3. Относительные величины координации отражают соотношение между частями одного целого. К таким величинам относятся, например, соотношение между величинами заемного и собственного капитала предприятия, между численностью рабочих и административно-управленческого персонала организации и т.д.
4. Относительные величины наглядности характеризуют результат сопоставления одноименных показателей, относящихся к одному и тому же периоду времени, но к разным объектам или территориям. Эти относительные величины используются для сравнительной оценки результатов деятельности отдельных предприятий отрасли или для оценки уровня развития разных регионов. Исчисляются они либо в процентах, либо в долях единицы, показывающих, во сколько раз одна из сравниваемых величин больше (меньше) другой[16].
Этот вид относительных величин нашел широкое применение в международных сопоставлениях, при сравнении результатов деятельности организаций различных форм собственности, при сопоставлении цен, величин акционерного капитала и т.д.
5. Другой вид относительных величин — это результат сопоставления разноименных абсолютных показателей. К ним относятся относительные величины интенсивности. В их числе можно назвать такие важные коэффициенты, отражающие качественную сторону деятельности предприятия или организации, как финансовые коэффициенты деловой активности, фондоотдачу, фондовооруженность, материалоотдачу, доходность того или иного вида деятельности и пр. Эти величины исчисляются обычно в долях единицы (реже в процентах, например рентабельность) и являются так называемыми именованными числами (т.е. имеют конкретное наименование). Важной чертой их является сопоставление разноименных абсолютных показателей. Например оборачиваемость (отдача) собственного капитала — это отношение выручки от продажи продукции (товаров) к среднегодовой стоимости собственного капитала, а рентабельность продаж — это отношение прибыли от продажи к сумме выручки, полученной от продажи продукции. В числителе и в знаменателе этих коэффициентов — разноименные показатели.
Вертикальный (структурный) анализ — представление финансового отчета в виде относительных показателей. Такое представление позволяет увидеть удельный вес каждой статьи баланса в его общем итоге. Обязательным элементом анализа являются динамические ряды этих величин, посредством которых можно отслеживать и прогнозировать структурные изменения в составе активов и источников их покрытия.
Таким образом, можно выделить две основные черты вертикального анализа:
♦ переход к относительным показателям позволяет проводить сравнительный анализ предприятий с учетом отраслевой специфики и других характеристик;
♦ относительные показатели сглаживают негативное влияние инфляционных процессов, которые существенно искажают абсолютные показатели финансовой отчетности и тем самым затрудняют их сопоставление в динамике[17].
Горизонтальный анализ баланса заключается в построении одной или нескольких аналитических таблиц, в которых абсолютные балансовые показатели дополняются относительными темпами роста (снижения). Степень агрегирования показателей определяет аналитик. Как правило, берут базисные темпы роста за ряд лет (смежных периодов), что позволяет анализировать изменение отдельных балансовых статей, а также прогнозировать их значения.
Аналогично может быть выполнен горизонтальный анализ других форм финансовой отчетности.
Горизонтальный и вертикальный анализы взаимно дополняют друг друга. Поэтому на практике можно построить аналитические таблицы, характеризующие как структуру отчетной финансовой формы, так и динамику отдельных ее показателей.
Трендовый анализ — часть перспективного анализа, продолжение горизонтального анализа; необходим в управлении для финансового прогнозирования. Тренд — это путь развития. Он определяется на основе анализа временных рядов следующим образом: строится график возможного развития основных показателей организации, определяется среднегодовой темп прироста и рассчитывается прогнозное значение показателя. Это самый простой способ финансового прогнозирования. Сейчас на уровне отдельной организации расчетным периодом времени является месяц или квартал. Анализ временных рядов позволяет решать следующие задачи:
1) изучить структуру временного ряда, включающую тренд — закономерные изменения среднего уровня параметров, а также случайные колебания;
2) изучить причинно-следственные взаимосвязи между процессами;
3) построить математическую модель временного ряда.
Анализ тренда предназначен для исследования изменений среднего значения временного ряда с построением математической модели тренда и с прогнозированием на этой основе будущих значений ряда. Анализ тренда выполняют путем построения моделей простой линейной или нелинейной регрессии[18].
В процессе анализа можно:
♦ опробовать несколько математических моделей тренда и выбрать ту, которая с большей точностью описывает динамику изменения временного ряда;
♦ построить прогноз будущего поведения временного ряда на основании выбранной модели тренда с определенной доверительной вероятностью;
♦ удалить тренд из временного ряда с целью обеспечения стационарности.
В качестве моделей трендов используют различные элементарные функции и их сочетания, а также степенные ряды.
Каждый результативный показатель зависит от многочисленных и разнообразных факторов. Под факторным анализом понимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей.
Различают следующие типы факторного анализа:
♦ функциональный и вероятностный;
♦ прямой (дедуктивный) и обратный (индуктивный);
♦ одноступенчатый и многоступенчатый;
♦ статический и динамический;
♦ пространственный и временной;
♦ ретроспективный и перспективный[19].
Основными задачами факторного анализа являются:
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 результативными показателями.
4.Моделирование взаимосвязей между результативным показателем и факторами.
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).
Создать факторную систему — это значит представить изучаемое явление в виде алгебраической суммы, частного или произведения нескольких факторов, которые воздействуют на величину этого явления и находятся с ним в функциональной зависимости.
Исследуя природу, общество, экономику, необходимо считаться со взаимосвязью наблюдаемых процессов и явлений. При этом полнота описания так или иначе определяется количественными характеристиками причинно-следственных связей между ними. Оценка наиболее существенных из них, а также воздействия одних факторов на другие является одной из основных задач статистики.
Формы проявления взаимосвязей весьма разнообразны. В качестве двух самых общих их видов выделяют функциональную (полную) и корреляционную (неполную) связи. В первом случае величине факторного признака строго соответствует одно или несколько значений функции. Достаточно часто функциональная связь проявляется в физике, химии. В экономике примером может служить прямо пропорциональная зависимость между производительностью труда и увеличением производства продукции[20].
Корреляционная связь (которую также называют неполной, или статистической) проявляется в среднем, для массовых наблюдений, когда заданным значениям зависимой переменной соответствует некоторый ряд вероятных значений независимой переменной. Объяснение тому – сложность взаимосвязей между анализируемыми факторами, на взаимодействие которых влияют неучтенные случайные величины. Поэтому связь между признаками проявляется лишь в среднем, в массе случаев. При корреляционной связи каждому значению аргумента соответствуют случайно распределенные в некотором интервале значения функции.
Например, некоторое увеличение аргумента повлечет за собой лишь среднее увеличение или уменьшение (в зависимости от направленности) функции, тогда как конкретные значения у отдельных единиц наблюдения будут отличаться от среднего. Такие зависимости встречаются повсеместно. Например, в сельском хозяйстве это может быть связь между урожайностью и количеством внесенных удобрений. Очевидно, что последние участвуют в формировании урожая. Но для каждого конкретного поля, участка одно и то же количество внесенных удобрений вызовет разный прирост урожайности, так как во взаимодействии находится еще целый ряд факторов (погода, состояние почвы и др.), которые и формируют конечный результат. Однако в среднем такая связь наблюдается – увеличение массы внесенных удобрений ведет к росту урожайности[21].
По направлению связи бывают прямыми, когда зависимая переменная растет с увеличением факторного признака, и обратными, при которых рост последнего сопровождается уменьшением функции. Такие связи также можно назвать соответственно положительными и отрицательными.
Относительно своей аналитической формы связи бывают линейными и нелинейными. В первом случае между признаками в среднем проявляются линейные соотношения. Нелинейная взаимосвязь выражается нелинейной функцией, а переменные связаны между собой в среднем нелинейно.