Факторный анализ с применением ЭВМ 1 страница

При использовании МЦП очень важно обеспечить строгую последовательность подстановки: сначала выявляется влияние количественных показателей, а потом - качественных. К качественным относятся, например, выработка, производительность труда, цена.

Факторный анализ -- это процедура установления силы влияния факторов на функцию или результативный признак (полезный эффект машины, элементы совокупных затрат, производительности труда и т.д.) с целью ранжирования факторов для разработки плана организационно-технических мероприятий по улучшению функции.

Применение методов факторного анализа требует большой подготовительной работы и трудоемких по установлению моделей расчетов. Поэтому без ЭВМ не рекомендуется применять методы корреляционного и регрессионного анализа, главных компонент. К тому же в настоящее время для ЭВМ различных классов имеются стандартные программы по этим методам. В свою очередь пользоваться установленными с помощью ЭВМ моделями очень просто.

На подготовительной стадии факторного анализа большое внимание следует уделять качеству матрицы исходных данных для ЭВМ. С этой целью сначала рекомендуется на основе логического анализа определять группы факторов, влияющих на исследуемую функцию.

К исходным данным предъявляются следующие требования:

а) в объем выборки должны включаться данные только по однородной совокупности объектов анализа, т.е. одного назначения и класса, используемых (изготавливаемых, функционирующих) в аналогичных условиях по характеру и типу производства, режиму работы, географическому району и т.д. В том случае, когда необходимо увеличить размер матрицы, исходные данные отдельных объектов могут быть приведены в сравнимый вид с большинством объектов по отличающимся признакам путем умножения их на корректирующие, коэффициенты;

б) период динамического ряда исходных данных должен быть небольшим, но, по возможности, одинаковым для всех объектов. Устойчивый период упреждения (зона прогноза) обычно в два и более раза меньше периода динамического ряда. Например, по данным за 1985-1995гг. можно разработать прогноз до 2000г., а в последующие годы по фактическим данным модель должна обновляться (уточняться);

в) исходные данные должны быть качественно однородными, с небольшими интервалами между собой;

г) следует применять одинаковые методы или источники формирования данных. Если динамический ряд имеет крупные структурные сдвиги (например из-за изменения цен, ассортимента выпускаемой продукции, программы ее выпуска и т.д.), то все данные должны быть приведены в сравнимый вид или одинаковые условия;

д) отдельные исходные данные должны быть независимы от предыдущих и последующих наблюдений.

Например, наблюдение не должно определяться расчетным путем по предыдущему наблюдению.

Основные параметры корреляционно-регрессионного анализа в связи с их сложностью не приводятся, поскольку все расчеты предполагается выполнять на ЭВМ по стандартной программе. Конечные результаты расчета выдаются на печать (табл. 4.3).

Факторный анализ следует проводить в следующей последовательности:

1. Обоснование объекта анализа, постановка цели.

2. Сбор исходных данных и их уточнение в соответствии с ранее описанными требованиями.

Основные параметры корреляционно- регрессионного анализа.


Назначение параметра	Обозначение	Что характеризует параметр и для чего применяется	Оптимальное значение параметра

1. Объем выработки	м	Количество данных по фактору (размер матрицы по вертикали). Применяется для установления тенденций изменения фактора	Не менее чем в 3-5 раз больше количества факторов (Nxi)
2. Коэффициент вариации	Vi	Уровень отклонения значений факторов от средней анализируемой совокупности	Меньше 33%
3. Коэффициент парной корреляции	Rxy	Тесноту связи между i-м фактором и функцией. Применяется для отбора факторов	Больше 0,1
4. Коэффициент частной корреляции	Rxx	Тесноту связи между факторами. Применяется для отбора факторов	Чем меньше, тем лучше модель
5. Коэффициент множественной корреляции	R	Тесноту связи одновременно между всеми факторами и функцией. Применяется для выбора модели	Больше 0,7
6. Коэффициент множественной детерминации	D	Долю влияния на функцию включенных в модель факторов. Равен квадрату коэффициента множественной корреляции	Больше 0,5
7. Коэффициент асиметрии	A	Степень отклонения фактического распределения случайных наблюдений от нормального по центру распределения. Применяется для проверки нормальности распределения	Метод наименьших квадратов может применяться при А меньше трёх
8. Коэффициент эксцесса	E	Плосковершинность случайных наблюдений от нормального по центру распределения. Применяется для проверки нормальности распределения функции	Е должен быть меньше трёх
9. Критерий Фишера	F	Математический критерий характеризующий значимость уравнения регрессии. Применяется для выбора модели	F должен быть больше табличного значения, установленного для различных размеров матрицы и вероятностей
10. Критерий Стьюдента	t	Существенность факторов, входящих в модель. Применяется для выбора модели	Больше 2 (при вероятности, равной 0,95
11. Среднеквадратическая ошибка коэффициентов регрессии	ai	Точность полученных коэффициентов регрессии. Применяется для оценки коэффициентов регрессии	В 2 и более раза меньше соответствующего коэффициента регрессии
12. Ошибка аппроксимации	E	Допуск прогноза или степень несоответствия эмпирической зависимости теоретической. Применяется для оценки адекватности (точности) модели	Меньше +-15%
13. Коэффициент эластичности	Эi	Показывает, на сколько процентов изменяется функция при изменении соответствующего фактора на 1%. Применяется для ранжирования факторов по их значимости	Больше 0,01

Построение по каждому фактору корреляционных полей, т.е. графическое изображение функций от фактора с целью предварительного Корреляционные поля построены по исходным статистическим данным X)--Х4 (факторы) и Y (функция). Анализ корреляционных полей показывает, что:

а) между Y и X1 теснота связи слабая, по форме она линейная, обратно пропорциональная;

б) между Y и Х2 теснота связи высокая, по форме она линейная, прямо пропорциональная;

в) между Y и Х3 связи нет, т.к. функцию Y = f(X3) можно провести в любом направлении;

г) между Y и Х4 теснота связи высокая, форма связи -- гиперболическая, после линии А--А фактор Х4 на Y уже не оказывает влияния.

4. Составление матрицы исходных данных производится по следующей форме:


№ п.п.	Y	X1	X2	Xn	Принадлежность строки
	5,80	0,93	1,47		Цех №1, I квартал 1997г
	6,15	0,82	1,59		Цех №1, II квартал 1997г

В матрицу исходных данных следует включать факторы, имеющие примерно такую форму связи, как Y с X1 и Х2 на рис. 4.2. Фактор Х3 с Y не имеет связи, поэтому этот фактор не следует включать в матрицу, фактор Х4 тоже не следует включать в матрицу, поскольку после линии А--А этот фактор влияния на Y не оказывает. Влияние подобных факторов на Y следует учитывать при помощи коэффициентов, определяемых отдельно для каждого фактора и группы предприятий.

Наши исследования показывают, что к «организационным факторам, имеющим с экономическими показателями гиперболическую форму связи, относятся уровень освоенности продукции в установившемся производстве, программа ее выпуска и др.

В экономических исследованиях для многофакторных регрессионных моделей чаще всего приемлемы две формы связи факторов с функцией: линейная и степенная. Для двухфакторных моделей применяются также гиперболическая и параболическая формы связи.

Анализ уравнения регрессии и его параметров в соответствии с требованиями, изложенными в табл. 4.3.

7. Составление матрицы исходных данных для окончательной модели и решение ее на ЭВМ. Апробация окончательной модели путем подстановки в нее фактических данных по одной из строк матрицы и сравнение полученного значения функции с ее фактическим значением.

При составлении новых матриц исходных данных из них исключаются поочередно:

а) один из двух факторов, коэффициент частной корреляции между которыми значительно больше коэффициентов парной корреляции между функцией и этими факторами. Например, если между двумя факторами коэффициент частной корреляции ра-

0,95, а коэффициенты парной корреляции между функцией и этими факторами равны 0.18 и 0,73, то первый фактор с коэффициентом парной корреляции, равным 0,18, из матрицы можно исключить;

б) факторы с коэффициентами парной корреляции между ними и функцией менее 0,1;

в) только после соблюдения требований а) и б) исключаются из матрицы факторы, имеющие с функцией обратную, с точки зрения экономической сущности, связь. Например, с повышением сменности работы цеха (фактор) должна расти его годовая производительность (функция). Обратная же зависимость между ними свидетельствует о нерегулярном и недостоверном учете коэффициента сменности, а возможно, и производительности оборудования, либо о неправильной методике расчета этих показателей. Поэтому в этом случае фактор необходимо исключить из матрицы исходных данных и изучать систему учета.

Из матрицы могут быть исключены также отдельные строки по предприятиям (периодам), не отвечающие ранее описанным требованиям.

Параметры окончательного уравнения регрессии должны отвечать требованиям табл. 4.3. Если невозможно этого достигнуть, модель для ранжирования факторов и прогнозирования экономических показателей не может быть использована. Она пригодна только для предварительного отбора факторов.

Ранжирование факторов осуществляется по показателю их эластичности. фактору с наибольшим коэффициентом эластичности присваивается первый ранг, и он является важнейшим. Например, если два фактора имеют коэффициенты эластичности, равные 0,35 и 0,58, то второму фактору нужно отдать предпочтение перед первым при распределении ресурсов на улучшение данной функции (при улучшении второго фактора на 1% функция улучшается на 0,58%, а по первому фактору -- 0,35%).

Нами проведены специальные исследования зависимостей между элементами затрат и организационными факторами (программа выпуска продукции, уровень ее освоенности, тенденция роста производительности труда). Результаты исследований показали, что эти факторы на -экономические показатели оказывают влияние только в определенных границах по гиперболической форме связи. Поэтому эти факторы не должны включаться в общую многофакторную модель, их влияние на функцию должно учитываться отдельно. Например, себестоимость продукции прогнозируется по формуле

где 3 -- прогнозное значение себестоимости продукции, рассчитанное с учетом организационных факторов производства и технических параметров конструкции;

-- прогнозное значение себестоимости продукции, рассчитанное по ее техническим параметрам;

-- коэффициент, учитывающий влияние на себестоимость изменения программы выпуска нового изделия по сравнению с программой выпуска базового (или группы аналогичных проектируемому) изделия. Для изделии массового выпуска этот коэффициент равен единице;

-- коэффициент, учитывающий влияние на себестоимость уровня освоенности конструкции изделия;

-- коэффициент, учитывающий закономерность неуклонного роста производительности труда. Он определяется по формуле

где -- среднегодовой (за последние 5 лет) прирост производительности труда на предприятии (по общему объему продаж);

-- доля фонда заработной агаты в себестоимости продукции, доли единицы;

t -- интервал времени в годах, разделяющий периоды выпуска базовой и новой продукции.

Анализ применения регрессионных моделей показывает, что в общем случае с повышением коэффициента множественной корреляции улучшаются другие параметры модели. Однако между коэффициентом множественной корреляции и ошибкой аппроксимации не наблюдается устойчивой связи. Покажем это на примере.

Для ранжирования факторов, например, влияющих на годовые затраты на эксплуатацию и ремонты воздушных поршневых компрессоров в условиях ряда машиностроительных предприятий Краснодарского края, окончательно были установлены следующие зависимости:

где-- годовые затраты на эксплуатацию и ремонт воздушных поршневых компрессоров в условиях краснодарских машиностроительных заводов, млн.руб.;

-- годовая производительность компрессора, м³;

-- уровень централизации изготовления запасных частей к компрессорам, %;

-- средний разряд рабочих, обслуживающих эти компрессоры;

-- возраст компрессоров на 01.01.1995 г. (по дате их изготовления), лет.

Структура затрат в данном примере: около 60% -- энергия и топливо, 25 -- заработная плата, 6 -- амортизация, 6 -- ремонты (без энергии и заработной платы), 3% -- вспомогательные материалы.

Для обоих уравнений коэффициенты множественной корреляции равны 0,95. Ошибка аппроксимации для линейной формы связи равна ±21,4%, а для степенной d=ll,5%. Вторая модель почти в два раза точнее первой, хотя коэффициенты корреляции одинаковы. Коэффициенты эластичности факторов по этим уравнениям отличаются незначительно: для линейной формы связи соответственно 0,900; 0,980; 1,630; 0,060, а для степенной -- 0,967; 0,817;

Между коэффициентами корреляции и эластичности тоже отсутствует устойчивая связь.

Регрессионные модели могут также применяться для установления факторов, оказывающих влияние на различные экономические показатели.

Факторный анализ может проводиться и без ЭВМ.

7 вопрос Информационное обеспечение финансового анализа

Эффективность финансового анализа предприятия напрямую зависит от полноты и качества используемой информации. В настоящее время в отечественной литературе сложился упрощенный подход к реализации финансового анализа, ориентирующий его на использование исключительно бухгалтерской (финансовой) отчетности или в несколько более широком плане - на данные бухгалтерского учета. Такое ограничение информационной базы сужает возможности финансового анализа и планирования, его результативность, поскольку оставляет вне рассмотрения принципиально важные для объективной оценки финансового состояния факторы, связанные с отраслевой принадлежностью хозяйствующего субъекта, состоянием внешней среды, включая рынок материальных и финансовых ресурсов, тенденции фондового рынка, а также ряд других существенных факторов, например, финансовую стратегию собственников и руководящего персонала. Игнорирование этих факторов приводит к ошибочной оценке финансовой устойчивости хозяйствующего субъекта.

Финансовый анализ осуществляется на прочном фундаменте информационного обеспечения, центральным звеном которого выступает система учетно-аналитического обеспечения. Информационное обеспечение финансового анализа включает данные бухгалтерского учета, статистического учета, разнообразную маркетинговую информацию. На уровне организации одной из составляющих информационного обеспечения финансового анализа на перспективу являются бухгалтерские данные. В этом проявляется неразрывная связь бухгалтерского учета с управлением, ибо, чтобы управлять надо, при прочих равных условиях, владеть необходимой информацией.[1, c. 71]

Принципиальное значение для перспективного финансового анализа имеет информация, характеризующая собственников предприятия, с помощью которой при проведении внешнего финансового анализа хозяйствующего субъекта можно составить более или менее точное представление о целях его деятельности. Значимость подобной информации связана с тем, что она позволяет идентифицировать предприятия, ориентированные на устойчивое долгосрочное функционирование, и предприятия, которые преследуют краткосрочные цели извлечения прибыли.

Информация, содержащаяся в учредительных документах, является ключевой в оценке прав отдельных групп собственников предприятия на доходы и активы. Важнейшие финансовые решения, касающиеся увеличения или уменьшения уставного капитала, распределения прибыли и формирования фондов и резервов, определяются учредительными документами предприятия. Принципиальное значение для классификации видов доходов и расходов предприятия, а, следовательно, для анализа финансовых результатов и доходности деятельности имеет информация зарегистрированных в учредительных документах и в уставе видах деятельности. Данная информация является необходимой при формировании налоговой политики предприятия..[3, c. 59-62]

Данные финансового учета составляют основу информационного обеспечения системы финансового анализа. На базе этой информации проводится обобщенный анализ финансового состояния, и разрабатываются прогнозные оценки значений основных финансовых показателей.

Преимуществом информации финансового учета и отчетности является ее сравнительная достоверность, поскольку она отражает события, уже имевшие место, при этом, показатели одной группы измерены количественно. Тот факт, что формирование показателей финансового учета и отчетности базируется на общих методологических принципах ведения бухгалтерского учета с определенными допущениями, позволяет говорить о достаточно высокой степени надежности такой информации (разумеется, если есть уверенность в соблюдении составителями бухгалтерской отчетности этих принципов). Вместе с тем ключевая для финансового анализа информация финансового учета и отчетности может быть использована только при условии полного понимания тех принципов и правил, на основе которых она была сформирована, а также условностей и допущений, которыми сопровождается измерение ресурсов, источников их образования, доходов и расходов предприятия.

Чаще всего годовая и квартальная отчетность являются единственным источником внешнего финансового анализа

Наиболее информативной формой для анализа является бухгалтерский баланс. Актив баланса характеризует имущественную массу предприятия, т.е. состав и состояние материальных ценностей, находящихся в непосредственном владении хозяйства. Пассив баланса характеризует состав и состояние прав на эти ценности, возникающих в процессе хозяйственной деятельности предприятия у различных участников коммерческой деятельности. Баланс отражает состояние предприятия в денежной оценке.

На основе информации баланса внешние пользователи могут принять решения о целесообразности и условиях ведения дел с данным предприятием как с партнером; оценить кредитоспособность предприятия как заемщика; оценить возможные риски своих вложений, целесообразность приобретения акций данного предприятия и его активов и другие решения.[3, c. 59-62]

Отчет о прибылях и убытках является важнейшим источником для анализа показателей рентабельности предприятия, рентабельности реализованной продукции, рентабельности производства продукции, определения величины чистой прибыли, остающейся в распоряжении предприятия и других показателей. Эта форма делает доступной и быстрой к пониманию результат деятельности любой организации, в том числе и некоммерческой. Она составлена таким образом, что, взглянув на нее, даже неподготовленный пользователь может составить представление о том, насколько прибыльно работает предприятие, а также и о наличии коммерческих направлений деятельности и их эффективности у некоммерческих предприятий.

8 вопрос. Система коэффициентов, характеризующих финансовое состояние организации.

Чаще всего годовая и квартальная отчетность являются единственным источником внешнего финансового анализа

9 вопрос Состав и содержание финансовой отчетности.

Финансовая отчётность — совокупность показателей учёта, отражённых в форме определённых таблиц и характеризующих движение имущества, обязательств и финансовое положение компании за отчётный период^[1]. Финансовая отчётность представляет собой систему данных о финансовом положении компании, финансовых результатах её деятельности и изменениях в её финансовом положении и составляется на основе данных бухгалтерского учёта.

Существует четыре главных вида финансовой отчётности:

1. бухгалтерский баланс группирует активы и пассивы компании в денежном выражении.

2. отчёт о прибылях и убытках содержит данные о доходах, расходах и финансовых результатах в сумме нарастающим итогом с начала года до отчётной даты.

3. отчёт об изменениях капитала раскрывает информацию о движении уставного капитала, резервного капитала, дополнительного капитала, а также информацию об изменениях величины нераспределённой прибыли (непокрытого убытка) организации.

4. отчёт о движении денежных средств показывает разницу между притоком и оттоком денежных средств за определённыйотчётный период.

Бухгалтерский баланс — одна из основных форм бухгалтерской отчётности. В соответствии с международными правилами финансовой отчётности, баланс содержит данные об активах, обязательствах и собственном капитале^[5]. В советской, российской, украинской бухгалтерской практике — способ группировки активов и пассивоворганизации в денежном выражении^[6]. Бухгалтерский баланс характеризует имущественное и финансовое состояния организации в денежной оценке на отчётную дату^[7].

Баланс состоит из трех частей: активов, обязательств и капитала^[5]. В основном, статьи баланса по традиции следуют друг за другом в порядке ликвидности^[8], хотя есть исключения. Основное свойство отчёта состоит в том, что суммарные активы всегда равны сумме обязательств и собственного капитала. Балансовый отчёт есть просто два разных взгляда на один и тот же бизнес^[6]. Активы показывают какие средства использует бизнес^[9], а обязательства и собственный капитал показывают кто предоставил эти средства и в каком размере^[10]. Все ресурсы, которыми обладает предприятие, могут быть предоставлены либо собственниками (капитал), либо кредиторами (обязательства). Поэтому сумма требований кредиторов вместе с требованиями владельцев должна быть равна сумме активов^[11]. Это также обусловлено тем, что при отражении операций на счетах в балансе соблюдается принцип двойной записи^[6].