Методические указания Задания к практическим занятиям Контрольные задания
| Вид материала | Методические указания |
- Методические указания к практическим занятиям для студентов экономических специальностей, 560.21kb.
- Методические указания к изучению курса и практическим занятиям для студентов спец., 914.85kb.
- Методические указания и контрольные задания по английскому языку орёл 2009, 222.99kb.
- Методические указания и контрольные задания санкт-петербург удк 621. 396., 1034.58kb.
- Самостоятельная работа студентов задания к практическим занятиям, 1011.59kb.
- Методические указания и контрольные задания утверждены на заседании кафедры «Экономика,, 990.72kb.
- Методические указания к изучению курса и контрольные задания (для студентов строительных, 1247.25kb.
- Рабочая программа методические указания контрольные задания для студентов специальности, 833.92kb.
- Программа, методические указания и контрольные задания для студентов 5 курса заочного, 2134.85kb.
- Программа, методические указания и контрольные задания для студентов 5 курса заочного, 439.54kb.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ
ФГБОУ ВПО ЧЕРЕПОВЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Инженерно-экономический институт
_______________________________________
Кафедра менеджмента
АНАЛИЗ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Тема: ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
Методические указания
Задания к практическим занятиям
Контрольные задания
Специальность 080507
Череповец
2011
УДК
Факторный анализ. Методические указания. Задания к практическим занятиям. Контрольные задания – Череповец: ЧГУ, 2011. - с.
Выполнение заданий преследует цель усвоения курса лекций по теории технико-экономического анализа, привития практических навыков по расчету показателей эффективности производственно-хозяйственной деятельности, по построению различных видов факторных моделей, по отработке алгоритмов использования приемов элиминирования, интегрального способа, методов стохастического анализа для количественного измерения воздействия отдельных факторов на обобщающие показатели.
Рассмотрено на заседании кафедры менеджмента «____»____________ 2011г. Одобрено редакционной комиссией инженерно-экономического института «____»____________ 2011г.
Составитель: Неробова В.А., к.э.н., доцент
Рецензент:
© Череповецкий государственный
университет, 2011
- МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ТРЕБОВАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ
Студенты специальности «Менеджмент организации» заочного отделения выполняют контрольную работу по курсу «Анализ хозяйственной деятельности».
Работа содержит 12 заданий. Их выполнение преследует цель усвоения курса лекций по теории анализа хозяйственной деятельности, привития практических навыков по расчету показателей эффективности производственно-хозяйственной деятельности, по построению различных видов детерминированных и стохастических факторных моделей, по отработке алгоритмов использования приемов элиминирования, интегрального способа и корреляционно-регрессионного анализа для количественного измерения воздействия отдельных факторов на обобщающие показатели.
При построении детерминированных моделей студенту необходимо показать все тождественные алгебраические преобразования, производимые с исходными показателями.
В таблицах 1-5 следует исчислить недостающие показатели. Цифровой материал в таблицах является условным. Если заданием предусмотрено произвести факторный анализ, то порядок расчета влияния отдельных факторов и результаты анализа приводятся в тексте работы.
Контрольная работа может быть выполнена от руки в обычной школьной тетради либо напечатана на стандартных листах. Страницы работы должны быть пронумерованы, иметь поля для замечаний преподавателя, подпись исполнителя в конце работы и список литературы.
МЕТОДИКА ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА
Понятие, типы и задачи факторного анализа
Все явления и процессы хозяйственной деятельности предприятий находятся во взаимосвязи, взаимозависимости и обусловленности. Одни из них непосредственно связаны между собой, другие - косвенно. Например, на величину валовой продукции непосредственное влияние оказывают такие факторы, как численность рабочих и уровень производительности их труда. Все другие факторы воздействуют на этот показатель косвенно.
Каждое явление можно рассматривать как причину и как результат. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства, уровня ее себестоимости, а с другой - как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т.д.
Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. Чем более детально исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества работы предприятий. Отсюда важным методологическим вопросом в анализе хозяйственной деятельности является изучение и измерение влияния факторов на величину исследуемых экономических показателей. Без глубокого и всестороннего изучения факторов нельзя сделать обоснованные выводы о результатах деятельности, выявить резервы производства, обосновать планы и управленческие решения.
Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.
Различают следующие типы факторного анализа:
детерминированный (функциональный) и стохастический (корреляционный);
прямой (дедуктивный) и обратный (индуктивный);
одноступенчатый и многоступенчатый;
статический и динамический;
ретроспективный (исторический) и перспективный (прогнозный).
Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. результативный показатель может быть представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.
Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.
При прямом факторном анализе исследование ведется дедуктивным способом - от общего к частному. Обратный факторный анализ осуществляет исследование причинно-следственных связей способом логичной индукции — от частных, отдельных факторов к обобщающим.
Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, у = а * Ь. При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов а и Ь на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В данном случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.
Необходимо различать также статический и динамический факторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.
И наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.
Основными задачами факторного анализа являются следующие:
1. Отбор факторов, которые определяют исследуемые результативные показатели.
2. Классификация и систематизация их с целью обеспечения возможностей системного подхода.
3. Определение формы зависимости между факторами и результативным показателем.
4. Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями.
5. Расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя.
6. Работа с факторной моделью (практическое ее использование для управления экономическими процессами).
Отбор факторов для анализа того или другого показателя осуществляется на основе теоретических и практических знаний, приобретенных в этой отрасли. При этом обычно исходят из принципа: чем больший комплекс факторов исследуется, тем более точными будут результаты анализа. Вместе с тем необходимо иметь в виду, что если этот комплекс факторов рассматривается как механическая сумма, без учета их взаимодействия, без выделения главных, определяющих, то выводы могут быть ошибочными. В АХД взаимосвязанное исследование влияния факторов на величину результативных показателей достигается с помощью их систематизации, что является одним из основных методологических вопросов этой науки.
Важным методологическим вопросом в факторном анализе является определение формы зависимости между факторами и результативными показателями: функциональная она или стохастическая, прямая или обратная, прямолинейная или криволинейная. Здесь используется теоретический и практический опыт, а также способы сравнения параллельных и динамичных рядов, аналитических группировок исходной информации, графический и др.
Моделирование экономических показателей (детерминированное и стохастическое) также представляет собой сложную методологическую проблему в факторном анализе, решение которой требует специальных знаний и практических навыков в этой отрасли.
Самый главный методологический аспект в АХД - расчет влияния факторов на величину результативных показателей, для чего в анализе используется целый арсенал способов.
И наконец, последний этап факторного анализа - практическое использование факторной модели для подсчета резервов прироста результативного показателя, для планирования и прогнозирования его величины при изменении производственной ситуации.
Классификация факторов в анализе хозяйственной деятельности
.
Классификация факторов представляет собой распределение их по группам в зависимости от их общих признаков. Она позволяет глубже разобраться в причинах изменения исследуемых явлений, точнее оценить место и роль каждого фактора в формировании величины результативных показателей.
Факторы, которые исследуются в анализе, могут быть классифицированы по разным признакам. С точки зрения воздействия на результаты хозяйственной деятельности они делятся на основные и второстепенные, внутренние и внешние, объективные и субъективные, общие и специфические, постоянные и переменные, экстенсивные и интенсивные.
К основным относятся факторы, которые оказывают решающее воздействие на результативный показатель. Второстепенными считаются те, которые не оказывают решающего воздействия на результаты хозяйственной деятельности в данных условиях. Здесь необходимо заметить, что один и тот же фактор в зависимости от обстоятельств может быть и основным, и второстепенным.
Большое значение при исследовании экономических явлений и процессов имеет классификация факторов на внутренние и внешние, то есть на факторы, которые зависят и не зависят от деятельности данного предприятия. Основное внимание при анализе должно уделяться исследованию внутренних факторов, на которые предприятие может воздействовать.
Для правильной оценки деятельности предприятий факторы необходимо подразделять на объективные и субъективные. Объективные, например стихийное бедствие, не зависят от воли и желания людей. Субъективные причины зависят от деятельности юридических и физических лиц.
СПОСОБЫ ИЗМЕРЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ В ДЕТЕРМИНИРОВАННОМ АНАЛИЗЕ
Способ цепной подстановки
Одним из важнейших методологических вопросов в АХД является определение величины влияния отдельных факторов на прирост результативных показателей. В детерминированном анализе для этого используются следующие способы: цепной подстановки, индексный, абсолютных разниц, относительных разниц, пропорционального деления и интегральный метод.
Первых четыре способа основываются на методе элиминирования. Элиминировать -это значит устранить, отклонить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного показателя кроме одного. Этот метод исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга: сначала изменяется один, а все другие остаются без изменения, потом изменяются два, затем три и т.д., при неизменности остальных. Это позволяет определить влияние каждого фактора на величину исследуемого показателя в отдельности.
Наиболее универсальным из них является способ цепной подстановки. Он используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Этот способ позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и т.д. факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминироваться от влияния всех факторов, кроме одного, и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.
Используя способ цепной подстановки, следует придерживаться следующей последовательности расчетов: в первую очередь нужно учитывать изменение количественных, а затем качественных показателей. Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом более низкого. В приведенном примере объем производства продукции зависит от четырех факторов: количества рабочих, количества отработанных дней одним рабочим, продолжительности рабочего дня и среднечасовой выработки. Согласно схеме 1, количество рабочих в данном случае - фактор первого уровня подчинения, количество отработанных дней - второго уровня, продолжительность рабочего дня и среднечасовая выработка - факторы третьего уровня. Это и обусловило последовательность размещения факторов в модели и соответственно последовательность их исследования.
Таким образом, применение способа цепной подстановки требует знания взаимосвязи факторов, их соподчиненности, умения правильно их классифицировать и систематизировать.
Индексный метод
Индексный метод основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана, выражающих отношение фактического уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому, или по другому объекту).
С помощью агрегатных индексов можно выявить влияние различных факторов на изменение уровня результативных показателей в мультипликативных и кратных моделях.
Способ абсолютных разниц
Способ абсолютных разниц является одной из модификаций элиминирования. Как и способ цепной подстановки, он применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях: Y=(a-b)c и Y=a(b-c). И хотя его использование ограничено, но благодаря своей простоте он получил широкое применение в АХД. Особенно эффективно применяется этот способ в том случае, если исходные данные уже содержат абсолютные отклонения по факторным показателям.
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Модели линейной регрессии (linear regression models) применяются в самых разных деловых ситуациях для установления зависимости между переменными, которые, как подсказывает аналитику его интуиция, должны быть между собой связаны. После того как зависимость установлена, ее можно использовать для прогнозирования. Обычно анализ методом регрессии используется для соотнесения продаж с ценой, мероприятиями по продвижению товара и рыночными факторами; курса акций с доходами и процентными ставками; затрат на производство с объемами выпуска. Но, конечно, его можно использовать также и для ответов на такие, например, вопросы: «Как влияет температура воздуха на продажу мороженого в стаканчиках?» Независимой переменной (independent variable) (X) в данном сценарии является температура. Это та переменная, от которой, как считается, зависит все происходящее. Зависимой переменной (dependent variable) (Y) будет объем продаж. Температура на улице влияет на объем продаж, но не наоборот.
Для анализа методом регрессии необходимо собрать данные, чтобы установить зависимость между переменными. Когда частных значений много, как в случае информации по изменениям температуры и объема продаж, можно построить график, откладывая по оси X значения температуры, а по оси Y — значения объема продаж. Цель анализа — составление уравнения линии, которая наилучшим образом отображает зависимость. При анализе методом регрессии стараются так провести линию между нанесенными на график точками, чтобы «значение суммы квадратов отклонений точек от линии было наименьшим». При работе методом наименьших квадратов (least squares method) требуется бесконечно складывать, вычитать и умножать. Для облегчения расчетов нужны деловой калькулятор или программа построения электронных таблиц.
Краткое воспоминание из алгебры
В порядке подготовки к рассмотрению примера на применение метода регрессии вспомним основы алгебры. Вы, конечно, не забыли, что линия описывается следующей формулой:
Y = аХ + b, где Y — зависимая переменная (например, объем продаж);
а — коэффициент, характеризующий наклон линии (зависимость между переменными);
X — независимая переменная (например, дождь);
b — отрезок на оси «Y» (точка, в которой линия пересекает вертикальную ось).
Компьютерная программа построения электронных таблиц рассчитывает линейное уравнение (Y = mX + b), описывающее связь между независимой и зависимой переменными. Программа определяет, можно ли в качестве точного инструмента прогнозирования использовать линию, которая рассчитана как наилучшим образом отображающая зависимость.
Владелец сети из двадцати магазинов Ben & Jerry ' s по продаже мороженого заметил, что объемы продаж растут и снижаются с ростом и понижением температуры воздуха соответственно. Решив определить точную математическую зависимость между объемом продаж и сезонными температурами, он собрал данные по ежемесячным объемам продаж за предыдущие пять лет, а в Национальной метеорологической службе получил информацию по среднемесячной температуре в соответствующие месяцы. В результате получилась следующая таблица:
| Месяц | Среднемесячная температура | Объем продаж, долл. | |
| 0F | 0C | ||
| Январь | 33 | 1 | 200 000 |
| Февраль | 37 | 3 | 250 000 |
| Март | 72 | 22 | 400 000 |
| Апрель | 65 | 18 | 500 000 |
| Май | 78 | 26 | 900 000 |
| Июнь | 85 | 29 | 1100 000 |
| Июль | 88 | 31 | 1500 000 |
| Август | 91 | 33 | 1300 000 |
| Сентябрь | 82 | 28 | 800 000 |
| Октябрь | 73 | 23 | 600 000 |
| Ноябрь | 45 | 7 | 300 000 |
| Декабрь | 36 | 3 | 500 000 |
Используя функцию «Regression» («Регрессия») программы построения электронных таблиц, владелец получил следующие данные:
Статистические данные
R2 0,704
Среднеквадратическая погрешность оценки Y 243 334
Коэффициент, характеризующий точку пересечения оси Y -379 066
Коэффициент X 16431
Среднеквадратическая погрешность коэффициента X 3 367
t-статистика переменной X 4,88
Что означают эти данные?
Как ни парадоксально, но приведенные выше данные определяют уравнение линии, которое описывает зависимость между температурой за окном и объемом продаж в магазинах Ben & Jerry's. Сначала дадим толкование данных, которые необходимы для составления линейного уравнения.
«Коэффициент, характеризующий точку пересечения оси Y» = b = -379 066
«Коэффициент X» = m = 16 431
Подставляя эти значения в стандартное линейное уравнение, приведенное выше, получаем: Y = 16 43IX - 379 066. Наносим точки на график и проводим линию регрессии, описанную этим уравнением. В результате имеем следующее (рис. 1).
На графике видно, что линия регрессии проходит посредине между точками. Введя значение температуры X в уравнение, можно определить прогнозируемый (predicted) объем продаж мороженого. В случае магазинов Ben & Jerry's при температуре 60° F (15° С) ожидаемый объем продаж в месяц должен составить 606 794 долл.
Y = (16 431 X 60° F) - 379 066 = 606 794 долл.
(График построен с помощью Мастера диаграмм в MS Excel)
Рис. 1. Пример анализа методом регрессии продаж мороженого фирмой Ben & Jerry ' s
Однако насколько точно данное уравнение позволяет прогнозировать продажи мороженого? Ответ на этот вопрос дает нам один из показателей, приведенных выше в статистических данных.
Пояснения по R
Значение R2 показывает, «какой процент разброса данных объясняется конкретным уравнением регрессии». В нашем случае это 70,4% разброса данных по объему продаж. Такой показатель считается очень высоким. В широкомасштабном экономическом анализе очень высоким следует считать показатель 30%, так как на состояние экономики влияют тысячи переменных. Можно предположить, что в бизнесе, связанном с мороженым, на колебания объема продаж, помимо температуры, влияют также условия и длительность хранения продукта, реклама, предложение потребителям компенсационных купонов.
Однако не теряйте бдительности! Не пытайтесь вычитать слишком многое из результатов анализа методом регрессии! Они говорят нам только то, что объем продаж изменяется с температурой на улице во многом именно так, как описано. Из этого анализа не следует, что «именно температурой объясняется изменение объема продаж». Но если вы рационально и обоснованно выбрали независимую переменную и она хорошо предсказывает поведение исследуемой зависимой переменной, используйте анализ методом регрессии.
Анализ методом регрессии выявляет не только позитивную, как в случае с температурой воздуха и объемом продаж мороженого, но и негативную корреляцию, например, процентных ставок и объема продаж жилья. Если процентные ставки слишком высоки, объем продаж низок. В подобном случае коэффициент регрессии m имеет отрицательное значение. С точки зрения прогнозирования подобные негативные зависимости так же полезны, как позитивные.
Силбигер С. МВА за 10 дней / Пер. с англ. Э.В. Шустера. — 2-е изд. — М.: ЗАО «Консультант Плюс», 2002. — 440 с.
Пример 1. В таблице 1 определены показатели эффективности использования трудовых ресурсов. Рассчитаем влияние изменения среднесписочной численности работающих и средней выработки на прирост объема продукции (работ, услуг).