Do podstawowych metod analizy czynnikowej należą. Na temat „Metodologia analizy czynnikowej

FEDERALNA AGENCJA EDUKACJI

Uniwersytet Państwowy w Moskwie

Ekonomia, statystyka i informatyka

Oddział Twer

(Zaoczny)

Test

Według dyscypliny: metody analizy strategicznej

Temat 11: Analiza czynników firm.

Zakończony:

Student III roku

Grupy Z8-MO-31

Rumyantseva E.S.

Liczba kredytów książki 66201

Sprawdzone:

Dorokhin D.G.

Wprowadzenie. …………………………………………………. ……… .3

1.Analiza czynnikowa, jej rodzaje i zadania. ……………………… ..4

2. Rodzaje analizy czynnikowej firm. ………………………… 7

3. Podstawowe modele analizy finansowej. ……….……………10

Wniosek. ……………………………………………………… 12

Bibliografia. …………………………… ..14

Wprowadzenie.

Zarządzanie jakimkolwiek obiektem wymaga przede wszystkim znajomości jego stanu początkowego, informacji o tym, jak obiekt istniał i rozwijał się w okresach poprzedzających współczesność. Dopiero po otrzymaniu dostatecznie kompletnych i rzetelnych informacji o działalności obiektu w przeszłości, o aktualnych trendach w jego funkcjonowaniu i rozwoju, możliwe jest wypracowanie pewnych decyzji zarządczych, biznesplanów i programów rozwoju obiektów na przyszłe okresy.
W gospodarce rynkowej szczególnie ważne jest określenie stabilności finansowej przedsiębiorstw, tj. stan zasobów finansowych, w którym przedsiębiorstwo może swobodnie manewrować środkami w celu zapewnienia nieprzerwanego procesu produkcji i sprzedaży produktów poprzez ich efektywne wykorzystanie, a także ponoszenia kosztów rozbudowy i aktualizacji bazy produkcyjnej

Określenie granic stabilności finansowej przedsiębiorstw jest jednym z najważniejszych problemów gospodarki rynkowej. Niedostateczna stabilność finansowa może doprowadzić do niewypłacalności organizacji, braku środków na finansowanie bieżącej lub inwestycyjnej działalności, do bankructwa, a nadmierna stabilność finansowa zahamuje rozwój, prowadząc do powstania nadmiernych rezerw i rezerw, wydłużając okres rotacji kapitału, zmniejszając zyski.

Analiza finansowa pozwala uzasadnić parametry takiej stabilności. Taka analiza pozwala jednak nie tylko ocenić sytuację przedsiębiorstwa w danym momencie, ale także stanowi podstawę, niezbędny warunek wstępny do wypracowania strategicznych decyzji determinujących perspektywy rozwoju firmy. Jednym z rodzajów analizy finansowej jest analiza czynnikowa. Celem mojej pracy kontrolnej jest rozważenie rodzajów, zadań i modeli analizy czynnikowej, jej celu i trafności zastosowania.

1.Analiza czynnikowa, jej cel i zadania.Funkcjonowanie dowolnego systemu społeczno-gospodarczego (w tym działającego przedsiębiorstwa) odbywa się w kontekście złożonej interakcji zespołu czynników wewnętrznych i zewnętrznych. Czynnik - to przyczyna, siła napędowa każdego procesu lub zjawiska, która decyduje o jego charakterze lub jednej z głównych cech. Analiza czynników - metodologia kompleksowego i systemowego badania oraz pomiaru wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników, dział wielowymiarowej analizy statystycznej łączący metody oceny wymiaru zbioru zmiennych obserwowalnych. Innymi słowy, zadaniem metody jest przejście od naprawdę dużej liczby znaków lub przyczyn determinujących obserwowaną zmienność do niewielkiej liczby najważniejszych zmiennych (czynników) przy minimalnej utracie informacji (metody, które są w istocie bliskie, ale nie w aparacie matematycznym - analiza składowych, analiza kanoniczna itp. ). Analiza czynnikowa pojawiła się po raz pierwszy w psychometrii, a obecnie jest szeroko stosowana nie tylko w psychologii, ale także w neurofizjologii, socjologii, politologii, ekonomii, statystyce i innych naukach. Główne idee analizy czynnikowej zostały sformułowane przez angielskiego psychologa i antropologa, twórcę eugeniki, Galtona F. (1822-1911).

Procedura estymacji składa się z dwóch etapów: estymacji struktury czynnikowej - liczby czynników potrzebnych do wyjaśnienia korelacji między wartościami a ładunkiem czynnikowym, a następnie estymacji samych czynników na podstawie wyników obserwacji. Krótko mówiąc, poniżej analiza czynników rozumiana jest metoda kompleksowego i systematycznego badania i pomiaru wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników.

Cel analizy czynnikowej

Analiza czynnikowa - definicja wpływ czynników na wyniku - jest jednym z najsilniejszych rozwiązań metodologicznych w analizie działalność gospodarcza firm do podejmowania decyzji. Dla liderów - dodatkowe argument, dodatkowe „kąt widzenia”.

Możliwość wykorzystania analizy czynnikowej

Jak wiesz, możesz analizować wszystko w nieskończoność. W pierwszym etapie wskazane jest przeprowadzenie analizy odchyleń, a tam, gdzie jest to konieczne i uzasadnione - zastosowanie metody analizy czynnikowej. W wielu przypadkach prosta analiza odchyleń wystarczy, aby zrozumieć, że odchylenie jest „krytyczne” i nie jest wcale konieczne poznanie stopnia jego wpływu.

Główne zadania analizy czynnikowej:

1. Dobór czynników determinujących badane wskaźniki efektywności.

2. Klasyfikacja i systematyzacja czynników w celu zapewnienia kompleksowego i podejście systemowe do badania ich wpływu na wyniki działalności gospodarczej.

3. Określenie formy zależności między czynnikami a wskaźnikami efektywności.

4. Modelowanie zależności między czynnikami a wskaźnikami wydajności.

5. Obliczenie wpływu czynników i ocena roli każdego z nich w zmianie efektywnego wskaźnika.

6. Praca z modelem silniowym. Technika analizy czynnikowej.

Jednak w praktyce analiza czynnikowa jest rzadko stosowana z kilku powodów:
1) wdrożenie tej metody wymaga pewnego wysiłku i określonego narzędzia (oprogramowania);
2) firmy mają inne „odwieczne” priorytety.
Jeszcze lepiej jest, jeśli metoda analizy czynnikowej jest „wbudowana” w model finansowy, a nie jest abstrakcyjny podanie.

Ogólnie można wyróżnić następujące główne etapy analizy czynnikowej :

Wyznaczanie celów analizy.

Dobór czynników determinujących badane wskaźniki efektywności.

Klasyfikacja i systematyzacja czynników w celu zapewnienia zintegrowanego i systematycznego podejścia do badania ich wpływu na wyniki działalności gospodarczej.

Określenie formy zależności między czynnikami a wskaźnikami efektywności.

Modelowanie zależności między wynikami a wskaźnikami czynnikowymi.

Obliczenie wpływu czynników i ocena roli każdego z nich w zmianie wartości efektywnego wskaźnika.

Praca z modelem czynnikowym (jego praktyczne zastosowanie w zarządzaniu procesami gospodarczymi).

Dobór czynników do analizyten lub inny wskaźnik jest przeprowadzany na podstawie teoretycznej i praktycznej wiedzy w określonej branży. W tym przypadku zwykle wychodzą z zasady: im większy zespół czynników jest badany, tym dokładniejsze będą wyniki analizy. Jednocześnie należy pamiętać, że jeśli ten zespół czynników zostanie uznany za sumę mechaniczną, bez uwzględnienia ich interakcji, bez podkreślania głównych, determinujących, wnioski mogą być błędne. W analizie działalności gospodarczej (ACA) wzajemnie powiązane badanie wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników osiągane jest poprzez ich usystematyzowanie, co jest jednym z głównych zagadnień metodologicznych tej nauki.

Ważną kwestią metodologiczną w analizie czynnikowej jest określenie formy uzależnienia między czynnikami a wskaźnikami wydajności: funkcjonalne lub stochastyczne, bezpośrednie lub odwrotne, prostoliniowe lub krzywoliniowe. Wykorzystuje doświadczenie teoretyczne i praktyczne, a także metody porównywania szeregów równoległych i dynamicznych, analityczne grupowanie informacji wstępnych, graficzne itp.

Modelowanie wskaźników ekonomicznych przedstawia również złożony problem analizy czynnikowej, którego rozwiązanie wymaga specjalnej wiedzy i umiejętności.

Obliczanie wpływu czynników - główny aspekt metodologiczny w AHD.

Ostatnim krokiem analizy czynnikowej jest praktyczne wykorzystanie modelu czynnikowego obliczenie rezerw na wzrost efektywnego wskaźnika, planowanie i prognozowanie jego wartości w przypadku zmiany sytuacji.

2. Rodzaje analizy czynnikowej firm.

W zależności od typu modelu czynnikowego istnieją dwa główne typy analizy czynnikowej - deterministyczne i stochastyczne.

Deterministyczna analiza czynnikowato metodologia badania wpływu czynników, których powiązanie ze wskaźnikiem efektywnym ma charakter funkcjonalny, tj. gdy efektywny wskaźnik modelu czynnikowego jest przedstawiany jako iloczyn, iloraz lub algebraiczna suma czynników

Ten rodzaj analizy czynnikowej jest najczęstszy, ponieważ będąc dość prostym w użyciu (w porównaniu z analizą stochastyczną), pozwala zrozumieć logikę działania głównych czynników w rozwoju przedsiębiorstwa, oszacować ich wpływ, zrozumieć, które czynniki iw jakiej proporcji można i należy zmienić w celu zwiększenia wydajność produkcji.

Deterministyczna analiza czynnikowa ma dość ścisłą sekwencję procedur:

budowa ekonomicznie uzasadnionego deterministycznego modelu czynnikowego;

dobór metody analizy czynnikowej i przygotowanie warunków jej realizacji;

wdrożenie procedur liczenia do analizy modeli;

Analiza stochastyczna jest metodologią badania czynników, których powiązanie ze wskaźnikiem efektywnym, w przeciwieństwie do funkcjonalnego, jest niepełne, probabilistyczne (korelacja). Istotą metody stochastycznej jest pomiar wpływu zależności stochastycznych z czynnikami niepewnymi i przybliżonymi. Metodę stochastyczną zaleca się stosować do badań ekonomicznych z niekompletną (probabilistyczną) korelacją, np. Do problemów marketingowych. Jeżeli przy zależności funkcjonalnej (całkowitej) ze zmianą argumentu zawsze zachodzi odpowiednia zmiana funkcji, to przy połączeniu korelacyjnym zmiana argumentu może dać kilka wartości wzrostu funkcji, w zależności od kombinacji innych czynników, które określają ten wskaźnik. Na przykład wydajność pracy na tym samym poziomie wskaźnika kapitału do pracy może nie być taka sama w różnych przedsiębiorstwach. Zależy to od optymalnej kombinacji innych czynników wpływających na ten wskaźnik.

W przeciwieństwie do sztywno określonego podejścia stochastycznego, wdrożenie wymaga kilku warunków wstępnych:

a) obecność całości;

b) wystarczającą liczbę obserwacji;

c) losowość i niezależność obserwacji;

d) jednorodność;

e) obecność rozmieszczenia znaków zbliżonych do normalnego;

f) obecność specjalnego aparatu matematycznego.

Oprócz podziału na deterministyczne i stochastyczne wyróżnia się następujące typy analizy czynnikowej:

do przodu i do tyłu;

jednostopniowe i wieloetapowe;

statyczne i dynamiczne;

retrospektywne i prospektywne (prognoza).

Gdy bezpośrednia analiza czynnikowabadania prowadzone są w sposób dedukcyjny - od ogółu do szczegółu. Odwrotna analiza czynnikowaprowadzi badanie związków przyczynowo-skutkowych za pomocą indukcji logicznej - od poszczególnych czynników indywidualnych po czynniki uogólniające.

Analiza czynnikowa może być pojedyncza scena i wieloetapowy... Pierwszy typ służy do badania czynników tylko jednego poziomu (jednego poziomu) podporządkowania bez ich uszczegóławiania na części składowe. Na przykład, . W wieloetapowej analizie czynnikowej czynniki są wyszczególnione zai b na bloki konstrukcyjne w celu zbadania ich zachowania. Szczegółowy opis czynników może być kontynuowany. W tym przypadku badany jest wpływ czynników o różnych poziomach podporządkowania.

Konieczne jest również rozróżnienie statycznyi dynamicznyanaliza czynników. Pierwszy typ jest używany podczas badania wpływu czynników na wskaźniki wydajności w odpowiednim dniu. Innym typem jest technika badania związków przyczynowych w dynamice.

Wreszcie analiza czynnikowa może być z mocą wsteczną, który bada przyczyny wzrostu wskaźników wydajności w minionych okresach, oraz obiecujący,który analizuje zachowanie czynników i wskaźników wydajności w perspektywie.

3. Podstawowe modele analizy finansowej.

Każdy rodzaj analizy finansowej opiera się na zastosowaniu modelu, który umożliwia ocenę i analizę dynamiki głównych wskaźników przedsiębiorstwa. Istnieją trzy główne typy modeli: opisowe, predykatywne i normatywne.

Modele opisowe znane również jako modele opisowe. Są podstawą do oceny kondycji finansowej przedsiębiorstwa. Należą do nich: budowa systemu bilansowego, prezentacja sprawozdań finansowych w różnych sekcjach analitycznych, analiza pionowa i pozioma sprawozdawczości, system wskaźników analitycznych, uwagi analityczne do sprawozdawczości. Wszystkie te modele opierają się na wykorzystaniu informacji księgowych.

W sercu analiza pionowa polega na innej prezentacji sprawozdań finansowych - w postaci wartości względnych charakteryzujących strukturę końcowych wskaźników podsumowujących. Obowiązkowym elementem analizy są szeregi czasowe tych wielkości, które pozwalają na śledzenie i prognozowanie zmian strukturalnych w strukturze majątku gospodarstw domowych oraz źródłach ich pokrycia.

Analiza pozioma pozwala na identyfikację trendów zmian poszczególnych pozycji lub ich grup wchodzących w skład sprawozdania finansowego. Analiza ta opiera się na wyliczeniu podstawowych stóp wzrostu pozycji bilansowych i rachunku zysków i strat.

Analityczny system współczynników - główny element analizy finansowej wykorzystywany przez różne grupy użytkowników: menedżerów, analityków, akcjonariuszy, inwestorów, wierzycieli itp. Istnieje kilkadziesiąt takich wskaźników, podzielonych na kilka grup według głównych obszarów analizy finansowej:

wskaźniki płynności;

wskaźniki stabilności finansowej;

wskaźniki działalności gospodarczej;

wskaźniki rentowności.

Modele predykcyjne Są modelami predykcyjnymi. Służą do przewidywania dochodu przedsiębiorstwa i jego przyszłej kondycji finansowej. Najczęstsze z nich to: obliczanie punktu krytycznego wolumenu sprzedaży, budowanie predykcyjnych raportów finansowych, modele analizy dynamicznej (sztywno deterministyczne modele czynnikowe i modele regresji), modele analizy sytuacyjnej.

Modele regulacyjne. Modele tego typu pozwalają na porównanie rzeczywistych wyników działalności przedsiębiorstw z oczekiwanymi wyliczonymi według budżetu. Modele te są wykorzystywane przede wszystkim w wewnętrznej analizie finansowej. Ich istota sprowadza się do ustalenia norm dla każdej pozycji wydatków na procesy technologiczne, rodzaje produktów, ośrodki odpowiedzialności itp. Oraz do analizy odchyleń rzeczywistych danych od tych norm. Analiza w dużej mierze opiera się na wykorzystaniu sztywno deterministycznych modeli czynnikowych.

Wniosek.

Wszystkie czynniki modelu, zarówno pod względem poziomu istotności, jak i trendów zmian, są wpisane w specyfikę branży, którą analityk musi wziąć pod uwagę. Tym samym wskaźnik efektywności wykorzystania zasobów może mieć relatywnie niską wartość w branżach wysokich technologii, które charakteryzują się kapitałochłonnością, wręcz przeciwnie, wskaźnik opłacalności działalności gospodarczej w nich będzie relatywnie wysoki. Na wysoką wartość współczynnika uzależnienia finansowego mogą sobie pozwolić firmy, które mają stabilny i przewidywalny dochód ze swoich produktów. To samo dotyczy przedsiębiorstw, które mają duży udział aktywów płynnych (przedsiębiorstwa handlu i sprzedaży, banki). W konsekwencji, w zależności od specyfiki branży, a także specyficznych warunków finansowo-ekonomicznych panujących w przedsiębiorstwie, może postawić na jeden lub drugi czynnik zwiększający zwrot z kapitału.

W wyniku przeprowadzonych prac można wyciągnąć następujące wnioski.

Analiza czynnikowa jest jednym z najsilniejszych rozwiązań metodologicznych w analizie działalności gospodarczej przedsiębiorstw na potrzeby podejmowania decyzji. Głównym zadaniem, które jest rozwiązywane różnymi metodami analizy czynnikowej, w tym metodą składowych głównych, jest kompresja informacji, przejście od zbioru wartości przez cechy elementarne z objętością informacji do ograniczonego zestawu elementów macierzy odwzorowania czynników lub macierzy wartości czynników latentnych dla każdego obserwowanego obiektu.

Metody analizy czynnikowej pozwalają także na wizualizację struktury badanych zjawisk i procesów, co oznacza określenie ich stanu i prognozowanie ich rozwoju. Wreszcie dane z analizy czynnikowej dają podstawę do identyfikacji obiektu, tj. rozwiązanie problemu rozpoznawania obrazu.

Metody analizy czynnikowej mają właściwości, które są bardzo atrakcyjne z punktu widzenia ich wykorzystania w ramach innych metod statystycznych, najczęściej w analizie korelacyjno-regresji, analizie skupień, skalowaniu wielowymiarowym itp.

Bibliografia.

1. Gaponenko A.L. Zarządzanie ogólne i specjalne: podręcznik / A.L. Gaponenko, A.P. Pankrukhin. - M .: RAGS, 2009. - 436 str.

2. Klyunya V.L., Silvanovich V.I. Zarządzanie międzynarodowe: podręcznik. zasiłek / V.L. Klyunya, V.I. Silvanovich. - Grodno: GrSU, 2008. - 184 str.

3. Savitskaya G.V. Analiza działalności gospodarczej: podręcznik. dodatek. - Mińsk „Nowa wiedza”, 2007 r. - 234 pkt.

4. Elektroniczny podręcznik statystyki. Moskwa, StatSoft. WEB: www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.

1. Factorial analiza zwrot z aktywów (2)

   Streszczenie \u003e\u003e Teoria ekonomii

   Badanie działań udanych i nierentownych firm optymalne wartości szeregu współczynników zostały opracowane ... z metod ekonomicznych analiza – factorial analiza różne wskaźniki ekonomiczne. W trakcie factorial analiza budowane są wskaźniki ...

2. Factorial analiza budżetowy analiza przedsiębiorstwa i sposoby ich wzmocnienia

   Dyplom \u003e\u003e Ekonomia

   Istnieją metody deterministyczne i stochastyczne factorial analiza... Deterministyczne factorial analiza to metodologia badań ... sprzęt i wysoka jakość usług firma oferuje konkurencyjną politykę cenową, która ...

3. Factorial analiza zwrot z aktywów (1)

   Zajęcia \u003e\u003e Nauki finansowe

   Społeczeństwo. 1.2 Factorial analiza całkowity (księgowy) zysk przed opodatkowaniem Generalnie factorial analiza - to analiza wpływ indywidualnego ... I (wysoka rentowność - wysokie obroty) trafienie firmapołączenie skutecznej polityki produktowej i skutecznej ...

Związek zjawisk ekonomicznych. Pojęcie analizy czynnikowej. Rodzaje analizy czynnikowej, jej główne zadania.

Wszystkie zjawiska i procesy działalności gospodarczej przedsiębiorstw są ze sobą powiązane, współzależne i uwarunkowane. Niektóre z nich są ze sobą bezpośrednio powiązane, inne pośrednio. Na przykład na wartość produkcji brutto bezpośrednio wpływają takie czynniki, jak liczba pracowników i poziom ich wydajności pracy. Wszystkie inne czynniki wpływają na ten wskaźnik pośrednio.

Każde zjawisko można uznać za przyczynę i konsekwencję. Przykładowo, produktywność pracy można postrzegać z jednej strony jako przyczynę zmian wolumenu produkcji, poziomu jej kosztu, az drugiej w wyniku zmian w stopniu mechanizacji i automatyzacji produkcji, poprawy organizacji pracy itp.

Każdy wskaźnik wydajności zależy od wielu różnych czynników. Im bardziej szczegółowo badany jest wpływ czynników na wartość efektywnego wskaźnika, tym dokładniejsze są wyniki analizy i oceny jakości pracy przedsiębiorstw. Stąd istotną kwestią metodologiczną w analizie działalności gospodarczej jest badanie i pomiar wpływu czynników na wartość badanych wskaźników ekonomicznych. Bez dogłębnego i wszechstronnego zbadania czynników niemożliwe jest wyciągnięcie rozsądnych wniosków na temat wyników działań, zidentyfikowanie rezerw produkcyjnych, uzasadnienie planów i decyzji zarządczych.

Pod analiza czynników rozumiana jest metoda kompleksowego i systemowego badania i pomiaru wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników.

Są następujące rodzaje analizy czynnikowej:

deterministyczne i stochastyczne;

do przodu i do tyłu;

jednostopniowe i wieloetapowe;

statyczne i dynamiczne;

retrospektywne i prospektywne (prognoza).

Deterministyczna analiza czynnikowa to metodologia badania wpływu czynników, których związek ze skutecznym wskaźnikiem ma charakter funkcjonalny, tj. gdy efektywny wskaźnik jest przedstawiany jako iloczyn, iloraz lub algebraiczna suma czynników.

Analiza stochastyczna jest metodologią badania czynników, których powiązanie ze wskaźnikiem efektywnym, w przeciwieństwie do funkcjonalnego, jest niepełne, probabilistyczne (korelacja). Jeżeli przy zależności funkcjonalnej (całkowitej) ze zmianą argumentu zawsze zachodzi odpowiednia zmiana funkcji, to przy połączeniu korelacyjnym zmiana argumentu może dać kilka wartości wzrostu funkcji, w zależności od kombinacji innych czynników, które określają ten wskaźnik. Na przykład wydajność pracy na tym samym poziomie współczynnika kapitałowego może nie być taka sama w różnych przedsiębiorstwach. Zależy to od optymalnej kombinacji innych czynników wpływających na ten wskaźnik.

Gdy bezpośrednia analiza czynnikowa badania prowadzone są w sposób dedukcyjny - od ogółu do szczegółu. Odwrotna analiza czynnikowa prowadzi badanie związków przyczynowo-skutkowych za pomocą indukcji logicznej - od poszczególnych czynników indywidualnych po czynniki uogólniające.

Analiza czynnikowa może być pojedyncza scena i wieloetapowy. Pierwszy typ służy do badania czynników tylko jednego poziomu (jednego poziomu) podporządkowania bez ich uszczegóławiania na części składowe. Na przykład, w = za x b. W wieloetapowej analizie czynnikowej czynniki są wyszczególnione za i b na bloki konstrukcyjne w celu zbadania ich zachowania. Szczegółowy opis czynników może być kontynuowany. W tym przypadku badany jest wpływ czynników o różnych poziomach podporządkowania.

Konieczne jest również rozróżnienie statyczny i dynamiczny Analiza czynników. Pierwszy typ jest używany podczas badania wpływu czynników na wskaźniki wydajności w odpowiednim dniu. Innym typem jest technika badania związków przyczynowych w dynamice.

Wreszcie analiza czynnikowa może być z mocą wsteczną, który bada przyczyny wzrostu wskaźników wydajności w minionych okresach, oraz obiecujący, który analizuje zachowanie czynników i wskaźników wydajności w perspektywie.

Główne zadania analizy czynnikowej są następujące.

1. Dobór czynników determinujących badane wskaźniki efektywności.

2. Klasyfikacja i usystematyzowanie czynników w celu zapewnienia zintegrowanego i systematycznego podejścia do badania ich wpływu na wyniki działalności gospodarczej.

3. Określenie formy zależności między czynnikami a efektywnym wskaźnikiem.

4. Modelowanie zależności między wynikami a wskaźnikami czynnikowymi.

5. Obliczenie wpływu czynników i ocena roli każdego z nich w zmianie wartości efektywnego wskaźnika.

6. Praca z modelem czynnikowym (jego praktyczne zastosowanie w zarządzaniu procesami gospodarczymi).

Dobór czynników do analizy Ten lub inny wskaźnik jest przeprowadzany na podstawie wiedzy teoretycznej i praktycznej zdobytej w tej branży. W tym przypadku zwykle wychodzą z zasady: im większy zespół czynników jest badany, tym dokładniejsze będą wyniki analizy. Jednocześnie należy pamiętać, że jeśli ten zespół czynników zostanie uznany za sumę mechaniczną, bez uwzględnienia ich interakcji, bez podkreślania głównych, determinujących, wnioski mogą być błędne. W AHD wzajemnie powiązane badanie wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników dokonuje się poprzez ich usystematyzowanie, co jest jednym z głównych zagadnień metodologicznych tej nauki.

Ważną kwestią metodologiczną w analizie czynnikowej jest określenie formy uzależnienia między czynnikami a wskaźnikami wydajności: funkcjonalne lub stochastyczne, bezpośrednie lub odwrotne, prostoliniowe lub krzywoliniowe. Wykorzystuje doświadczenie teoretyczne i praktyczne, a także metody porównywania szeregów równoległych i dynamicznych, analityczne grupowanie informacji wstępnych, graficzne itp.

Modelowanie wskaźników ekonomicznych (deterministyczny i stochastyczny) to także złożony problem metodologiczny w analizie czynnikowej, którego rozwiązanie wymaga specjalnej wiedzy i umiejętności praktycznych w tym zakresie. W związku z tym w tym kursie wiele uwagi poświęcono tej kwestii.

Najważniejszym aspektem metodologicznym AHD jest obliczenia wpływu czynniki według wartości efektywnych wskaźników, dla których w analizie wykorzystuje się cały arsenał metod, istotę, cel, którego zakres i sposób obliczania omówiono w kolejnych rozdziałach.

I wreszcie ostatni etap analizy czynnikowej - praktyczne wykorzystanie modelu czynnikowego do obliczania rezerw na wzrost efektywnego wskaźnika, do planowania i prognozowania jego wartości w przypadku zmiany sytuacji produkcyjnej.

5.2. Klasyfikacja czynników w analizie działalności gospodarczej

Znaczenie klasyfikacji czynników.Główne rodzaje czynników. Pojęcie i różnica między różnymi typami czynników w AHD.

Klasyfikacja czynników polega na ich podziale na grupy w zależności od wspólnych cech. Pozwala na głębsze zrozumienie przyczyn zmiany badanych zjawisk, trafniejszą ocenę miejsca i roli każdego czynnika w kształtowaniu wartości efektywnych wskaźników.

Czynniki badane w analizie można sklasyfikować według różnych kryteriów (rys. 5.1).

Ze swej natury czynniki dzielą się na naturalne i klimatyczne, społeczno-ekonomiczne i produkcyjno-ekonomiczne. Czynniki naturalne i klimatyczne mają duży wpływ na wyniki działań w rolnictwo, w górnictwie, leśnictwie i innych gałęziach przemysłu. Uwzględnienie ich wpływu pozwala na dokładniejszą ocenę wyników pracy podmiotów gospodarczych.

DO czynniki społeczno-ekonomiczne obejmują warunki mieszkaniowe pracowników, organizację pracy kulturalnej, sportowej i rekreacyjnej w przedsiębiorstwie, ogólny poziom kultury i kształcenia kadr itp. Przyczyniają się do pełniejszego wykorzystania zasobów produkcyjnych przedsiębiorstwa i zwiększają efektywność jego pracy.

Czynniki produkcyjne i ekonomiczne określić kompletność i efektywność wykorzystania zasobów produkcyjnych przedsiębiorstwa oraz ostateczne wyniki jego działalności.

W zależności od stopnia wpływu na wyniki działalności gospodarczej czynniki dzielą się na główne i drugorzędne. DO główny obejmuje czynniki, które mają decydujący wpływ na wskaźnik wydajności. Wtórny za te, które nie mają decydującego wpływu na wyniki działalności gospodarczej w obecnym środowisku. Należy tutaj zauważyć, że ten sam czynnik, w zależności od okoliczności, może być zarówno pierwotny, jak i wtórny. Umiejętność wyodrębnienia głównych, determinujących czynników z różnych czynników zapewnia poprawność wniosków na podstawie wyników analizy.

Duże znaczenie w badaniu zjawisk i procesów gospodarczych oraz ocenie wyników przedsiębiorstw ma klasyfikacja czynników do wewnętrzny i zewnętrzny, to znaczy od czynników, które zależą i nie są zależne od działalności przedsiębiorstwa. Analiza powinna skupiać się głównie na badaniu czynników wewnętrznych, na które przedsiębiorstwo może mieć wpływ.

Jednocześnie w wielu przypadkach, przy rozwiniętych powiązaniach i relacjach przemysłowych, na wyniki każdego przedsiębiorstwa duży wpływ ma działalność innych przedsiębiorstw, np. Jednolitość i terminowość dostaw surowców, materiałów, ich jakość, koszt, warunki rynkowe, procesy inflacyjne itp. Efekty pracy przedsiębiorstw odzwierciedlają zmiany w zakresie specjalizacji i współpracy przemysłowej. Te czynniki są zewnętrzne. Nie charakteryzują one wysiłków danego zespołu, ale ich badanie pozwala dokładniej określić stopień wpływu przyczyn wewnętrznych, a tym samym pełniej ujawnić wewnętrzne rezerwy produkcji.

W celu prawidłowej oceny działalności przedsiębiorstw należy podzielić czynniki cel i subiektywny Celowe, na przykład klęska żywiołowa, nie zależą od woli i pragnień ludzi. W przeciwieństwie do obiektywnych, subiektywnych powodów zależy od działań osób prawnych i osób fizycznych.

Pod względem rozpowszechnienia czynniki dzielą się na są pospolite i konkretny. Do czynników ogólnych należą czynniki, które działają we wszystkich sektorach gospodarki. Konkretne to te, które działają w określonej gałęzi gospodarki lub przedsiębiorstwa. Taki podział czynników pozwala na pełniejsze uwzględnienie specyfiki poszczególnych przedsiębiorstw, gałęzi produkcji i dokładniejszą ocenę ich działalności.

Ze względu na okres wpływu na wyniki działalności gospodarczej wyróżnia się czynniki stały i zmienne. Czynniki stałe wpływają na badane zjawisko w sposób ciągły, przez cały czas. Wpływ czynników zmiennych objawia się okresowo, na przykład rozwój nowych technologii, nowych rodzajów produktów, nowych technologii produkcji itp.

Duże znaczenie dla oceny działalności przedsiębiorstw ma podział czynników ze względu na charakter ich działania intensywny i rozległy. Rozległe czynniki obejmują czynniki, które są związane z ilościowym, a nie jakościowym wzrostem efektywnego wskaźnika, na przykład wzrost wielkości produkcji poprzez powiększenie powierzchni uprawnej, zwiększenie liczby zwierząt gospodarskich, liczby pracowników itp. Intensywne czynniki charakteryzują stopień wysiłku, pracochłonność procesu produkcyjnego, np. Wzrost plonów, produktywność zwierząt, poziom wydajności pracy.

Jeśli analiza ma na celu zmierzenie wpływu każdego czynnika na wyniki działalności gospodarczej, to dzieli się je na ilościowy i wysoka jakość, złożona i proste, proste i pośredni, wymierny i niezmierzony.

Ilościowy brane są pod uwagę czynniki wyrażające ilościową pewność zjawisk (liczba pracowników, wyposażenia, surowców itp.). Jakościowy czynniki determinują cechy wewnętrzne, znaki i cechy badanych obiektów (wydajność pracy, jakość produktu, żyzność gleby itp.).

Większość badanych czynników ma złożony skład, składa się z kilku elementów. Jednak są takie, których nie można rozłożyć na części składowe. W związku z tym czynniki są podzielone na złożony (złożony) i prosty (elementarny). Przykładem złożonego czynnika jest wydajność pracy, a prostym czynnikiem jest liczba dni roboczych w okresie sprawozdawczym.

Jak już wskazano, niektóre czynniki mają bezpośredni wpływ na efektywny wskaźnik, inne pośrednio. W zależności od stopnia podporządkowania (hierarchii) wyróżnia się czynniki pierwszego, drugiego, trzeciego i kolejnych poziomów podporządkowania. DO czynniki pierwszego poziomu obejmują te, które bezpośrednio wpływają na wskaźnik wydajności. Nazywa się to czynnikami, które pośrednio determinują efektywny wskaźnik, wykorzystując czynniki pierwszego poziomu czynniki drugiego rzędu itp. Na rys. 5.2 pokazuje, że czynniki pierwszego poziomu to średnia roczna liczba pracowników i średnia roczna produkcja jednego pracownika. Liczba dni przepracowanych przez jednego pracownika i średnia dzienna produkcja to czynniki drugiego rzędu w stosunku do produkcji brutto. Czynniki trzeciego poziomu obejmują długość dnia roboczego i średnią godzinową wydajność.

Wpływ poszczególnych czynników na wskaźnik wykonania można określić ilościowo. Jednocześnie istnieje szereg czynników, których wpływu na wyniki przedsiębiorstw nie da się bezpośrednio zmierzyć, na przykład zapewnienie pracownikom mieszkań, placówek opieki nad dziećmi, poziomu wyszkolenia itp.

5.3. Systematyzacja czynników w analizie działalności gospodarczej

Potrzeba i znaczenie usystematyzowania czynników. Główne sposoby systematyzacji czynników w analizie deterministycznej i stochastycznej.

Systematyczne podejście w AHD wymaga wzajemnie powiązanych badań czynników, biorąc pod uwagę ich wewnętrzne i zewnętrzne powiązania, interakcje i podporządkowanie, co osiąga się poprzez systematyzację. Systematyzacja jako całość to uszeregowanie badanych zjawisk lub obiektów w określonej kolejności z określeniem ich relacji i podporządkowania.

Jednym ze sposobów usystematyzowania czynników jest tworzenie deterministycznych systemów czynnikowych. Utwórz system czynnikowy - oznacza przedstawienie badanego zjawiska w postaci sum algebraicznych, konkretu lub iloczynu kilku czynników, które określają jego wielkość i są od niego funkcjonalnie zależne.

Na przykład produkcję brutto przedsiębiorstwa przemysłowego można przedstawić jako iloczyn dwóch czynników pierwszego rzędu: średniej liczby pracowników i średniej rocznej produkcji jednego pracownika rocznie, która z kolei zależy bezpośrednio od liczby dni przepracowanych średnio przez jednego pracownika w ciągu roku i średniej dziennej produkcji pracownika ... Te ostatnie można również rozłożyć na długość dnia roboczego i średnią wydajność godzinową (rys. 5.2).

Rozwój deterministycznego systemu czynnikowego jest z reguły osiągany poprzez wyszczególnianie czynników złożonych. Elementarne (w naszym przykładzie liczba pracowników, liczba przepracowanych dni, długość dnia roboczego) nie są rozkładane na czynniki, ponieważ są jednorodne pod względem treści. Wraz z rozwojem systemu czynniki złożone są stopniowo uszczegóławiane na mniej ogólne, które z kolei na jeszcze mniej ogólne, stopniowo zbliżając się w zawartości analitycznej do elementarnych (prostych).

Należy jednak zauważyć, że rozwój systemów czynnikowych do wymaganej głębokości wiąże się z pewnymi trudnościami metodologicznymi, a przede wszystkim z trudnością znalezienia czynników ogólnych, które można by przedstawić jako iloczyn, iloraz lub algebraiczną sumę kilku czynników. Dlatego systemy deterministyczne zwykle obejmują najbardziej powszechne czynniki. Tymczasem badanie bardziej specyficznych czynników w AHD ma znacznie większe znaczenie niż ogólne.

Wynika z tego, że doskonalenie metodologii analizy czynnikowej powinno mieć na celu wzajemne badanie poszczególnych czynników, które z reguły pozostają w relacji stochastycznej z efektywnymi wskaźnikami.

Duże znaczenie w badaniu relacji stochastycznych ma analiza strukturalna i logiczna zależności między badanymi wskaźnikami. Pozwala na ustalenie obecności lub braku związków przyczynowych między badanymi wskaźnikami, zbadanie kierunku związku, formy zależności itp., Co jest bardzo istotne przy określaniu stopnia ich wpływu na badane zjawisko oraz przy uogólnianiu wyników analizy.

Analizę struktury powiązania badanych wskaźników w AHD przeprowadza się za pomocą konstrukcji schemat blokowy strukturalno-logiczny, co pozwala ustalić obecność i kierunek związku nie tylko między badanymi czynnikami a wskaźnikiem efektywności, ale także między samymi czynnikami. Po zbudowaniu schematu blokowego widać, że wśród badanych czynników są takie, które mniej lub bardziej bezpośrednio wpływają na efektywny wskaźnik, oraz takie, które wpływają nie tyle na efektywny wskaźnik, co na siebie nawzajem.

Na przykład na ryc. 5.3 pokazuje zależność między jednostkowym kosztem produkcji roślinnej a czynnikami takimi jak plon upraw, produktywność pracy, ilość zastosowanego nawozu, jakość nasion, stopień mechanizacji produkcji.

Przede wszystkim konieczne jest ustalenie obecności i kierunku związku między kosztem produkcji a każdym czynnikiem. Oczywiście istnieje między nimi ścisły związek. W tym przykładzie tylko plony mają bezpośredni wpływ na koszt produkcji. Wszystkie inne czynniki wpływają na koszty produkcji nie tylko bezpośrednio, ale także pośrednio, poprzez plony i wydajność pracy. Na przykład ilość nawozów stosowanych do gleby przyczynia się do wzrostu plonów, co przy pozostałych czynnikach prowadzi do obniżenia jednostkowego kosztu produkcji. Należy jednak wziąć pod uwagę fakt, że wzrost ilości stosowanych nawozów prowadzi do wzrostu kosztów w przeliczeniu na hektar zasiewu. A jeśli kwota kosztów wzrośnie szybciej niż wydajność, to koszt produkcji nie zmniejszy się, ale wzrośnie. Oznacza to, że połączenie między tymi dwoma wskaźnikami może być zarówno bezpośrednie, jak i odwrotne. Ma podobny wpływ na koszty produkcji i jakość nasion. Zakup elitarnych, wysokiej jakości nasion powoduje wzrost kosztów. Jeśli wzrosną w większym stopniu niż plon z zastosowania nasion wyższej jakości, to koszt produkcji wzrośnie i odwrotnie.

Stopień mechanizacji produkcji wpływa na koszt produkcji zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio. Wzrost poziomu mechanizacji powoduje wzrost kosztów utrzymania środków trwałych. Jednak jednocześnie wzrasta wydajność pracy, wzrasta wydajność, co pomaga obniżyć koszty produkcji.

Z badania związków między czynnikami wynika, że \u200b\u200bspośród wszystkich badanych czynników nie ma związku przyczynowego między jakością nasion, ilością nawozów i mechanizacją produkcji. Nie ma również bezpośredniej odwrotnej zależności tych wskaźników od poziomu plonów. Wszystkie inne czynniki wpływają na siebie bezpośrednio lub pośrednio.

Zatem usystematyzowanie czynników pozwala na głębsze zbadanie zależności czynników w kształtowaniu się wartości badanego wskaźnika, co jest bardzo istotne na kolejnych etapach analizy, zwłaszcza na etapie modelowania badanych wskaźników.

5.4. Modelowanie deterministyczne i transformacja systemów czynnikowych

Istota i znaczenie modelowania, jego wymagania. Główne typy deterministycznych modeli czynnikowych. Metody konwersji modeli silniowych. Zasady modelowania.

Jednym z zadań analizy czynnikowej jest modelowanie relacji między wskaźnikami wydajności a czynnikami określającymi ich wartość.

Modelowanie - jest to jedna z najważniejszych metod poznania naukowego, za pomocą której tworzony jest model (konwencjonalny obraz) przedmiotu badań. Jego istota polega na tym, że związek badanego wskaźnika z silnią jest przekazywany w postaci określonego równania matematycznego.

Analiza czynnikowa wyróżnia modele deterministyczne (funkcjonalne) i stochastyczny (korelacja). Za pomocą deterministycznych modeli czynnikowych bada się związek funkcjonalny między efektywnym wskaźnikiem (funkcją) a czynnikami (argumentami).

Przy modelowaniu deterministycznych układów czynnikowych konieczne jest spełnienie szeregu wymagań.

1. Czynniki zawarte w modelu i same modele powinny mieć określony charakter, naprawdę istnieć, a nie być wymyślane przez abstrakcyjne wielkości lub zjawiska.

2. Czynniki wchodzące w skład systemu powinny być nie tylko niezbędnymi elementami formuły, ale także pozostawać w związku przyczynowym z badanymi wskaźnikami. Innymi słowy, skonstruowany system czynnikowy musi mieć wartość poznawczą. Modele czynnikowe, które odzwierciedlają związek przyczynowo-skutkowy między wskaźnikami, mają znacznie większą wartość poznawczą niż modele utworzone przy użyciu technik abstrakcji matematycznej. To ostatnie można zilustrować następująco. Weźmy dwa modele:

1) VP \u003d CRx GW:

2) GV \u003d VP / CR,gdzie VP - produkcja brutto przedsiębiorstwa; CR - liczba pracowników w przedsiębiorstwie; GV - średnia roczna produkcja jednego pracownika.

W pierwszym systemie czynniki pozostają w związku przyczynowym ze wskaźnikiem efektywnym, w drugim - w związku matematycznym. Oznacza to, że drugi model, zbudowany na zależnościach matematycznych, ma mniejszą wartość poznawczą niż pierwszy.

3. Wszystkie wskaźniki modelu silniowego powinny być mierzalne ilościowo, tj. musi mieć jednostkę miary i niezbędne bezpieczeństwo informacji.

4. Model czynnikowy powinien dawać możliwość pomiaru wpływu poszczególnych czynników, co oznacza, że \u200b\u200bpowinien uwzględniać proporcjonalność zmian wskaźników efektywnych i czynnikowych, a suma wpływu poszczególnych czynników powinna być równa łącznemu wzrostowi efektywnego wskaźnika.

W analizie deterministycznej wyróżnia się następujące typy najczęściej występujących modeli czynnikowych.

1. Modele addytywne:

Stosuje się je w przypadkach, gdy efektywnym wskaźnikiem jest algebraiczna suma kilku wskaźników czynnikowych.

2. Modele multiplikatywne:

Ten typ modelu jest używany, gdy wskaźnik wydajności jest wypadkową kilku czynników.

3. Wiele modeli:

Stosuje się je, gdy efektywny wskaźnik uzyskuje się poprzez podzielenie jednego wskaźnika czynnikowego przez wartość drugiego.

4. Modele mieszane (połączone) to połączenie różnych kombinacji poprzednich modeli:

Modelowanie systemów multiplikatywnych w AHD odbywa się poprzez sekwencyjny podział czynników pierwotnego układu na czynniki-czynniki. Przykładowo badając proces kształtowania się wolumenu produkcji (patrz rysunek 5.2), można posłużyć się takimi deterministycznymi modelami jak:

Modele te odzwierciedlają proces uszczegóławiania początkowego układu czynnikowego postaci multiplikatywnej i rozszerzania go przez podział czynników złożonych na czynniki. Stopień szczegółowości i rozbudowy modelu zależy od celu badania, a także od możliwości uszczegółowienia i sformalizowania wskaźników w ramach ustalonych reguł.

Podobnie, modelowanie układów addytywnych dzieląc jeden lub więcej wskaźników czynnikowych na elementy składowe.

Jak wiadomo, wielkość sprzedaży produktów wynosi:

VRP \u003dVBP -VI,

gdzie VBP - wielkość produkcji; VI - wielkość wykorzystania produktów w gospodarstwie.

W gospodarstwie produkty były używane jako nasiona (C) i pasza (DO). Następnie podany model początkowy można zapisać następująco: VRP \u003dVBP - (C + K).

Do klasy wiele modeli stosują następujące metody ich transformacji: wydłużanie, rozszerzanie formalne, rozszerzanie i kurczenie.

Metoda pierwsza polega na wydłużeniu licznika modelu pierwotnego poprzez zastąpienie jednego lub kilku czynników sumą jednorodnych wskaźników. Na przykład koszt jednostkowy można przedstawić jako funkcję dwóch czynników: zmian wysokości kosztów (3) i wielkości produkcji (VBP). Początkowy model tego układu silniowego będzie miał postać

Jeśli całkowity koszt (3) zostanie zastąpiony ich indywidualnymi składnikami, takimi jak gaża (3P), surowce i dostawy (CM), amortyzacja środków trwałych (A), koszty ogólne (HP) itd., to deterministyczny model czynnikowy będzie miał postać modelu addytywnego z nowym zestawem czynników:

gdzie X 1 - pracochłonność produktów; X 2 - materiałowe zużycie produktów; X 3 - kapitałochłonność produktów; X 4 - poziom napowietrzny.

Formalna metoda dekompozycji System czynnikowy przewiduje wydłużenie mianownika pierwotnego modelu czynnikowego poprzez zastąpienie jednego lub większej liczby czynników sumą lub iloczynem jednorodnych wskaźników. Gdyby W = L+ M + N + P, więc

W rezultacie otrzymaliśmy ostateczny model tego samego typu co oryginalny system czynnikowy (model wielokrotny). W praktyce taki rozkład występuje dość często. Na przykład przy analizie wskaźnika opłacalności produkcji (R):

gdzie P to kwota zysku ze sprzedaży produktu; 3 - suma kosztów wytworzenia i sprzedaży produktów. Jeżeli kwota kosztów zostanie zastąpiona jej poszczególnymi składnikami, ostateczny model w wyniku transformacji przybierze następującą postać:

Koszt jednego tonokilometra zależy od wysokości kosztów utrzymania i eksploatacji samochodu (3) oraz od jego średniej rocznej produkcji (GV). Początkowy model tego systemu będzie wyglądał następująco: С tkm = 3 / GW. Biorąc pod uwagę, że średnia roczna produkcja samochodu zależy z kolei od liczby dni przepracowanych przez jeden samochód w ciągu roku (RE), czas trwania zmiany (P) i średnią godzinową produkcję (CV), możemy znacznie wydłużyć ten model i rozłożyć wzrost kosztów na więcej czynników:

Metoda rozszerzenia polega na rozszerzeniu pierwotnego modelu silniowego poprzez pomnożenie licznika i mianownika ułamka przez jeden lub więcej nowych wskaźników. Na przykład, jeśli oryginalny model

wprowadź nowy wykładnik, a model przybierze postać

Rezultatem jest ostateczny model multiplikatywny w postaci iloczynu nowego zestawu czynników.

Ta metoda modelowania jest bardzo szeroko stosowana w analizie. Na przykład średni roczny wynik jednego pracownika (wskaźnik wydajności pracy) można zapisać w następujący sposób: GW \u003d VP / CR. Jeśli wprowadzisz wskaźnik, taki jak liczba dni przepracowanych przez wszystkich pracowników (re), otrzymujemy następujący model rocznej produkcji:

gdzie DV - średnia dzienna produkcja; D - liczba dni przepracowanych przez jednego pracownika.

Po wprowadzeniu wskaźnika liczby godzin przepracowanych przez wszystkich pracowników (D), otrzymamy model z nowym zestawem czynników: średnia wydajność godzinowa (CV), liczba dni przepracowanych przez jednego pracownika (RE) i czas trwania dnia roboczego (I):

Metoda redukcji polega na utworzeniu nowego modelu czynnikowego poprzez podzielenie licznika i mianownika ułamka przez ten sam wskaźnik:

W tym przypadku wynikowy model jest tego samego typu, co oryginalny, ale z innym zestawem czynników.

Ponownie praktyczny przykład. Jak wiadomo, rentowność ekonomiczną przedsiębiorstwa oblicza się, dzieląc kwotę zysku ( P.) za średnią roczną wartość kapitału trwałego i obrotowego przedsiębiorstwa (KL):

R \u003dP. / KL.

Jeśli podzielimy licznik i mianownik przez wielkość sprzedaży produktów (obrót), to otrzymamy model wielokrotny, ale z nowym zestawem czynników: opłacalnością sprzedaży i kapitałochłonnością produktów:

I jeszcze jeden przykład. Produktywność kapitału (FO) jest określana przez stosunek brutto ( Wiceprezes) lub produkty komercyjne ( TP) do średniorocznego kosztu środków trwałych (OPF):

Podzielenie licznika i mianownika przez średnią roczną liczbę pracowników (CR), otrzymujemy bardziej znaczący model wielokrotny z innymi wskaźnikami czynników: średnią roczną produkcją jednego pracownika (GV), charakteryzująca poziom wydajności pracy i stosunek kapitału do pracy (Fw):

Należy zauważyć, że w praktyce kilka metod można zastosować sekwencyjnie, aby przekształcić ten sam model. Na przykład:

gdzie FD - zwrot z aktywów; RP - wolumen sprzedanych produktów (przychód); С - koszt sprzedanych towarów; P.- zysk; OPF - średni roczny koszt środków trwałych; OS - średnie salda kapitału obrotowego.

W tym przypadku do przekształcenia pierwotnego modelu czynnikowego, który jest zbudowany na zależnościach matematycznych, zastosowano metody wydłużania i rozszerzania. W rezultacie okazał się bardziej sensowny model, który ma dużą wartość poznawczą, gdyż uwzględnia związki przyczynowo-skutkowe między wskaźnikami. Uzyskany ostateczny model pozwala zbadać, jak rentowność środków trwałych, stosunek środków trwałych do środków obrotowych, a także wskaźnik rotacji środków obrotowych wpływają na rentowność majątku.

Zatem wskaźniki wydajności można rozłożyć na elementy składowe (czynniki) na różne sposoby i przedstawić w postaci różnych typów modeli deterministycznych. Wybór metody modelowania zależy od przedmiotu badań, celu, a także od profesjonalnej wiedzy i umiejętności badacza.

Proces modelowania układów czynnikowych jest bardzo trudnym i kluczowym momentem w AHD. Ostateczne wyniki analizy zależą od tego, jak realistyczne i dokładne są utworzone modele odzwierciedlające zależność między badanymi wskaźnikami.

Nazywa analiza czynników... Główne rodzaje analizy czynnikowej to analiza deterministyczna i analiza stochastyczna.

Deterministyczna analiza czynnikowa opiera się na metodzie badania wpływu takich czynników, których związek z uogólniającym wskaźnikiem ekonomicznym jest funkcjonalny. To ostatnie oznacza, że \u200b\u200bwskaźnik uogólniający jest albo iloczynem, albo ilorazem dzielenia, albo algebraiczną sumą poszczególnych czynników.

Analiza czynnikowa stochastyczna opiera się na metodologii badania wpływu takich czynników, których związek z uogólniającym wskaźnikiem ekonomicznym jest probabilistyczny, w przeciwnym razie - korelacyjny.

W przypadku związku funkcjonalnego ze zmianą argumentu zawsze następuje odpowiednia zmiana funkcji. Jeśli istnieje relacja probabilistyczna, zmiana argumentu może być połączona z kilkoma wartościami zmiany funkcji.

Analiza czynnikowa jest również podzielona na prosto, w przeciwnym razie analiza dedukcyjna i plecy analiza (indukcyjna).

Pierwszy rodzaj analizy przeprowadza badanie wpływu czynników metodą dedukcyjną, czyli w kierunku od ogółu do szczegółu. Odwrotna analiza czynnikowa wpływ czynników bada się metodą indukcyjną - od poszczególnych czynników do uogólniających wskaźników ekonomicznych.

Klasyfikacja czynników wpływających na efektywność organizacji

Czynniki, których wpływ bada się podczas postępowania, są klasyfikowane według różnych cech. Przede wszystkim można je podzielić na dwa główne typy: czynniki wewnętrznew zależności od aktywności tego i czynniki zewnętrzneniezależne od tej organizacji.

Czynniki wewnętrzne, w zależności od skali ich wpływu, można podzielić na większe i mniejsze. Główne czynniki obejmują czynniki związane z wykorzystaniem i materiałami, a także czynniki związane z zaopatrzeniem i działaniami marketingowymi oraz niektórymi innymi aspektami organizacji. Główne czynniki mają fundamentalny wpływ na uogólnione wskaźniki ekonomiczne. Czynniki zewnętrzneniezależne od tej organizacji wynikają z uwarunkowań przyrodniczych i klimatycznych (geograficznych), społeczno-ekonomicznych, a także zewnętrznych warunków ekonomicznych.

W zależności od czasu ich wpływu na wskaźniki ekonomiczne można wyróżnić czynniki stałe i zmienne... Pierwszy rodzaj czynników ma wpływ na wskaźniki ekonomiczne, który nie jest ograniczony w czasie. Zmienne czynniki wpływają na wyniki gospodarcze tylko przez określony czas.

Czynniki można podzielić na ekstensywny (ilościowy) i intensywny (jakościowy) na podstawie istoty ich wpływu na wskaźniki ekonomiczne. Na przykład, jeśli badany jest wpływ czynników pracy na wielkość produkcji, to zmiana liczby pracowników będzie czynnikiem rozległym, a zmiana produktywności jednego pracownika - intensywnym.

Czynniki wpływające na wskaźniki ekonomiczne, ze względu na stopień ich uzależnienia od woli i świadomości pracowników organizacji oraz innych osób, można podzielić na czynniki obiektywne i subiektywne... Czynniki obiektywne mogą obejmować warunki pogodowe, klęski żywiołowe niezależne od działalności człowieka. Czynniki subiektywne są całkowicie zależne od ludzi. Zdecydowaną większość czynników należy sklasyfikować jako subiektywne.

Czynniki można również podzielić, w zależności od ich zakresu, na czynniki o nieograniczonym i ograniczonym działaniu. Pierwszy rodzaj czynników występuje wszędzie, we wszystkich działach gospodarki narodowej. Drugi rodzaj czynników wpływa tylko na branżę, a nawet pojedynczą organizację.

Ze względu na swoją strukturę czynniki dzielą się na proste i złożone. Przytłaczająca większość czynników jest złożona, w tym kilka elementów. Jednocześnie istnieją również czynniki, które nie pozwalają na rozczłonkowanie. Na przykład zwrot z aktywów jest przykładem złożonego czynnika. Liczba dni, przez które sprzęt pracował w danym okresie, to prosty czynnik.

Ze względu na charakter wpływu na uogólnione wskaźniki ekonomiczne istnieją czynniki bezpośrednie i pośrednie... Tak więc zmianę sprzedanych produktów, choć ma odwrotny wpływ na wielkość zysku, należy uznać za czynniki bezpośrednie, czyli czynnik pierwszego zamówienia. Zmiana wartości kosztów materiałowych wpływa pośrednio na zysk, tj. wpływa na zysk nie bezpośrednio, ale poprzez koszt, który jest czynnikiem pierwszego zamówienia. Na tej podstawie poziom kosztów materiałowych należy uznać za czynnik drugiego rzędu, czyli czynnik pośredni.

W zależności od tego, czy możliwe jest kwantyfikowanie wpływu tego czynnika na uogólniający wskaźnik ekonomiczny, istnieją czynniki mierzalne i niemierzalne.

Klasyfikacja ta jest ściśle powiązana z klasyfikacją rezerw na zwiększenie efektywności działalności gospodarczej organizacji, czyli innymi słowy, rezerw na poprawę analizowanych wskaźników ekonomicznych.

Analiza ekonomiczna czynnikowa

W tych znakach, które charakteryzują przyczynę, nazywane są silnymi, niezależnymi. Te same znaki, które charakteryzują efekt, są zwykle nazywane wypadkową zależną.

Zbiór silni i efektywnych cech, które są w jednym związku przyczynowym nazywamy system czynnikowy... Istnieje również koncepcja modelu systemu czynnikowego. Charakteryzuje związek między cechą efektywną, oznaczoną jako y, a cechami silnymi, oznaczoną jako. Innymi słowy, model systemu czynnikowego wyraża zależność między uogólniającymi wskaźnikami ekonomicznymi a indywidualnymi czynnikami, które na ten wskaźnik wpływają. W tym przypadku inne wskaźniki ekonomiczne działają jako czynniki, które są przyczyną zmiany wskaźnika uogólniającego.

Model systemu czynnikowego można wyrazić matematycznie za pomocą następującego wzoru:

Ustalenie relacji między uogólniającymi (efektywnymi) a wpływającymi na nie czynnikami nazywa się modelowaniem ekonomicznym i matematycznym.

W omawia dwa typy relacji między wskaźnikami uogólniającymi a czynnikami na nie wpływającymi:

• funkcjonalne (w przeciwnym razie - funkcjonalno-deterministyczne lub sztywno deterministyczne połączenie).
• połączenie stochastyczne (probabilistyczne).

Funkcjonalne połączenie - to taka zależność, w której każdej wartości czynnika (atrybutu czynnika) odpowiada dobrze zdefiniowana nielosowa wartość wskaźnika uogólniającego (atrybutu efektywnego).

Łącze stochastyczne - jest to taka zależność, w której każdej wartości czynnika (atrybutu czynnika) odpowiada zbiór wartości wskaźnika uogólniającego (atrybutu efektywnego). W tych warunkach dla każdej wartości współczynnika x wartości wskaźnika uogólniającego y tworzą warunkowy rozkład statystyczny. W efekcie zmiana wartości współczynnika x tylko średnio powoduje zmianę wskaźnika uogólniającego y.

Zgodnie z rozważanymi dwoma typami zależności, wyróżnia się metody deterministycznej analizy czynnikowej oraz metody stochastycznej analizy czynnikowej. Rozważ poniższy diagram:

Metody stosowane w analizie czynnikowej. Schemat nr 2

Największą kompletność i dogłębność badań analitycznych, największą dokładność wyników analiz zapewnia zastosowanie ekonomicznych i matematycznych metod badawczych.

Metody te mają kilka zalet w porównaniu z tradycyjnymi i statystycznymi metodami analizy.

Pozwalają więc na dokładniejsze i dokładniejsze wyliczenie wpływu poszczególnych czynników na zmianę wartości wskaźników ekonomicznych, a także pozwalają rozwiązać szereg problemów analitycznych, których nie da się zrobić bez zastosowania metod ekonomicznych i matematycznych.

Analiza czynnikowa zysku pozwala ocenić wpływ każdego czynnika z osobna na wynik finansowy jako całość. Przeczytaj, jak to zrobić i pobierz metodologię.

Istota analizy czynnikowej

Istotą metody silni jest określenie wpływu każdego czynnika z osobna na wynik jako całość. Jest to dość trudne, ponieważ czynniki wpływają na siebie nawzajem, a jeśli czynnik nie jest ilościowy (np. Usługa), to jego wagę ocenia ekspert, co pozostawia ślad subiektywności na całej analizie. Ponadto, gdy na wynik wpływa zbyt wiele czynników, dane nie mogą być przetwarzane i obliczane bez specjalnych programów do modelowania matematycznego.

Jeden z najważniejszych wskaźniki finansowe przedsiębiorstwo jest zyskiem. W ramach analizy czynnikowej lepiej analizować marżę zysku tam, gdzie nie ma kosztów stałych lub zysku ze sprzedaży.

Dowiedz się, jakie są przyczyny zmian, korzystając z modelu Excel

Pobieranie gotowy model w programie Excel. Pomoże Ci dowiedzieć się, jak wielkość sprzedaży, cena i struktura sprzedaży wpłynęły na przychody.

Analiza czynnikowa metodą substytucji łańcuchów

W analizie czynnikowej ekonomiści zwykle stosują metodę substytucji łańcuchowych, jednak z matematycznego punktu widzenia metoda ta jest niepoprawna i daje bardzo wypaczone wyniki, które różnią się znacznie w zależności od tego, które zmienne są podstawiane jako pierwsze, a które później (np. W tabeli 1).

Tabela 1... Analiza przychodów w zależności od ceny i ilości sprzedanych produktów

	Rok bazowy			W tym roku			Wzrost przychodów
			Dochód B 0			Dochód B 0	Kosztem ceny W p	Ze względu na ilość W q
opcja 1							P 1 Q 0 -P 0 Q 0	P 1 Q 1 -P 1 Q 0	B 1 -B 0
Opcja 2							P 1 Q 1 -P 0 Q 1	P 0 Q 1 -P 0 Q 0	B 1 -B 0

W pierwszej opcji przychody z tytułu ceny wzrosły o 500 rubli, aw drugiej o 600 rubli; przychody ze względu na ilość w pierwszej wzrosły o 300 rubli, aw drugiej tylko o 200 rubli. Zatem wyniki różnią się znacznie w zależności od kolejności podstawiania. ...

Można dokładniej rozłożyć czynniki wpływające na ostateczny wynik w zależności od marży (Nat) i liczby sprzedaży (Qty) (patrz Rysunek 1).

Obrazek 1

Wzór na wzrost zysku z tytułu marży: P nat \u003d ∆ Nat * (Number (tech) + Number (base)) / 2

Wzór na wzrost zysku ze względu na ilość: P count \u003d ∆ Qty * (Nat (tech) + Nat (base)) / 2

Przykład analizy dwuczynnikowej

Rozważ przykład w tabeli 2.

Tabela 2... Przykład dwuczynnikowej analizy przychodów

	Rok bazowy			W tym roku			Wzrost przychodów
			Dochód B 0			Dochód B 0	Ze względu na marżę W p	ilość W q
							∆ P (Q 1 + Q 0) / 2	∆ Q (P 1 + P 0) / 2	B 1 -B 0
Produkt „A”

Otrzymaliśmy uśrednione wartości między wariantami podstawień łańcuchowych (patrz tabela 1).

Model trójczynnikowy do analizy zysków

Model trójczynnikowy jest znacznie bardziej skomplikowany niż model dwuskładnikowy (rysunek 2).

Rysunek 2

Formuła używana do określania wpływu każdego czynnika w modelu 3-czynnikowym (na przykład znaczników, ilości, nazewnictwa) na wynik ogólny jest podobna do formuły w modelu dwuczynnikowym, ale jest bardziej skomplikowana.

P nat \u003d ∆Nat * ((liczba (technika) * Nom (technologia) + liczba (podstawa) * Nom (podstawa)) / 2 - ∆Kol * ∆Nom / 6)

Liczba P \u003d ∆Col * ((Nat (tech) * Nom (tech) + Nat (podstawa) * Nom (podstawa)) / 2 - ∆Nat * ∆Nom / 6)

P nom \u003d ∆Nom * ((Nat (tech) * Kol (tech) + Nat (podstawa) * Kol (podstawa)) / 2 - ∆Nat * ∆Col / 6)

Przykład analizy

W tabeli podaliśmy przykład zastosowania modelu trójczynnikowego.

Tabela 3... Przykład obliczania przychodów przy użyciu modelu trójczynnikowego

	Ostatni rok				W tym roku				Czynniki dochodowe
											Nomenklatura
									∆ Q ((N 1 P 1 + N 0 P 0) / 2 - - ∆ N ∆ P / 6)	∆ P ((N 1 Q 1 + N 0 Q 0) / 2 - - ∆ N ∆ Q / 6)	∆ N ((Q 1 P 1 + Q 0 P 0) / 2 - - ∆ Q ∆ P / 6)

Jeśli spojrzymy na wyniki analizy wpływów metodą czynnikową, to największy wzrost przychodów nastąpił ze względu na wzrost cen. Ceny wzrosły o (15/10 - 1) * 100% \u003d 50%, następne znaczenie miał wzrost w przedziale od 3 do 4 jednostek - tempo wzrostu (4/3 - 1) * 100% \u003d 33% i na ostatnim miejscu ” ilość ”, która wzrosła tylko o (120 / 100-1) * 100% \u003d 20%. Tym samym czynniki wpływają na zysk proporcjonalnie do tempa wzrostu.

Model czteroczynnikowy

Niestety, dla funkcji o postaci Pr \u003d Kol av * Nom * (Price - Seb) nie ma prostych wzorów na obliczenie wpływu poszczególnych czynników na wskaźnik.

Pr - zysk;

Khol av - średnia ilość na jednostkę towaru;

Nom - liczba pozycji magazynowych;

Cena - cena;

.

Istnieje metoda obliczeniowa oparta na twierdzeniu Lagrange'a o skończonym przyroście, wykorzystująca rachunek różniczkowy i całkowy, ale jest ona tak złożona i czasochłonna, że \u200b\u200bpraktycznie nie ma zastosowania w prawdziwym życiu.

Dlatego, aby wyodrębnić każdy czynnik z osobna, najpierw oblicza się czynniki bardziej ogólne zgodnie ze zwykłym modelem dwuczynnikowym, a następnie w ten sam sposób ich składniki.

Ogólna formuła zysku: Pr \u003d Qty * Nat (Nat - marża na jednostce produktów). W związku z tym określamy wpływ dwóch czynników: ilości i marży. Z kolei liczba sprzedanych produktów zależy od nomenklatury i średniej liczby sprzedaży na sztukę.

Otrzymujemy Quantity \u003d Kol av * Nom. A narzut zależy od ceny i kosztu, tj. Nat \u003d cena - Seb. Z kolei wpływ kosztu własnego na zmianę zysku zależy od ilości sprzedanych produktów oraz od zmiany samej ceny kosztu.

Dlatego musimy osobno określić wpływ 4 czynników na zmianę zysku: Ilość, Cena, Seb, Nom, używając 4 równań:

1. Pr \u003d Count * Nat
2. Ilość \u003d Kol av * Nom
3. Koszt \u003d ilość * Seb.
4. Exp \u003d Ilość * Cena

Przykład analizy modelu czteroczynnikowego

Spójrzmy na przykład. Wstępne dane i obliczenia w tabeli

Tabela 4... Przykład analizy zysków z wykorzystaniem modelu 4-czynnikowego

Ostatni rok
		Count (środa) Q (śro 0)				Zysk P 0
						Q 0 * (P 0 -C 0)
			∑Q 0 P 0 / ∑Q 0	∑Q 0 P 0 / ∑Q 0
W tym roku
		Count (środa) Q (środa 1)
						Q 1 * (P 1 -C 1)
Sumy i średnie ważone
			∑Q 1 P 1 / ∑Q 1	∑Q 1 P 1 / ∑Q 1
Wpływ czynnika na zmianę zysku
Nie m N ∆	Numer Q ∆	Count (środa) Q (cf) ∆	Cena £ P ∆		Nat H ∆
∆N * (Q (śr 0) + Q (śr 1)) / 2 * (H 1 + H 0) / 2	∆Q * (H 1 + H 0) / 2	∆Q (cf) * (N 1 + N 0) / 2 * (H 1 + H 0) / 2	∆P * (Q 1 + Q 0) / 2	∆С * (Q 1 + Q 0) / 2	∆H * (Q 1 + Q 0) / 2
Sumy i średnie ważone

Uwaga: liczby w tabeli Excel mogą różnić się o kilka jednostek od danych w opisie tekstowym, ponieważ są zaokrąglone do dziesiątych części w tabeli.

1. Najpierw, korzystając z modelu dwuczynnikowego (opisanego na samym początku), rozkładamy zmianę zysku na czynnik ilościowy i czynnik marży. To są czynniki pierwszego rzędu.

Pr \u003d Count * Nat

Liczba ∆ \u003d ∆Q * (H 1 + H 0) / 2 \u003d (220-180) * (3,9 + 4,7) / 2 \u003d 172

Nat ∆ \u003d ∆H * (Q 1 + Q 0) / 2 \u003d (4,7 - 3,9) * (220 + 180) / 2 \u003d 168

Sprawdź: ∆Пр \u003d Kol ∆ + Nat ∆ \u003d 172 + 168 \u003d 340

2. Obliczamy zależność od parametru kosztu. W tym celu dzielimy koszty na ilość i koszt według tej samej formuły, ale ze znakiem minus, ponieważ koszt zmniejsza zysk.

Koszt \u003d ilość * Seb

Ceb∆ \u003d - ∆C * (Q1 + Q0) / 2 \u003d - (7,2 - 6,4) * (180 + 220) / 2 \u003d -147

3. Obliczamy zależność od ceny. Aby to zrobić, dzielimy przychód na ilość i cenę przy użyciu tej samej formuły.

Exp \u003d Ilość * Cena

Cena∆ \u003d ∆P * (Q1 + Q0) / 2 \u003d (11,9 - 10,3) * (220 + 180) / 2 \u003d 315

Czek: Nat∆ \u003d Cena∆ - Seb∆ \u003d 315-147 \u003d 168

4. Obliczamy wpływ pozycji na zysk. Aby to zrobić, podzieliliśmy liczbę sprzedanych produktów przez liczbę sztuk w zakresie i średnią ilość na jednostkę asortymentu. Więc określimy stosunek czynnika ilościowego do nomenklatury rzeczowej. Następnie mnożymy uzyskane dane przez średni roczny narzut i przeliczamy go na ruble.

Qty \u003d Nom * Qty (środa)

Nom ∆ \u003d ∆N * (Q (śr 0) + Q (śr 1)) / 2 * (H 1 + H 0) / 2 \u003d (3 - 2) (73 + 90) / 2 * (4,7 + 3,9) \u003d 352

Liczba (śr.) \u003d ∆Q (śr.) * (N 1 + N 0) / 2 * (H 1 + H 0) / 2 \u003d (73 - 90) * (2 + 3) / 2 * (4,7 + 3,9) \u003d -180

Sprawdź: ilość ∆ \u003d Nom ∆ + ilość (por.) \u003d 352-180 \u003d 172

Powyższa czteroczynnikowa analiza wykazała, że \u200b\u200bzysk wzrósł w porównaniu z rokiem poprzednim z powodu:

• wzrost cen o 315 tysięcy rubli;
• zmiany w nomenklaturze o 352 tysiące rubli.

I zmniejszyło się z powodu:

• wzrost kosztów o 147 tysięcy rubli;
• spadek liczby sprzedaży o 180 tysięcy rubli.

Wydawałoby się to paradoksem: całkowita liczba sprzedanych lokali w bieżącym roku w porównaniu z rokiem poprzednim wzrosła o 40 sztuk, ale czynnik ilościowy pokazuje wynik ujemny. Dzieje się tak, ponieważ wzrost sprzedaży był spowodowany wzrostem pozycji nomenklatury. Jeśli w zeszłym roku było ich tylko 2, w tym roku dodano jeszcze jeden. Jednocześnie ilościowo towar „B” został sprzedany w roku sprawozdawczym za 20 sztuk. mniej niż poprzedni.

Sugeruje to, że wprowadzony w nowym roku produkt „C” częściowo zastąpił produkt „B”, ale przyciągnął nowych nabywców, których nie posiadał produkt „B”. Jeśli w przyszłym roku produkt „B” nadal będzie tracił swoją pozycję, można go usunąć z asortymentu.

Jeśli chodzi o ceny, to ich wzrost o (11,9 / 10,3 - 1) * 100% \u003d 15,5% nie wpłynął znacząco na sprzedaż w ogóle. Sądząc po produkcie „A”, na który nie miały wpływu zmiany strukturalne w asortymencie, to jego sprzedaż wzrosła o 20%, pomimo wzrostu ceny o 33%. Oznacza to, że wzrost cen nie jest krytyczny dla firmy.

Wszystko jest jasne, jeśli chodzi o koszt własny: wzrósł, a zysk spadł.

Analiza czynnikowa zysku ze sprzedaży

Evgeny Shagin, cFO Firma zarządzająca RusCherMet

Aby przeprowadzić analizę czynnikową, musisz:

• wybrać podstawę do analizy - przychody ze sprzedaży, zysk;
• wybierz czynniki, których wpływ należy ocenić. W zależności od wybranej podstawy analizy mogą to być: wielkość sprzedaży, koszt własny, koszty operacyjne, przychód pozaoperacyjny, odsetki od kredytu, podatki;
• ocenić wpływ każdego czynnika na ostateczny wskaźnik. W podstawowym wyliczeniu za poprzedni okres podstawiamy wartość wybranego czynnika z okresu sprawozdawczego i korygujemy ostateczny wskaźnik uwzględniając te zmiany;
• określić wpływ czynnika. Od otrzymanej wartości pośredniej szacowanego wskaźnika odejmij jego rzeczywistą wartość za poprzedni okres. Jeśli liczba jest dodatnia, zmiana współczynnika miała wpływ pozytywny, negatywny - negatywny.

Przykład analizy czynnikowej zysku ze sprzedaży

Spójrzmy na przykład. Raport o wyniki finansowe Zastąpmy wartość wolumenu sprzedaży z bieżącego okresu (571.513.512 rubli zamiast 488.473.087 rubli) za poprzedni okres, wszystkie pozostałe wskaźniki pozostaną takie same (patrz tabela 5). W rezultacie zysk netto wzrósł o 83 040 425 RUB. (116049828 rubli - 33009403 rubli). Oznacza to, że gdyby w poprzednim okresie firmie udało się sprzedać produkty za taką samą kwotę jak w tym, to jej zysk netto wzrósłby tylko o te 83 040 425 rubli.

Tablica 5... Analiza czynnikowa zysku według wielkości sprzedaży

Indeks	Poprzedni okres, pocieraj.
		z substytucją znaczenie współczynnik z obecny kropka
Wielkość sprzedaży
Zysk brutto
Koszty operacyjne
Zysk z działalności operacyjnej
Oprocentowanie kredytu
Zysk przed opodatkowaniem
Zysk netto
1 Wartość sprzedaży w bieżącym okresie. 2 Wskaźnik jest przeliczany z uwzględnieniem korekty wielkości sprzedaży.

Korzystając z podobnego schematu, możesz ocenić wpływ każdego czynnika i przeliczyć zysk netto, a ostateczne wyniki można podsumować w jednej tabeli (patrz tabela 6).

Tablica 6... Wpływ czynników na zysk, ruble

Wielkość sprzedaży
Koszt sprzedanych towarów, usług
Koszty operacyjne
Przychody / koszty nieoperacyjne
Oprocentowanie kredytu
Całkowity	32 244 671

Jak wynika z tabeli 6, największy wpływ w analizowanym okresie miał wzrost sprzedaży (83 040 425 rubli). Suma wpływu wszystkich czynników pokrywa się z faktyczną zmianą zysku za miniony okres. Stąd możemy stwierdzić, że wyniki analizy są prawidłowe.

Wniosek

Podsumowując, chciałbym zrozumieć: z czym porównać zysk w analizie czynnikowej? Ostatni rok, rok bazowy, konkurenci, plan? Jak zrozumieć, czy przedsiębiorstwo dobrze funkcjonowało w tym roku, czy nie? Na przykład przedsiębiorstwo podwoiło zysk za bieżący rok, wydawałoby się, że to doskonały wynik! Ale w tym czasie konkurenci przeprowadzili techniczne ponowne wyposażenie przedsiębiorstwa i od przyszłego roku wypierają szczęśliwców z rynku. A jeśli porównasz z konkurentami, to ich dochody są mniejsze, ponieważ zamiast, powiedzmy, reklamować lub poszerzać asortyment, zainwestowali pieniądze w modernizację. Zatem wszystko zależy od celów i planów przedsiębiorstwa. Z tego wynika, że \u200b\u200brzeczywisty zysk należy przede wszystkim porównać z planowanym.

Wszystkie procesy biznesowe przedsiębiorstw są ze sobą powiązane i współzależne. Niektóre z nich są ze sobą bezpośrednio powiązane, inne przejawiają się pośrednio. Dlatego istotną kwestią w analizie ekonomicznej jest ocena wpływu czynnika na określony wskaźnik ekonomiczny, i do tego służy analiza czynnikowa.

Analiza czynnikowa przedsiębiorstwa. Definicja. Cele. Wyświetlenia

Analiza czynnikowa odwołuje się w literaturze naukowej do sekcji wielowymiarowej analizy statystycznej, w której ocena obserwowanych zmiennych odbywa się za pomocą macierzy kowariancji lub korelacji.

Analiza czynnikowa została po raz pierwszy zastosowana w psychometrii, a obecnie jest stosowana w prawie wszystkich naukach, od psychologii po neurofizjologię i nauki polityczne. Podstawowe pojęcia analizy czynnikowej zostały zdefiniowane przez angielskiego psychologa Galtona, a następnie opracowane przez Spearmana, Thurstone'a, Cattella.

Można wyróżnić 2 cele analizy czynnikowej:
- określenie związku między zmiennymi (klasyfikacja).
- redukcja liczby zmiennych (grupowanie).

Analiza czynnikowa przedsiębiorstwa - kompleksowa metodologia systematycznego badania i oceny wpływu czynników na wartość efektywnego wskaźnika.

Następujące rodzaje analizy czynnikowej:

1. Funkcjonalny, w którym efektywny wskaźnik jest definiowany jako iloczyn lub algebraiczna suma czynników.
2. Korelacja (stochastyczna) - związek między wskaźnikiem wydajności a czynnikami jest probabilistyczny.
3. Direct / Reverse - od ogółu do szczegółu i odwrotnie.
4. Jednostopniowy / wieloetapowy.
5. Retrospective / prospective.

Rozważmy bardziej szczegółowo pierwsze dwa.

Aby móc wydawać konieczna jest analiza czynnikowa:
- Wszystkie czynniki muszą być ilościowe.
- Liczba czynników jest 2 razy większa niż efektywnych wskaźników.
- Próbka jednorodna.
- Rozkład normalny czynników.

Analiza czynników realizowane w kilku etapach:
Scena 1. Czynniki są wybrane.
Etap 2. Czynniki są klasyfikowane i usystematyzowane.
Etap 3. Modeluje się zależność między wskaźnikiem wydajności a czynnikami.
Etap 4. Ocena wpływu każdego czynnika na efektywny wskaźnik.
Etap 5. Praktyczne wykorzystanie modelu.

Wyróżnia się metody deterministycznej analizy czynnikowej oraz metody stochastycznej analizy czynnikowej.

Deterministyczna analiza czynnikowa - badanie, w którym czynniki wpływają funkcjonalnie na efektywny wskaźnik. Deterministyczne metody analizy czynnikowej - metoda różnic bezwzględnych, metoda logarytmu, metoda różnic względnych. Ten rodzaj analizy jest najczęstszy ze względu na łatwość użycia i pozwala zrozumieć czynniki, które należy zmienić, aby zwiększyć / zmniejszyć efektywny wskaźnik.

Analiza czynnikowa stochastyczna - badanie, w którym czynniki wpływają probabilistycznie na wskaźnik wykonania, tj. gdy zmienia się czynnik, może istnieć kilka wartości (lub zakres) wskaźnika wynikowego. Metody analizy czynnikowej stochastycznej - teoria gier, programowanie matematyczne, analiza korelacji wielokrotnych, modele macierzowe.