Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности (стр. 6 из 6)

Метод долевого участия. Метод долевого участия (пропорционального деления прироста) применяется при кратно-аддитивных факторных систем типа:

Порядок расчета влияния факторов на результативный показатель методом долевого участия в кратно-аддитивных (комбинированных) типах факторных систем следующий.

Определяется коэффициент долевого участия

как отношение прироста каждого факторного показателя к их сумме:

Определяется уровень влияния отдельных факторов на результативный показатель путем умножения суммы изменения отдельных факторов на коэффициент долевого участия.

и т.д.

Перечисленные выше методы элиминирования имеют существенный недостаток. При их использовании исходят из того, что факторы изменяются независимо друг от друга. На самом же деле они изменяются совместно, взаимосвязано и от этого взаимодействия получается дополнительный прирост результативного показателя, который при применении способов элиминирования присоединяется к одному из факторов, как правило, последнему. В связи с этим величина влияния факторов на изменение результативного показателя меняется в зависимости от места, на которое поставлен тот или иной фактор в детерминированной модели. В результате этого величина влияния одного фактора преувеличивается, а другого – преуменьшается, что вызывает неоднозначность оценки влияния факторов, особенно в тех случаях, когда дополнительный прирост довольно существенный.

Чтобы избавиться от этого недостатка, в детерминированном факторном анализе используется интегральный метод, который применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных, кратных и смешанных моделях типа

. Последняя модель представляет собой сочетание кратной и аддитивной моделей. Использование интегрального метода позволяет получить более точные результаты расчета влияния факторов и избежать неоднозначной оценки влияния факторов потому, что в данном случае результаты не зависят от местоположения факторов в модели. Дополнительный прирост результативного показателя, который образовался от взаимодействия факторов, раскладывается между ними пропорционально изолированному их воздействию на результативный показатель.

Под факторным анализом понимается процесс комплексного исследования воздействия факторов на изменение результативных показателей.

Различают следующие типы факторного анализа:

- детерминированный и стохастический;

- прямой и обратный;

- одноступенчатый и многоступенчатый;

- статистический и динамический;

- ретроспективный и перспективный (прогнозный).

При формировании факторной модели также используются различные методы экономического анализа. В основном это методы детализации, корреляционного и регрессионного анализа и так далее. Выбор способа моделирования зависит от объекта исследования, поставленной цели, а также от профессиональных знаний и навыков исследователя.

Корреляционный анализ – это анализ тесноты и формы стохастической связи между фактором и результирующим показателем.

Корреляционный анализ позволяет:

- выявить факторы;

- определить основные и второстепенные факторы;

- выявить характер и форму связи;

- оценить степень влияния (тесноту связи) факторов на результирующий показатель.

Парный корреляционный анализ. Парный корреляционный анализ – это анализ связи между двумя показателями, один из которых является фактором, а другой результирующим показателем.

Исследование парной корреляции можно проводить двумя способами: геометрическим и расчетным.

Геометрический способ заключается а построении точечной диаграммы. На оси абсцисс (х) откладывается значение фактора, а на оси ординат (у) – соответствующее значение результирующего показателя. Таким образом, на диаграмме образуется совокупность наблюдаемых точек. Область, охваченная замкнутой кривой всех точек или значений диаграммы, называется корреляционным полем. Вытянутый характер корреляционного поля и наличие угла между полем и осями является признаком корреляционной связи. Чем сильнее вытянуто корреляционное поле и чем ближе угол между полем и осями приближается к 45°, тем теснее связь между фактором и результирующим показателем и, соответственно, сильнее влияние фактора.

Таким образом, по форме корреляционного поля можно выявить факторы. Путем последовательного исследования факторов, можно выделить основные и второстепенные факторы. Можно также приблизительно оценить степень тесноты связи между результирующим показателем и показателем-фактором.

Расчетный способ заключается в оценке степени тесноты и формы связи на основе математических расчетов взаимосвязей. Для этого все исследуемые данные подвергаются группировке и по каждой группе вычисляются средние значения. Эти средние значения также наносят в виде точек на диаграмму.

Множественный корреляционный анализ – это анализ степени тесноты и формы связи при взаимодействии результативного показателя с несколькими факторами одновременно.

Многофакторный корреляционный анализ состоит из нескольких взаимосвязанных этапов.

На первом этапе производится постановка задачи, ее математическая формулировка и экономическая характеристика объекта задачи. Для этого целесообразно построение корреляционного поля, на базе которого можно выявить определенные зависимости.

На втором этапе определяются и отбираются важнейшие факторы, влияющие на результативный показатель. Для этого используются аналитические группировки, способ сопоставления параллельных и динамических рядов, парный корреляционный анализ. Благодаря этим методам анализа можно определить наличие, направление и форму зависимости между фактором и результативным показателем. Отбор факторов можно производить также в процессе решения задачи корреляционного анализа на основе оценки их значимости по критерию Стьюдента.

Следующим этапом анализа является сбор и статистическая оценка исходной информации. Собранная исходная информация должна быть проверена на достоверность, однородность и соответствие закону нормального распределения.

В первую очередь необходимо убедиться в достоверности информации. Одним из условий достоверности информации служит действующая на предприятии система первичного учета и отчетности. Если информации учитывается в первичных документах, то она действительна может быть достоверна.

Далее собранная информация должна быть проверена на соответствие закону нормального распределения. Согласно этому закону, основная масса исследуемых сведений по каждому показателю должна быть сгруппирована около его среднего значения, а объекты с очень маленькими значениями или с очень большими значениями должны встречаться как можно реже.

Список литературы

1. Абрютина М.С., Грачев А.В. Анализ финансово-экономической деятельности предприятий: Учебно-практическое пособие, 2-е изд., испр. – М.: Изд-во «Дело и сервис», 2006. – 256 с.

2. Барышников А.А., Кузьмин А.М. История возникновения и развития функционально-стоимостного анализа // Журнал «Машиностроитель», 2001. – №1.

3. Барышников А.А., Кузьмин А.М. Повышение эффективности системы качества предприятия на основе применения функционально-стоимостного анализа и теории решения изобретательских задач. Теория экономического анализа / под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета, 3-е издание. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 269 с.

4. Богатенко А.Н. Основы экономического анализа хозяйствующего субъекта. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 208 с.

5. Грищенко О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. – 112 с.

6. Курс экономического анализа / по ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 459 с.

7. Любушкин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 471 с.

8. Ребрин Ю.И. Основы экономики и управления производством: Конспект лекций. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. – 145 с.

9. Селезнева Н.Н., Ионова А.Ф. Финансовый анализ: Учеб. пособие. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. – 479 с.

10. Теория экономического анализа / под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета, 3-е издание. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 526 с.