Методология экономического анализа (стр. 2 из 7)

Для примера представим выручку условного транспортного предприятия как произведение следующих факторов – количество машин, количество рейсов одной машины, количество пассажиров за одну поездку и стоимость проезда одного пассажира:

В = М * Р * П * С .

Данные о значении факторов в базисном и отчетном периоде представлены в таблице 1.2.

Таблица 1.2.

Показатель	Обозначение	Базисный период	Отчетный период
Количество машин	М	25	30
Количество рейсов	Р	10	8
Количество пассажиров	П	40	35
Стоимость проезда	С	150	200
Выручка	В	1500000	1680000

Абсолютное отклонение выручки составит + 180000 р.

Рассчитаем факторные отклонения. Если все факторы будут иметь базисное значение, сумма выручки составляет 1500000 р.

Затем мы будем постепенно заменять значения факторов с базисного значения на отчетное:

В базис = 25*10*40*150 =1500000

1800000-1500000 = + 300000.

В усл 1 = 30*10*40*150 = 1800000

1440000 – 1800000 = - 360000.

В усл 2 = 30*8*40*150 = 1440000

1260000 – 1440000 = - 180000.

В усл 3 = 30*8*35*150 = 1260000

1680000 – 1260000 = + 420000.

В отчет = 30*8*35*200 = 1680000

По итогам расчетов можно сделать вывод, что за счет увеличения количества машин предприятие получило дополнительную выручку в сумме 300000 рублей, а за счет увеличения тарифа – в сумме 420000 рублей. В то же время сказалось отрицательное влияние таких факторов, как уменьшение количества рейсов одной машины и уменьшение количества пассажиров на каждом рейсе (недополучено выручки на сумму360000 и 180000 рублей соответственно).

Прием цепных подстановок считается основным приемом факторного анализа, но имеет существенный недостаток – наличие так называемого «неразложимого остатка». Это означает, что при изменении порядка факторов в модели изменяется сумма факторных отклонений. Поэтому при составлении моделей для проведения факторного анализа существует следующее правило – сначала указываются количественные, а затем стоимостные показатели. Если необходимо обеспечить высокую точность расчетов, используются логарифмический или интегральный прием.

Метод абсолютных разниц является разновидностью приема цепных подстановок. Каждый фактор последовательно представляется в виде разницы между отчетным и базисным значениями. Остальные показатели принимаются в отчетном или базисном значении в зависимости от расположения в формуле (соответственно до анализируемого фактора или после него).

А = Ф1 * Ф2 * Ф3;

Аф1 = (Ф1о – Ф1б) * Ф2б * Ф3б;

Аф2 = Ф1о * (Ф2о – Ф2б) * Ф3б;

Аф3 = Ф1о * Ф2о * (Ф3о-Ф3б),

где Ф1б, Ф2б, Ф3б – факторы в своем базисном значении;

Ф1о, Ф2о, Ф3о – факторы в своем отчетном значении.

1.3. Логарифмический метод и метод взвешенных конечных разностей

Логарифмический метод и метод взвешенных конечных разностей применяются также для определения размера факторного влияния при анализе мультипликативных моделей. Их преимущество состоит в том, что они устраняют такой существенный недостаток предыдущих методов, как наличие «неразложимого остатка» путем логарифмирования мультипликативной модели в первом из методов и путем деления неразложимого остатка – во втором.

Логарифмируя мультипликативную модель, можно получить следующее выражение [6, c.84]:

D А = кФ1 * D А + кФ2 * D А + кФ3 * D А,

где D А – абсолютное отклонение анализируемого показателя;

кФ1, кФ2, кФ3 – коэффициенты, показывающие долю влияния данного фактора на анализируемый показатель.

Примечательно, что при этом нет необходимости рассчитывать все факторные отклонения – можно рассчитать только степень (долю) влияния наиболее актуального фактора.

Коэффициенты рассчитываются по формулам:

К Ф1 = (ln Ф1о – ln Ф1б) / (ln Ао – ln Аб);

К Ф2 = (ln Ф2о – ln Ф2б) / (ln Ао – ln Аб);

К Ф3 = (ln Ф3о – ln Ф3б) / (ln Ао – ln Аб),

где Ао, Аб – значение анализируемого показателя соответственно в базисном и отчетном периодах;

Ф1б, Ф2б, Ф3б – значение факторов в базисном периоде;

Ф1о, Ф2о, Ф3о – значение факторов в отчетном периоде.

Метод взвешенных конечных разностей чаще используется для двухфакторных моделей. При этом разница, рассчитанная при изменении положения факторов, делится пополам и прибавляется к наименьшему значению факторного влияния.

Предположим, что мультипликативная модель имеет вид

А = В * С.

Тогда значение факторных отклонений А в и А с рассчитывается следующим образом:

А в = ∆ В * Со + (∆ В * ∆ С) / 2;

А с = ∆ С * В о + (∆ В * ∆ С) / 2,

где ∆ В, ∆ С – изменение показателей – факторов за период;

В о, С о – базисное значение показателей – факторов.

1.4. Методы долевого участия и выравнивания начальных точек анализа

При помощи метода долевого участия определяется влияние изменения структурных сдвигов на итоговый показатель. Рассмотрим пример.

Предприятие выпускает продукцию трех видов – А, Б и В. Продукция имеет разную рентабельность. Соответственно, общий финансовый результат может измениться за счет изменения количества продукции или рентабельности единицы продукции.

Прибыль = Прибыль на ед. продукции * Количество продукции

Для упрощения примера предположим, что рентабельность единицы продукции не изменялась [6, c.53].

Таблица 1.3

Вид	Количество		Прибыль на ед.	Структура БП	Факт количество по структуре БП	Прибыль БП	Прибыль условная	Прибыль фактическая
	БП	ОП
А	10	60	3	14%	120*0,14 =17	30	51	180
Б	20	30	5	28%	120*0,28 = 34	100	170	150
В	40	30	7	58%	120*0,58 = 69	280	483	210
Итого	70	120	100%	120	410	704	540

Прибыль условная определяется умножением условного количества (фактическое количество по базисной структуре) на сумму прибыли, которая приходится на единицу продукции.

В результате расчетов можно сделать следующие выводы:

Если бы изменилось количество выпускаемой продукции (120 единиц вместо 70), а структура выпуска осталась бы прежней, то прибыль составила бы 704 р. Следовательно, влияние изменения количества продукции:

704 – 410 = + 310 р.

Однако изменилась и структура, и фактическая прибыль составила 540 р. Следовательно, влияние изменения структуры выпуска:

540 – 704 = - 164 р.

Вывод: изменение структуры выпуска неблагоприятно сказалось на финансовых результатах деятельности условного предприятия.

Метод выравнивания начальных точек анализа достаточно широко используется при анализе переменных затрат. Сущность данного приема заключается в исчислении так называемой аналитической суммы переменных затрат.

D З = (З о.п. – З ан) + (З ан. – З б.п.),

Относительное Допустимое

отклонение отклонение

где З о.п. – переменные затраты отчетного периода;

З б.п. – переменные затраты базисного периода;

З ан. - аналитические затраты, которые определяются как произведение затрат базисного периода на индекс изменения объема работ предприятия:

З ан. = З б.п. * Объем работ о.п. / Объем работ б.п.

Допустимые отклонения со знаком плюс показывают, какую сумму пришлось дополнительно израсходовать за счет увеличения объема работ. Те же отклонения с минусом показывают, какую сумму необходимо было сэкономить в связи с уменьшением объема работ.

Относительные отклонения со знаком плюс показывают, какая сумма была излишне израсходована за счет изменения других факторов, кроме объема работ. Те же отклонения со знаком минус показывают, какая сумма была реально сэкономлена предприятием.

2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Стохастические модели – это модели вероятностные. При этом в результате расчетов можно сказать с достаточной степенью вероятности, каково будет значение анализируемого показателя при изменении фактора. Самое частое применение стохастических моделей – прогнозирование. Основные методы их анализа – методы экспертных оценок, корреляционный анализ и методы экстраполяции временных рядов.

2.1. Методы экспертных оценок

Под экспертными оценками понимают эвристические оценки, основанные на опыте и интуиции эксперта. Широкое распространение метода было обусловлено сложностью и многофакторностью экономических измерений.

Выделяют два уровня использования экспертных оценок – количественный и качественный. На качественном уровне эксперты выражают свое мнение о тенденции изменения показателей, а на качественном – составляют прогноз вероятных результатов.

Различают индивидуальные и групповые экспертные оценки. Групповые оценки снижают риск субъективности, так как результат оценки тесно связан с личностью эксперта.

При отборе экспертов необходимо провести их оценку при помощи тестирования, самооценки или взаимной оценки экспертами друг друга. По результатам оценки можно рассчитать так «весовой коэффициент» значимости оценки каждого эксперта. Значение его будет прямо пропорционально степени компетентности эксперта [2, c.42].