse verwendet. Ihr Kern besteht in der Festlegung von Standards für jede Kostenposition für technologische Prozesse, Produkttypen, Verantwortungszentren usw. und in der Analyse von Abweichungen der tatsächlichen Daten von diesen Standards. Die Analyse basiert größtenteils auf der Verwendung streng deterministischer Faktormodelle.

Wie wir sehen, nehmen die Modellierung und Analyse von Faktormodellen einen wichtigen Platz in der Methodik der Finanzanalyse ein. Betrachten wir diesen Aspekt genauer.

Faktorenanalyse, ihre Arten und Aufgaben.

Das Funktionieren jedes sozioökonomischen Systems (einschließlich eines operativen Unternehmens) erfolgt unter Bedingungen eines komplexen Zusammenspiels einer Reihe interner und externer Faktoren. Faktor- Dies ist die Ursache, die treibende Kraft eines Prozesses oder Phänomens, die seinen Charakter oder eines seiner Hauptmerkmale bestimmt.

Faktorenanalyse- eine Methodik für eine umfassende und systematische Untersuchung und Messung der Auswirkungen von Faktoren auf den Wert von Leistungsindikatoren, ein Abschnitt der multivariaten statistischen Analyse, der Methoden zur Bewertung der Dimension vieler beobachteter Variablen kombiniert. Mit anderen Worten besteht die Aufgabe der Methode darin, von einer wirklich großen Anzahl von Zeichen oder Ursachen, die die beobachtete Variabilität bestimmen, zu einer kleinen Anzahl der wichtigsten Variablen (Faktoren) mit minimalem Informationsverlust überzugehen (Methoden, die im Wesentlichen ähnlich sind). , aber nicht in mathematischer Hinsicht – Komponentenanalyse, kanonische Analyse usw. ). Die Methode entstand und wurde ursprünglich in Problemen der Psychologie und Anthropologie (an der Wende vom 19. zum 20. Jahrhundert) entwickelt, doch heute ist ihr Anwendungsbereich viel breiter. Das Bewertungsverfahren besteht aus zwei Phasen: Bewertung der Faktorstruktur – der Anzahl der Faktoren, die zur Erklärung der Korrelation zwischen Werten und Faktorbelastung erforderlich sind, und anschließende Bewertung der Faktoren selbst auf der Grundlage der Beobachtungsergebnisse. Kurz gesagt, unter Faktorenanalyse versteht die Methodik für eine umfassende und systematische Untersuchung und Messung der Auswirkungen von Faktoren auf den Wert von Leistungsindikatoren.

Zweck der Faktorenanalyse

Faktorenanalyse – Definition Einfluss von Faktoren auf das Ergebnis - ist eine der stärksten methodischen Lösungen bei der Analyse der wirtschaftlichen Aktivitäten von Unternehmen für die Entscheidungsfindung. Für Manager- zusätzlich Streit, zusätzlich „Sichtwinkel“.

Die Machbarkeit der Verwendung der Faktorenanalyse

Wie Sie wissen, können Sie alles bis ins Unendliche analysieren. Es empfiehlt sich, im ersten Schritt eine Abweichungsanalyse durchzuführen und, sofern erforderlich und gerechtfertigt, die Methode der Faktorenanalyse anzuwenden. In vielen Fällen reicht eine einfache Analyse der Abweichungen aus, um zu verstehen, dass die Abweichung „kritisch“ ist, und wenn es überhaupt nicht notwendig ist, den Grad ihres Einflusses zu kennen.

HAUPTAUFGABEN DER FAKTORANALYSE.

1. Auswahl der Faktoren, die die untersuchten Leistungsindikatoren bestimmen.

2. Klassifizierung und Systematisierung von Faktoren, um einen integrierten und systematischen Ansatz für die Untersuchung ihres Einflusses auf die Ergebnisse der Wirtschaftstätigkeit bereitzustellen.

3. Bestimmung der Form der Abhängigkeit zwischen Faktoren und Leistungsindikatoren.

4. Modellierung der Beziehungen zwischen Faktoren und Leistungsindikatoren.

5. Berechnung des Einflusses von Faktoren und Bewertung der Rolle jedes einzelnen von ihnen bei der Änderung des Leistungsindikators.

6. Arbeiten mit dem Faktormodell. Methodik der Faktorenanalyse.

In der Praxis wird die Faktorenanalyse jedoch aus mehreren Gründen selten eingesetzt:
1) Die Implementierung dieser Methode erfordert einen gewissen Aufwand und ein spezielles Tool (Softwareprodukt).
2) Unternehmen haben andere „ewige“ Prioritäten.
Noch besser ist es, wenn die Faktoranalysemethode in das Finanzmodell „eingebaut“ ist und nicht abstrakt Anwendung.

Generell lässt sich Folgendes unterscheiden: Hauptphasen der Faktorenanalyse :

1. Festlegung des Zwecks der Analyse.

2. Auswahl der Faktoren, die die untersuchten Leistungsindikatoren bestimmen.

3. Klassifizierung und Systematisierung von Faktoren, um einen integrierten und systematischen Ansatz für die Untersuchung ihres Einflusses auf die Ergebnisse der Wirtschaftstätigkeit bereitzustellen.

4. Bestimmung der Form der Abhängigkeit zwischen Faktoren und dem Leistungsindikator.

5. Modellierung der Beziehungen zwischen Leistungs- und Faktorindikatoren.

6. Berechnung des Einflusses von Faktoren und Bewertung der Rolle jedes einzelnen von ihnen bei der Änderung des Wertes des effektiven Indikators.

7. Arbeiten mit dem Faktormodell (seine praktische Anwendung zur Steuerung wirtschaftlicher Prozesse).

Auswahl der zu analysierenden Faktoren Die Berechnung eines bestimmten Indikators erfolgt auf der Grundlage theoretischer und praktischer Kenntnisse in einer bestimmten Branche. Dabei gehen sie meist von dem Grundsatz aus: Je größer der untersuchte Faktorenkomplex, desto genauer sind die Ergebnisse der Analyse. Gleichzeitig ist zu bedenken, dass die Schlussfolgerungen möglicherweise falsch sind, wenn dieser Komplex von Faktoren als mechanische Summe betrachtet wird, ohne ihre Wechselwirkung zu berücksichtigen, ohne die wichtigsten, bestimmenden Faktoren zu identifizieren. In der Geschäftsaktivitätsanalyse (ABA) wird durch deren Systematisierung eine vernetzte Untersuchung des Einflusses von Faktoren auf den Wert von Leistungsindikatoren erreicht, was eine der wichtigsten methodischen Fragen dieser Wissenschaft darstellt.

Ein wichtiges methodisches Problem bei der Faktorenanalyse ist Bestimmung der Form der Abhängigkeit zwischen Faktoren und Leistungsindikatoren: funktional oder stochastisch, direkt oder invers, linear oder krummlinig. Es nutzt theoretische und praktische Erfahrungen sowie Methoden zum Vergleich paralleler und dynamischer Reihen, analytische Gruppierungen von Quellinformationen, grafische Darstellungen usw.

Modellierung wirtschaftlicher Indikatoren stellt auch in der Faktorenanalyse ein komplexes Problem dar, dessen Lösung besondere Kenntnisse und Fähigkeiten erfordert.

Berechnung des Einflusses von Faktoren- der wichtigste methodische Aspekt bei ACD. Um den Einfluss von Faktoren auf die endgültigen Indikatoren zu bestimmen, werden viele Methoden verwendet, auf die im Folgenden näher eingegangen wird.

Die letzte Stufe der Faktorenanalyse ist Praktische Anwendung des Faktormodells Reserven für das Wachstum des effektiven Indikators zu berechnen, seinen Wert zu planen und vorherzusagen, wenn sich die Situation ändert.

Klassifizierung und Systematisierung von Faktoren bei der Analyse der Wirtschaftstätigkeit.

In der Wirtschaftsanalyse ist ein Faktor eine aktive Kraft, die positive oder negative Veränderungen im Zustand eines Objekts und der ihn widerspiegelnden Indikatoren verursacht. Der Begriff „Faktor“ wird in der Wirtschaftsanalyse in zwei Bedeutungen verwendet:

Voraussetzung für die Durchführung einer Geschäftstransaktion;

Der Grund für die Änderung des Objektzustands.

FAKTOREN sind die Gründe, die die Ergebnisse wirtschaftlicher und finanzieller Aktivitäten beeinflussen. Die Identifizierung und quantitative Messung des Identifizierungsgrades einzelner Einflussfaktoren auf Veränderungen der Leistungsindikatoren der wirtschaftlichen und finanziellen Aktivitäten eines Unternehmens ist eine der wichtigsten Aufgaben der Wirtschaftsanalyse. Der Einfluss von Faktoren spiegelt sich auf unterschiedliche Weise in Veränderungen der Leistungsindikatoren der Wirtschaftstätigkeit wider. Die Klassifizierung von Faktoren wird es uns ermöglichen, die Gründe für Veränderungen in den untersuchten Phänomenen zu verstehen und den Platz und die Rolle jedes Faktors bei der Bildung des Wertes effektiver Indikatoren genauer einzuschätzen. Die in der Analyse untersuchten Faktoren können nach unterschiedlichen Kriterien klassifiziert werden.

Die Klassifizierung von Faktoren ist ihre Einteilung in Gruppen in Abhängigkeit von gemeinsamen Merkmalen. Es ermöglicht Ihnen, ein tieferes Verständnis der Gründe für Veränderungen in den untersuchten Phänomenen zu erlangen und den Platz und die Rolle jedes Faktors bei der Wertbildung effektiver Indikatoren genauer einzuschätzen.

Klassifizierung von Faktoren in der Wirtschaftsanalyse

1. umfangreich und intensiv

2. dauerhaft und vorübergehend

3. Dur und Moll (Barnholtz). Es ist üblich, das Konzept des Rangs (der Reihenfolge) eines Faktors zu verwenden.

Faktoren werden ihrer Natur nach in natürliche, sozioökonomische und produktionsökonomische Faktoren unterteilt.

Natürliche Faktoren haben einen großen Einfluss auf die Ergebnisse von Tätigkeiten in der Land-, Forst- und anderen Industriezweigen. Die Berücksichtigung ihres Einflusses ermöglicht eine genauere Beurteilung der Ergebnisse der Arbeit von Wirtschaftssubjekten.

Zu den sozioökonomischen Faktoren zählen die Lebensbedingungen der Arbeitnehmer, die Organisation gesundheitsfördernder Arbeiten in Betrieben mit gefährlicher Produktion, der allgemeine Ausbildungsstand des Personals usw. Sie tragen zu einer umfassenderen Nutzung der Produktionsressourcen des Unternehmens bei und steigern die Effizienz von es ist Arbeit.

Produktions- und Wirtschaftsfaktoren bestimmen die Vollständigkeit und Effizienz der Nutzung der Produktionsressourcen des Unternehmens und die Endergebnisse seiner Aktivitäten.

Basierend auf dem Grad der Auswirkung auf die Ergebnisse der Wirtschaftstätigkeit werden Faktoren in Haupt- und Nebenfaktoren unterteilt. Zu den wichtigsten zählen Faktoren, die einen entscheidenden Einfluss auf die Leistungskennzahl haben. Als zweitrangig gelten diejenigen, die unter den aktuellen Bedingungen keinen entscheidenden Einfluss auf die Ergebnisse der Wirtschaftstätigkeit haben. Es ist zu beachten, dass je nach den Umständen derselbe Faktor sowohl primär als auch sekundär sein kann. Die Fähigkeit, die wichtigsten aus dem gesamten Faktorensatz zu identifizieren, gewährleistet die Richtigkeit der Schlussfolgerungen auf der Grundlage der Analyseergebnisse.

Faktoren werden unterteilt in intern Und extern, je nachdem, ob die Aktivitäten eines bestimmten Unternehmens sie betreffen oder nicht. Die Analyse konzentriert sich auf interne Faktoren, die das Unternehmen beeinflussen kann.

Faktoren werden unterteilt in Zielsetzung, unabhängig vom Willen und den Wünschen der Menschen, und subjektiv unterliegen dem Einfluss der Aktivitäten juristischer und natürlicher Personen.

Je nach Prävalenzgrad werden die Faktoren in allgemeine und spezifische Faktoren unterteilt. Gemeinsame Faktoren wirken in allen Wirtschaftszweigen. Spezifische Faktoren wirken innerhalb einer bestimmten Branche oder eines bestimmten Unternehmens.

Im Arbeitsprozess einer Organisation beeinflussen einige Faktoren den untersuchten Indikator kontinuierlich über die gesamte Zeit. Solche Faktoren werden genannt dauerhaft. Faktoren, deren Einfluss periodisch auftritt, werden genannt Variablen(Dies ist zum Beispiel die Einführung neuer Technologien, neuer Produkttypen).

Von großer Bedeutung für die Beurteilung der Tätigkeit von Unternehmen ist die Einteilung der Faktoren nach der Art ihrer Wirkung intensiv Und umfangreich. Zu den umfangreichen Faktoren zählen Faktoren, die mit Veränderungen der quantitativen und nicht der qualitativen Merkmale der Funktionsweise eines Unternehmens verbunden sind. Ein Beispiel ist eine Steigerung des Produktionsvolumens aufgrund einer Erhöhung der Zahl der Arbeitnehmer. Intensive Faktoren prägen die qualitative Seite des Produktionsprozesses. Ein Beispiel wäre eine Steigerung des Produktionsvolumens durch Erhöhung der Arbeitsproduktivität.

Die meisten der untersuchten Faktoren sind komplex zusammengesetzt und bestehen aus mehreren Elementen. Es gibt jedoch auch solche, die nicht in ihre Bestandteile zerlegt werden können. In dieser Hinsicht werden Faktoren unterteilt in komplex (komplex) Und einfach (elementar). Ein Beispiel für einen komplexen Faktor ist die Arbeitsproduktivität, ein einfacher Faktor ist die Anzahl der Arbeitstage im Berichtszeitraum.

Basierend auf der Unterordnungsebene (Hierarchie) werden Faktoren der ersten, zweiten, dritten und nachfolgenden Unterordnungsebene unterschieden. ZU Faktoren der ersten Ebene Dazu gehören solche, die sich direkt auf den Leistungsindikator auswirken. Faktoren, die den Leistungsindikator indirekt mit Hilfe von Faktoren der ersten Ebene beeinflussen, werden aufgerufen Faktoren der zweiten Ebene usw.

Es ist klar, dass es bei der Untersuchung des Einflusses einer Gruppe von Faktoren auf die Arbeit eines Unternehmens notwendig ist, diese zu organisieren, dh eine Analyse unter Berücksichtigung ihrer internen und externen Verbindungen, Interaktion und Unterordnung durchzuführen. Dies wird durch Systematisierung erreicht. Systematisierung ist die Anordnung der untersuchten Phänomene oder Objekte in einer bestimmten Reihenfolge, wobei ihre Beziehung und Unterordnung identifiziert wird.

Die Systematisierung von Faktoren bei der Analyse der Wirtschaftstätigkeit beruht auf einem systematischen Ansatz bei der Analyse der Wirtschaftstätigkeit und bedeutet, die untersuchten Faktoren in eine bestimmte Reihenfolge zu bringen und ihre Beziehung und Unterordnung zu identifizieren. Eine Möglichkeit, Faktoren zu systematisieren, besteht darin, deterministische Faktorsysteme zu schaffen, was bedeutet, das untersuchte Phänomen in Form einer algebraischen Summe eines bestimmten oder eines Produkts mehrerer Faktoren darzustellen, die seinen Wert bestimmen und mit ihm in funktionaler Abhängigkeit stehen.

Schaffung Faktorsysteme ist eine der Möglichkeiten einer solchen Systematisierung von Faktoren. Betrachten wir das Konzept eines Faktorsystems.

Faktorsysteme

Alle Phänomene und Prozesse der wirtschaftlichen Tätigkeit von Unternehmen sind voneinander abhängig. Zusammenhang zwischen Wirtschaftsphänomenen ist eine gemeinsame Veränderung zweier oder mehrerer Phänomene. Unter den vielen Formen regelmäßiger Beziehungen spielt Ursache und Wirkung (deterministisch) eine wichtige Rolle, bei der ein Phänomen ein anderes hervorbringt.

In der wirtschaftlichen Tätigkeit eines Unternehmens stehen einige Phänomene in direktem Zusammenhang, andere indirekt. Beispielsweise wird die Höhe der Bruttoproduktion direkt von Faktoren wie der Anzahl der Arbeitnehmer und der Höhe ihrer Arbeitsproduktivität beeinflusst. Viele andere Faktoren beeinflussen diesen Indikator indirekt.

Darüber hinaus kann jedes Phänomen als Ursache und als Folge betrachtet werden. Beispielsweise kann die Arbeitsproduktivität einerseits als Ursache für Veränderungen des Produktionsvolumens und der Höhe seiner Kosten angesehen werden, andererseits als Folge von Veränderungen im Grad der Mechanisierung und Automatisierung der Produktion. Verbesserung der Arbeitsorganisation usw.

Die quantitative Charakterisierung zusammenhängender Phänomene erfolgt anhand von Indikatoren. Indikatoren, die die Ursache charakterisieren, werden als faktoriell (unabhängig) bezeichnet; Indikatoren, die die Konsequenz charakterisieren, werden als wirksam (abhängig) bezeichnet. Die Menge der durch Ursache und Wirkung verbundenen Faktoren und resultierenden Merkmale wird aufgerufen Faktorsystem.

Modellieren Jedes Phänomen ist die Konstruktion eines mathematischen Ausdrucks einer bestehenden Beziehung. Die Modellierung ist eine der wichtigsten Methoden wissenschaftlicher Erkenntnisse. Im Prozess der Faktorenanalyse werden zwei Arten von Abhängigkeiten untersucht: funktionale und stochastische.

Eine Beziehung heißt funktional oder streng deterministisch, wenn jeder Wert eines Faktormerkmals einem wohldefinierten, nicht zufälligen Wert des resultierenden Merkmals entspricht.

Eine Beziehung wird als stochastisch (probabilistisch) bezeichnet, wenn jeder Wert eines Faktormerkmals einer Menge von Werten des resultierenden Merkmals, also einer bestimmten statistischen Verteilung, entspricht.

Modell Faktorsystem ist eine mathematische Formel, die reale Zusammenhänge zwischen den analysierten Phänomenen ausdrückt. Im Allgemeinen lässt es sich wie folgt darstellen:

wo ist das resultierende Zeichen;

Faktorzeichen.

Somit hängt jeder Leistungsindikator von zahlreichen und unterschiedlichen Faktoren ab. Die Grundlage der Wirtschaftsanalyse und ihres Abschnitts ist Faktorenanalyse- den Einfluss von Faktoren auf Veränderungen des Leistungsindikators identifizieren, bewerten und vorhersagen. Je detaillierter die Abhängigkeit des Leistungsindikators von bestimmten Faktoren untersucht wird, desto genauer sind die Ergebnisse der Analyse und Bewertung der Qualität der Arbeit der Unternehmen. Ohne eine gründliche und umfassende Untersuchung der Faktoren ist es unmöglich, fundierte Schlussfolgerungen über die Betriebsergebnisse zu ziehen, Produktionsreserven zu identifizieren und Pläne und Managemententscheidungen zu rechtfertigen.

Arten der Faktorenanalyse

Abhängig von der Art des Faktormodells gibt es zwei Haupttypen der Faktorenanalyse- deterministisch und stochastisch.

ist eine Technik zur Untersuchung des Einflusses von Faktoren, deren Zusammenhang mit dem effektiven Indikator funktioneller Natur ist, d. h. wenn der effektive Indikator des Faktormodells in Form eines Produkts, eines Quotienten oder einer algebraischen Summe von Faktoren dargestellt wird.

Diese Art der Faktorenanalyse ist die gebräuchlichste, da sie (im Vergleich zur stochastischen Analyse) recht einfach anzuwenden ist und es Ihnen ermöglicht, die Wirkungslogik der Hauptfaktoren der Unternehmensentwicklung zu verstehen, ihren Einfluss zu quantifizieren, zu verstehen, welche Faktoren und in welchem ​​Verhältnis eine Änderung zur Steigerung der Produktionseffizienz möglich und sinnvoll ist.

Deterministische Faktorenanalyse hat eine ziemlich strenge Abfolge von Verfahren:

· Aufbau eines wirtschaftlich sinnvollen deterministischen Faktorenmodells;

· Auswahl einer Methode zur Faktorenanalyse und Vorbereitung der Bedingungen für ihre Umsetzung;

· Implementierung von Zählverfahren zur Modellanalyse;

Grundlegende Methoden der deterministischen Faktorenanalyse

· Einer der wichtigsten methodischen Faktoren bei ACD ist die Bestimmung des Ausmaßes des Einflusses einzelner Faktoren auf die Steigerung der Leistungsindikatoren. Bei der deterministischen Faktorenanalyse (DFA) werden hierfür folgende Methoden verwendet: Ermittlung des isolierten Einflusses von Faktoren, Kettensubstitution, absolute Differenzen, relative Differenzen, proportionale Division, Integral, Logarithmus usw.

· Die ersten drei Methoden basieren auf der Eliminierungsmethode. Eliminieren bedeutet, den Einfluss aller Faktoren auf den Wert des effektiven Indikators außer einem zu eliminieren, abzulehnen oder auszuschließen. Diese Methode basiert auf der Tatsache, dass sich alle Faktoren unabhängig voneinander ändern: Zuerst ändert sich einer und alle anderen bleiben unverändert, dann ändern sich zwei, dann drei usw., während der Rest unverändert bleibt. Dadurch können wir den Einfluss jedes Faktors auf den Wert des untersuchten Indikators separat bestimmen.

Stochastische Analyse ist eine Methodik zur Untersuchung von Faktoren, deren Zusammenhang mit einem Leistungsindikator im Gegensatz zu einem funktionalen unvollständig und probabilistisch ist (Korrelation). Der Kern der stochastischen Methode besteht darin, den Einfluss stochastischer Abhängigkeiten mit unsicheren und Näherungsfaktoren zu messen. Es empfiehlt sich, die stochastische Methode für Wirtschaftsforschung mit unvollständigem (probabilistischem) Zusammenhang zu verwenden, beispielsweise für Marketingprobleme. Kommt es bei einer funktionalen (vollständigen) Abhängigkeit mit einer Änderung des Arguments immer zu einer entsprechenden Änderung der Funktion, so kann bei einem Korrelationszusammenhang eine Änderung des Arguments je nach Kombination mehrere Werte des Anstiegs der Funktion ergeben anderer Faktoren, die diesen Indikator bestimmen. Beispielsweise kann die Arbeitsproduktivität bei gleichem Kapital-Arbeits-Verhältnis in verschiedenen Unternehmen unterschiedlich sein. Dies hängt von der optimalen Kombination anderer Faktoren ab, die diesen Indikator beeinflussen.

Die stochastische Modellierung ist gewissermaßen eine Ergänzung und Vertiefung der deterministischen Faktorenanalyse. In der Faktorenanalyse werden diese Modelle aus drei Hauptgründen verwendet:

· Es ist notwendig, den Einfluss von Faktoren zu untersuchen, für die es unmöglich ist, ein streng bestimmtes Faktormodell zu erstellen (z. B. die Höhe der finanziellen Hebelwirkung);

· Es ist notwendig, den Einfluss komplexer Faktoren zu untersuchen, die nicht in demselben streng bestimmten Modell kombiniert werden können.

· Es ist notwendig, den Einfluss komplexer Faktoren zu untersuchen, die nicht in einem quantitativen Indikator ausgedrückt werden können (z. B. das Niveau des wissenschaftlichen und technischen Fortschritts).

Im Gegensatz zum streng deterministischen Ansatz erfordert der stochastische Ansatz eine Reihe von Voraussetzungen für die Umsetzung:

a) die Anwesenheit einer Bevölkerung;

b) ein ausreichender Umfang an Beobachtungen;

c) Zufälligkeit und Unabhängigkeit der Beobachtungen;

d) Homogenität;

e) das Vorhandensein einer Verteilung der Merkmale, die nahezu normal ist;

f) das Vorhandensein eines speziellen mathematischen Apparats.

Die Konstruktion eines stochastischen Modells erfolgt in mehreren Schritten:

· qualitative Analyse (Festlegung des Analysezwecks, Definition der Grundgesamtheit, Bestimmung der effektiven und faktoriellen Merkmale, Auswahl des Zeitraums, für den die Analyse durchgeführt wird, Auswahl der Analysemethode);

· Vorläufige Analyse der simulierten Population (Überprüfung der Homogenität der Population, Ausschluss anomaler Beobachtungen, Klärung der erforderlichen Stichprobengröße, Festlegung von Verteilungsgesetzen für die untersuchten Indikatoren);

· Aufbau eines stochastischen (Regressions-)Modells (Klärung der Faktorenliste, Berechnung von Schätzungen der Parameter der Regressionsgleichung, Aufzählung konkurrierender Modelloptionen);

· Beurteilung der Angemessenheit des Modells (Überprüfung der statistischen Signifikanz der Gleichung als Ganzes und ihrer einzelnen Parameter, Überprüfung der Übereinstimmung der formalen Eigenschaften der Schätzungen mit den Zielen der Studie);

· Ökonomische Interpretation und praktischer Einsatz des Modells (Bestimmung der räumlich-zeitlichen Stabilität der konstruierten Beziehung, Beurteilung der praktischen Eigenschaften des Modells).

Neben der Unterteilung in deterministische und stochastische Faktorenanalyse werden folgende Arten der Faktorenanalyse unterschieden:

o direkt und rückwärts;

o einstufig und mehrstufig;

o statisch und dynamisch;

o retrospektiv und prospektiv (Prognose).

Bei direkte Faktorenanalyse Die Recherche erfolgt deduktiv – vom Allgemeinen zum Besonderen. Reverse-Faktor-Analyse führt die Untersuchung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen mit der Methode der logischen Induktion durch – von besonderen, individuellen Faktoren bis hin zu allgemeinen.

Faktorenanalyse kann sein einstufig Und mehrstufig. Der erste Typ wird verwendet, um Faktoren nur einer Unterordnungsebene (einer Ebene) zu untersuchen, ohne sie in ihre Bestandteile zu zerlegen. Zum Beispiel, . Bei der mehrstufigen Faktorenanalyse werden Faktoren detailliert beschrieben A Und B in konstituierende Elemente zerlegen, um deren Verhalten zu untersuchen. Die Detaillierung der Faktoren kann weiter fortgesetzt werden. Dabei wird der Einfluss von Faktoren auf verschiedenen Unterordnungsebenen untersucht.

Es ist auch notwendig, zu unterscheiden statisch Und dynamisch Faktorenanalyse. Der erste Typ wird verwendet, wenn der Einfluss von Faktoren auf Leistungsindikatoren zum entsprechenden Datum untersucht wird. Ein anderer Typ ist eine Technik zur Untersuchung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen in der Dynamik.

Schließlich kann eine Faktorenanalyse durchgeführt werden Retrospektive, welches die Gründe für den Anstieg der Leistungsindikatoren in vergangenen Zeiträumen untersucht, und vielversprechend, welches das Verhalten von Faktoren und Leistungsindikatoren perspektivisch untersucht.

Merkmale des DuPont-Multifaktormodells

Von großer Bedeutung für die Erweiterung der Einsatzmöglichkeiten analytischer Koeffizienten für die unternehmensinterne Analyse und Steuerung sind die seit Beginn des 20. Jahrhunderts andauernden Entwicklungen auf dem Gebiet der Faktorenanalyse.

Dies bezieht sich zunächst auf die Entwicklung eines Faktoranalyseschemas im Jahr 1919, das von Spezialisten der Firma DuPont vorgeschlagen wurde (The DuPont System of Analysis). Zu diesem Zeitpunkt waren Indikatoren für Umsatzrendite und Vermögensumschlag bereits weit verbreitet. Allerdings wurden diese Indikatoren eigenständig verwendet, ohne sie mit Produktionsfaktoren zu verknüpfen. Im DuPont-Modell wurden erstmals mehrere Indikatoren miteinander verknüpft und in Form einer Dreiecksstruktur dargestellt, an deren Spitze die Gesamtkapitalrendite (ROA) als Hauptindikator steht, die die Rendite der investierten Mittel charakterisiert Die Aktivitäten des Unternehmens und die Grundlage bilden zwei Faktorindikatoren: Rentabilität, Umsatz, NPM und Ressourceneffizienz, TAT.

Dieses Modell basierte auf einer streng bestimmten Abhängigkeit

Wo ist der Nettogewinn?

Die Höhe des Vermögens der Organisation;

- (Produktionsvolumen) Verkaufserlös.

Die ursprüngliche Darstellung des DuPont-Modells ist in Abbildung 1 dargestellt:

Abbildung 1. Schematische Darstellung des DuPont-Modells.

Theoretisch gesehen waren die Spezialisten von DuPont keine Innovatoren; Sie nutzten die ursprüngliche Idee miteinander verbundener Indikatoren, die erstmals von Alfred Marshall zum Ausdruck gebracht und von ihm 1892 im Buch „Elements of Industrial Economics“ veröffentlicht wurde. Dennoch liegt ihr Wert auf der Hand, da diese Ideen bisher noch nicht in die Praxis umgesetzt wurden.

Anschließend wurde dieses Modell zu einem modifizierten Faktormodell erweitert, das in Form einer Baumstruktur dargestellt wird, an deren Spitze sich der Return on Equity (ROE)-Indikator und an der Basis Zeichen befinden, die die Produktions- und Finanzfaktoren charakterisieren Aktivitäten des Unternehmens. Der Hauptunterschied zwischen diesen Modellen besteht in einer detaillierteren Identifizierung der Faktoren und einer Änderung der Prioritäten relativ zum effektiven Indikator. Es muss gesagt werden, dass die von DuPont-Spezialisten vorgeschlagenen Faktorenanalysemodelle lange Zeit nicht in Anspruch genommen wurden und erst seit kurzem Beachtung finden.

Die mathematische Darstellung des modifizierten DuPont-Modells lautet:

Wo ist die Eigenkapitalrendite?

Notfall- Nettoergebnis;

A - die Höhe des Vermögens der Organisation;

VR -(Produktionsvolumen) Umsatzerlöse.

SK- das Eigenkapital der Organisation.

Aus dem vorgestellten Modell wird deutlich, dass die Eigenkapitalrendite von drei Faktoren abhängt: der Umsatzrendite, dem Vermögensumschlag und der Struktur des vorgeschossenen Kapitals. Die Bedeutung der identifizierten Faktoren erklärt sich aus der Tatsache, dass sie gewissermaßen alle Aspekte der finanziellen und wirtschaftlichen Aktivitäten des Unternehmens, seiner Statik und Dynamik, insbesondere des Jahresabschlusses, verallgemeinern: Der erste Faktor fasst Formular Nr. zusammen. 2 „Gewinn- und Verlustrechnung“, die zweite – das Bilanzvermögen, die dritte – Bilanzverbindlichkeit.

Lassen Sie uns nun jeden der im DuPont-Modell enthaltenen Hauptindikatoren charakterisieren.

Eigenkapitalrendite.

Die Eigenkapitalrendite wird nach folgender Formel berechnet:

Dabei ist die Höhe des Eigenkapitals am Anfang und am Ende der Periode.

In der Analysepraxis werden viele Indikatoren der Unternehmensleistung verwendet. Die Kennzahl Return on Equity wurde gewählt, weil sie für die Aktionäre des Unternehmens am wichtigsten ist. Es charakterisiert den Gewinn, den Eigentümer aus dem Rubel der in das Unternehmen investierten Mittel erzielen. Dieser Koeffizient berücksichtigt so wichtige Parameter wie Zinszahlungen für das Darlehen und Einkommensteuer.

Vermögensumschlag (Ressourcenproduktivität).

Die Formel zur Berechnung des Indikators lautet:

Wo VR– Umsatzerlöse für den Abrechnungszeitraum;

Ein NP, Ein kp

Dieser Indikator kann auf zwei Arten interpretiert werden. Einerseits spiegelt der Vermögensumschlag wider, wie oft in einem Zeitraum das in das Vermögen des Unternehmens investierte Kapital umgeschlagen wird, d. h. es bewertet die Nutzungsintensität aller Vermögenswerte, unabhängig von den Quellen ihrer Entstehung. Andererseits zeigt die Ressourcenproduktivität, wie viele Rubel Umsatz ein Unternehmen pro in Vermögenswerte investiertem Rubel erzielt. Das Wachstum dieses Indikators weist auf eine Steigerung der Effizienz ihrer Nutzung hin.

Umsatzrentabilität.

Auch die Umsatzrentabilität ist einer der wichtigsten Indikatoren für die Leistungsfähigkeit eines Unternehmens. Es wird wie folgt berechnet:

Wo sind die Einnahmen aus Produktverkäufen?

Nettogewinn des Unternehmens.

Dieses Verhältnis zeigt, wie viel Nettogewinn das Unternehmen mit jedem Rubel verkaufter Produkte erzielt. Mit anderen Worten, wie viel Geld verbleibt im Unternehmen, nachdem die Produktionskosten gedeckt, Kreditzinsen gezahlt und Steuern gezahlt wurden. Der Return-on-Sales-Indikator charakterisiert den wichtigsten Aspekt der Unternehmenstätigkeit – den Verkauf der Hauptprodukte – und ermöglicht auch eine Abschätzung des Kostenanteils am Umsatz.

Kapitalrendite.

Der Return on Assets-Indikator wird nach folgender Formel berechnet:

Nettoergebnis,

Ein NP, Ein kp– der Wert der Vermögenswerte zu Beginn und am Ende des Zeitraums.

Die Kapitalrendite ist ein Indikator für die Effizienz der betrieblichen Aktivitäten eines Unternehmens. Es ist der wichtigste Produktionsindikator und spiegelt die Effizienz der Verwendung des investierten Kapitals wider. Aus buchhalterischer Sicht verbindet dieser Indikator die Bilanz und die Gewinn- und Verlustrechnung, also die Haupt- und Investitionsaktivitäten des Unternehmens, und ist daher für das Finanzmanagement sehr wichtig (wir werden die Arten der Aktivitäten berücksichtigen). das Unternehmen im Detail im nächsten Kapitel).

Finanzielle Hebelwirkung (Leverage).

Dieser Indikator spiegelt die Struktur des in die Aktivitäten des Unternehmens eingezahlten Kapitals wider. Sie errechnet sich aus dem Verhältnis des gesamten vorgeschossenen Kapitals des Unternehmens zum Eigenkapital.

Vorschusskapital,

Eigenkapital.

Die Höhe der finanziellen Hebelwirkung kann einerseits als Merkmal der finanziellen Stabilität und Risikobereitschaft eines Unternehmens und andererseits als Beurteilung der Effizienz der Fremdmittelverwendung des Unternehmens interpretiert werden.

Bevor wir zur Faktorenanalyse selbst übergehen, machen wir einige wichtige Vorbehalte zum Anwendungsbereich des DuPont-Modells.

Bei der Analyse der Eigenkapitalrendite im räumlich-zeitlichen Aspekt müssen drei wichtige Merkmale dieses Indikators berücksichtigt werden, die für die Formulierung vernünftiger Schlussfolgerungen unerlässlich sind.

Der erste bezieht sich auf den vorübergehenden Aspekt der Aktivitäten einer kommerziellen Organisation. Die Umsatzrendite wird durch die Leistung im Berichtszeitraum bestimmt; es spiegelt nicht die wahrscheinliche und geplante Wirkung langfristiger Investitionen wider. Wenn beispielsweise eine Unternehmensorganisation auf neue vielversprechende Technologien oder Produkttypen umsteigt, die große Investitionen erfordern, können die Rentabilitätsindikatoren vorübergehend sinken. Bei richtiger Strategiewahl werden sich die anfallenden Kosten jedoch in Zukunft amortisieren und ein Rückgang der Rentabilität im Berichtszeitraum bedeutet in diesem Fall nicht eine geringe Effizienz des Unternehmens.

Das zweite Merkmal wird durch das Problem des Risikos bestimmt. Einer der Indikatoren für das Risiko eines Unternehmens ist die finanzielle Abhängigkeitsquote – je höher sein Wert, desto riskanter ist das Unternehmen aus Sicht der Aktionäre, Investoren und Gläubiger.

Daher ist es notwendig, die Beziehungen zwischen Faktoren zu berücksichtigen, die sich im DuPont-Modell nicht direkt widerspiegeln. Beispielsweise könnte es, allein auf der Grundlage der mathematischen Formel des Modells, den Anschein erwecken, dass ein unendlicher Anstieg der finanziellen Verschuldung zu einem ebenso unendlichen Anstieg der Eigenkapitalrendite führen würde. Da jedoch der Anteil der Fremdmittel am vorgeschossenen Kapital steigt, steigen auch die Zahlungen für die Inanspruchnahme von Krediten. Dadurch sinkt der Nettogewinn und die Eigenkapitalrendite steigt nicht. Darüber hinaus darf man das finanzielle Risiko, das mit der Nutzung geliehener Quellen einhergeht, nicht außer Acht lassen.

Das dritte Merkmal hängt mit dem Problem der Bewertung zusammen. Zähler und Nenner der Eigenkapitalrendite werden in Geldeinheiten unterschiedlicher Kaufkraft ausgedrückt. Der Gewinn ist ein dynamischer Indikator; er spiegelt die Betriebsergebnisse und das aktuelle Preisniveau für Waren und Dienstleistungen, hauptsächlich für den vergangenen Zeitraum, wider. Im Gegensatz zum Gewinn baut sich Eigenkapital über mehrere Jahre auf. Er wird in einer buchhalterischen Schätzung ausgedrückt, die stark vom aktuellen Marktwert abweichen kann.

Darüber hinaus spiegelt die buchhalterische Schätzung des Eigenkapitals nicht die zukünftigen Erträge des Unternehmens wider. Nicht alles lässt sich in der Bilanz widerspiegeln; beispielsweise haben das Ansehen eines Unternehmens, eine Marke, neueste Technologien und hochqualifiziertes Personal keinen angemessenen monetären Wert in der Berichterstattung (es sei denn, es handelt sich um den Verkauf des Unternehmens). Unternehmen als Ganzes). Daher kann der Marktpreis der Aktien eines Unternehmens seinen Buchwert deutlich übersteigen. In diesem Fall bedeutet eine hohe Eigenkapitalrendite nicht unbedingt eine hohe Rendite des in das Unternehmen investierten Kapitals. Daher sollte der Marktwert des Unternehmens berücksichtigt werden.

Abschluss

Der Zweck des DuPont-Modells besteht darin, die Faktoren zu identifizieren, die die Effizienz eines Unternehmens bestimmen, den Grad ihres Einflusses und die sich abzeichnenden Trends in ihrer Veränderung und Bedeutung zu bewerten. Dieses Modell wird auch zur vergleichenden Bewertung des Risikos einer Investition oder Kreditvergabe an ein bestimmtes Unternehmen verwendet.

Alle Faktoren im Modell, sowohl hinsichtlich des Signifikanzniveaus als auch der Änderungstrends, weisen branchenspezifische Merkmale auf, die der Analyst berücksichtigen muss. Daher kann der Indikator der Ressourcenproduktivität in High-Tech-Branchen, die durch Kapitalintensität gekennzeichnet sind, einen relativ niedrigen Wert haben; im Gegenteil, der Rentabilitätsindikator der Wirtschaftstätigkeit in ihnen wird relativ hoch sein. Einen hohen Wert des Finanzabhängigkeitskoeffizienten können sich Unternehmen leisten, die über einen stabilen und vorhersehbaren Geldfluss für ihre Produkte verfügen. Gleiches gilt für Unternehmen, die über einen hohen Anteil liquider Mittel verfügen (Handels- und Vertriebsunternehmen, Banken). Abhängig von den Besonderheiten der Branche sowie den spezifischen finanziellen und wirtschaftlichen Bedingungen eines bestimmten Unternehmens kann es daher auf den einen oder anderen Faktor zurückgreifen, um die Eigenkapitalrendite zu steigern.

Nach Abschluss der Arbeit kam ich zu den folgenden Schlussfolgerungen.

Die Faktorenanalyse ist eine der stärksten methodischen Lösungen bei der Analyse der wirtschaftlichen Aktivitäten von Unternehmen zur Entscheidungsfindung. Die Hauptaufgabe, die durch verschiedene Methoden der Faktorenanalyse, einschließlich der Methode der Hauptkomponenten, gelöst wird, ist die Komprimierung von Informationen, der Übergang von einer Menge von Werten nach elementaren Merkmalen mit einem Informationsvolumen zu einer begrenzten Menge von Elemente einer Faktor-Mapping-Matrix oder einer Matrix latenter Faktorwerte für jedes beobachtete Objekt.

Methoden der Faktorenanalyse ermöglichen es auch, die Struktur der untersuchten Phänomene und Prozesse zu visualisieren, also ihren Zustand zu bestimmen und ihre Entwicklung vorherzusagen. Schließlich liefern Faktorenanalysedaten eine Grundlage für die Identifizierung des Objekts, d. h. Lösung des Problems der Bilderkennung.
Faktorenanalysemethoden verfügen über Eigenschaften, die für ihre Verwendung als Teil anderer statistischer Methoden sehr attraktiv sind, am häufigsten in der Korrelations- und Regressionsanalyse, der Clusteranalyse, der mehrdimensionalen Skalierung usw.

LITERATUR:

1. G.V. Savitskaya „Analyse der Wirtschaftstätigkeit“ Minsk LLC „Neues Wissen“, 2002

2. V. I. Strazhev „Analyse der Wirtschaftstätigkeit in der Industrie“, Mn. Höhere Schule, 2003

3. Allgemeines und spezielles Management: Lehrbuch/Allgemeines. Ed. A. L. Gaponenko, A. P. Pankrukhin.-M.: Verlag RAGS, 2001.

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