Экономический анализ хозяйственной деятельности предприятий

Переход к рыночной экономике требует от предприятий повышения эффективности производства, конкурентоспособности продукции и услуг на основе внедрения достижений научно-технического прогресса, эффективных форм хозяйствования и управления производством.

Важная роль в реализации этой задачи отводится экономическому анализу деятельности субъектов хозяйствования. С его помощью вырабатываются стратегия и тактика развития предприятия, обосновываются планы и управленческие решения, осуществляется контроль за их выполнением, выявляются резервы повышения эффективности производства, оцениваются результаты деятельности предприятия, его подразделений и работников.

Квалифицированный экономист, финансист, бухгалтер, аудитор должен хорошо владеть современными методами экономических исследований, методикой системного, комплексного экономического анализа, мастерством точного, своевременного, всестороннего анализа результатов хозяйственной деятельности.

Задачи дисциплины

Задачи анализа хозяйственной деятельности как научной дисциплины вытекает прежде всего из тех функций, которые он выполняет в системе других прикладных экономических наук. Таким образом, одними из основных функций анализа являются.

1.2.1 Изучение характера действия экономических законов, установление закономерностей и тенденций экономических явлений и процессов в конкретных условиях предприятия.

1.2.2 Научное обоснование текущих и перспективных планов.

1.2.3 Контроль за выполнением планов и управленческих решений, за экономным использованием ресурсов.

1.2.4 Поиск резервов повышения эффективности производства на основе изучения передового опыта и достижений науки и практики.

1.2.5 Оценка результатов деятельности предприятия выполнению планов, достигнутому уровню развития экономики, использованию имеющихся возможностей.

1.2.6 Разработка мероприятий по использованию выявленных резервов.

Содержание дисциплины

2.1 Метод и методика комплексного экономического анализа хозяйственной деятельности предприятий. Понятие АХД. Анализ и синтез как особенности человеческого мышления. Виды АХД, его роль. АХД как функция управления. Содержание АХД как науки, направленной на решение определенных задач. Функции анализа. Системный подход в АХД, главные особенности системного подхода. Характерные черты метода АХД. Методика АХД. Последовательность комплексного АХД. Способы АХД, их классификация. Роль показателей в комплексном анализе, характеристика содержания подсистем. Взаимосвязи между отдельными подсистемами. Разработка системы аналитических показателей, их классификация.

2.2 Способы обработки экономической информации в АХД. Способы сравнения в АХД. Сущность сравнения, типы сравнений и их цель. Многомерные сравнения в АХД. Задачи, возможности и направления использования многомерных сравнений в АХД. Алгоритм многомерных сравнений. Способы приведения показателей в сопоставимый вид. Условия сопоставимости показателей. Нейтрализация влияния стоимостных, объемных, качественных и структурных факторов. Использование относительных и средних величин в практике экономической и аналитической работы. Способы группировки информации. Алгоритм построения аналитических группировок. Использование балансового способа в АХД. Использование графического и табличного способов.

2.3 Методика факторного анализа. Взаимосвязь экономических явлений. Представление о факторном анализе. Типы факторного анализа, его основные задачи. Значение классификации факторов. Основные типы факторов. Понятие и отличие различных типов факторов в АХД. Необходимость и значение систематизации факторов. Основные способы систематизации факторов в детерминированном и стохастическом анализе. Сущность и значение моделирования, требования к нему. Основные типы факторных детерминированных моделей. Способы преобразования факторных моделей. Правила моделирования.

2.4 Методика функционально-стоимостного анализа (ФСА). История развития ФСА. Сущность функционального подхода к анализу объекта. Виды потребительских функций объекта. Алгоритм ФСА. Особенности и задачи ФСА. Ранняя диагностика, приоритетность, оптимальная детализация, выделение ведущего звена - главные принципы ФСА. Другие принципы ФСА. Этапы выполнения исследований по ФСА. Особенности организации исследований по ФСА в СНГ и ведущих странах Запада. Проблемы дальнейшего развития исследований по методике и организации ФСА.

2.5 Методика обоснования управленческих решений на основе маржинального анализа. Понятие маржинального анализа, его возможности, основные этапы и условия проведения. Методы определения суммы постоянных и переменных издержек. Понятие и значение показателей безубыточного объема продаж и зоны безопасности предприятия. Понятие и порядок определения критической величины постоянных расходов и уровня цены. Порядок обоснования объема продаж, который дает одинаковую прибыль по разным вариантам управленческих решений. Аналитическая оценка решения о принятии дополнительного заказа по цене ниже себестоимости продукции. Обоснование варианта цены на новое изделие. Обоснование решения "производить или покупать". Выбор варианта технологии производства. Выбор решения с учетом ограничения на ресурсы.

3. Цель, задачи выполнения курсовой работы

Цель курсовой работы - получить навыки по анализу производственно-хозяйственной деятельности фирмы (предприятия).

Основными задачами курсовой работы являются:

закрепление и углубление знаний студентов по курсу "Экономический анализ хозяйственной деятельности предприятий".

приобретение практических навыков при расчете основных экономических показателей деятельности предприятия.

применение ЭВМ для обработки экономической информации.

приобретение практических навыков и умений при использовании учебной, справочно-нормативной литературой.

Курсовая работа состоит из следующих заданий:

Задание первое - корреляционно-регрессионный анализ для определения влияния факторных показателей на результативный показатель.

Задание второе - анализ хозяйственной деятельности предприятия:

анализ производства и реализации промышленной продукции.

анализ использования ресурсов предприятия.

анализ прибыли и рентабельности.

4. Порядок выполнения курсовой работы

Курсовая работа по курсу "Экономический анализ хозяйственной деятельности предприятия" представляет собой самостоятельно выполненную студентом и представленную в письменном виде расчетную работу.

Курсовая работа состоит, как правило, из введения, расчетной части, заключения, списка использованной литературы.

Во введении необходимо показать роль анализа хозяйственной деятельности, как одной из основных функций менеджмента предприятия.

Расчетная часть состоит из двух отдельных заданий, к каждому из которых необходимо выбрать исходные данные по соответствующей методике (пункты 4.1 и 4.2). При выполнении заданий необходимо руководствоваться следующими требованиями:

в начале работы должен быть указан номер варианта задания

обязательно приводятся исходные данные

расчеты должны быть развернутыми, их следует сопровождать необходимыми формулами и краткими пояснениями. Если имеется несколько методов расчета, надо применить наиболее рациональный из них.

в процессе выполнения заданий нужно проверять производимые расчеты, пользуясь взаимосвязью между исчисляемыми показателями и обращая внимание на экономическое содержание последних

все расчеты должны сопровождаться выводами, что и является результатом аналитической работы

в заключении даются краткие выводы по результатам расчетов 1 и 2 задания, а также предложения, основанные на данных расчетах.

4.1 Выбор варианта к заданию 1

Исходные данные по вариантам студент получает из таблицы 1. Данные столбца № 2 изменяются вследствие прибавления к исходному числу последней цифры номера зачетной книжки.

Таблица 1 - Исходные данные к заданию 1

4.2 Выбор варианта к заданию 2.

Значения таблицы 2 "Исходные данные для анализа хозяйственной деятельности предприятия" изменяются в соответствии с коэффициентом, который выбирается из таблицы 3 по двум последним цифрам зачетной книжки

Таблица 2 - Исходные данные для анализа хозяйственной деятельности предприятия

В таблице 3 задан коэффициент, который изменяет только показатели пунктов: 1,2, 4, 5 таблицы 2. Здесь также задана плановая цена единицы изделия по видам (выделено курсивом), а распределение цен по видам изделий необходимо сделать исходя из стоимости материалов (изделие, которое изготавливается из самого дорогого материала будет иметь самую высокую цену, и так далее по убывающей). Цены по факту определяются умножением коэффициента на плановые цены.

Таблица 3 - Коэффициент, изменяющий основные показатели, цены на продукцию (курсив)

4.3 Указания к выполнению задания 1

Постройте многофакторную регрессионную модель, отражающую влияние приведенных факторов на величину рентабельности. Проведите предварительный качественный анализ исходных данных, определите вид уравнения регрессии, отберите факторы, имеющие наибольшее влияние на результативный признак. Рассчитайте множественный, частные и парные коэффициенты корреляции. Определите эластичность факторов. Проанализируйте полученные результаты. Построить диаграммы.

Распечатка подшивается в курсовую работу.

4.4 Указания к выполнению задания 2

4.4.1 Исходные данные для выполнения задания 2 сводятся в соответствующие таблицы.

4.4.2 Анализ производства и реализации промышленной продукции.

Таблица 4 - Исходные данные для анализа производства и реализации промышленной продукции

Анализ производства и реализации продукции необходимо начать с оценки выполнения плана по ассортименту. Расчеты свести в таблицу 5.

Таблица 5 - Выполнение плана по ассортименту продукции

Итоги анализа структуры товарной продукции сводятся в таблицу 6.

Таблица 6 - Анализ структуры товарной продукции

Далее находится влияние структуры реализованной продукции на сумму выручки. Результаты расчетов требуется представить в табличной форме самостоятельно и сделать соответствующие выводы по каждому пункту проведенного анализа.

4.4.3 Анализ использования ресурсов предприятия.

Анализ использования ресурсов предприятия проводится по следующим пунктам:

анализ использования трудовых ресурсов;

анализ использования основных производственных фондов;

анализ использования материальных ресурсов

Исходные данные для анализа использования трудовых ресурсов необходимо свести в таблицу 7.

Таблица 7 - Исходные данные для анализа использования трудовых ресурсов

Результаты расчетов представить в таблице 8 и сделать соответствующие выводы

Таблица 8 - Использование трудовых ресурсов предприятия

Использование основных производственных фондов необходимо оценить с помощью анализа фондоотдачи. Результаты свести в таблицу 9.

Таблица 9 - Расчет фондоотдачи

Далее находится влияние факторов на фондоотдачу методом цепных подстановок.

Анализ использования материальных ресурсов необходимо произвести с помощью факторного анализа материалоемкости отдельного вида продукции (частной материалоемкости). Частная материалоемкость зависит от норм расхода материалов (УР), стоимости материалов (ЦМ) и отпускных цен на продукцию (ЦП). Исходные данные в таблице 10.

Таблица 10 - Исходные данные для расчета частной материалоемкости

Далее методом цепных подстановок производится факторный анализ частной материалоемкости, результаты свести в таблицу 11.

Таблица 11 - Факторный анализ частной материалоемкости

По результатам расчетов сделать выводы.

4.4.4 Анализ прибыли и рентабельности.

Анализ прибыли и рентабельности предприятия необходимо провести с помощью факторного анализа. Исходные данные сводятся в следующую таблицу.

Таблица 12 - Исходные данные для анализа прибыли и рентабельности

Оценить выполнение плана прибыли, а также влияние каждого из факторов на изменение суммы прибыли от реализации продукции методом абсолютных разниц.

Затем следует сделать факторный анализ рентабельности методом цепных подстановок.

Курсовая работа завершается выводом по проведенному анализу, оценкой производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

5. Методические указания к выполнению курсовой работы

5.1 Методические указания по выполнению задания 1

5.1.1 Корреляционно-регрессионный анализ. Метод корреляционно-регрессионного анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Для прямолинейной зависимости исчисляется коэффициент корреляции.

Регрессия - это статистический метод, позволяющий найти уравнение, которое наилучшим образом описывает множество данных. Многомерная регрессия выполняет анализ для нескольких множеств данных; это часто дает более реалистичный прогноз.

5.1.2 Организация компьютерной обработки экономической информации. Microsoft Excel предлагает широкий диапазон средств для обработки экономической информации.

Excel предоставляет несколько функций с линейной регрессией - линейн, тенденция, предсказ, наклон - и две - логарифприбл и рост - для экспоненциальной регрессии. Эти функции вводятся в виде формулы массива и возвращают массив результатов. Каждую из этих функций можно использовать с одной или несколькими независимыми переменными.

Функция линейн.

Рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива. Для получения дополнительных сведений о формулах массива нажмите кнопку.

Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:

y = mx + b или

y = m1x1 + m2x2 +... + b

(в случае нескольких интервалов значений x), где зависимое значение y является функцией независимого значения x. Значения m - это коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной x, а b - это постоянная. Функция линейн возвращает массив {mn; mn-1;...; m1; b}. Линейн может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.

Известные значения y - это множество значений y, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Если массив известные значения y имеет один столбец, то каждый столбец массива известные значения x интерпретируется как отдельная переменная.

Если массив известные значения y имеет одну строку, то каждая строка массива известные значения x интерпретируется как отдельная переменная.

Известные значения x - это необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y = mx + b.

Массив известные значения x может содержать одно или несколько множеств переменных. Если используется только одна переменная, то известные значения y и известные значения x могут быть массивами любой формы при условии, что они имеют одинаковую размерность. Если используется более одной переменной, то известные значения y должны быть вектором (то есть интервалом высотой в одну строку или шириной в один столбец).

Если известные значения x опущены, то предполагается, что это массив {1; 2; 3;... } такого же размера как и известные значения y.

Конст - это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0.

Если конст имеет значение истина или опущено, то b вычисляется обычным образом.

Если конст имеет значение ложь, то b полагается равным 0 и значения m подбираются так, чтобы выполнялось соотношение y = mx.

Статистика - это логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную статистику по регрессии.

Если статистика имеет значение истина, то функция линейн возвращает дополнительную регрессионную статистику, так что возвращаемый массив будет иметь вид:

m_n m_n-1 ……………. m₂ m₁ b

se_n se_n-1. ……………. se₂ se₁ se_b

r² se_y

F dF

Ssreg ssresid

Его описание представлено в таблице 13.

Если статистика имеет значение ложь или опущена, то функция линейн возвращает только коэффициенты m и постоянную b.

Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией линейн, зависит от степени разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем более точной является модель, используемая функцией линейн. Функция линейн использует метод наименьших квадратов для определения наилучшей аппроксимации данных.

Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excel вычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением y и фактическим значением y. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов. Затем Microsoft Excel подсчитывает сумму квадратов разностей между фактическими значениями y и средним значением y, которая называется общей суммой квадратов (регрессионная сумма квадратов + остаточная сумма квадратов). Чем меньше остаточная сумма квадратов по сравнению с общей суммой квадратов, тем больше значение коэффициента детерминированности r2, который показывает, насколько хорошо уравнение, полученное с помощью регрессионного анализа, объясняет взаимосвязи между переменными.

Таблица 13 - Описание элементов возвращаемого массива

5.2 Методические указания по выполнению задания 2

5.2.1 Способ цепной подстановки

Одним из важнейших методологических вопросов в АХД является определение величины влияния отдельных факторов на прирост результативных показателей. В детерминированном анализе для этого используются следующие способы: цепной подстановки, индексный, абсолютных разниц, относительных разниц, пропорционального деления и интегральный метод.

Первые четыре способа основываются на методе элиминирования. Элиминировать - это значит устранить, отклонить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного показателя кроме одного. Этот метод исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга: сначала изменяется один, а все другие остаются без изменения, потом изменяются два, затем три и т.д., при неизменности остальных. Это позволяет определить влияние каждого фактора на величину исследуемого показателя в отдельности.

Наиболее универсальным из них является способ цепной подстановки. Он используется для расчета влияния факторов во всех типах детерминированных факторных моделей: аддитивных, мультипликативных, кратных и смешанных (комбинированных). Этот способ позволяет определить влияние отдельных факторов на изменение величины результативного показателя путем постепенной замены базисной величины каждого факторного показателя в объеме результативного показателя на фактическую в отчетном периоде.

С этой целью определяют ряд условных величин результативного показателя, которые учитывают изменение одного, затем двух, трех и т.д. факторов, допуская, что остальные не меняются. Сравнение величины результативного показателя до и после изменения уровня того или другого фактора позволяет элиминироваться от влияния всех факторов, кроме одного, и определить воздействие последнего на прирост результативного показателя.

Порядок применения этого способа рассмотрим на следующем примере (табл.14).

Как нам уже известно, объем валовой продукции (ВП) зависит от двух основных факторов первого уровня: численности рабочих (КР) и среднегодовой выработки {ГВ). Имеем двухфакторную мультипликативную модель:

ВП = КР * ГВ.

Алгоритм расчета способом цепной подстановки для этой модели:

ВП_пл = КР_пл*ГВ_пл = 1000*160 = 160000 млн тенге.,

ВП_усл = КРф*ГВ _усл = 1200*160 = 192000 млн тенге,

ВП_ф = КР_ф *ГВ_ф = 1200*200 = 240000 млн тенге.

Как видим, второй показатель валовой продукции отличается от первого тем, что при его расчете принята фактическая численность рабочих вместо запланированной. Среднегодовая выработка продукции одним рабочим в том и другом случае плановая. Значит за счет увеличения количества рабочих выпуск продукции увеличился на 32 000 млн тг. (192 000 - 160 000).

Третий показатель отличается от второго тем, что при расчете его величины выработка рабочих принята по фактическому уровню вместо плановой. Количество же работников в обоих случаях фактическое. Отсюда за счет повышения производительности труда объем валовой продукции увеличился на 48 000 млн тг. (240 000 - 192 000).

Таким образом, перевыполнение плана по объему валовой продукции явилось результатом влияния следующих факторов:

а) увеличения численности рабочих + 32 000 млн тг.

б) повышения уровня производительности труда + 48 000 млн тг.

Итого + 80 000 млн тг.

Таблица 14 - Данные для факторного анализа объема валовой продукции

Алгебраическая сумма влияния факторов обязательно должна быть равна общему приросту результативного показателя:

ВП_кр + ВП_ГВ = ВП_общ

Отсутствие равенства свидетельствует о допущенных ошибках в расчетах.

Для наглядности результаты анализа приведены в табл.15

Таблица 15 - Результаты факторного анализа валовой продукции

Если требуется определить влияние трех факторов, то в этом случае рассчитывается не один, а два условных дополнительных показателя, т.е. количество условных показателей на единицу меньше количества факторов. Проиллюстрируем это на четырехфакторной модели валовой продукции:

ВП = КР * Д * П * СВ.

Исходные данные для решения задачи приведены в табл.15:

ВП_пл = КР_пл * Д_пл * П_пл * СВ_пл = 1000 * 250 * 8 *80 = 160000 млн тг.;

ВП_усл1 = КР_ф * Д_пл * П_пл * СВ_пл = 1200 * 250 * 8 * 80 = 192000 млн тг.;

ВП_усл2 = КР_ф * Д_ф * П_пл * СВ_пл = 1200 * 256 * 8* 80 =196608 млн тг.;

ВП_усл3 = КР_ф * Д_ф * П_ф * СВ_пл = 1200 * 256 * 7,6 * 80 = 186778 млн тг.;

ВП_ф = КР_ф * Д_ф * Пф * СВф = 1200 * 256 * 7,6 * 102,796 = 240000 млн тг.;

План по выпуску продукции в целом перевыполнен на 80000 млн тг. (240000 - 160000), в том числе за счет изменения:

а) количества рабочих

ВП_кр = ВП_усл1 - ВП_пл = 192000 - 160000 = +32000;

б) количества отработанных дней одним рабочим за год

ВП_д = ВП_усл2 - ВП_усл1 = 196608 - 192000 = +4608;

в) средней продолжительности рабочего дня

ВП_п = ВП_усл3 - ВП_усл2 = 186778 - 196608 = - 9830;

г) среднечасовой выработки

ВП_св= ВП_ф - ВП_усл3 = 240000-186778 =+53222.

Всего + 80 000 млн тг.

Используя способ цепной подстановки, следует придерживаться следующей последовательности расчетов: в первую очередь нужно учитывать изменение количественных, а затем качественных показателей. Если же имеется несколько количественных и несколько качественных показателей, то сначала следует изменить величину факторов первого уровня подчинения, а потом более низкого. В приведенном примере объем производства продукции зависит от четырех факторов: количества рабочих, количества отработанных дней одним рабочим, продолжительности рабочего дня и среднечасовой выработки.

Таким образом, применение способа цепной подстановки требует знания взаимосвязи факторов, их соподчиненности, умения правильно их классифицировать и систематизировать.

Мы рассмотрели пример расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в мультипликативных моделях.

В кратных моделях алгоритм расчета факторов на величину исследуемых показателей следующий:

где ФО - фондоотдача; ВП - валовая продукция; ОПФ - среднегодовая стоимость основных производственных фондов.

Методика расчета влияния факторов в смешанных моделях:

где П - сумма прибыли от реализации продукции; VPП - объем реализации продукции;

Ц - цена реализации; С - себестоимость единицы продукции;

Аналогичным образом рассчитывают влияние факторов и по другим детерминированным моделям смешанного типа.

Отдельно необходимо остановиться на методике определения влияния структурного фактора на прирост результативного показателя с помощью этого способа. Например, выручка от реализации продукции (В) зависит не только от цены (Ц) и количества проданной продукции (VРП), но и от ее структуры (УД_i) Если возрастет доля продукции высшей категории качества, которая продается по более высоким ценам, то выручка за счет этого увеличится, и наоборот. Факторная модель этого показателя может быть записана так:

В процессе анализа необходимо элиминироваться от воздействия всех факторов, кроме структуры продукции. Для этого сравниваем следующие показатели выручки:

Разность. между этими показателями учитывает изменение выручки от реализации продукции за счет изменения ее структуры (табл.).

Из таблицы видно, что в связи с увеличением удельного веса молока второго сорта в общем объеме его реализации выручка уменьшилась на 10 млн тенге. (655 - 665). Это неиспользованный резерв хозяйства.

Таблица 16 - Расчет влияния структурного фактора на изменение выручки от реализации продукции способом цепной подстановки

5.2.2 Индексный метод

Индексный метод основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана, выражающих отношение фактического уровня анализируемого показателя в отчетном периоде к его уровню в базисном периоде (или к плановому или по другому объекту).

С помощью агрегатных индексов можно выявить влияние различных факторов на изменение уровня результативных показателей в мультипликативных и кратных моделях.

К примеру возьмем индекс стоимости товарной продукции:

Он отражает изменение физического объема товарной продукции (q) и цен (р) и равен произведению этих индексов:

Iтп =Iq * Ip

Чтобы установить, как изменилась стоимость товарной продукции за счет количества произведенной продукции и за счет цен, нужно рассчитать индекс физического объема Iq и индекс цен Iр:

В нашем примере объем валовой продукции можно представить в виде произведения численности рабочих и их среднегодовой выработки.

Следовательно, индекс валовой продукции Iвп будет равен произведению индекса численности рабочих (количество) Iкр и индекса среднегодовой выработки Iгв:

Iвп = Iкр * Iгв = 1,2 * 1,25 = 1,5

Если из числителя вышеприведенных формул вычесть знаменатель, то получим абсолютные приросты валовой продукции в целом и за счет каждого фактора в отдельности, т.е. те же результаты, что и способом цепных подстановок.

5.2.3 Способ абсолютных разниц

Способ абсолютных разниц является одной из модификаций элиминирования. Как и способ цепной подстановки, он применяется для расчета влияния факторов на прирост результативного показателя в детерминированном анализе, но только в мультипликативных и смешанных моделях типа: Y = (а - Ь) с и Y = a (b - с). И хотя его использование ограничено, но благодаря своей простоте он получил широкое применение в АХД. Особенно эффективно применяется этот способ в том случае, если исходные данные уже содержат абсолютные отклонения по факторным показателям.

При его использовании 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.

Рассмотрим алгоритм расчета для мультипликативной факторной модели типа Y=a*b*c*d. Имеются плановые и фактические значения по каждому факторному показателю, а также их абсолютные отклонения:

?а = Аф - Апл; ?b = Вф - Впл;

?с = Сф - Спл; ?d = Dф - Dпл.

Определяем изменение величины результативного показателя за счет каждого фактора:

?Ya = ?а * Впл * Спл * Dпл;

?Yb = Аф * ?b * Спл * Dпл;

?Yc = Аф * Вф * ?с * Dпл;

?Ya = Аф * Вф * Сф * ?D

Как видно из приведенной схемы, подсчет строится на последовательной замене плановых значений факторных показателей на их отклонения, а затем на фактический уровень этих показателей.

Возьмем числовой пример. Рассмотрим методику расчета влияния факторов этим способом относительно четырехфакторной мультипликативной модели валовой продукции:

ВП = КР * Д * П * ЧВ

? ВПкр = (КРф - КРпл) Дпл * Ппл * ЧВпл= (1200 - 1000) *250*8,0*80,0 = +32000;

? ВПд = КРф (Дф - Дпл) Ппл * ЧВпл =1200 * (256 - 250) * 8,0 * 80,0 = +4608;

? ВПп= КРф * Дф (Пф - Ппл) ЧВпл =1200 * 256 * (7,6 - 8,0) * 80,0 = - 9830;

?ВПсв = КРф * Дф * Пф (ЧВф - ЧВпл) =1200*256 * 7,6 * (102,796 - 80) = +53222

Всего + 80 000

Таким образом, способ абсолютных разниц дает те же результаты, что и способ цепной подстановки.

Здесь также необходимо следить за тем, чтобы алгебраическая сумма прироста результативного показателя за счет отдельных факторов была равна общему его приросту.

Рассмотрим алгоритм расчета факторов этим способом в смешанных моделях типа Y = (a - Ь) с. Для примера возьмем факторную модель прибыли от реализации продукции.

П = VРП (Ц - С)

Прирост суммы прибыли за счет изменения объема реализации продукции:

?Пvpn = ?VРП (Цпл - Спл);

цены реализации:

?Пц, = VРПф * ?Ц;

себестоимости продукции:

? Пс= VРПф (-?С)

Расчет влияния структурного фактора при помощи этого способа проводится следующим образом:

?П = ? [ (УДфi - УДплi) * Цi] * VРПобщ. ф.

Как видно из таблицы 17, за счет изменения структуры реализации средняя цена за 1 т молока уменьшилась на 40 тыс. тг., а за весь фактический объем реализации продукции прибыли было получено меньше на сумму 10 млн тенге. (40 тыс. тг. * 250 т).

Таблица 17 - Расчет влияния структурного фактора способом абсолютных разниц

5.2.4 Способ относительных разниц

Способ относительных разниц, как и предыдущий, применяется для измерения влияния факторов на прирост результативного показателя только в мультипликативных моделях и комбинированных типа Y = (а - Ь) с. Он значительно проще цепных подстановок, что при определенных обстоятельствах делает его очень эффективным. Это прежде всего касается тех случаев, когда исходные данные содержат уже определенные ранее относительные отклонения факторных показателей в процентах или коэффициентах.

Рассмотрим методику расчета влияния факторов этим способом для мультипликативных моделей типа Y = А * В * С. Сначала необходимо рассчитать относительные отклонения факторных показателей:

Тогда отклонение результативного показателя за счет каждого фактора определяется следующим образом:

Согласно этому правилу, 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.

Чтобы рассчитать 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 фактора определяется аналогично: к плановой величине результативного показателя необходимо прибавить его прирост за счет первого и второго факторов и полученную сумму умножить на относительный прирост третьего фактора и т.д.

Закрепим рассмотренную методику на примере, приведенном в табл.15:

Как видим, результаты расчетов те же, что и при использовании предыдущих способов.

Способ относительных разниц удобно применять в тех случаях, когда требуется рассчитать влияние большого комплекса факторов (8-10 и более). В отличие от предыдущих способов значительно сокращается количество вычислений.

5.2.5 Способ пропорционального деления и долевого участия.

В ряде случаев для определения величины влияния факторов на прирост результативного показателя может быть использован способ пропорционального деления. Это касается тех случаев, когда мы имеем дело с аддитивными моделями типа Y = ?Х_i и смешанными типа

В первом случае, когда имеем одноуровневую модель типа У = а + b + с, расчет проводится следующим образом:

Например, уровень рентабельности снизился на 8% в связи с увеличением капитала предприятия на 200 млн тг. При этом стоимость основного капитала возросла на 250 млн тг., а оборотного уменьшилась на 50 млн тг. Значит, за счет первого фактора уровень рентабельности снизился, а за счет второго - повысился:

Методика расчета для смешанных моделей несколько сложнее.

Когда известны ?Вd; ?Вn и ?Вm а также ?Yb то для определения ?Yd, ?Yn, ?Ym можно использовать способ пропорционального деления, который основан на пропорциональном распределении прироста результативного показателя Y за счет изменения фактора В между факторами второго уровня D, N и М соответственно их величине. Пропорциональность этого распределения достигается путем определения постоянного для всех факторов коэффициента, который показывает величину изменения результативного показателя Y за счет изменения фактора В на единицу.

Величина коэффициента (К) определяется следующим образом:

Умножив этот коэффициент на абсолютное отклонение В за счет соответствующего фактора, найдем отклонения результативного показателя:

?Yb=К*?Bd; ?Yn=К*?Bn; ?Ym=К*?Bm

Например, себестоимость 1 т/км за счет снижения среднегодовой выработки автомобиля повысилась на 180 руб. При этом известно, что среднегодовая выработка автомашины снизилась из-за:

а) сверхплановых простоев машин - 5000 т/км

б) сверхплановых холостых пробегов - 4000 т/км

в) неполного использования грузоподъемности - 3000 т/км

Всего-12000 т/км

Отсюда можно определить изменение себестоимости под влиянием факторов второго уровня:

Таблица 18 - Расчет влияния факторов на результативный показатель способом долевого участия

Для решения такого типа задач можно использовать также способ долевого участия. Для этого сначала определяется доля каждого фактора в общей сумме их приростов, которая затем умножается на общий прирост результативного показателя:

Аналогичных примеров применения этого способа в АХД можно привести очень много, в чем вы сможете убедиться в процессе изучения отраслевого курса анализа хозяйственной деятельности на предприятиях.

5.2.6 Способ логарифмирования в анализе хозяйственной деятельности.

Способ логарифмирования применяется для измерения влияния факторов в мультипликативных моделях. В данном случае peзyльтат расчета, как и при интегрировании, не зависит от месторасположения факторов в модели и по сравнению с интегральным методом обеспечивается более высокая точность расчетов. Если п интегрировании дополнительный прирост от взаимодействия факторов распределяется поровну между ними, то с помощью логарифмирования результат совместного действия факторов pacпpeдeляется пропорционально доли изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя. В этом его преимущество, а недостаток - в ограниченности сферы его применения.

В отличие от интегрального метода при логарифмировании пользуются не абсолютные приросты показателей, а индексы роста (снижения).

Математически этот метод описывается следующим образе Допустим, что результативный показатель можно представить виде произведения трех факторов: F = xyz. Прологарифмировав обе части равенства, получим

Учитывая, что между индексами изменения показателей сохраняется та же зависимость, что и между самими показателями, произведем замену абсолютных их значений на индексы:

Из формул вытекает, что общий прирост результативного показателя распределяется по факторам пропорционально отношениям логарифмов факторных индексов к логарифму результативного показателя. И не имеет значения, какой логарифм используется - натуральный или десятичный.

Сравнив полученные результаты расчета влияния факторов разными способами по данной факторной модели, можно убедиться в преимуществе способа логарифмирования. Это выражается в относительной простоте вычислений и повышении точности расчетов.

Рассмотрев основные приемы детерминированного факторного анализа и сферу их применения, результаты можно систематизировать в виде следующей матрицы:

Таблица 19 - Детерминированные факторные приемы и модели

Список литературы

1. Баканов М.И., Шеремет А.Д., Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика, 2000.

2. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие. - Мн.: ИП "Экоперспектива", 2000. - 498 с.

3. Методика экономического анализа промышленного предприятия (объединения) / Под ред. А.И. Бужинского, А.Д. Шеремета. - М.: Финансы и статистика, 1988

4. Муравьева А.И. Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1988.