Главная · Прочее · Факторный анализ в экономике. На тему «Методика факторного анализа

Факторный анализ в экономике. На тему «Методика факторного анализа

3. При использовании метода абсолютных разниц величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую величину факторов, которые находятся с права от него и на фактическую величину факторов, расположенных слева от него в модели. Подсчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонение, а затем на фактический уровень этих показателей.

4. Пусть дана факторная мультипликативная модель и известны значения показателей в базисный у0, а0, b0, с0 и отчетный у1, а1, b1, с1 периоды. Определим влияние каждого из факторов на результативный показатель «у».

5. -- влияние фактора «а»
-- влияние фактора «b»
-- влияние фактора «c»

Этапы возникновения и развития экономического анализа

1.Средние 19 в. века, возникновение экономического анализа. Возникновение экономического анализа связано с практической потребностью проверки платежеспособности покупателя товаров, которому продавец предоставляет рассрочку платежа. Следовательно, наиболее ранний вид экономического анализа – это финансовый анализ. В это время происходит становление и развитие балансоведения (бухгалтерского учета) и в его рамках появляются первые простейшие способы аналитического исследования.

2.Вторая половина 19 в. – выделение теоретического и практического экономического анализа в эпоху развития капиталистических отношений

3. Первая половина 20 в. – обособление микроэкономического анализа, т.е. анализа хозяйственной деятельности предприятий. Кроме этого в 30-е годы 20 в. происходит становление анализа хозяйственной деятельности предприятий как науки, в это время АХД вводится в программы ВУЗов СССР.

4. Вторая половина 20 в. – в это время происходит основательная разработка самостоятельных направлений методологии анализа (выделяют такие методы как: функционально-стоимостной, экономико-математический и др.)

5. Современное состояние анализа – это основательно разработанная в теоретическом и практическом плане наука, которая предполагает широкое применение математических методов и ЭВМ.

4.Факторный анализ прибыли (убытка)

Факторный анализ прибыли

Выявление причин и их влияние на показатели прибыли – наиболее целесообразно проводить с использованием факторного анализа. Рассмотрим методику проведения анализа с использованием модели аддитивного типа для анализа прибыли от продаж.

Суть факторного анализа в выявлении: на сколько каждый из следующих факторов повлиял на изменение прибыли в рублях:

1. выручка от продаж
2. цена
3. себестоимость
4. коммерческие и управленческие расходы
5. как, в общем, повлияли все эти факторы на прибыль от продаж

причем совокупное влияние всех факторов должно соответствовать абсолютному отклонению (графа 5) прибыли от продаж в отчетном году по сравнению с базисным годом.

Такой анализ осуществляется в несколько этапов:

1. расчет влияния фактора «выручка от продаж»: проведение такого анализа начинается с учета влияния инфляции. Пояснительная записка в бухгалтерский отчет обычно содержит информацию о том, на сколько выросли цены на продукцию предприятия в среднем за год. Зная этот %, рассчитывают выручку от реализации в отчетном периоде в сопоставленных ценах с базисным периодом. Без достижения такого сопоставления анализ бессмыслен.

Всоп. отч.= В отч. /I ц
Всоп. отч - выручка отчетного периода в сопоставимых ценах (ценах прошлого года);
В отч - выручка отчетного периода, приведенная в Форме №2 в ценах отчетного периода;
I ц - индекс цен (индекс инфляции);
из этого следует: выручка от продаж продукции в отчетном году выросла за счет роста цены следующим образом:

Вц=Вотч.–Всоп.отч.
Вц – изменение выручки от продаж за счет цены (инфляции)

Влияние на сумму прибыли от продаж (Пп) изменения выручки от реализации, исключая влияние изменения цены, можно рассчитать следующим образом:

Ппз - (Вотч - Вбаланс) -Вц)/100 * P п базис
P п =Пп /Выруч.
Рп – рентабельность от продаж.

2. Расчет влияния фактора «себестоимость реализации» (производственная стоимость) (стр.020 Формы №2). Это влияние рассчитывается по формуле:

Ппс=Вотч. * (Ус0 - У сб)/100
У с0 и У сб – удельный вес себестоимости выручки в отчетном и базисном годах, %.

Эта информация берется из расчетных таблиц (см. 1 вопрос) – графы 6 и 7.

3. Расчет влияния фактора «цена»

П пц = Вц *P п базис /100

4. Расчет фактора «коммерческие расходы»

П кр = В отч * (У кр отч. -У кр. баз.)/100
У кр.отч. и баз – графы 6 и 7.

5. Расчет фактора «управленческие расходы»

Пупр. =Вотч. *(Ууро -У урб)/100
Где Ууро и У ур - соответственно уровни управленческих расходов в отчетном и базисном периодах

6. Расчет совокупности влияния всех факторов на прибыль от продаж

Сумма «Итого» должна быть равна абсолютному отклонению по строке 050 Формы №2 (графа 5). Если это не так, то расчеты ошибочны и дальнейший анализ не имеет смысла.

Факторный анализ может быть продолжен до чистой прибыли. Методика его проведения следующая:

1. По приведенной схеме анализируется прибыль от продаж.
2. Влияние всех остальных факторов (операционный доход, расход и т.д.) оценивается по графе 5 в приведенной выше таблице.

5.Место экономического анализа в системе экономических наук

Экономическая сторона хозяйственной деятельности – объект всех экономических наук. Но каждая экономическая наука имеет свой предмет исследования, т.е. исследует какую-то черту, сторону или форму движения этого общего объекта.

-Классифицируя экономические науки по предмету исследования, можно выделить следующие группы:

1.Общетеоретические, фундаментальные экономическая теория, история экономических учений; предмет исследования – экономические отношения и производительные силы в совокупности.

2.Отраслевые – промышленность, строительство, сельское хозяйство и др.; предмет исследования – экономические отношения и производительные силы в разрезе отдельных отраслей.

3. Территориальные (региональные) – мировое хозяйство и международные экономические отношения, экономика развитых капиталистических стран, экономика социалистических стран, экономика развивающихся стран и др.; предмет исследования – экономические отношения и производительные силы в разрезе регионов.

4. Специальные – финансы, денежное обращение, кредит, экономика труда и др.; предмет исследования – определенная совокупность однородных отношений и связанных с ней производительных сил.

5. Управленческие функциональные – бухгалтерский учет, статистика, экономический анализ, планирование, оперативное управление, контроль; предмет исследования – определенная основная функция управления (для каждой из наук – своя функция управления).

Таким образом экономический анализ – это самостоятельная наука, относящаяся к управленческой группе экономических наук.

6.Факторный анализ доходов

Актуальность вопросов факторного анализа доходов, эффективности управления активами, генерирующими будущие доходы, и использования систем раннего выявления и предупреждения структурных рисков, возникающих в процессе планирования и исполнения бюджета и существенных с экономической точки зрения, за последние несколько лет существенно возросла.

Современная экономическая ситуация способствует росту интереса к высокопроизводительным решениям для автоматизации процессов риск-анализа, контроля и мониторинга в режиме реального времени. Первоочередной становится потребность в расширенных функциях прогнозирования, а задачи выявления факторных зависимостей в процессе анализа доходов приобретают первостепенную значимость для обеспечения своевременности и обоснованности принимаемых управленческих решений.
Сегодня большинство компаний - производителей программного обеспечения имеют достаточно широкую продуктовую линейку, позволяющую обеспечить комплексный подход к автоматизации функций анализа. Использование такого программного обеспечения в качестве инструмента эффективного управления доходами позволяет реализовать требуемую методологию управления рисками и одновременно с этим способствует повышению степени и полноты охвата анализируемой информации и обеспечивает эффективность последующего использования результатов анализа.

100 р бонус за первый заказ

Выберите тип работы Дипломная работа Курсовая работа Реферат Магистерская диссертация Отчёт по практике Статья Доклад Рецензия Контрольная работа Монография Решение задач Бизнес-план Ответы на вопросы Творческая работа Эссе Чертёж Сочинения Перевод Презентации Набор текста Другое Повышение уникальности текста Кандидатская диссертация Лабораторная работа Помощь on-line

Узнать цену

Выявление взаимосвязи результативных показателей и показателей-факторов, формы зависимости между ними. Особенности применения метода элиминирования, интегрального и индексного методов. Математические методы факторного анализа.

Факторы − это условия хозяйственных процессов и причины, влияющие на них.

Факторный анализ − это методик комплексного системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативного показателя.

Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи , взаимозависимости и взаимообусловленности. Одни из них непосредственно связаны между собой, другие - косвенно . Например, на величину прибыли от основной деятельности предприятия непосредственное влияние оказывают такие факторы, как объем и структура продаж, отпускные цены и себестоимость продукции. Все другие факторы воздействуют на этот показатель косвенно. Каждое явление можно рассматривать и как причину, и как результат. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства продукции, уровня ее себестоимости, а с другой - как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т.д. Если тот или иной показатель рассматривается как следствие, как результат действия одной или нескольких причин и выступает в качестве объекта исследования, то при изучении взаимосвязей его называют результативным показателем. Показатели, определяющие поведение результативного признака, называются факторными.

Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. Чем детальнее исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества труда предприятий. Отсюда важным методологическим вопросом в анализе хозяйственной деятельности является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства обосновать планы и управленческие решения, прогнозировать результаты деятельности, оценивать их чувствительность к изменению внутренних и внешних факторов.

Под факторным анализом понимают методику комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.

Различают следующие типы факторного анализа :

Детерминированный (функциональный) и стохастический (вероятностный);

Прямой (дедуктивный) и обратный (индуктивный);

Одноступенчатый и многоступенчатый;

Статический и динамический;

Ретроспективный и перспективный (прогнозный).

По характеру взаимосвязи между показателями различают методы детерминированного и стохастического факторного анализа.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. результативный показатель может быть представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Стохастический факторный анализ исследует влияние факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при стохастической связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. К примеру, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания всех факторов, формирующих этот показатель.

При прямом факторном анализе исследование ведется дедуктивным способом - от общего к частному. Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных связей способом логической индукции - от частных, отдельных факторов к обобщающим. Он позволяет оценить степень чувствительности результатов деятельности к изменению исследуемого фактора.

Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Одноступенчатый используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, у = а b. При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов а и b на составные элементы с целью изучения их сущности. Детализация факторов может быть продолжена. В данном случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

Необходимо различать также статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

И наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины изменения результатов хозяйственной деятельности за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Основные задачи факторного анализа

1. Отбор факторов для анализа исследуемых показателей.

2. Классификация и систематизация их с целью обеспечения системного подхода.

3. Моделирование взаимосвязей между результативными и факторными показателями.

4. Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.

5. Работа с факторной моделью (ее практическое использование для управления экономическими процессами).

Для изучения влияния факторов на результаты хозяйствования и подсчета резервов в анализе применяются способы детерминированного и стохастического факторного анализа, методы оптимизационного решения экономических задач (см. рисунок).

Определение величины влияния отдельных факторов на прирост результативных показателей является одной из важнейших методологических задач в АХД. В детерминированном анализе для этого используются следующие способы: цепной подстановки, абсолютных разниц, относительных разниц, индексный, интегральный, пропорционального деления, логарифмирования, балансовый и др.

Основные свойства детерминированного подхода к анализу:

Построение детерминированной модели путем логического анализа;

Наличие полной (жесткой) связи между показателями;

Невозможность разделения результатов влияния одновременно действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели;

Изучение взаимосвязей в краткосрочном периоде.

Рассмотрим возможность использования основных методов детерминированного анализа, обобщив вышеизложенное в виде матрицы

Матрица применения способов детерминированного факторного анализа

Факторные модели

Мультипликативные

Аддитивные

Смешанные

Цепной подстановки

Абсолютных разниц

Относительных разниц

у = а ∙ (b−с)

Интегральный

Обозначения: + используется;

– не используется

Различают четыре типа детерминированных моделей:

Аддитивныемодели представляют собой алгебраическую сумму показателей и имеют вид:

К таким моделям, например, относятся показатели себестоимости во взаимосвязи с элементами затрат на производство и со статьями затрат; показатель объема производства товаров в его взаимосвязи с объемом выпуска отдельных изделий или объема выпуска в отдельных подразделениях.

Мультипликативные − это последовательное расчленение факторов исходной системы на факторы-сомножители. Модели в обобщенном виде могут быть представлены формулой:

Примером мультипликативной модели является двухфакторная модель валового выпуска продукции: ВП = ЧР * СВ

где ЧР - среднесписочная численность работников;

CB - среднегодовая выработка на одного работника.

Кратные модели: y = x1 / x2.

Примером кратной модели служит показатель срока оборачиваемости товаров (ТОБ.Т) (в днях): ТОБ.Т = ЗТ / ОР, (1.9)

где ЗТ - средний запас товаров;

ОР - однодневный объем продаж.

Смешанные модели представляют собой комбинацию перечисленных выше моделей и могут быть описаны с помощью специальных выражений:

Примерами таких моделей служат показатели затрат на 1 руб. произведенной продукции, показатели рентабельности и др.

1. Наиболее универсальным из способов детерминированного анализа является способ цепной подстановки.

Он используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Данный способ основан на элиминировании.

Элиминирование - это процесс поэтапного исключения воздействия всех факторов на величину результативного показателя, кроме одного. При этом исходя из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга, т.е. сначала изменяется один фактор, а все остальные остаются без изменения. Потом изменяются два при неизменности остальных и т.д.

Этот способ позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя. Сущность этого приема состоит в том, чтобы из всех действующих факторов выделить основные, имеющие решающее влияние на изменение показателя. С этой целью определяют ряд условных значений результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и последующих факторов, допуская, что остальные не меняются. Это означает, что в расчетах последовательно заменяют частные плановые показатели отчетными, полученные результаты сравнивают с имеющимися предыдущими данными. Сравнение значений результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминировать влияние всех факторов, кроме одного, и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.

При использовании способа цепных подстановок большое значение имеет последовательность подстановок: в первую очередь нужно учитывать изменение количественных, а затем качественных показателей. Применение обратной последовательности расчетов не дает правильной характеристики влияния факторов.

Таким образом , применение способа цепной подстановки требует знания взаимосвязи факторов, их соподчиненности, умения правильно их классифицировать и систематизировать.

В общем виде применение способа цепных постановок можно описать следующим образом:

y0 = a0 ∙ b0 ∙ c0 ;

ya = a1 ∙ b0 ∙ c0 ;

yb = a1 ∙ b1 ∙ c0 ;

y1 = a1 ∙ b1 ∙ c1 ;

где a0, b0, c0 - базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у;

a1 , b1, c1 - фактические значения факторов;

ya, yb, - промежуточные значения результирующего показателя, связанного с изменением факторов а и b , соответственно.

Общее изменение Δу = у1 – у0 складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора при фиксированных значениях остальных факторов. Т.е. сумма влияния отдельных факторов должна равняться общему приросту результативного показателя.

∆y = ∆ya + ∆yb + ∆yc = y1– y0

∆ya = ya – y0 ;

∆yb = yb – ya ;

∆yc = y1 – yb .

Преимущества данного способа: универсальность применения, простота расчетов.

Недостаток метода состоит в том, что, в зависимости от выбранного порядка замены факторов, результаты факторного разложения имеют разные значения.

2. Способ абсолютных разниц является модификацией способа цепной подстановки.

Способ абсолютных разниц применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных моделях (Y = х1 ∙ х2 ∙ х3 ∙∙∙∙∙ хn) и моделях мультипликативно-аддитивного типа: Y = (а - b)∙с и Y = а∙(b - с). И хотя его использование ограничено, но благодаря своей простоте он получил широкое применение в АХД.

Суть метода способа − величина влияния факторов рассчитывается путем умножения абсолютного прироста значения исследуемого фактора на базовую (плановую) величину факторов, которые находятся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных в модели слева от него.

y0 = a0 ∙ b0 ∙ c0

∆ya = ∆a ∙ b0 ∙ c0

∆yb = a1 ∙ ∆b ∙ c0

∆yс = a1 ∙ b1 ∙ ∆с

y1 = a1 ∙ b1 ∙ c1

Алгебраическая сумма прироста результативного показателя за счет отдельных факторов должна равняться его общему изменению Δу = у1 – у0.

∆y = ∆ya + ∆yb + ∆yc = у1 – у0

Рассмотрим алгоритм расчета факторов этим способом в моделях мультипликативно-аддитивного вида. Для примера возьмем факторную модель прибыли от реализации продукции:

П = VРП ∙ (Ц − С),

где П − прибыль от реализации продукции;

VРП − объем реализации продукции;

Ц − цена единицы продукции;

С − себестоимость единицы продукции.

Прирост суммы прибыли за счет изменения:

объема реализации продукции ∆ПVРП = ∆VРП ∙ (Ц0 − С0);

иены реализации ∆ПЦ = VРП1 ∙ ∆Ц;

себестоимости продукции ∆ПС = VРП1 ∙ (−∆С);

3. Способ относительных разниц Он используется в случаях, когда исходные данные содержат определенные ранее относительные отклонения факторных показателей в процентах. Применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях. Здесь используются относительные приросты факторных показателей, выраженные в виде коэффициентов или процентов. Рассмотрим методику расчета влияния факторов этим способом для мультипликативных моделей типа Y = abc.

Изменение результативного показателя определяется следующим образом:

Согласно данному алгоритму для расчета влияния первого фактора необходимо базовую величину результативного показателя умножить па относительный прирост первого фактора, выраженного в виде десятичной дроби.

Чтобы рассчитать влияние второго фактора, нужно к базовой величине результативного показателя прибавить изменение его за счет первого фактора и затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора.

Влияние третьего фактора определяется аналогично: к базовой величине результативного показателя необходимо прибавить его прирост за счет первого и второго факторов и полученную сумму умножить на относительный прирост третьего фактора и т.д.

Результаты расчетов такие же, как и при использовании предыдущих способов.

Способ относительных разниц удобно применять в тех случаях, когда требуется рассчитывать влияние большого комплекса факторов (8-10 и более). В отличие от предыдущих способов здесь значительно сокращается число вычислительных процедур, что обусловливает его преимущество.

4. Интегральный метод оценки факторных влияний позволяет избежать недостатков, присущих методу цепной подстановки, и не требует применения приемов по распределению неразложимого остатка по факторам, т.к. в нем действует логарифмический закон перераспределения факторных нагрузок. Интегральный метод позволяет достигнуть полного разложения результативного показателя по факторам и носит универсальный характер, т.е. применим к мультипликативным, кратным и смешанным моделям. Операция вычисления определенного интеграла осуществляется с помощью вычислительных возможностей персональных компьютеров и сводится к построению подынтегральных выражений, которые зависят от вида функции или модели факторной системы.

Его использование позволяет получать более точные результаты расчета влияния факторов по сравнению со способами цепной подстановки, абсолютных и относительных разниц, поскольку дополнительный прирост результативного показателя от взаимодействия факторов присоединяется не к последнему фактору, а делится поровну между ними.

Рассмотрим алгоритмы расчетов влияния факторов для разных моделей:

1) Модель вида: y = a ∙ b

2) Модель вида: y = a ∙ b ∙ с

3) Модель вида:

3) Модель вида:

Если в знаменателе больше двух факторов, то процедура продолжается.

Таким образом, использование интегрального метода не требует знания всего процесса интегрирования. Достаточно в эти готовые рабочие формулы подставить необходимые числовые данные и сделать не очень сложные расчеты с помощью калькулятора или другой вычислительной техники.

Результаты расчетов по интегральному методу существенно отличаются от того, что дает метод цепных подстановок или модификации последнего. Чем больше величина изменений факторов, тем разница значительнее.

5. Индексный метод позволяет выявить влияние на изучаемый совокупный показатель различных факторов. Рассчитав индексы и построив временной ряд, характеризующий, например, выпуск продукции в стоимостном выражении, можно квалифицированно судить о динамике объема производства.

Основывается на относительных показателях динамики, выражающих отношение уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде. Индексным методом можно

Всякий индекс исчисляется сопоставлением соизмеряемой (отчетной) величины с базисной. Например, индекс объема производства: Ivвп = VВП1 / VВП0

Индексы, выражающие соотношение непосредственно соизмеряемых величин, называются индивидуальными , а характеризующие соотношения сложных явлений - групповыми , или тотальными . Статистика называет несколько форм индексов, которые используются в аналитической работе − агрегатная, арифметическая, гармоническая и др.

Применяя агрегатную форму индекса и соблюдая установленную вычислительную процедуру, можно решить классическую аналитическую задачу: определение влияния на объем произведенной или реализованной продукции фактора количества и фактора цен. Схема расчета при этом будет такой:

Здесь следует напомнить, что агрегатный индекс является основной формой всякого общего индекса; его можно преобразовать как в средний арифметический, так и в средний гармонический индексы.

Динамика оборота по реализации промышленной продукции должна характеризоваться, как известно, временными рядами, построенными за ряд истекших лет с учетом изменения цен (это относится, естественно, к заготовительному, оптовому и розничному оборотам).

Индекс объема реализации (товарооборота), взятый в ценах соответствующих лет, имеет вид:

Общий индекс цен:

Общие индексы - относительные показатели, получаемые в результате сравнения явлений, охватывающих неоднородные товарные группы.

Общий индекс товарооборота (стоимости товарной продукции);

где p1q1 − товарооборот отчетного периода

p0q0 − товарооборот базисного периода

p − цены, q − количество

Общий индекс цен: Ip =

Средние индексы - это относительные показатели, применяемые для анализа структурных изменений. Они используются только для однородных товаров.

Индекс цен переменного состава (средних цен):

Индекс цен постоянного состава:

6. Способ пропорционального деления может быть использован в ряде случаев для определения величины влияния факторов на прирост результативного показателя. Это касается тех случаев, когда мы имеем дело с аддитивными моделями Y=∑хi и моделями кратно-аддитивного типа:

В первом случае, когда имеем одноуровневую модель типа Y= а + b + с, расчет проводится следующим образом:

В моделях кратно-аддитивного типа сначала необходимо способом цепной подстановки определить, насколько изменился результативный показатель за счет числителя и знаменателя, а затем произвести расчет влияния факторов второго порядка способом пропорционального деления по вышеприведенным алгоритмам.

Например, уровень рентабельности повысился на 8% в связи с увеличением суммы прибыли на 1000 тыс. руб. При этом прибыль возросла за счет увеличения объема продаж на 500 тыс. руб., за счет роста цен - на 1700 тыс. руб., а за счет роста себестоимости продукции снизилась на 1200 тыс. руб. Определим, как изменился уровень рентабельности за счет каждого фактора:

7. Для решения такого типа задач можно использовать также способ долевого участия. Для этого сначала определяется доля каждого фактора в общей сумме их приростов (коэффициент долевого участия), которая затем умножается на общий прирост результативного показателя (табл. 4.2):

Расчет влияния факторов на результативный показатель способом долевого участия

Изменение прибыли, тыс. руб.

Доля фактора

в изменении общей

суммы прибыли

Изменение уровня рентабельности, %

Объем продаж

8 ∙ 0,5 = +4,0

8 ∙1,7 = +13,6

Себестоимость

8 ∙ (-1,2)= -9,6

Итого

8. В основе приема последовательного изолирования факторов лежит метод научной абстракции, позволяющий исследовать большое число комбинаций с одновременным изменением всех или части факторов.

Функционирование любой социально-экономической системы (к которым относится и действующее предприятие) происходит в условиях сложного взаимодействия комплекса внутренних и внешних факторов. Фактор - это причина, движущая сила какого-либо процесса или явления, определяющая его характер или одну из основных черт.

Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.

В общем случае можно выделить следующие основные этапы(задачи) факторного анализа:

    Постановка цели анализа.

    Отбор факторов, определяющих исследуемые результативные показатели.

    Классификация и систематизация факторов с целью обеспечения комплексного и системного подхода к исследованию их влияния на результаты хозяйственной деятельности.

    Определение формы зависимости между факторами и результативным показателем.

    Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.

    Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.

Работа с факторной моделью (практическое ее использование для управления экономическими процессами).

Иначе говоря, задача метода - переход от реального большого числа признаков или причин определяющих наблюдаемую изменчивость к небольшому числу наиболее важных переменных (факторов) с минимальной потерей информации (близкие по сути, но не по математическому аппарату методы - компонентный анализ, канонический анализ и др.).

Метод возник и первоначально разрабатывался в задачах психологии и антропологии (рубеж 19 и 20 вв.), но сейчас область его приложения значительно шире.

Назначение факторного анализа

Факторный анализ - определение влияния факторов на результат - является одним из сильнейших методических решений в анализе хозяйственной деятельности компаний для принятия решений. Для руководителей - дополнительный аргумент, дополнительный "угол зрения".

Целесообразность применения факторного анализа

Как известно, анализировать можно все и до бесконечности. Целесообразно на первом этапе реализовать анализ по отклонениям, а там где это необходимо и оправдано - применить факторный метод анализа. Во многих случаях простого анализа по отклонениям достаточно, чтобы понять, что отклонение «критическое», и когда совсем не обязательно знать степень его влияния.

Факторы делятся на внутренние и внешние , в зависимости от того, влияет на них деятельность данного предприятия или нет. При анализе основное внимание уделяется внутренним факторам, на которые предприятие может воздействовать.

Факторы подразделяются на объективные, не зависящие от воли и желаний людей, и субъективные, подверженные влиянию деятельности юридических и физических лиц.

По степени распространенности факторы делятся на общие и специфические. Общие факторы действуют во всех отраслях экономики. Специфические факторы действуют в пределах отдельной отрасли или конкретного предприятия.

Виды факторного анализа

Существуют следующие типы факторного анализа:

1) Детерминированный (функциональный) – результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

2) Стохастический (корреляционный) – связь между результативным и факторными показателями является неполной или вероятностной.

3) Прямой (дедуктивный) – от общего к частному.

4) Обратный (индуктивный) – от частного к общему.

5) Одноступенчатый и многоступенчатый.

6) Статический и динамический.

7) Ретроспективный и перспективный.

В зависимости от типа факторной модели различают два основных вида факторного анализа - детерминированный и стохастический.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т. е. когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Данный вид факторного анализа наиболее распространен, поскольку, будучи достаточно простым в применении (по сравнению со стохастическим анализом), позволяет осознать логику действия основных факторов развития предприятия, количественно оценить их влияние, понять, какие факторы и в какой пропорции возможно и целесообразно изменить для повышения эффективности производства.

Детерминированный факторный анализ имеет достаточно жесткую последовательность выполняемых процедур:

1.построение экономически обоснованной детерминированной факторной модели;

2.выбор приема факторного анализа и подготовка условий для его выполнения;

3.реализация счетных процедур анализа модели;

Основные методы детерминированного факторного анализа

Метод цепных подстановок; Метод абсолютных разниц; Метод относительных разниц; Интегральный метод; Метод логарифмирования.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Суть стохастического метода - измерение влияния стохастических зависимостей с неопределенными и приблизительными факторами. Стохастический метод целесообразно применять для экономических исследований с неполной (вероятностной) корреляцией: например, для задач маркетинга. Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам :

Необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);

Необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;

Необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).

Необходимо также различать статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

И, наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым . Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, . При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов a и b на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В этом случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

Необходимо также различать статический и динамический факторный анализ . Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

Гальтоном Ф. (1822-1911), внесшим также большой вклад в исследование индивидуальных различий. Но в разработку Факторного анализа внесли вклад многие ученые. Разработкой и внедрением факторного анализа в психологию занимались такие ученые как Спирмен Ч. (1904, 1927, 1946), Терстоун Л. (1935, 1947, 1951) и Кеттел Р. (1946, 1947, 1951). Также нельзя не упомянуть английского математика и философа Пирсона К., в значительной степени развившего идеи Ф. Гальтона, американского математика Хотеллинга Г. , разработавшего современный вариант метода главных компонент . Внимания заслуживает и английский психолог Айзенк Г. , широко использовавший Факторный анализ для разработки психологической теории личности. Математически факторный анализ разрабатывался Хотеллингом, Харманом, Кайзером, Терстоуном, Такером и др. Сегодня факторный анализ включён во все пакеты статистической обработки данных - , SAS , SPSS , Statistica и т. д.

Задачи и возможности факторного анализа

Факторный анализ позволяет решить две важные проблемы исследователя: описать объект измерения всесторонне и в то же время компактно . С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических связей корреляций между наблюдаемыми переменными.

Таким образом можно выделить 2 цели Факторного анализа:

При анализе в один фактор объединяются сильно коррелирующие между собой переменные, как следствие происходит перераспределение дисперсии между компонентами и получается максимально простая и наглядная структура факторов. После объединения коррелированность компонент внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с компонентами из других факторов. Эта процедура также позволяет выделить латентные переменные, что бывает особенно важно при анализе социальных представлений и ценностей. Например, анализируя оценки, полученные по нескольким шкалам, исследователь замечает, что они сходны между собой и имеют высокий коэффициент корреляции, он может предположить, что существует некоторая латентная переменная, с помощью которой можно объяснить наблюдаемое сходство полученных оценок. Такую латентную переменную называют фактором . Данный фактор влияет на многочисленные показатели других переменных, что приводит нас к возможности и необходимости выделить его как наиболее общий, более высокого порядка. Для выявления наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданно применять метод главных компонентов (МГК). Суть данного метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает интерпретацию результатов. Достоинство МГК также в том, что он - единственный математически обоснованный метод факторного анализа .

Факторный анализ может быть:

  • разведочным - он осуществляется при исследовании скрытой факторной структуры без предположения о числе факторов и их нагрузках;
  • конфирматорным , предназначенным для проверки гипотез о числе факторов и их нагрузках (примечание 2).

Условия применения факторного анализа

Практическое выполнение факторного анализа начинается с проверки его условий. В обязательные условия факторного анализа входят:

Основные понятия факторного анализа

  • Фактор - скрытая переменная
  • Нагрузка - корреляция между исходной переменной и фактором

Процедура вращения. Выделение и интерпретация факторов

Сущностью факторного анализа является процедура вращения факторов, то есть перераспределения дисперсии по определённому методу. Цель ортогональных вращений - определение простой структуры факторных нагрузок, целью большинства косоугольных вращений является определение простой структуры вторичных факторов, то есть косоугольное вращение следует использовать в частных случаях. Поэтому ортогональное вращение предпочтительнее. Согласно определению Мюльека простая структура соответствует требованиям:

  • в каждой строке матрицы вторичной структуры V должен быть хотя бы один нулевой элемент;
  • Для каждого столбца k матрицы вторичной структуры V должно существовать подмножество из r линейно-независимых наблюдаемых переменных, корреляции которых с k-м вторичным фактором - нулевые. Данный критерий сводится к тому, что каждый столбец матрицы должен содержать не менее r нулей.
  • У одного из столбцов каждой пары столбцов матрицы V должно быть несколько нулевых коэффициентов (нагрузок) в тех позициях, где для другого столбца они ненулевые. Это предположение гарантирует различимость вторичных осей и соответствующих им подпространств размерности r-1 в пространстве общих факторов.
  • При числе общих факторов больше четырех в каждой паре столбцов должно быть некоторое количество нулевых нагрузок в одних и тех же строках. Данное предположение дает возможность разделить наблюдаемые переменные на отдельные скопления.
  • Для каждой пары столбцов матрицы V должно быть как можно меньше значительных по величине нагрузок, соответствующих одним и тем же строкам. Это требование обеспечивает минимизацию сложности переменных.

(В определении Мьюлейка через r обозначено число общих факторов, а V - матрица вторичной структуры, образованная координатами (нагрузками) вторичных факторов, получаемых в результате вращения.) Вращение бывает:

  • ортогональным
  • косоугольным .

При первом виде вращения каждый последующий фактор определяется так, чтобы максимизировать изменчивость, оставшуюся от предыдущих, поэтому факторы оказываются независимыми, некоррелированными друг от друга (к этому типу относится МГК). Второй вид - это преобразование, при котором факторы коррелируют друг с другом. Преимущество косоугольного вращения состоит в следующем: когда в результате его выполнения получаются ортогональные факторы, можно быть уверенным, что эта ортогональность действительно им свойственна, а не привнесена искусственно. Существует около 13 методов вращения в обоих видах, в статистической программе SPSS 10 доступны пять: три ортогональных, один косоугольный и один комбинированный, однако из всех наиболее употребителен ортогональный метод «варимакс ». Метод «варимакс» максимизирует разброс квадратов нагрузок для каждого фактора, что приводит к увеличению больших и уменьшению малых значений факторных нагрузок. В результате простая структура получается для каждого фактора в отдельности .

Главной проблемой факторного анализа является выделение и интерпретация главных факторов. При отборе компонент исследователь обычно сталкивается с существенными трудностями, так как не существует однозначного критерия выделения факторов, и потому здесь неизбежен субъективизм интерпретаций результатов. Существует несколько часто употребляемых критериев определения числа факторов. Некоторые из них являются альтернативными по отношению к другим, а часть этих критериев можно использовать вместе, чтобы один дополнял другой:

Практика показывает, что если вращение не произвело существенных изменений в структуре факторного пространства, это свидетельствует о его устойчивости и стабильности данных. Возможны ещё два варианта: 1). сильное перераспределение дисперсии - результат выявления латентного фактора; 2). очень незначительное изменение (десятые, сотые или тысячные доли нагрузки) или его отсутствие вообще, при этом сильные корреляции может иметь только один фактор, - однофакторное распределение. Последнее возможно, например, когда на предмет наличия определённого свойства проверяются несколько социальных групп, однако искомое свойство есть только у одной из них.

Факторы имеют две характеристики: объём объясняемой дисперсии и нагрузки. Если рассматривать их с точки зрения геометрической аналогии, то касательно первой отметим, что фактор, лежащий вдоль оси ОХ, может максимально объяснять 70 % дисперсии (первый главный фактор), фактор, лежащий вдоль оси ОУ, способен детерминировать не более 30 % (второй главный фактор). То есть в идеальной ситуации вся дисперсия может быть объяснена двумя главными факторами с указанными долями . В обычной ситуации может наблюдаться два или более главных факторов, а также остаётся часть неинтерпретируемой дисперсии (геометрические искажения), исключаемая из анализа по причине незначимости. Нагрузки, опять же с точки зрения геометрии, есть проекции от точек на оси ОХ и ОУ (при трёх- и более факторной структуре также на ось ОZ). Проекции - это коэффициенты корреляции, точки - наблюдения, таким образом, факторные нагрузки являются мерами связи. Так как сильной считается корреляция с коэффициентом Пирсона R ≥ 0,7, то в нагрузках нужно уделять внимание только сильным связям. Факторные нагрузки могут обладать свойством биполярности - наличием положительных и отрицательных показателей в одном факторе. Если биполярность присутствует, то показатели, входящие в состав фактора, дихотомичны и находятся в противоположных координатах .

Методы факторного анализа:

Примечания

Литература

  • Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. - М .: Мир, 1982. - С. 488.
  • Колин Купер. Индивидуальные различия. - М.: Аспект Пресс, 2000. - 527 с.
  • Гусев А. Н., Измайлов Ч. А., Михалевская М. Б. Измерение в психологии. - М.: Смысл, 1997. - 287 с.
  • Митина О. В., Михайловская И. Б. Факторный анализ для психологов. - М.: Учебно-методический коллектор Психология, 2001. - 169 с.
  • Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / сборник работ под ред. Енюкова И. С. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.
  • Пациорковский В. В., Пациорковская В. В. SPSS для социологов. - М.: Учебное пособие ИСЭПН РАН, 2005. - 433 с.
  • Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. - СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. - 603 с.
  • Факторный, дискриминантныи и кластерный анализ: Пер.

Ф18 с англ./Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др.; Под ред. И. С. Енюкова. - М.: Финансы и статистика, 1989.- 215 с:

Ссылки

  • Электронный учебник StatSoft. Главные компоненты и факторный анализ
  • Нелинейный метод главных компонент (сайт-библиотека)

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Факторный анализ" в других словарях:

    факторный анализ - — факторный анализ Область математической статистики (один из разделов многомерного статистического анализа), объединяющая вычислительные методы, которые в ряде случаев позволяют … Справочник технического переводчика

    Статистический метод проверки гипотез о влиянии разл. факторов на изучаемую случайную величину. Разработана и общепринята модель, при которой влияние фактора представлено в линейном виде. Процедура анализа сводится к оценочным операциям с помощью … Геологическая энциклопедия

    факторный анализ - (от лат. factor действующий, производящий и греч. analysis разложение, расчленение) метод многомерной математической статистики (см. статистические методы в психологии), применяемый при исследовании статистически связанных признаков с целью… … Большая психологическая энциклопедия

    Метод исследования экономики и производства, в основе которого лежит анализ воздействия разнообразных факторов на результаты экономической деятельности, ее эффективность. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б.. Современный экономический … Экономический словарь

    Факторный анализ - область математической статистики (один из разделов многомерного статистического анализа), объединяющая вычислительные методы, которые в ряде случаев позволяют получить компактное описание исследуемых явлений на основе… … Экономико-математический словарь

    ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ, в статистике и психометрии математический метод, при помощи которого большое количество измерений и исследований сводится к малому числу «факторов», полностью объясняющих полученные результаты исследований, а также их… … Научно-технический энциклопедический словарь

    Раздел статистического анализа многомерного (См. Статистический анализ многомерный),. объединяющий методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц.… … Большая советская энциклопедия

Проведение факторного анализа фин. итогов осуществляется на основании нескольких показателей:

  • Прибыли от продажи;
  • Чистой прибыли;
  • Валовой прибыли;
  • Прибыли до обложения налогами.

Рассмотрим, как проводится анализ каждого из этих показателей более подробно.

Факторный анализ прибыли от продаж

Факторный анализ – это способ комплексного и системного измерения и исследования влияния факторов на размер итоговых показателей. Он осуществляется на основе бух. отчета по второй форме.

Основная цель проведения такого анализа – нахождение способов увеличения доходности фирмы.

Главными факторами, которые влияют на размер прибыли, являются:

  1. Объем продажи продукции . Чтобы узнать, как он влияет на доходность, нужно перемножить изменение количества реализованных товаров на прибыль прошлого периода отчета.
  2. Разнообразие продаваемых товаров . Чтобы узнать его влияние, требуется сравнить прибыль текущего периода, которая рассчитана на основании себестоимости и цен базисного периода, с базисной прибылью, перерассчитанной на изменение количества проданных продуктов.
  3. Изменение себестоимости . Чтобы узнать ее влияние, требуется сопоставить себестоимость реализации товаров периода отчета с издержками базисного периода, которые пересчитаны на изменение уровня реализации.
  4. Издержки коммерческого и административного характера . Их влияние рассчитывается путем сравнения их размеров в базисном периоде и периоде отчета.
  5. Уровень цен. Чтобы узнать его влияние, требуется сравнить уровень продаж периода отчета и базисного периода.

Факторный анализ прибыли от продаж – пример расчета

Исходная информация:

Показатель Базисный период, тыс. руб. Период отчета Абсолютное изменение Относительное изменение, %
Размер выручки 57700 54200 -3500 -6,2
Себестоимость товара 41800 39800 -2000 -4,9
Коммерческие затраты 2600 1400 -1200 -43,6
Административные издержки 4800 3700 -1100 -21,8
Прибыль 8500 9100 600 7,4
Изменение цен 1,05 1,15 0,10 15
Объем продаж 57800 47100 -10700 -18,5

Перечисленные выше факторы оказали на прибыль следующее влияние:

  1. Объем проданной продукции – -1578 тыс. руб.
  2. Разнообразие продаваемых товаров – -1373 тыс. руб.
  3. Себестоимость – -5679 тыс. руб.
  4. Коммерческие издержки – +1140 тыс. руб.
  5. Административные издержки – +1051 тыс. руб.
  6. Цены – +7068 тыс. руб.
  7. Влияние всех факторов – +630 тыс. руб.

Факторный анализ чистой прибыли

Проведение факторного анализа чистой прибыли происходит в несколько этапов:

  1. Определение изменения прибыли: ЧП = ЧП1 – ЧП0
  2. Расчет прироста уровня продаж: В%= (В1/В0)*100-100
  3. Определение влияния изменения продаж на прибыль: ЧП1= (ЧП0*В%)/100
  4. Расчет влияния изменения цен на прибыль: ЧП1=(В1-В0)/100
  5. Определение влияния изменения себестоимости: ЧП1= (с/с1 – с/с0)/100

Факторный анализ чистой прибыли – пример расчета

Исходные сведения для анализа:

Показатель Размер, тыс. руб.
Базисный период Реальный объем, выраженный в базисных ценах Период отчета
Выручка 43000 32000 41000
Себестоимость 31000 22000 32000
Коммерческие издержки 5600 4700 6300
Управленческие издержки 1100 750 940
Полная себестоимость 37600 27350 39200
Прибыль (убыток) 5000 4650 2000

Проведем анализ:

  1. Прибыль стала меньше на 3000 тыс. руб.
  2. Уровень продаж упал на 25,58%, что составило 1394 тыс. руб.
  3. Влияние изменения уровня цен составило 9000 тыс. руб.
  4. Влияние себестоимости -11850 тыс. руб.

Факторный анализ валовой прибыли

Валовая прибыль – это разность между прибылью от реализации товаров и их себестоимостью. Факторный анализ валовой прибыли проводится на основании бух. отчета по второй форме.

На изменение размера валовой прибыли оказывают влияние:

  • Изменение количества продаваемых товаров;
  • Изменение себестоимости продукции.

Факторный анализ валовой прибыли – пример

Исходные сведения приведены в таблице:

Подставив исходные данные в формулу, получим, что воздействие изменения выручки составило 1686 тыс. руб.

Факторный анализ прибыли до налогообложения

Факторы, которые оказывают влияние на размер прибыли до обложения налогами, следующие:

  • Изменение количества реализуемых товаров;
  • Изменение структуры проданных;
  • Изменение цен на проданные товары;
  • Затраты коммерческого и управленческого характера;
  • Себестоимость;
  • Изменение цен на ресурсы, из которых складывается себестоимость.

Факторный анализ прибыли до налогообложения – пример

Рассмотрим пример проведения анализа прибыли до обложения налогами.

Показатель Базисный период Период отчета Отклонение Размер влияния
Прибыль от реализации 351200 214500 -136700 -136700
Проценты к получению 3500 800 -2700 -2700
Проценты к выплате
Прочие доходы 96600 73700 -22900 -22900
Прочие затраты 112700 107300 -5400 -5400
Прибыль до обложения налогами 338700 181600 -157100 -157100

По таблице можно сделать выводы:

  1. Прибыль до обложения налогами в периоде отчета по сравнению с базисным периодом уменьшилась на 157047 тыс. руб. В основном, это произошло из-за уменьшения размера прибыли от продажи продукции.
  2. Кроме того, негативно сказалось уменьшение процентов к получению (на 2700 тыс. руб.) и прочих доходов (на 22900 тыс. руб.).
  3. Положительно повлияло на прибыль до обложения налогами только снижение прочих издержек (на 5400 тыс. руб.).