Имя материала: Комплексный экономический анализ финансово-хозяйственной деятельности организации

Автор: Бунеева Р.И.

4.3. методика факторного анализа

Каждый результативный показатель зависит от многочисленных факторов. Чем детальнее исследуется влияние факторов на величину результативного показателя, тем точнее результаты анализа и оценка качества труда предприятий. Поэтому 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.

Факторный анализ - это процесс комплексного, системного исследования влияния факторов на уровень результативных показателей.

По характеру исследуемой связи различают детерминированный и стохастический факторный анализ. Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер. Стохастический анализ исследует влияние факторов, связь которых с результативным показанием, в отличие от функциональной, является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при стохастической связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. 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.

По методике исследования различают прямой и обратный факторный анализ. Прямой факторный анализ осуществляется дедуктивным способом - от общего к частному. Он проводится с целью комплексного исследования факторов, формирующих величину изучаемого результативного показателя. Обратный факторный анализ исследует причинно-следственные связи способом логической индукции - от частных, отдельных факторов к общим, от причин к следствиям. Он позволяет оценить степень чувствительности многих результативных показателей к изменению изучаемого фактора.

В зависимости от степени детализации факторов анализ может быть одноуровневым и многоуровневым. Первый вид используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, Y = a ■ b. При многоуровневом факторном анализе проводится детализация факторов а и b на составные элементы с целью изучения их сущности. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В данном случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности.

По признаку состояния изучаемых явлений различают статический и динамический факторный анализ. Статический анализ применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на определенную дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике.

По признаку времени факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины изменения результатов хозяйственной деятельности за прошлые периоды, и перспективным, который исследует влияние факторов на уровень результативных показателей в перспективе.

Основные этапы факторного анализа:

отбор факторов для анализа исследуемых результативных показателей;

классификация и систематизация факторов с целью обеспечения системного подхода к их изучению;

моделирование взаимосвязей между факторными и результативными показателями;

расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя;

выявление резервов роста результативного показателя;

принятие управленческого решения и разработка комплекса мероприятий по использованию выявленных резервов.

Одной из задач факторного анализа является моделирование взаимосвязей между результативными показателями и факторами, определяющими их величину.

Моделирование - это один из важнейших методов научного познания, с помощью которого создается модель (условный образ) объекта исследования. Сущность его заключается в том, что взаимосвязь исследуемого показателя с факторными передается в форме конкретного математического выражения.

В факторном анализе различают модели детерминированные (функциональные) и стохастические (корреляционные). С помощью детерминированных факторных молелей исследуется функциональная связь между результативным показателем (функцией) и факторами (аргументами).

При создании детерминированных факторных моделей необходимо выполнить ряд требований:

факторы, включаемые в модель, должны реально существовать, а не быть надуманными абстрактными величинами или явлениями;

факторы, входящие в модель, должны находиться в причинно-следственной связи с изучаемым показателем. Факторные модели, которые отражают причинно-следственные отношения между показателями, имеют значительно большее познавательное значение, чем модели, созданные при помощи приемов математической абстракции;

все показатели факторной модели должны быть количественно измеримыми, т.е. иметь единицу измерения и необходимую информационную базу;

4) факторная модель должна обеспечивать возможность измерения влияния отдельных факторов, т.е. учитывать соразмерность изменений результативного и факторных показателей, а сумма влияния отдельных факторов должна равняться общему приросту результативного показателя.

В детерминированном анализе выделяют следующие типы наиболее часто встречающихся факторных моделей.

Аддитивные модели: Y = ^xi = x1 + x2 +... + xn .

Они используются в тех случаях, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных показателей.

Мультипликативные модели: Y = ]~~[

Этот тип моделей применяется в том случае, когда результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторных показателей.

Кратные модели: Y = х1/х2.

Они применяются в том случае, когда результативный показатель получают делением одного факторного показателя на величину другого.

Смешанные (комбинированные) модели - сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей: Y = (а + Ь)/с, Y = а/(Ь + с), Y = а *Ь/с, Y = (а + Ь) * с.

 

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 |