СТЭА к практике (1). Cистема техникоэкономического анализа деятельности организации
 Скачать 1.24 Mb.
|
«Cистема технико-экономического анализа деятельности организации»Гиндуллина Тамара Камильевна, к.т.н., доцент кафедры АСУ Факторный анализВиды факторного анализа; Этапы факторного анализа; Классификация факторов; Детерминированное моделирование факторных систем; Понятия факторного анализаФакторный анализ - методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей. Факторы –элементы, причины, воздействующие на результативный показатель или на ряд показателей Виды факторного анализа1. 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 результативным показателем. 4. Моделирование взаимосвязей между результативным и факторными показателями. 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). Этапы факторного анализа Классификация факторов
Классификация факторов
Детерминированное моделирование факторных системДетерминированные факторные модели используются для исследования функциональных связей между результативным показателем (функцией) и факторами (аргументами) Требования к детерминированному моделированию: Факторы и сами модели должны реально существовать. Факторы, которые входят в систему, должны быть обязательными элементами формулы и находиться в причинно- следственной связи с изучаемыми показателями. Все показатели факторной модели должны быть количественно измеримыми. Факторная модель должна обеспечивать возможность измерения влияния отдельных факторов. Типы детерминированных факторных моделей1. Аддитивные модели: 2. Мультипликативные модели 3. Кратные модели: 4. Смешанные (комбинированные) модели Моделирование детерминированных факторных системМоделирование мультипликативных факторных систем осуществляется путем последовательного расчленения факторов исходной системы на факторы сомножители. Пример: Моделирование аддитивных факторных систем аналогично за счет расчленения одного или нескольких факторных показателей на составные элементы. Пример: К классу кратных моделей применяют следующие способы их преобразования: удлинения; формального разложения; расширения; Способ формального разложения предусматривает удлинение знаменателя путем замены одного или нескольких факторов на сумму или произведение однородных показателей. Способ удлинения предусматривает удлинение числителя исходной модели путем замены одного или нескольких факторов на сумму однородных показателей. Способ расширения предусматривает расширение исходной факторной модели за счет умножения числителя и знаменателя дроби на один или несколько новых показателей Способы измерения влияния факторов в ДФАцепной подстановки, абсолютных разниц, относительных разниц, интегральный логарифмирования Способ цепной подстановкиОбласть применения: все типы моделей детерминированного факторного анализа Методика расчета: Влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя определяется путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя на фактическую, в объеме результативного показателя. Определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и т.д. факторов, допуская, что остальные не меняются Разность двух промежуточных значений результативного показателя в цепи подстановок равна изменению результативного показателя вызванного изменением соответствующего фактора. Примечания: При цепных подстановках сначала учитываются количественные показатели, а потом качественные. Условных показателей должно быть на 1 меньше, чем факторов; yа = f (a1, b0, c0, d0) - промежуточное значение; yb = f (a1, b1, c0, d0) - промежуточное значение; yс = f (a1, b1, c1, d0) - промежуточное значение; y0 = f (a0, b0, c0, d0) - базисное значение результативного показателя; y1 = f (a1, b1, c1, d1) - фактическое значение результативного показателя; a, b, c, d- факторы; yа =yа - y0 = f (a1, b0, c0, d0) - f (a0, b0, c0, d0); yb =yb - ya = f (a1, b1, c0, d0) - f (a1, b0, c0, d0); yс =yс - yb = f (a1, b1, c1, d0) - f (a1, b1, c0, d0); y1 =y1 - yc = f (a1, b1, c1, d1) - f (a1, b1, c1, d0); y =y1 - y0 = ya+ yb+ yc+ yd Проверка:
Способ абсолютных разницОбласть применения: в мультипликативных и смешанных моделях типа: Y = (а - b) *с и Y = а* (b - с). Методика расчета: величина влияния факторов рассчитывается умножением абсолютного прироста исследуемого фактора на базовую (плановую) величину факторов, которые находятся справа от него, и на фактическую величину факторов, расположенных слева от него в модели. Для мультипликативной факторной модели типа Y = а * b * с * d. 1. Находим абсолютные приросты факторных показателей: a = Aф - Aпл ; b = Bф - Bпл ; c = Cф - Cпл ; d = Dф - Dпл ; 2. Изменение величины результативного показателя за счет каждого фактора определяется по формуле: Ya = a * Bпл * Спл * Dпл ; Yb = Aф * b * Спл * Dпл ; Yc = Aф * Bф * c * Dпл ; Yd = Aф * Bф * Сф * d
Для смешанной факторной модели типа 1. Находим абсолютные приросты факторных показателей: 2. Изменение величины результативного показателя за счет каждого фактора определяется по формуле:
Способ относительных разниц Область применения: в мультипликативных и смешанных моделях типа: Y = (а - b) *с и Y = а* (b - с). Методика расчета: Для расчета влияния первого фактора необходимо базисную (плановую) величину результативного показателя умножить на относительный прирост первого фактора, выраженного в процентах, и результат разделить на 100. Влияние второго фактора, нужно к плановой величине результативного показателя прибавить изменение его за счет первого фактора и затем полученную сумму умножить на относительный прирост второго фактора в процентах и результат разделить на 100. Влияние третьего и последующих факторов определяется аналогично: к плановой величине результативного показателя необходимо прибавить его прирост за счет предыдущих факторов и полученную сумму умножить на относительный прирост третьего фактора и т.д. Для мультипликативных моделей типа Y = a * b * c. 1.Сначала необходимо рассчитать относительные отклонения факторных показателей: a % = ((Aф – Aпл) / Aпл) * 100 b % = (Bф - Bпл / Bпл) * 100 c % = (Cф - Cпл / Cпл) * 100 2. Изменение величины результативного показателя за счет каждого фактора определяется следующим образом: Yа = (Yпл * a %) / 100; Yb = ((Yпл + Ya)* b % )/ 100; Yc = ((Yпл + Ya + Yb)* c % )/ 100;
Способ относительных разниц. Алгоритм расчетов Для смешанной факторной модели типа 1. Находим абсолютные приросты факторных показателей: 2. Изменение величины результативного показателя за счет каждого фактора определяется по формуле: Недостаток применения методов элиминированияХ Y x0 y0 х1 y1 Интегральный способОбласть применения: мультипликативные, кратные и смешанные модели типа: Использование такого способа позволяет получать более точные результаты расчета т.к. результаты не зависят от местоположения факторов в модели, а дополнительный прирост результативного показателя, который образуется от взаимодействия факторов раскладывается между ними пропорционально их воздействию на результативный показатель. Двухфакторная мультипликативная модель. 2. Трехфакторная мультипликативная модель:
3. Четырехфакторная мультипликативная модель 4. Двухфакторная кратная модель: 5. Смешанная трехфакторная модель: 6. Смешанная четырехфакторная модель: Способ логарифмирования Область применения: мультипликативные модели Результат расчета не зависит от месторасположения факторов в модели. Обеспечивается более высокая точность расчетов по сравнению с интегральным методом. Используются не абсолютные приросты (как в интегральном методе ) показателей, а индексы их роста или снижения. Способ логарифмирования
Результаты решения примера различными способами ДФА
Применение способов ДФА
Спасибо за внимание |