Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | ... | 95 | Жестко детерминированные модели факторного анализа приобрели достаточно широкое распространение в рамках традиционного ретроспективного анализа.
Существуют следующие виды моделей детерминированного анализа:
1. Аддитивная модель, в которую факторы входят в виде алгебраической суммы,.
К таким моделям, например, относятся показатели себестоимости во взаимосвязи с элементами затрат на производство и со статьями затрат; показатель объема производства продукции в его взаимосвязи с объемом выпуска отдельных изделий или объема выпуска в отдельных подразделениях. Например модель товарного баланса:
Р = Зн + П - Зк - В, где: Р - реализация, Зн - запасы на начало периода, П - поступление товаров, Зк - запасы на конец периода, В - прочее выбытие товаров.
2. Мультипликативная модель, в которую факторы входят в виде произведения:
Примером мультипликативной модели является двухфакторная модель объема реализации, где Ч - среднесписочная численность работников;
CB - средняя выработка на одного работника.
3. Кратная модель, представляющая собой отношение факторов:
Примером кратной модели служит показатель срока оборачиваемости товаров (в днях) ТОБ.Т:
, где ЗТ - средний запас товаров; ОР - однодневный объем реализации.
Также:
Фв = ОС/Ч, где: Фв - фондовооруженность;
ОС - стоимость основных средств;
Ч - численность.
4. Смешанная модель, в которую факторы входят в различных комбинациях:
Примерами таких моделей служат показатели затрат на 1 руб. товарной продукции, показатели рентабельности и др. Например:
=, С + б где: Р - реализация;
Рт - рентабельность;
ОС - стоимость основных средств, Об - стоимость оборотных средств.
Жестко детерминированная модель, имеющая более двух факторов, называется многофакторной.
Анализируются такие модели с помощью различных приемов.
Детерминированный факторный анализ имеет достаточно жесткую последовательность выполняемых процедур:
Х построение экономически обоснованной (с позиции факторного анализа) детерминированной факторной модели;
Х выбор приема факторного анализа и подготовка условий для его выполнения;
Х реализация счетных процедур анализа модели, включая проверку;
Х формулирование выводов и рекомендаций по результатам анализа.
Жестко детерминированная факторная модель называется полной, если результативный показатель количественный, и неполной, если результативный показатель качественный. В полной двухфакторной модели один фактор всегда количественный, второй - качественный. В этом случае, как это принято в отечественной статистике, замену факторов рекомендуют начинать с количественного показателя.
Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:
Х необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);
Х необходимо изучить влияние факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели:
Х необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например уровень научнотехнического прогресса).
В отличие от жестко детерминированного, стохастический подход для его реализации требует ряд предпосылок:
а) наличие совокупности;
б) достаточный объем наблюдений - в экономических исследованиях нередко приходится работать в условиях малых выборок (до 20 наблюдений). Нередко в качестве объекта анализа используют всю имеющуюся совокупность: в этом случае принято рассматривать ее как выборку из гипотетической совокупности, состоящей из всех возможных в принципе значений моделируемых показателей. Поскольку стохастическая модель - это, как правило, уравнение регрессии, считается, что количество наблюдений должно как минимум в 6-8 раз превышать количество факторов;
в) случайность и независимость наблюдений. Это требование наиболее трудное для выполнения, поскольку одной из особенностей экономических показателей являются их инерционность и взаимозависимость. Нередко этим требованием пренебрегают либо отсеивают взаимно коррелирующие признаки с помощью специальных статистических методов;
г) однородность. Качественная однородность достигается путем логического отбора, критерием количественной однородности может служить, в частности, коэффициент вариации, его значение не должно превышать 33%;
д) наличие распределения признаков, близкого к нормальному. Существуют различные статистические методы проверки нормальности распределения. Выполнение этого требования в экономических исследованиях нередко сопряжено с существенными трудностями и не всегда возможно;
е) наличие специального математического аппарата. В зависимости от условий, в которых проводится анализ, могут применяться различные методы: регрессионный анализ, ковариационный анализ, спектральный анализ и др.
Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:
Х качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);
Х предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов распределения изучаемых показателей);
Х построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнений регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей);
Х оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования);
Х экономическая интерпретация и практическое использование модели (определение пространственно-временной устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).
Изучение таких связей - одна из функций финансового анализа. Изучение механизма рыночных связей, взаимодействия спроса и предложения, влияния состава и объема предложенных товаров на объем и структуру товарооборота, формирования товарных запасов, издержек обращения, прибыли и других качественных показателей имеет первостепенное значение для прогнозирования, рациональной организации торговых процессов и решения многих вопросов успешного ведения бизнеса.
Предикативные модели - это модели предсказательного, прогностического характера. Они используются для прогнозирования доходов предприятия и его будущего финансового состояния. Наиболее распространенными из них являются: расчет точки критического объема продаж, построение прогностических финансовых отчетов, модели динамического анализа (жестко детерминированные факторные модели и регрессионные модели), модели ситуационного анализа.
Нормативные модели позволяют сравнить фактические результаты деятельности предприятий с ожидаемыми, рассчитанными по бюджету. Эти модели используются в основном во внутреннем финансовом анализе. Они устанавливают нормативы по каждой статье расходов по технологическим процессам, видам изделий, центрам ответственности и анализируют отклонения фактических данных от этих нормативов. Анализ в значительной степени базируется на применении жестко детерминированных факторных моделей. Эти модели предоставляют базу для сравнительного (пространственного) анализа.
ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ.
1. Сравните нормативные и предикативные модели.
2. Определите особенности жестко детерминированной факторной модели.
3. Определите этапы построения стохастической модели.
4. Объясните способы построения детерминированных факторных моделей.
5. Приведите примеры задач и факторных моделей, к которым применяется каждый из методов детерминированного факторного анализа.
1.4.4. Факторный анализ Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.
Основные свойства детерминированного подхода к анализу:
Х построение детерминированной модели путем логического анализа;
Х наличие полной (жесткой) связи между показателями;
Х невозможность разделения результатов влияния одновременно действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели;
Х изучение взаимосвязей в краткосрочном периоде.
Для изучения зависимости между показателями и количественного измерения множества факторов, повлиявших на результативный показатель, приведем общие правила преобразования моделей с целью включения новых факторных показателей.
Для детализации обобщающего факторного показателя на его составляющие, которые представляют интерес для аналитических расчетов, используют прием удлинения факторной системы.
Если исходная факторная модель, а, то модель примет вид:
.
Для выделения некоторого числа новых факторов и построения необходимых для расчетов факторных показателей применяют прием расширения факторных моделей. При этом числитель и знаменатель умножаются на одно и тоже число:
.
Для построения новых факторных показателей применяют прием сокращения факторных моделей. При использовании данного приема числитель и знаменатель делят на одно и то же число.
.
Детализация факторного анализа во многом определяется числом факторов, влияние которых можно количественные оценить, поэтому большое значение в анализе имеют многофакторные мультипликативные модели. В основе их построения лежат следующие принципы:
Х место каждого фактора в модели должно соответствовать его роли в формировании результативного показателя;
Х модель должна строиться из двухфакторной полной модели путем последовательного расчленения факторов, как правило качественных, на составляющие;
Х при написании формулы многофакторной модели факторы должны располагаться слева направо в порядке их замены.
Построение факторной модели - первый этап детерминированного анализа. Далее определяют способ оценки влияния факторов.
Метод цепных подстановок (МЦП) заключается в определении ряда промежуточных значений обобщающего показателя путем последовательной замены базисных значений факторов на отчетные. Используется во всех типах детерминированных факторных моделей. Данный способ основан на элиминировании. Элиминировать - значит устранить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного показателя, кроме одного. При этом исходя из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга, т.е. сначала изменяется один фактор, а все остальные остаются без изменения, потом изменяются два при неизменности остальных и т.д.
Замена начинается всегда с основного количественного фактора (если их несколько, то сначала берут фактор первого уровня, затем более низкого) и заканчивается качественным.
Количественные показатели характеризуют экстенсивность использования объекта, существуют независимо от анализируемых явлений и могут быть получены путём прямого счёта или непосредственного учёта.
Качественные показатели отражают сравнительную характеристику анализируемого явления характеризуют интенсивность использования количественного фактора показывают существенные особенности и свойства изучаемых объектов. Изменение количественного показателя всегда приведёт к изменению качественного и наоборот.
Влияние каждого фактора определяется последовательными шагами (за один шаг можно сделать только одну замену).
Алгебраическая сумма влияния факторов должна быть равна общему приросту результатов показателя.
В общем виде применение способа цепных постановок можно описать следующим образом:
где a0, b0, c0 - базисные значения факторов, оказывающих влияние на обобщающий показатель у;
a1, b1, c1 - фактические значения факторов;
ya, yb, - промежуточные изменения результирующего показателя, связанного с изменением факторов а, b, соответственно.
Общее изменение D у=у1Цу0 складывается из суммы изменений результирующего показателя за счет изменения каждого фактора при фиксированных значениях остальных факторов:
Пример.
Таблица 1.8. Исходные данные для факторного анализа Изменение Базисные Фактические Условные Показатели значения значения Абсолютное Относительное обозначения (0) (1) (+,- ) (%) Объем товарной продукции, тыс. ТП 2920 3400 +480 116,руб.
Количество Ч 20 25 +5 125,работников, чел Выработка на одного СВ 146 136 -10 93,работающего, тыс. руб.
Анализ влияния на объем товарной продукции количества работников и их выработки проведем описанным выше способом на основе данных табл.2. Зависимость объема товарной продукции от данных факторов можно описать с помощью мультипликативной модели:
Тогда влияние изменения величины количества работников на обобщающий показатель можно рассчитать по формуле:
Далее определим влияние изменения выработки работников на обобщающий показатель Таким образом, на изменение объема товарной продукции положительное влияние оказало изменение на 5 человек численности работников, что вызвало увеличение объема продукции на 730 тыс. руб. и отрицательное влияние оказало снижение выработки на тыс. руб., что вызвало снижение объема на 250 тыс. руб. Суммарное влияние двух факторов привело к увеличению объема продукции на 480 тыс. руб.
Преимущества данного способа: универсальность применения, простота расчетов.
Недостаток метода состоит в том, что, в зависимости от выбранного порядка замены факторов, результаты факторного разложения имеют разные значения. Это связано с тем, что в результате применения этого метода образуется некий неразложимый остаток, который прибавляется к величине влияния последнего фактора. На практике точностью оценки факторов пренебрегают, выдвигая на первый план относительную значимость влияния того или иного фактора. Однако существуют определенные правила, определяющие последовательность подстановки:
Х при наличии в факторной модели количественных и качественных показателей в первую очередь рассматривается изменение количественных факторов;
Х если модель представлена несколькими количественными и качественными показателями, последовательность подстановки определяется путем логического анализа.
Под количественным факторами при анализе понимают те, которые выражают количественную определенность явлений и могут быть получены путем непосредственного учета (количество рабочих, станков, сырья и т.д.).
Pages: | 1 | ... | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | ... | 95 | Книги по разным темам