Analisis faktor dalam ilmu ekonomi. Dengan topik “Metodologi analisis faktor

3. Bila menggunakan metode selisih mutlak, besarnya pengaruh suatu faktor dihitung dengan mengalikan kenaikan mutlak faktor yang diteliti dengan nilai dasar faktor-faktor di sebelah kanannya dan dengan nilai sebenarnya dari faktor tersebut. faktor yang terletak di sebelah kirinya dalam model. Perhitungannya didasarkan pada penggantian secara berurutan nilai-nilai yang direncanakan dari indikator-indikator faktor dengan deviasinya, dan kemudian dengan tingkat aktual dari indikator-indikator tersebut.

4. Misalkan diberikan model perkalian faktor dan diketahui nilai indikator pada basis y0, a0, b0, c0 dan periode pelaporan y1, a1, b1, c1. Mari kita tentukan pengaruh masing-masing faktor terhadap indikator efektif “y”.

5. -- pengaruh faktor “a”
-- pengaruh faktor "b"
-- pengaruh faktor “c”

Tahapan munculnya dan perkembangan analisis ekonomi

1.Pertengahan abad ke-19. abad, munculnya analisis ekonomi. Munculnya analisis ekonomi dikaitkan dengan kebutuhan praktis untuk memverifikasi solvabilitas pembeli barang yang penjualnya memberikan pembayaran secara mencicil. Oleh karena itu, jenis analisis ekonomi yang paling awal adalah analisis keuangan. Pada masa ini terjadi pembentukan dan pengembangan ilmu neraca (akuntansi) dan dalam kerangkanya muncul metode penelitian analitis sederhana yang pertama kali.

2. Paruh kedua abad ke-19.– menyoroti analisis ekonomi teoritis dan praktis di era perkembangan hubungan kapitalis

3. Paruh pertama abad ke-20.– isolasi analisis mikroekonomi, mis. analisis kegiatan ekonomi perusahaan. Selain itu, pada tahun 30-an abad ke-20. Analisis kegiatan ekonomi perusahaan sebagai ilmu menjadi mapan, saat ini ACD sedang diperkenalkan ke dalam program universitas di Uni Soviet.

4. Paruh kedua abad ke-20.– saat ini, sedang terjadi pengembangan menyeluruh dari bidang metodologi analisis yang independen (ada metode seperti: biaya fungsional, ekonomi-matematis, dll.)

5. Keadaan analisis saat ini adalah ilmu yang dikembangkan secara menyeluruh baik secara teoretis maupun praktis, yang melibatkan penggunaan metode matematika dan komputer secara luas.

4. Analisis faktor untung (rugi)

Analisis faktor keuntungan

Identifikasi penyebab dan dampaknya terhadap indikator keuntungan paling tepat dilakukan dengan menggunakan analisis faktor. Mari kita pertimbangkan metodologi analisis menggunakan model tipe aditif untuk menganalisis laba penjualan.

Inti dari analisis faktor adalah untuk mengidentifikasi seberapa besar pengaruh masing-masing faktor berikut terhadap perubahan laba dalam rubel:

1. pendapatan penjualan
2. harga
3. biaya
4. Beban penjualan dan administrasi
5. Secara umum, bagaimana semua faktor ini mempengaruhi laba penjualan?

Selain itu, pengaruh gabungan semua faktor harus sesuai dengan deviasi absolut (kolom 5) laba penjualan pada tahun pelaporan dibandingkan dengan tahun dasar.

Analisis ini dilakukan dalam beberapa tahap:

1. perhitungan pengaruh faktor “pendapatan penjualan”: analisis tersebut dimulai dengan memperhitungkan pengaruh inflasi. Catatan penjelasan dalam laporan akuntansi biasanya memuat informasi tentang seberapa besar rata-rata kenaikan harga produk perusahaan sepanjang tahun. Mengetahui% ini, mereka menghitung pendapatan penjualan pada periode pelaporan dengan harga yang sebanding dengan periode dasar. Tanpa mencapai perbandingan seperti itu, analisis tidak ada artinya.

Vsop. laporan = Dalam laporan /Saya c
Vsop. otch - pendapatan periode pelaporan dengan harga yang sebanding (harga tahun lalu);
Dalam laporan - pendapatan periode pelaporan, diberikan dalam Formulir No. 2 dengan harga periode pelaporan;
I c - indeks harga (indeks inflasi);
Oleh karena itu: pendapatan penjualan produk pada tahun pelaporan meningkat karena kenaikan harga sebagai berikut:

Vc=Tonton.–Laporan tambahan.
Vts – perubahan pendapatan penjualan karena harga (inflasi)

Pengaruh besarnya keuntungan penjualan (Pp) terhadap perubahan hasil penjualan, tidak termasuk pengaruh perubahan harga, dapat dihitung sebagai berikut:

Ppz - (Tonton - Vbalance) -Vts)/100 * P p dasar
P p = Pp / Pendapatan
Рп – profitabilitas dari penjualan.

2. Perhitungan pengaruh faktor “harga pokok penjualan” (biaya produksi) (baris 020 Formulir No. 2). Pengaruh ini dihitung dengan menggunakan rumus:

Pps=Tonton. * (Us0 - Usb)/100
U s0 dan U sb – bagian beban pokok pendapatan pada tahun pelaporan dan tahun dasar, %.

Informasi ini diambil dari tabel perhitungan (lihat pertanyaan 1) - kolom 6 dan 7.

3. Perhitungan pengaruh faktor “harga”.

P pc = Vts *P p dasar /100

4. Perhitungan faktor “beban komersial”.

P cr = Dalam laporan * (U cr laporan -U cr.base)/100
Di selangkangan. dan alas – kolom 6 dan 7.

5. Perhitungan faktor “beban administrasi”.

anak anjing. =Tonton. *(Uuro -U urb)/100
Dimana Uuro dan U ur masing-masing adalah tingkat biaya manajemen pada periode pelaporan dan periode dasar

6. Perhitungan pengaruh total semua faktor terhadap laba penjualan

Jumlah “Total” harus sama dengan simpangan mutlak pada baris 050 Formulir No. 2 (kolom 5). Jika tidak demikian, maka perhitungannya salah dan analisis lebih lanjut tidak masuk akal.

Analisis faktor dapat dilanjutkan ke laba bersih. Metodologi pelaksanaannya adalah sebagai berikut:

1. Berdasarkan diagram di atas, keuntungan penjualan dianalisis.
2. Pengaruh seluruh faktor lainnya (pendapatan operasional, beban, dll.) dinilai pada kolom 5 pada tabel di atas.

5. Tempat analisis ekonomi dalam sistem ilmu-ilmu ekonomi

Sisi ekonomi dari kegiatan ekonomi merupakan objek dari semua ilmu ekonomi. Namun setiap ilmu ekonomi mempunyai pokok bahasannya masing-masing, yaitu. mengeksplorasi beberapa ciri, sisi atau bentuk pergerakan suatu objek umum tertentu.

-Mengklasifikasikan ilmu-ilmu ekonomi menurut subjek penelitiannya, dapat dibedakan kelompok sebagai berikut:

1. Teori umum, fundamental– teori ekonomi, sejarah doktrin ekonomi; Subyek kajiannya adalah hubungan ekonomi dan kekuatan produktif secara agregat.

2. Industri– industri, konstruksi, pertanian, dll.; Subyek kajiannya adalah hubungan ekonomi dan kekuatan produktif dalam konteks industri individu.

3. Teritorial (regional) – perekonomian dunia dan hubungan ekonomi internasional, perekonomian negara-negara kapitalis maju, perekonomian negara-negara sosialis, perekonomian negara-negara berkembang, dll; Subyek kajiannya adalah hubungan ekonomi dan kekuatan produktif menurut wilayah.

4. Spesial – keuangan, peredaran uang, kredit, ekonomi tenaga kerja, dll.; subjek penelitiannya adalah seperangkat hubungan homogen tertentu dan kekuatan produktif yang terkait.

5. Fungsional manajerial – akuntansi, statistik, analisis ekonomi, perencanaan, manajemen operasional, pengendalian; pokok bahasan penelitiannya adalah fungsi dasar manajemen tertentu (masing-masing ilmu mempunyai fungsi manajemen tersendiri).

Demikian analisis ekonomi merupakan ilmu mandiri yang termasuk dalam kelompok ilmu ekonomi manajemen.

6. Analisis faktor pendapatan

Relevansi isu analisis faktor pendapatan, efisiensi pengelolaan aset yang menghasilkan pendapatan masa depan, dan penggunaan sistem untuk identifikasi dini dan pencegahan risiko struktural yang timbul dalam proses perencanaan dan pelaksanaan anggaran dan signifikan dari sudut pandang ekonomi sudut pandang, telah meningkat secara signifikan selama beberapa tahun terakhir.

Situasi ekonomi saat ini mendorong meningkatnya minat terhadap solusi berkinerja tinggi untuk mengotomatisasi proses analisis, pengendalian, dan pemantauan risiko secara real-time. Kebutuhan akan fungsi peramalan tingkat lanjut menjadi prioritas, dan tugas mengidentifikasi ketergantungan faktor dalam proses analisis pendapatan menjadi sangat penting untuk memastikan ketepatan waktu dan validitas keputusan manajemen.
Saat ini, sebagian besar perusahaan pembuat perangkat lunak memiliki lini produk yang cukup luas yang memungkinkan mereka menyediakan pendekatan terpadu untuk mengotomatisasi fungsi analisis. Penggunaan perangkat lunak tersebut sebagai alat untuk manajemen pendapatan yang efektif memungkinkan Anda menerapkan metodologi manajemen risiko yang diperlukan dan pada saat yang sama membantu meningkatkan derajat dan kelengkapan cakupan informasi yang dianalisis dan memastikan efektivitas penggunaan analisis selanjutnya. hasil.

100 RUB bonus untuk pesanan pertama

Pilih jenis pekerjaan Tugas diploma Tugas kursus Abstrak Tesis master Laporan latihan Artikel Laporan Review Tugas tes Monograf Pemecahan masalah Rencana bisnis Jawaban atas pertanyaan Karya kreatif Gambar Esai Esai Terjemahan Presentasi Mengetik Lainnya Meningkatkan keunikan teks tesis master Pekerjaan laboratorium Bantuan online

Cari tahu harganya

Identifikasi hubungan antara indikator kinerja dan indikator faktor, bentuk ketergantungan antar keduanya. Ciri-ciri penerapan metode eliminasi, metode integral dan indeks. Metode matematika analisis faktor.

Faktor adalah kondisi proses ekonomi dan alasan yang mempengaruhinya.

Analisis faktor adalah teknik studi sistemik yang komprehensif dan pengukuran pengaruh faktor terhadap nilai indikator efektif.

Semua fenomena dan proses kegiatan ekonomi perusahaan ada di dalamnya hubungan, saling ketergantungan dan saling ketergantungan. Salah satu diantara mereka secara langsung saling berhubungan, yang lain - secara tidak langsung . Misalnya, besarnya keuntungan dari kegiatan inti suatu perusahaan secara langsung dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti volume dan struktur penjualan, harga jual dan biaya produksi. Semua faktor lain mempengaruhi indikator ini secara tidak langsung. Setiap fenomena dapat dianggap sebagai sebab dan akibat. Misalnya, produktivitas tenaga kerja dapat dianggap, di satu sisi, sebagai penyebab perubahan volume produksi, tingkat biayanya, dan di sisi lain, sebagai akibat dari perubahan tingkat mekanisasi dan otomatisasi produksi. produksi, peningkatan organisasi buruh, dll. Jika indikator ini atau itu dianggap sebagai akibat, akibat tindakan satu atau lebih sebab dan menjadi objek kajian, maka dalam mempelajari hubungan-hubungan itu disebut indikator efektif. Indikator yang menentukan perilaku suatu karakteristik efektif disebut indikator faktor.

Setiap indikator kinerja bergantung pada banyak faktor dan beragam. Semakin rinci pengaruh faktor-faktor terhadap nilai indikator kinerja dipelajari, semakin akurat hasil analisis dan penilaian kualitas kerja perusahaan. Oleh karena itu, isu metodologis yang penting dalam analisis kegiatan ekonomi adalah studi dan pengukuran pengaruh faktor-faktor terhadap nilai indikator ekonomi yang diteliti. Tanpa kajian faktor-faktor yang mendalam dan komprehensif, mustahil untuk menarik kesimpulan yang masuk akal tentang hasil kegiatan, mengidentifikasi cadangan produksi, membenarkan rencana dan keputusan manajemen, memprediksi hasil kinerja, dan menilai sensitivitasnya terhadap perubahan faktor internal dan eksternal.

Dalam analisis faktor memahami metodologi kajian dan pengukuran dampak faktor secara komprehensif dan sistematis terhadap nilai indikator kinerja.

Berikut ini dibedakan: jenis analisis faktor:

deterministik (fungsional) dan stokastik (probabilistik);

Langsung (deduktif) dan terbalik (induktif);

Satu tahap dan multi tahap;

Statis dan dinamis;

Retrospektif dan prospektif (ramalan).

Berdasarkan sifat hubungan antar indikator, metode analisis faktor deterministik dan stokastik dibedakan.

Analisis faktor deterministik adalah suatu teknik untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor yang hubungannya dengan indikator kinerja bersifat fungsional, yaitu. indikator efektif dapat direpresentasikan sebagai produk, hasil bagi, atau jumlah aljabar faktor.

Analisis faktor stokastik mengkaji pengaruh faktor-faktor yang hubungannya dengan indikator kinerja, berbeda dengan indikator fungsional, tidak lengkap, probabilistik (korelasi). Jika dengan ketergantungan fungsional (lengkap) dengan perubahan argumen selalu terdapat perubahan fungsi yang bersesuaian, maka dengan koneksi stokastik perubahan argumen dapat memberikan beberapa nilai kenaikan fungsi tergantung kombinasinya. faktor lain yang menentukan indikator ini. Misalnya, produktivitas tenaga kerja pada tingkat rasio modal-tenaga kerja yang sama mungkin berbeda di perusahaan yang berbeda. Hal ini tergantung pada kombinasi optimal dari semua faktor yang membentuk indikator ini.

Dengan langsung analisis faktor Penelitian dilakukan dengan cara deduktif – dari yang umum ke yang khusus. Kembali analisis faktor melakukan studi tentang hubungan sebab-akibat dengan menggunakan metode induksi logis - dari faktor-faktor khusus, individu ke faktor-faktor umum. Hal ini memungkinkan Anda untuk menilai tingkat sensitivitas hasil kinerja terhadap perubahan faktor yang diteliti.

Analisis faktor dapat bersifat satu tahap atau multi tahap. Tahap tunggal digunakan untuk mempelajari faktor-faktor yang hanya satu tingkat (satu tingkat) subordinasinya tanpa memerincinya menjadi bagian-bagian komponennya. Misalnya, y = ab. Dengan multi-tahap analisis faktor Faktor a dan b dirinci menjadi unsur-unsur penyusunnya untuk mengetahui hakikatnya. Faktor-faktor tersebut dapat dirinci lebih lanjut. Dalam hal ini, pengaruh faktor-faktor pada tingkat subordinasi yang berbeda dipelajari.

Penting juga untuk membedakan antara statis dan dinamis analisis faktor . Tipe pertama digunakan ketika mempelajari pengaruh faktor terhadap indikator kinerja pada tanggal yang bersangkutan. Jenis lainnya adalah teknik mempelajari hubungan sebab-akibat dalam dinamika.

Terakhir, analisis faktor dapat bersifat retrospektif , yang mempelajari penyebab perubahan hasil kegiatan ekonomi selama periode masa lalu, dan prospektif , yang mengkaji perilaku faktor dan indikator kinerja dalam perspektif.

Tugas pokok analisis faktor

1. Pemilihan faktor untuk analisis indikator yang diteliti.

2. Klasifikasi dan sistematisasinya untuk memberikan pendekatan yang sistematis.

3. Memodelkan hubungan antara kinerja dan indikator faktor.

4. Perhitungan pengaruh faktor-faktor dan penilaian peran masing-masing faktor dalam mengubah nilai indikator efektif.

5. Bekerja dengan model faktor (penggunaan praktisnya untuk mengelola proses ekonomi).

Untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor terhadap hasil usaha dan menghitung cadangan, digunakan analisis metode analisis faktor deterministik dan stokastik, metode untuk mengoptimalkan solusi masalah ekonomi(Lihat gambar).

Menentukan besarnya pengaruh faktor individu terhadap peningkatan indikator kinerja adalah salah satu tugas metodologis terpenting dalam ACD. Dalam analisis deterministik, metode berikut digunakan untuk ini: substitusi rantai, selisih mutlak, selisih relatif, indeks, integral, pembagian proporsional, logaritma, keseimbangan, dll.

Sifat utama dari pendekatan deterministik terhadap analisis:

Konstruksi model deterministik melalui analisis logis;

Adanya hubungan yang utuh (keras) antar indikator;

Ketidakmungkinan memisahkan hasil pengaruh faktor-faktor yang bekerja secara simultan yang tidak dapat digabungkan dalam satu model;

Mempelajari hubungan dalam jangka pendek.

Mari kita pertimbangkan kemungkinan menggunakan metode utama analisis deterministik, merangkum hal di atas dalam bentuk matriks

Matriks penerapan metode analisis faktor deterministik

Legenda: + bekas;

- tidak digunakan

Ada empat jenis model deterministik:

Model aditif mewakili jumlah aljabar indikator dan berbentuk:

Model-model tersebut, misalnya, mencakup indikator biaya dalam kaitannya dengan elemen biaya produksi dan item biaya; indikator volume produksi barang dalam hubungannya dengan volume output produk individu atau volume output di masing-masing departemen.

Perkalian adalah pembagian faktor-faktor sistem asal secara berurutan menjadi faktor-faktor faktor. Model dalam bentuk umum dapat direpresentasikan dengan rumus:

Contoh model perkalian adalah model output kotor dua faktor: VP = CR * SV

dimana CR adalah rata-rata jumlah pegawai;

CB - rata-rata output tahunan per karyawan.

Beberapa model: y = x1 / x2.

Contoh model berganda adalah indikator masa perputaran barang (TOB.T) (dalam hari): TOB.T = 3T / OR, (1.9)

dimana ST adalah rata-rata stok barang;

OP - volume penjualan satu hari.

Model campuran merupakan kombinasi dari model di atas dan dapat dijelaskan dengan menggunakan ekspresi khusus:

Contoh model tersebut adalah indikator biaya per 1 rubel. produk manufaktur, indikator profitabilitas, dll.

1. Metode analisis deterministik yang paling universal adalah metode substitusi berantai.

Digunakan untuk menghitung pengaruh faktor dalam semua jenis model faktor deterministik: aditif, perkalian, kelipatan dan campuran (gabungan). Metode ini didasarkan pada eliminasi.

Eliminasi adalah proses menghilangkan secara bertahap pengaruh seluruh faktor terhadap nilai indikator kinerja, kecuali satu. Selain itu, berdasarkan fakta bahwa semua faktor berubah secara independen satu sama lain, yaitu. Pertama, satu faktor berubah, dan faktor lainnya tetap tidak berubah. Kemudian dua berubah sementara yang lain tetap tidak berubah, dan seterusnya.

Metode ini memungkinkan Anda untuk menentukan pengaruh faktor individu terhadap perubahan nilai indikator efektif. Inti dari teknik ini adalah mengidentifikasi dari semua faktor yang ada, faktor-faktor utama yang mempunyai pengaruh menentukan terhadap perubahan indikator. Untuk tujuan ini, sejumlah nilai kondisional dari indikator kinerja ditentukan, yang memperhitungkan perubahan pada satu, kemudian dua, tiga dan faktor berikutnya, dengan asumsi bahwa sisanya tidak berubah. Artinya dalam perhitungannya, indikator-indikator swasta yang direncanakan secara berturut-turut diganti dengan indikator-indikator pelaporan, dan hasil yang diperoleh dibandingkan dengan data yang tersedia sebelumnya. Membandingkan nilai indikator kinerja sebelum dan sesudah perubahan tingkat faktor tertentu memungkinkan untuk menghilangkan pengaruh semua faktor kecuali satu dan menentukan dampak faktor terakhir terhadap pertumbuhan indikator kinerja.

Saat menggunakan metode substitusi berantai, urutan substitusi sangat penting: Pertama-tama, perlu memperhitungkan perubahan indikator kuantitatif dan kualitatif. Penggunaan urutan perhitungan yang terbalik tidak memberikan karakterisasi yang benar tentang pengaruh faktor-faktor.

Dengan demikian, penggunaan metode substitusi berantai memerlukan pengetahuan tentang hubungan faktor-faktor, subordinasinya, dan kemampuan untuk mengklasifikasikan dan mensistematisasikannya dengan benar.

Secara umum penerapan metode rantai produksi dapat digambarkan sebagai berikut:

y0 = a0 ∙ b0 ∙ c0 ;

ya = a1 ∙ b0 ∙ c0 ;

yb = a1 ∙ b1 ∙ c0 ;

y1 = a1 ∙ b1 ∙ c1 ;

dimana a0, b0, c0 - nilai dasar faktor-faktor yang mempengaruhi indikator umum y;

a1, b1, c1 - nilai faktor yang sebenarnya;

ya, ya, - nilai antara dari indikator yang dihasilkan terkait dengan perubahan faktor A Dan B, masing-masing.

Perubahan total Δу = у1 – у0 terdiri dari jumlah perubahan indikator yang dihasilkan akibat perubahan setiap faktor dengan nilai tetap dari faktor lainnya. Itu. jumlah pengaruh masing-masing faktor harus sama dengan peningkatan indikator kinerja secara keseluruhan.

∆y = ∆ya + ∆yb + ∆yc = y1– y0

∆ya = ya – kamu0 ;

∆yb = yb – ya ;

∆yc = y1 – yb.

Kelebihan metode ini: keserbagunaan aplikasi, kemudahan perhitungan.

Kerugian dari metode ini adalah, tergantung pada urutan penggantian faktor yang dipilih, hasil penguraian faktor memiliki arti yang berbeda-beda.

2. Metode selisih mutlak merupakan modifikasi dari metode substitusi berantai.

Metode selisih mutlak digunakan untuk menghitung pengaruh faktor-faktor terhadap pertumbuhan suatu indikator kinerja pada analisis deterministik, namun hanya pada model perkalian (Y = x1 ∙ x2 ∙ x3 ∙∙∙∙∙ xn) dan model perkalian-aditif ketik: Y = (a - b) ∙c dan Y = a∙(b - c). Meskipun penggunaannya terbatas, karena kesederhanaannya, ia banyak digunakan di ACD.

Inti dari metode ini adalah besarnya pengaruh suatu faktor dihitung dengan mengalikan pertambahan mutlak nilai faktor yang diteliti dengan nilai dasar (yang direncanakan) dari faktor-faktor yang berada di sebelah kanannya, dan dengan nilai nilai sebenarnya dari faktor-faktor yang terletak pada model di sebelah kirinya.

y0 = a0 ∙ b0 ∙ c0

∆ya = ∆a ∙ b0 ∙ c0

∆yb = a1 ∙ ∆b ∙ c0

∆yс = a1 ∙ b1 ∙ ∆с

y1 = a1 ∙ b1 ∙ c1

Jumlah aljabar peningkatan indikator efektif karena faktor individu harus sama dengan perubahan totalnya Δу = у1 – у0.

∆y = ∆ya + ∆yb + ∆yc = y1 – y0

Mari kita pertimbangkan algoritma untuk menghitung faktor menggunakan metode ini dalam model perkalian-aditif. Sebagai contoh, mari kita ambil model faktor keuntungan dari penjualan produk:

P = VRP ∙ (C - C),

dimana P adalah keuntungan dari penjualan produk;

VRP – volume penjualan produk;

P adalah harga satu unit produksi;

C adalah biaya per unit produksi.

Peningkatan keuntungan karena perubahan:

volume penjualan produk ∆ПВРП = ∆VРP ∙ (Ц0 − С0);

penjualan yen ∆ПЦ = VРP1 ∙ ∆Ц;

biaya produksi ∆PS = VРP1 ∙ (−∆С);

3. Metode perbedaan relatif digunakan dalam kasus di mana data awal berisi deviasi relatif yang telah ditentukan sebelumnya dari indikator faktor dalam persentase. Ini digunakan untuk mengukur pengaruh faktor terhadap pertumbuhan indikator kinerja hanya dalam model perkalian. Di sini, peningkatan relatif dalam indikator faktor digunakan, yang dinyatakan sebagai koefisien atau persentase. Mari kita perhatikan metodologi untuk menghitung pengaruh faktor dengan cara ini untuk model perkalian tipe Y = abc.

Perubahan indikator kinerja ditentukan sebagai berikut:

Menurut algoritma ini, untuk menghitung pengaruh faktor pertama, perlu mengalikan nilai dasar indikator efektif dengan kenaikan relatif faktor pertama, yang dinyatakan sebagai pecahan desimal.

Untuk menghitung pengaruh faktor kedua, Anda perlu menambahkan perubahan akibat faktor pertama ke nilai dasar indikator efektif dan kemudian mengalikan jumlah yang dihasilkan dengan peningkatan relatif pada faktor kedua.

Pengaruh faktor ketiga ditentukan dengan cara yang sama: pada nilai dasar indikator efektif, perlu ditambahkan peningkatannya karena faktor pertama dan kedua dan mengalikan jumlah yang dihasilkan dengan peningkatan relatif dari faktor ketiga, dll. .

Hasil perhitungannya sama seperti jika menggunakan cara-cara sebelumnya.

Metode perbedaan relatif mudah digunakan ketika perlu menghitung pengaruh sejumlah besar faktor (8-10 atau lebih). Berbeda dengan metode sebelumnya, jumlah prosedur komputasi di sini berkurang secara signifikan, yang menentukan keunggulannya.

4. Metode integral untuk menilai pengaruh faktor menghindari kelemahan yang melekat pada metode substitusi berantai dan tidak memerlukan penggunaan teknik untuk mendistribusikan sisa yang tidak dapat diurai ke antara faktor-faktor, karena ia memiliki hukum logaritmik redistribusi beban faktor. Metode integral memungkinkan untuk mencapai penguraian lengkap indikator efektif menjadi faktor-faktor dan bersifat universal, yaitu. berlaku untuk model perkalian, kelipatan, dan campuran. Pengoperasian penghitungan integral tertentu dilakukan dengan menggunakan kemampuan komputasi komputer pribadi dan direduksi menjadi konstruksi ekspresi integran yang bergantung pada jenis fungsi atau model sistem faktor.

Penggunaannya memungkinkan diperolehnya hasil yang lebih akurat dalam menghitung pengaruh faktor dibandingkan dengan metode substitusi berantai, perbedaan absolut dan relatif, karena penambahan peningkatan indikator efektif dari interaksi faktor tidak ditambahkan ke faktor terakhir, tetapi dibagi rata di antara mereka.

Mari kita pertimbangkan algoritme untuk menghitung pengaruh faktor pada model yang berbeda:

1) Tampilan model: y = a ∙ b

2) Tampilan model: y = a ∙ b ∙ c

3) Lihat modelnya:

3) Lihat modelnya:

Jika penyebutnya mempunyai lebih dari dua faktor, prosedur dilanjutkan.

Dengan demikian, penggunaan metode integral tidak memerlukan pengetahuan tentang keseluruhan proses integrasi. Cukup dengan mengganti data numerik yang diperlukan ke dalam rumus kerja yang sudah jadi ini dan melakukan perhitungan yang tidak terlalu rumit menggunakan kalkulator atau peralatan komputer lainnya.

Hasil perhitungan dengan menggunakan metode integral berbeda secara signifikan dengan hasil yang diperoleh dengan metode substitusi berantai atau modifikasi yang terakhir. Semakin besar besarnya perubahan faktor, semakin signifikan perbedaannya.

5. Metode indeks memungkinkan kita untuk mengidentifikasi pengaruh berbagai faktor terhadap indikator agregat yang dipelajari. Dengan menghitung indeks dan menyusun rangkaian waktu yang mencirikan, misalnya, keluaran produksi dalam kaitannya dengan nilai, seseorang dapat membuat penilaian yang memenuhi syarat tentang dinamika volume produksi.

Hal ini didasarkan pada indikator dinamika relatif, yang menyatakan rasio tingkat indikator yang dianalisis pada periode pelaporan dengan tingkatnya pada periode dasar. Menggunakan metode indeks Anda bisa

Indeks apa pun dihitung dengan membandingkan nilai yang diukur (dilaporkan) dengan nilai dasar. Misalnya indeks volume produksi: Ivп = VВP1 / VВP0

Indeks yang menyatakan perbandingan besaran-besaran yang sebanding secara langsung disebut individu , dan hubungan yang mencirikan fenomena kompleks adalah kelompok , atau total . Ada beberapa nama statistik formulir indeks yang digunakan dalam pekerjaan analitis - agregat, aritmatika, harmonik, dll.

Dengan menggunakan bentuk indeks agregat dan mengikuti prosedur komputasi yang telah ditetapkan, masalah analitis klasik dapat diselesaikan: menentukan pengaruh faktor kuantitas dan faktor harga terhadap volume produk yang diproduksi atau dijual. Skema perhitungannya adalah sebagai berikut:

Perlu diingat di sini bahwa indeks agregat adalah bentuk dasar dari setiap indeks umum; itu dapat dikonversi ke mean aritmatika dan indeks mean harmonik.

Dinamika perputaran penjualan produk industri harus dicirikan, seperti diketahui, berdasarkan rangkaian waktu yang dibangun selama beberapa tahun terakhir, dengan mempertimbangkan perubahan harga (hal ini tentu saja berlaku untuk perputaran pengadaan, grosir dan eceran).

Indeks volume penjualan (perputaran), yang diambil dari harga pada tahun-tahun yang bersangkutan, berbentuk:

Indeks harga umum:

Indeks umum- indikator relatif diperoleh sebagai hasil perbandingan fenomena yang mencakup kelompok produk yang heterogen.

Indeks umum perputaran perdagangan (harga pokok produk yang dapat dipasarkan);

dimana p1q1 adalah perputaran periode pelaporan

p0q0 - pergantian periode dasar

p – harga, q – kuantitas

Indeks harga umum : Ip =

Indeks rata-rata- ini adalah indikator relatif yang digunakan untuk menganalisis perubahan struktural. Mereka hanya digunakan untuk barang homogen.

Indeks harga komposisi variabel (harga rata-rata):

Indeks harga konstan:

6. Metode pembagian proporsional dapat digunakan dalam beberapa kasus untuk mengetahui besarnya pengaruh faktor-faktor terhadap peningkatan indikator kinerja . Hal ini berlaku pada kasus ketika kita berhadapan dengan model aditif Y=∑хi dan model tipe aditif berganda:

Dalam kasus pertama, ketika kita memiliki model level tunggal tipe Y= a + b + c, perhitungannya dilakukan sebagai berikut:

Pada model tipe aditif ganda, terlebih dahulu perlu ditentukan dengan menggunakan metode substitusi berantai seberapa besar perubahan indikator efektif akibat pembilang dan penyebut, kemudian menghitung pengaruh faktor orde kedua dengan menggunakan metode pembagian proporsional. menggunakan algoritma di atas.

Misalnya, tingkat profitabilitas meningkat sebesar 8% karena peningkatan jumlah keuntungan sebesar 1000 ribu rubel. Pada saat yang sama, laba meningkat karena peningkatan volume penjualan sebesar 500 ribu rubel, karena kenaikan harga - sebesar 1.700 ribu rubel, dan karena peningkatan biaya produksi, laba turun sebesar 1.200 ribu rubel. Mari kita tentukan bagaimana tingkat profitabilitas berubah karena masing-masing faktor:

7. Untuk mengatasi masalah jenis ini, Anda juga bisa menggunakan metode ekuitas . Untuk melakukan hal ini, pertama-tama tentukan bagian masing-masing faktor dalam jumlah total kenaikannya (rasio bagian), yang kemudian dikalikan dengan total peningkatan indikator kinerja (Tabel 4.2):

Perhitungan pengaruh faktor terhadap indikator kinerja menggunakan metode ekuitas

8. Metode isolasi faktor secara berurutan didasarkan pada terletak pada metode abstraksi ilmiah yang memungkinkan seseorang mempelajari sejumlah besar kombinasi dengan perubahan simultan pada seluruh atau sebagian faktor.

Berfungsinya sistem sosial-ekonomi apa pun (termasuk perusahaan yang beroperasi) terjadi dalam kondisi interaksi kompleks dari faktor-faktor internal dan eksternal yang kompleks. Faktor- inilah penyebabnya, kekuatan pendorong suatu proses atau fenomena, yang menentukan sifat atau salah satu ciri utamanya.

Dalam analisis faktor memahami metodologi kajian dan pengukuran dampak faktor secara komprehensif dan sistematis terhadap nilai indikator kinerja.

Secara umum, kita dapat membedakan yang utama berikut: tahapan (tugas) analisis faktor:

Menetapkan tujuan analisis.

Pemilihan faktor-faktor yang menentukan indikator kinerja yang diteliti.

Klasifikasi dan sistematisasi faktor-faktor untuk memberikan pendekatan terpadu dan sistematis terhadap studi pengaruhnya terhadap hasil kegiatan ekonomi.

Penentuan bentuk ketergantungan antara faktor dan indikator kinerja.

Memodelkan hubungan antara kinerja dan indikator faktor.

Perhitungan pengaruh faktor-faktor dan penilaian peran masing-masing faktor dalam mengubah nilai indikator kinerja.

Bekerja dengan model faktor (penggunaan praktisnya untuk mengelola proses ekonomi).

Dengan kata lain, tugas metode- transisi dari sejumlah besar tanda atau penyebab yang menentukan variabilitas yang diamati ke sejumlah kecil variabel (faktor) terpenting dengan kehilangan informasi minimal (metode yang pada dasarnya serupa, tetapi tidak secara matematis - analisis komponen, kanonik analisis, dll).

Metode tersebut muncul dan pada mulanya dikembangkan dalam permasalahan psikologi dan antropologi (pada pergantian abad ke-19 dan ke-20), namun kini cakupan penerapannya jauh lebih luas.

Tujuan analisis faktor

Analisis faktor- menentukan pengaruh faktor terhadap hasil - adalah salah satu solusi metodologis terkuat dalam analisis aktivitas ekonomi perusahaan untuk pengambilan keputusan. Untuk manajer - argumen tambahan, "sudut pandang" tambahan.

Kelayakan menggunakan analisis faktor

Seperti yang Anda ketahui, Anda dapat menganalisis segala sesuatu tanpa batas. Dianjurkan pada tahap pertama untuk menerapkan analisis penyimpangan, dan jika perlu dan dapat dibenarkan, untuk menerapkan metode analisis faktor. Dalam banyak kasus, analisis sederhana terhadap penyimpangan sudah cukup untuk memahami bahwa penyimpangan tersebut “kritis”, dan bila tidak perlu mengetahui tingkat pengaruhnya sama sekali.

Faktor dibagi menjadi internal dan eksternal, tergantung pada apakah kegiatan suatu perusahaan tertentu mempengaruhinya atau tidak. Analisis ini berfokus pada faktor internal yang dapat dipengaruhi oleh perusahaan.

Faktor dibagi menjadi objektif, independen dari kemauan dan keinginan orang, dan subyektif, dipengaruhi oleh kegiatan badan hukum dan perorangan.

Menurut tingkat prevalensinya, faktor-faktornya dibagi menjadi umum dan khusus. Faktor umum beroperasi di semua sektor perekonomian. Faktor-faktor tertentu beroperasi dalam industri tertentu atau perusahaan tertentu.

Jenis analisis faktor

Jenis analisis faktor berikut ini ada:

1) deterministik (fungsional) – indikator efektif disajikan dalam bentuk produk, hasil bagi, atau jumlah aljabar faktor.

2) Stochastic (korelasi) - hubungan antara indikator efektif dan faktor tidak lengkap atau probabilistik.

3) Langsung (deduktif) – dari yang umum ke yang khusus.

4) Terbalik (induktif) – dari yang khusus ke yang umum.

5) Satu tahap dan multi tahap.

6) Statis dan dinamis.

7) Retrospektif dan prospektif.

Tergantung pada jenis model faktor, ada dua jenis utama analisis faktor - deterministik dan stokastik.

Analisis faktor deterministik adalah suatu teknik untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor yang hubungannya dengan indikator efektif bersifat fungsional, yaitu bila indikator efektif model faktor disajikan dalam bentuk hasil kali, hasil bagi, atau jumlah aljabar faktor-faktor.

Jenis analisis faktor ini adalah yang paling umum, karena cukup mudah digunakan (dibandingkan dengan analisis stokastik), analisis ini memungkinkan Anda memahami logika tindakan faktor-faktor utama pengembangan usaha, mengukur pengaruhnya, memahami faktor-faktor mana dan dalam proporsi berapa perubahan dapat dan disarankan untuk meningkatkan efisiensi produksi.

Analisis faktor deterministik mempunyai urutan prosedur yang cukup ketat:

1.membangun model faktor deterministik yang sehat secara ekonomi;

2. memilih metode analisis faktor dan mempersiapkan kondisi pelaksanaannya;

3.implementasi prosedur penghitungan untuk analisis model;

Metode dasar analisis faktor deterministik

Metode substitusi berantai; Metode perbedaan mutlak; Metode perbedaan relatif; Metode integral; Metode logaritma.

Analisis stokastik adalah metodologi untuk mempelajari faktor-faktor yang hubungannya dengan indikator kinerja, tidak seperti indikator fungsional, tidak lengkap dan probabilistik (korelasi). Inti dari metode stokastik adalah mengukur pengaruh ketergantungan stokastik dengan faktor-faktor yang tidak pasti dan mendekati. Metode stokastik Disarankan untuk digunakan untuk penelitian ekonomi dengan korelasi yang tidak lengkap (probabilistik): misalnya untuk masalah pemasaran. Jika dengan ketergantungan fungsional (lengkap) dengan perubahan argumen selalu terdapat perubahan fungsi yang bersesuaian, maka dengan hubungan korelasi perubahan argumen dapat memberikan beberapa nilai kenaikan fungsi tergantung kombinasinya. faktor lain yang menentukan indikator ini. Misalnya, produktivitas tenaga kerja pada tingkat rasio modal-tenaga kerja yang sama mungkin berbeda di perusahaan yang berbeda. Hal ini tergantung pada kombinasi optimal dari faktor-faktor lain yang mempengaruhi indikator ini.

Pemodelan stokastik, sampai batas tertentu, merupakan pelengkap dan pendalaman analisis faktor deterministik. Dalam analisis faktor, model ini digunakan menurut tiga model utama alasan:

Penting untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor yang tidak mungkin membangun model faktor yang ditentukan secara ketat (misalnya, tingkat leverage keuangan);

Penting untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor kompleks yang tidak dapat digabungkan dalam model deterministik yang sama;

Penting untuk mempelajari pengaruh faktor-faktor kompleks yang tidak dapat dinyatakan dalam satu indikator kuantitatif (misalnya, tingkat kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi).

Hal ini juga perlu untuk membedakannya statis Dan dinamis analisis faktor. Tipe pertama digunakan ketika mempelajari pengaruh faktor terhadap indikator kinerja pada tanggal yang bersangkutan. Jenis lainnya adalah teknik mempelajari hubungan sebab-akibat dalam dinamika.

Terakhir, analisis faktor bisa retrospektif, yang mempelajari alasan peningkatan indikator kinerja selama periode terakhir, dan menjanjikan, yang mengkaji perilaku faktor dan indikator kinerja dalam perspektif.

Analisis faktor dapat bersifat satu tahap atau multi tahap. Tipe pertama digunakan untuk mempelajari faktor-faktor yang hanya satu tingkat (satu tingkat) subordinasinya tanpa memerincinya menjadi bagian-bagian komponennya. Misalnya, . Dalam analisis faktor multitahap, faktor a dan b dirinci menjadi elemen-elemen komponennya untuk mempelajari perilakunya. Perincian faktor-faktornya dapat dilanjutkan lebih jauh. Dalam hal ini, pengaruh faktor-faktor pada tingkat subordinasi yang berbeda dipelajari.

Penting juga untuk membedakan antara analisis faktor statis dan dinamis. Tipe pertama digunakan ketika mempelajari pengaruh faktor terhadap indikator kinerja pada tanggal yang bersangkutan. Jenis lainnya adalah teknik mempelajari hubungan sebab-akibat dalam dinamika.

Galton F. (1822-1911), yang juga memberikan kontribusi besar dalam studi perbedaan individu. Namun banyak ilmuwan yang berkontribusi terhadap pengembangan Analisis Faktor. Perkembangan dan penerapan analisis faktor dalam psikologi dilakukan oleh para ilmuwan seperti Spearman Ch.(1904, 1927, 1946), Thurstone L. (1935, 1947, 1951) dan Cattell R. (1946, 1947, 1951). Kita juga tidak bisa tidak menyebutkan ahli matematika dan filsuf Inggris K. Pearson, yang sebagian besar mengembangkan gagasan F. Galton, dan ahli matematika Amerika G. Hotelling, yang mengembangkan versi modern dari metode komponen utama. Psikolog Inggris G. Eysenck, yang banyak menggunakan Analisis Faktor untuk mengembangkan teori psikologi kepribadian, juga patut mendapat perhatian. Secara matematis, analisis faktor dikembangkan oleh Hotelling, Harman, Kaiser, Thurstone, Tucker, dll. Saat ini, analisis faktor disertakan dalam semua paket pemrosesan data statistik - SAS, SPSS, Statistica, dll.

Tugas dan kemungkinan analisis faktor

Analisis faktor memungkinkan pemecahan dua masalah penting bagi peneliti: mendeskripsikan objek pengukuran secara komprehensif dan pada saat yang sama kompak. Dengan menggunakan analisis faktor, dimungkinkan untuk mengidentifikasi faktor-faktor variabel tersembunyi yang bertanggung jawab atas adanya hubungan statistik linier dari korelasi antara variabel-variabel yang diamati.

Dengan demikian, dua tujuan Analisis Faktor dapat dibedakan:

Selama analisis, variabel-variabel yang sangat berkorelasi satu sama lain digabungkan menjadi satu faktor, sehingga varians didistribusikan kembali antar komponen dan diperoleh struktur faktor yang paling sederhana dan jelas. Setelah digabungkan, korelasi komponen-komponen dalam masing-masing faktor satu sama lain akan lebih tinggi dibandingkan korelasinya dengan komponen-komponen dari faktor-faktor lain. Prosedur ini juga memungkinkan untuk mengisolasi variabel laten, yang sangat penting ketika menganalisis gagasan dan nilai-nilai sosial. Misalnya, ketika menganalisis skor yang diperoleh pada beberapa skala, seorang peneliti memperhatikan bahwa skor tersebut serupa satu sama lain dan memiliki koefisien korelasi yang tinggi, ia dapat berasumsi bahwa ada beberapa variabel laten yang dapat digunakan untuk menjelaskan kesamaan yang diamati dari skor yang diperoleh. . Variabel laten ini disebut faktor. Faktor ini mempengaruhi banyak indikator variabel lain, yang membawa kita pada kemungkinan dan perlunya mengidentifikasinya sebagai variabel yang paling umum, dari tingkat yang lebih tinggi. Untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling signifikan dan, sebagai konsekuensinya, struktur faktor, penggunaan metode komponen utama (PCA) paling tepat. Inti dari metode ini adalah mengganti komponen yang berkorelasi dengan faktor yang tidak berkorelasi. Karakteristik penting lainnya dari metode ini adalah kemampuan untuk membatasi diri pada komponen utama yang paling informatif dan mengecualikan sisanya dari analisis, sehingga menyederhanakan interpretasi hasil. Keuntungan PCA juga merupakan satu-satunya metode analisis faktor yang berbasis matematika.

Analisis faktor dapat berupa:

• eksplorasi- dilakukan ketika mempelajari struktur faktor laten tanpa asumsi jumlah faktor dan muatannya;
• konfirmasi, dirancang untuk menguji hipotesis tentang jumlah faktor dan muatannya (catatan 2).

Kondisi untuk menggunakan analisis faktor

Penerapan praktis analisis faktor diawali dengan pengecekan kondisinya. Syarat wajib analisis faktor meliputi:

Konsep dasar analisis faktor

• Faktor – variabel tersembunyi
• Loading - korelasi antara variabel asli dan faktornya

Prosedur rotasi. Isolasi dan interpretasi faktor

Inti dari analisis faktor adalah tata cara merotasi faktor, yaitu mendistribusikan kembali varians menurut metode tertentu. Tujuan dari rotasi ortogonal adalah untuk menentukan struktur sederhana dari pembebanan faktor, tujuan dari sebagian besar rotasi miring adalah untuk menentukan struktur sederhana dari faktor sekunder, yaitu rotasi miring harus digunakan dalam kasus-kasus khusus. Oleh karena itu, rotasi ortogonal lebih disukai. Menurut definisi Muljek, struktur sederhana memenuhi syarat:

• setiap baris matriks struktur sekunder V harus mengandung paling sedikit satu elemen nol;
• Untuk setiap kolom k dari matriks struktur sekunder V harus ada subset dari r variabel teramati bebas linier yang korelasinya dengan faktor sekunder ke-k adalah nol. Kriteria ini bermuara pada fakta bahwa setiap kolom matriks harus mengandung setidaknya r angka nol.
• Salah satu kolom dari setiap pasangan kolom matriks V harus mempunyai beberapa koefisien (beban) nol pada posisi yang bukan nol untuk kolom lainnya. Asumsi ini menjamin keterbedaan sumbu sekunder dan subruang dimensi r-1 yang bersesuaian dalam ruang faktor persekutuan.
• Jika jumlah faktor persekutuan lebih besar dari empat, setiap pasangan kolom harus mempunyai jumlah muatan nol pada baris yang sama. Asumsi ini memungkinkan untuk membagi variabel yang diamati menjadi kelompok-kelompok terpisah.
• Untuk setiap pasangan kolom matriks V, harus ada pembebanan signifikan yang bersesuaian dengan baris yang sama sesedikit mungkin. Persyaratan ini memastikan bahwa kompleksitas variabel diminimalkan.

(Dalam definisi Mullake, r menunjukkan jumlah faktor persekutuan, dan V adalah matriks struktur sekunder yang dibentuk oleh koordinat (beban) faktor sekunder yang diperoleh sebagai hasil rotasi.) Terjadi rotasi:

• ortogonal
• miring.

Pada rotasi jenis pertama, setiap faktor berikutnya ditentukan sedemikian rupa untuk memaksimalkan variabilitas yang tersisa dari faktor sebelumnya, sehingga faktor-faktor tersebut menjadi independen dan tidak berkorelasi satu sama lain (PCA termasuk dalam jenis ini). Tipe kedua adalah transformasi dimana faktor-faktornya saling berkorelasi. Keuntungan rotasi miring adalah sebagai berikut: jika menghasilkan faktor ortogonal, Anda dapat yakin bahwa ortogonalitas ini benar-benar melekat di dalamnya, dan tidak diperkenalkan secara artifisial. Ada sekitar 13 metode rotasi pada kedua jenis tersebut, lima tersedia dalam program statistik SPSS 10: tiga ortogonal, satu miring dan satu gabungan, tetapi dari semuanya yang paling umum adalah metode ortogonal " varimax" Metode varimax memaksimalkan penyebaran kuadrat pembebanan untuk setiap faktor, sehingga menghasilkan pembebanan faktor yang lebih besar dan lebih kecil. Hasilnya, struktur sederhana diperoleh untuk setiap faktor secara terpisah.

Masalah utama analisis faktor adalah identifikasi dan interpretasi faktor utama. Ketika memilih komponen, peneliti biasanya menghadapi kesulitan yang signifikan, karena tidak ada kriteria yang jelas untuk mengidentifikasi faktor, dan oleh karena itu subjektivitas dalam interpretasi hasil tidak dapat dihindari. Ada beberapa kriteria yang umum digunakan untuk menentukan jumlah faktor. Beberapa di antaranya merupakan alternatif terhadap kriteria lainnya, dan beberapa kriteria berikut dapat digunakan bersama-sama sehingga yang satu saling melengkapi:

Praktek menunjukkan bahwa jika rotasi tidak menghasilkan perubahan signifikan pada struktur ruang faktor, hal ini menunjukkan kestabilannya dan kestabilan data. Ada dua opsi lagi: 1). redistribusi varians yang kuat adalah hasil identifikasi faktor laten; 2). perubahan yang sangat kecil (sepersepuluh, seperseratus atau seperseribu beban) atau tidak adanya perubahan sama sekali, sementara hanya satu faktor yang dapat memiliki korelasi kuat - distribusi faktor tunggal. Yang terakhir ini mungkin terjadi, misalnya, ketika beberapa kelompok sosial diperiksa keberadaan suatu properti tertentu, tetapi hanya satu dari mereka yang memiliki properti yang diinginkan.

Faktor mempunyai dua karakteristik: jumlah varians yang dijelaskan dan pemuatan. Jika kita mempertimbangkannya dari sudut analogi geometri, maka yang pertama kita perhatikan bahwa faktor yang terletak di sepanjang sumbu OX dapat menjelaskan maksimal 70% varians (faktor utama pertama), faktor yang terletak di sepanjang OU sumbu dapat menentukan tidak lebih dari 30% (faktor utama kedua). Artinya, dalam situasi ideal, semua varians dapat dijelaskan oleh dua faktor utama dengan bagian yang ditunjukkan. Dalam situasi normal, dua atau lebih faktor utama dapat diamati, dan masih terdapat sebagian varians yang tidak dapat diinterpretasikan (distorsi geometris) yang dikeluarkan dari analisis karena tidak signifikan. Pembebanan, sekali lagi dari sudut pandang geometri, adalah proyeksi dari titik-titik pada sumbu OX dan OU (dengan struktur tiga faktor atau lebih juga pada sumbu OZ). Proyeksi adalah koefisien korelasi, poin adalah pengamatan, sehingga pemuatan faktor adalah ukuran hubungan. Karena korelasi dengan koefisien Pearson R ≥ 0,7 dianggap kuat, hanya sambungan kuat yang harus diperhatikan pada beban. Pemuatan faktor dapat mempunyai sifat bipolaritas- adanya indikator positif dan negatif pada satu faktor. Jika terdapat bipolaritas, maka indikator-indikator yang termasuk dalam faktor tersebut bersifat dikotomis dan memiliki koordinat yang berlawanan.

Metode analisis faktor:

Catatan

literatur

• Afifi A., Eisen S. Analisis statistik: Pendekatan komputer. - M.: Mir, 1982. - Hlm.488.
• Colin Cooper. Perbedaan individu. - M.: Aspect Press, 2000. - 527 hal.
• Gusev A.N., Izmailov Ch.A., Mikhalevskaya M.B. Pengukuran dalam psikologi. - M.: Smysl, 1997. - 287 hal.
• Mitina O.V., Mikhailovskaya I.B. Analisis faktor untuk psikolog. - M.: Kolektor pendidikan dan metodologi Psikologi, 2001. - 169 hal.
• Analisis faktor, diskriminan dan klaster/kumpulan karya, ed. Enyukova I.S.- M.: Keuangan dan Statistik, 1989. - 215 hal.
• Patsiorkovsky V.V., Patsiorkovskaya V.V. SPSS untuk sosiolog. - M.: Buku Ajar ISEPN RAS, 2005. - 433 hal.
• Büül A., Zöfel P. SPSS: Seni Mengolah Informasi. Analisis data statistik dan pemulihan pola tersembunyi. - SPb: DiaSoftYUP LLC, 2002. - 603 hal.
• Analisis faktor, diskriminan dan klaster: Terjemahan.

F18 dari bahasa Inggris/J.-O. Kim, C.W. Mueller, W.R. Klekka, dll.; Ed. I.S.Enyukova. - M.: Keuangan dan Statistik, 1989.- 215 hal.:

Tautan

• Buku teks elektronik StatSoft. Komponen utama dan analisis faktor
• Metode komponen utama nonlinier (situs web perpustakaan)

Yayasan Wikimedia. 2010.

Lihat apa itu “Analisis faktor” di kamus lain:

analisis faktor- - analisis faktor Bidang statistik matematika (salah satu bagian dari analisis statistik multivariat), menggabungkan metode komputasi yang dalam beberapa kasus memungkinkan ... Panduan Penerjemah Teknis

Metode statistik untuk menguji hipotesis tentang pengaruh perbedaan. faktor pada variabel acak yang sedang dipelajari. Sebuah model telah dikembangkan dan diterima secara umum di mana pengaruh suatu faktor disajikan dalam bentuk linier. Prosedur analisis direduksi menjadi operasi evaluasi menggunakan... Ensiklopedia Geologi

analisis faktor- (dari bahasa Latin faktor aktif, produksi dan analisis Yunani dekomposisi, pembagian) metode statistik matematika multidimensi (lihat metode statistik dalam psikologi), digunakan dalam studi karakteristik yang terkait secara statistik dengan tujuan ... ... Ensiklopedia psikologi yang bagus

Suatu metode mempelajari ilmu ekonomi dan produksi, yang didasarkan pada analisis pengaruh berbagai faktor terhadap hasil kegiatan ekonomi dan efektivitasnya. Raizberg B.A., Lozovsky L.Sh., Starodubtseva E.B.. Ekonomi modern ... Kamus ekonomi

Analisis faktor- bidang statistik matematika (salah satu bagian dari analisis statistik multivariat), menggabungkan metode komputasi, yang dalam beberapa kasus memungkinkan diperolehnya gambaran ringkas tentang fenomena yang diteliti berdasarkan... ... Kamus ekonomi dan matematika

ANALISIS FAKTOR, dalam statistik dan psikometri, suatu metode matematika yang dengannya sejumlah besar pengukuran dan penelitian direduksi menjadi sejumlah kecil “faktor” yang sepenuhnya menjelaskan hasil penelitian, serta... ... Kamus ensiklopedis ilmiah dan teknis

Bagian analisis statistik multivariat (Lihat Analisis statistik multivariat). menggabungkan metode untuk memperkirakan dimensi sekumpulan variabel yang diamati dengan memeriksa struktur matriks kovarians atau korelasi.... ... Ensiklopedia Besar Soviet

Melakukan analisis faktor keuangan. hasilnya dilakukan berdasarkan beberapa indikator:

• Keuntungan dari penjualan;
• Laba bersih;
• Laba kotor;
• Keuntungan sebelum pajak.

Mari kita lihat bagaimana masing-masing indikator ini dianalisis secara lebih rinci.

Analisis faktor keuntungan penjualan

Analisis faktor adalah suatu metode pengukuran dan studi yang kompleks dan sistematis tentang pengaruh faktor-faktor terhadap besar kecilnya indikator akhir. Hal ini dilakukan atas dasar akuntansi. laporan pada formulir kedua.

Tujuan utama dari analisis tersebut adalah untuk menemukan cara untuk meningkatkan profitabilitas perusahaan.

Faktor utama yang mempengaruhi margin keuntungan adalah:

1. Volume penjualan produk. Untuk mengetahui pengaruhnya terhadap profitabilitas, Anda perlu mengalikan perubahan jumlah barang yang terjual dengan laba periode pelaporan sebelumnya.
2. Beragam produk yang dijual. Untuk mengetahui dampaknya, Anda perlu membandingkan laba periode berjalan, yang dihitung berdasarkan biaya dan harga periode dasar, dengan laba dasar, dihitung ulang atas perubahan jumlah produk yang terjual.
3. Perubahan biaya. Untuk mengetahui dampaknya, Anda perlu membandingkan harga pokok penjualan barang pada periode pelaporan dengan biaya periode dasar, yang dihitung ulang untuk perubahan tingkat penjualan.
4. Biaya komersial dan administrasi. Dampaknya dihitung dengan membandingkan besarnya pada periode dasar dan periode pelaporan.
5. Tingkat harga. Untuk mengetahui dampaknya, Anda perlu membandingkan tingkat penjualan periode pelaporan dan periode dasar.

Analisis faktor laba penjualan - contoh perhitungan

Informasi latar belakang:

Faktor-faktor yang disebutkan di atas memiliki dampak sebagai berikut terhadap keuntungan:

1. Volume produk yang terjual – -1578 ribu rubel.
2. Variasi barang yang dijual – -1373 ribu rubel.
3. Biaya – -5679 ribu rubel.
4. Biaya komersial – +1140 ribu rubel.
5. Biaya administrasi – +1051 ribu rubel.
6. Harga – +7068 ribu rubel.
7. Pengaruh semua faktor – +630 ribu rubel.

Analisis faktor laba bersih

Analisis faktor laba bersih dilakukan dalam beberapa tahap:

1. Penentuan perubahan keuntungan : PE = PE1 – PE0
2. Perhitungan pertumbuhan penjualan: B%= (B1/B0)*100-100
3. Menentukan dampak perubahan penjualan terhadap laba: NP1= (NP0*B%)/100
4. Perhitungan dampak perubahan harga terhadap keuntungan: PE1=(B1-B0)/100
5. Menentukan dampak perubahan biaya: PP1= (s/s1 – s/s0)/100

Analisis faktor laba bersih - contoh perhitungan

Informasi awal untuk analisis:

Mari kita analisa:

1. Laba turun 3.000 ribu rubel.
2. Tingkat penjualan turun 25,58%, yaitu sebesar 1.394 ribu rubel.
3. Dampak perubahan tingkat harga berjumlah 9.000 ribu rubel.
4. Dampak biaya - 11850 ribu rubel.

Analisis faktor laba kotor

Laba kotor adalah selisih antara keuntungan dari penjualan barang dan biayanya. Analisis faktor laba kotor dilakukan atas dasar akuntansi. laporan pada formulir kedua.

Perubahan laba kotor dipengaruhi oleh:

• Perubahan jumlah barang yang terjual;
• Perubahan biaya produk.

Analisis faktor laba kotor - sebuah contoh

Informasi awal diberikan dalam tabel:

Mengganti data awal ke dalam rumus, kami menemukan bahwa dampak perubahan pendapatan berjumlah 1.686 ribu rubel.

Analisis faktor laba sebelum pajak

Faktor-faktor yang mempengaruhi laba sebelum pajak adalah sebagai berikut:

• Perubahan jumlah barang yang dijual;
• Perubahan struktur penjualan;
• Perubahan harga barang yang dijual;
• Biaya komersial dan administrasi;
• harga biaya;
• Perubahan harga sumber daya yang membentuk biaya.

Analisis faktor laba sebelum pajak - sebuah contoh

Mari kita perhatikan contoh analisis laba sebelum pajak.

Dari tabel tersebut kita dapat menarik kesimpulan:

1. Laba sebelum pajak pada periode pelaporan dibandingkan dengan periode dasar mengalami penurunan sebesar 157.047 ribu rubel. Hal ini terutama disebabkan oleh penurunan margin keuntungan dari penjualan produk.
2. Selain itu, dampak negatifnya adalah penurunan piutang bunga (sebesar 2.700 ribu rubel) dan pendapatan lain-lain (sebesar 22.900 ribu rubel).
3. Hanya pengurangan biaya lain (sebesar 5.400 ribu rubel) yang berdampak positif pada laba sebelum pajak.