Общая постановка задач прямого ФА

См. МУ 136, стр. 11-12.

СМ. Сравнение МУ 136, стр. 10.

В анализе применяются следующие типы сравнений:

1. Сравнение фактически достигнутых результатов с данными прошлых периодов:

1.1 с плановыми значениями показателей,

1.2 с фактическими значениями показателей предшествующих периодов,

1.3 с нормативными значениями показателей,

1.4 сравнение со среднеотраслевыми и среднерегиональными значениями показателей;

1.5 сравнение с лучшими результатами отечественных и зарубежных предприятий, конкурентов.

2. Сравнение параллельных и динамических рядов показателей - используется для определения и обоснования формы и направления взаимосвязи между различными показателями.

3. Сравнение показателей до и после изменения какого-либо фактора или производственной ситуации.

4. Сравнение разных вариантов решения экономических задач – для выбора наиболее оптимальных из них.

Виды сравнительного анализа:

1) Горизонтальный сравнительный анализ: расчет абсолютных и относительных отклонений показателей.

2) Вертикальный: изучение структуры показателей в общей совокупности изучаемого явления (расчет доли/части в общем целом, соотношение частей целого между собой, доли влияния изменения каждого фактора на итог).

3) Трендовый: расчет относительных темпов роста или прироста показателей за ряд лет.

4) Одномерный сравнительный анализ: сравнение нескольких объектов по одному показателю или сравнение нескольких показателей по одному объекту.

5) Многомерный сравнительный анализ: сравнение нескольких объектов по нескольким показателям.

Необходимое условие при сравнении – это сопоставимость сравниваемых показателей по:

- ед. изм.,

- моментам или промежуткам времени, за которые рассчитываются показатели,

- методике расчета показателей,

- по объему, качеству или структуре показателя и т.п.,

- стоимостным измерениям.

Метод многомерного сравнительного анализа используется при:

- сравнении нескольких объектов, характеризующихся разными значениями определенных показателей;

- сравнении работы одного объекта за разные периоды времени.

Постановка задачи.

Пусть имеется n объектов при i=1.n, каждый из которых характеризуется m количеством показателей при j=1.m. Необходимо определить комплексную оценку каждого объекта (или рейтинг) R_i.

Пусть показатели имеют различную значимость, которая характеризуется величиной коэффициента значимости K_j.

Все показатели разбиваются на:

1. пок-ли-стимуляторы, увеличение значения которых характеризует улучшение работы объекта: S_j=+1,

2. пок-ли-дестимуляторы, увеличение значения которых характеризует ухудшение работы объекта: S_j=-1,

Используются следующие методы МСА:

1) метод суммирования значений показателей (рейтинг):

(или с учетом коэфф-та значимости)

где X_ij – значение j -того показателя для i -того предприятия

Замечание*: Применим только для однонаправленных показателей.

2) метод суммы мест. Определяется место каждого показателя, для чего показатели-стимуляторы располагаются в порядке возрастания, а дестимуляторы – убывания.

где M_ij – место j -того показателя по i -тому объекту.

Недостаток – не учитывает абсолютное значение показателей и разницу между показателями на смежных местах.

3) метод балльных оценок. Разрабатывается балльная шкала, в соответствии с которой по значению каждого показателя определяется кол-во баллов. Шкалы могут быть дискретными и непрерывными (более чувствительными к оценкам разных по значимости показателей).

где Б_ij – баллы по j -тому показателю на i -том объекте.

4) метод расстояний. Предполагает формирование условного эталонного объекта, имеющего наилучшие значения показателей: для стимуляторов – максимальное, для дестимуляторов – минимальное.

,

где - значение j-го показателя по объекту-эталону;

+2 – для показателей-стимуляторов;

-2 - для показателей-дестимуляторов.

Этот метод широко используется в практике, но имеет недостаток – для различных показателей характерна различная степень разброса их значений, что усиливает значимость этих показателей при оценке рейтинга.

Для устранения данного недостатка все показатели нормируются - применяется таксонометрический метод – наиболее точный.

5) таксонометрический метод. Все показатели нормируются следующим образом:

где - среднее значение j-го показателя;

- среднее квадратическое отклонение j-го показателя.

Далее используется метод расстояний. Нормирование показателей позволяет учесть различную их вариацию. Является самым точным методом.

3. Использование относительных и средних величин.

Используются следующие относительные величины:

1) относительная величина планового задания:

2) относительная величина выполнения плана:

3) относительная величина динамики:

4) относительный показатель структуры совокупности – доли части в общем целом;

5) относительная величина координации – соотношение частей целого;

6) относительные величины интенсивности – характеризуют степень распространенности какого-либо явления в соответствующей среде;

7) относительные величины эффективности – соотношение результата с затратами на его получение.

В анализе широко используются различные средние величины, которые позволяют обобщать значения определенной совокупности типичных, однородных показателей. Позволяют переходить от случайного, единичного значения к общему, закономерному (позволяет избежать случайных колебаний показателей).

4. Использование аналитических таблиц и графиков. Группировка аналитической информации.

Аналитические таблицы используются на следующих этапах анализа:

1) этап подготовки исходных данных;

2) этап аналитической обработки данных;

3) этап представления результатов анализа.

Графики в анализе используются для:

1) иллюстрации,

2) анализа,

3) для решения методических задач анализа: для графического изображения детерминированных факторных моделей.

Графики используются для следующих целей: аналитические цели, иллюстративные цели и методические цели.

В анализе в зависимости от конкретных задач используются следующие способы группировки:

1) типологические группировки (группировка предприятий по форме собственности, цехов по роли в ПП и т.п.),

2) структурные группировки (ОПФ по возрасту, рабочих по стажу и т.д.) – строение (состав) целого,

3) аналитические группировки (показатели результирующие и факторные) – причинно-следственные, использующиеся для выявления формы связи исследуемых явлений и тесноты этой связи (детерминированная или стохастическая).

5. Методы экспертных оценок. Методы ситуационного анализа и прогнозирования.

Метод экспертный оценок – организованный сбор суждений и предложений специалистов (экспертов) по исследуемой проблеме с последующей обработкой полученных данных.

Разновидности:

1) метод Дельфи – представляет собой обобщение оценок экспертов, касающихся перспектив развития того или иного экономического субъекта. Метод состоит в последовательном, индивидуальном анонимном опросе экспертов с последующей статистической обработкой информации. После обобщения результатов запрашивается повторно мнение специалистов по спорным вопросам. В итоге обеспечивается переход от интуитивных форм мышления к дискуссионным.

2) морфологический анализ – экспертный метод систематизированного обзора всех возможных вариантов развития отдельных элементов исследуемой системы, построенный на полных и строгих классификациях объектов и явлений, их свойств и параметров.

3) синектический метод – использование при генерировании идей аналогий из других областей знаний и т.д.

Методы экспертных оценок находят широкое применение в функционально-стоимостном анализе, финансовом анализе при диагностике и оценке финансовых рисков.

Методы ситуационного анализа и прогнозирования: в основе лежат модели, предназначенные для изучения функциональных или жестко детерминированных связей, когда каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака.

Разновидности:

1) имитационное моделирование – например, «отчет о прибылях и убытках». Одним из ключевых моментов для разработки прогнозных оценок является учет: уровня и динамики инфляции; состава и структуры товарооборота.

2) метод сценариев.

6. Балансовый способ.

Применяется для анализа балансовых моделей (аддитивных) типа:

где F – результативный показатель,

X – фактор.

X – фактор прямого влияния, если его увеличение приводит к увеличению результативного показателя; X – фактор обратного влияния, если его увеличение приводит к уменьшению результативного фактора.

Балансовый способ основан на горизонтальном и вертикальном сравнительном анализе, используется для проверки правильности проведения детерминированного факторного анализа.

Показатели	Значения показателей	Структура, %	Изменения
базовый период	отчетный период	базовый период	отчетный период	абсолютное	в структуре, %	темп роста, %	влияние на итоговый показатель^*	доля в абсолютном приросте итога, %
Xi	Xiб	Xiф
Итого	Fб	Fф
* данная колонка вводится только при наличии факторов обратного влияния ** + ∆Xi – для факторов прямого влияния (это факторы, увеличение значений которых приводит к росту итогового показателя) – ∆Xi – для факторов обратного влияния (это факторы, увеличение значений которых приводит к снижению итогового показателя)

7. Классификация задач экономического ФА.

Задачи ФА могут быть двух типов:

1) задачи прямого ФА,

2) задачи обратного ФА.

Имеется результативный показатель F, зависящий от ряда факторов X_i при i=1;n. За определенный период произошло изменение показателя F. Абсолютное изменение:; относительное изменение: Требуется определить, какая часть изменения результативного показателя получена за счет изменения каждого из факторов, т.е.

- абсолютное изменение показателя за счет изменения фактора.

- относительное изменение показателя за счет изменения фактора.

При этом: для абсолютных отклонений

или для относительных изменений:

.

Общая постановка задачи обратного ФА.

Имеется набор показателей Xi, характеризующих некоторый экономический процесс. Требуется найти результативный показатель, зависящий от Xi, дающий комплексную оценку данному процессу (например, на основе МСА).

Задачи, как прямого ФА, так и обратного ФА могут быть детерминированными и стохастическими.

Основные отличия детерминированных и стохастических задач ФА.

Детерминированные	Стохастические
Исходные данные задаются в виде конкретных числовых значений	Исходные данные задаются в виде их законов распределения
Функциональная форма связи между результативным показателем и факторами	Форма связи определяется с помощью экономико-статистических методов, является случайной
Результат анализа получается в виде точного числового значения	Результаты анализа получают с заданной точностью
Используются способы ДФА	Используются методы СФА (см. МУ 136, стр. 9, Т.2)

8. Классификация факторов в АХД.

Классификация факторов

Признак классификации	Вид факторов	Содержание (пример)
По степени зависимости от объекта анализа	внутренние	Зависят от деятельности объекта: уровень использования различных ресурсов предприятия
внешние	Не зависят: факторы макросреды, а также некоторые факторы микросреды
По времени действия	постоянные	Количество работников
временные	Освоение новой техники, новых видов продукции и т.п.
По возможности измерения	измеримые	Объем производства, выработка продукции
неизмеримые	Мотивация работников, организационная культура
По степени сопряженности друг с другом	сопряженные	Недостаток одного может быть компенсирован избытком другого: кол-во рабочих и уровень ПТ
несопряженные	Недостаток одного не может быть компенсирован избытком другого: кол-во оборудования и кол-во рабочих
По свойствам отражаемых явлений	Количественные	Количественная определенность явлений: кол-во рабочих, сырья, оборудования и т.д.
Качественные	Определяют внутренние качества, признаки и особенности изучаемых объектов: ПТ, качество продукции и т.д.
По характеру влияния на изменения результативного показателя	экстенсивные	Связаны с количественным приростом результатов: увеличение объема производства продукции путем привлечения большего кол-во рабочих
интенсивные	Характеризуют степень усилий, напряженности труда, эффективность использования ресурсов
По степени влияния на результативный показатель	Факторы первого порядка (уровня)	Оказываю прямое, непосредственное влияние на результативный показатель
Факторы второго и последующих уровней	Влияют на результативный показатель через факторы предшествующих уровней

9. Детерминированное моделирование и преобразование факторных систем.

Детерминированное моделирование факторных систем осуществляется с помощью систематизации – приема, позволяющего расположить исходные данные для анализа в определенной последовательности, в виде системы для выявления степени взаимосвязи и соподчиненности данных.

Детерминированная факторная система представляется в виде одной из функциональных моделей, которую необходимо создать, то есть представить изучаемое, анализируемое явление в виде последовательно развивающейся схемы.

Например: необходимо создать факторную модель для анализа объема произведенной продукции (В) за год.

Для схематичности и наглядности детерминированное моделирование лучше осуществить с использованием графических методов изучения объектов анализа (рис.).

,

где ЧР – численность рабочих;

ПТ – производительность труда;

- среднее количество рабочих дней на одного рабочего;

- средняя продолжительность рабочей смены.

Распределение факторов по уровням:

В

ПТгод

ЧР

ПТдн

ПТчас

1 уровень

2 уровень

3 уровень

Основные требования при создании детерминированных факторных моделей:

- факторы и сама модель должна реально существовать;

- факторные модели должны правильно отражать причинно-следственные связи между показателями;

- все показатели, входящие в факторную модель должны быть количественно измеримы.

Можно выделить следующие основные типы детерминированных факторных моделе й, которые могут быть проанализированы с использованием способов ДФА:

1) аддитивные (балансовые) модели:

2) мультипликативные модели:

3) кратные модели:

4) смешанные модели, полученные сочетанием предыдущих типов:

и др.

Для расширения аналитических возможностей указанных моделей используются различные приемы для преобразования последних.

1) Для аддитивных:

- прием расчленения одного из факторов:

Например,

2) Для мультипликативных:

- прием расчленения одного из факторов:

3) Для кратных моделей:

- прием удлинения числителя:

- прием удлинения знаменателя:

ДЗср+ДСср+ТАпр

- прием расширения для кратных моделей:

- сокращение исходной модели:

- последовательное использование различных приемов:

10. Способы измерения влияния факторов в ДФА.

См. МУ 136, стр. 16-22, а также в практике.

Дата добавления: 2013-12-12