🗊Презентация Экономический факторный анализ

Тема 5. Экономический факторный анализ

Тема 5. Экономический факторный анализ 1. Понятие экономического факторного анализа: его виды 2. Типы факторных систем и их преобразования 3. Методы количественной оценки влияния факторов на результат 4. Стохастическое моделирование

Тема 5. Экономический факторный анализ Фактор – это показатель, от которого зависит другой показатель – результативный. Факторная система – совокупность фактора и результата, связанная причинно-следственной связью. Модель факторной системы (факторная модель) – это формула, выражающая взаимосвязь между результатом и фактором. Экономический факторный анализ – это раскрытие набора прямых факторов, влияющих на результат, и измерение влияния этих факторов на величину результата. Качественный факторный анализ – это определение факторов и взаимосвязи с результатом. Качественный анализ заканчивается построением факторной модели. Количественный факторный анализ – это оценка влияния каждого фактора на изменение результата.

Виды факторного анализа

Экономический факторный анализ

Виды факторного анализа Прямой анализ – оценка влияния каждого фактора. Обратный анализ (синтез) – оценка влияния комплекса факторов. Детерминированный факторный анализ применяется при функциональной связи результата и фактора. Функциональная связь – связь, когда определенному значению фактора соответствует одно определенное значение результата. Стохастический факторный анализ применяется, если связь результата и факторов вероятностная ( т.е. определенному значению факторов соответствует целая совокупность значений результата). Одноступенчатый анализ – анализ влияния факторов первого уровня. Цепной анализ – анализ влияния факторов более низкого уровня.

Виды факторного анализа Статический анализ– это исследование зависимости результата от факторов без учета влияния времени. Динамический анализ - исследование зависимости результата от факторов с учетом влияния времени.

Детерминированный факторный анализ ДФА представляет собой методику исследования влияния факторов, которые имееют с результативным показателем функциональную связь (результат есть функция от этих факторов).

Типы детерминированных факторных систем Аддитивные модели Мультипликативные модели Кратные модели Смешанные модели

Требования, которые необходимо выполнять при моделировании детерминированных факторных систем 1. Факторы, включаемые в модель, должны реально существовать, а не быть абстрактными величинами или явлениями. 2. Факторы должны быть не только элементами формулы, но и находится в причинно-следственной связи с изучаемым явлением. 3.Все факторы дожны быть количественно измеримы. 4.Факторная модель должна обеспечивать возможность измерения влияния отдельных факторов (сумма изменений результативного показателя за счет отдельных факторов должна равняться общему изменению результативного показателя).

Преобразование детерминированных факторных систем Преобразование факторных систем относится только к кратным моделям. Почему только кратные модели? Чтобы в качестве факторов выступали показатели не в виде абсолютных величин, а в виде относительных величин. Относительные величины обеспечивают сравнимость данных.

Методы преобразования факторных систем 1. Метод удлинения факторных систем 2. Метод расширения факторных систем 3. Метод сокращения факторных систем

В результате пребразования получается модель с новым набором факторов, имеющих экономический смысл, экономическую интерпретацию.

Метод удлинения факторных систем

Метод удлинения факторных систем. Пример

Метод расширения факторных систем

Метод расширения факторных систем. Пример

Метод сокращения факторных систем

Метод сокращения факторных систем. Пример

Методы количественной оценки влияния факторов на результат Siс! В учебниках написано: « Метод индексов применяется для двухфакторных мультипликативных моделей с одним количественным и одним качественным признаком». - It is wrong. Метод индексов применяют и для анализа средних величин, где оба фактора качественные, относительные, и для трехфакторных моделей, например, модель финансового результата. Метод цепных подстановок. Факторы последовательно заменяются с базисного уровня на отчетный. Разности двух соседних значений характеризуют влияние каждого фактора Метод взвешенных конечных разностей. Величина влияния каждого фактора определяется по всем возможным вариантам подстановки и находится среднее значение.

Метод индексов

Метод индексов для средних величин

Индексный метод «+» метода: простота и точное разложение (без остатков). «-» метода: результат факторного разложения зависит от очередности факторов.

Метод индексов Метод индексов имеет 2 задачи, 2 стороны: 1.Аналитическую- с помощью метода индексов общее изменение результативного показателя разлагается на изменения за счет отдельных факторов. 2. Синтетическую – с помощью метода индексов обобщается изменение по совокупности непосредственно не поддающихся обобщению элементов.

Метод индексов Метод индексов, т. о. сочетает в себе анализ и синтез: анализ относится к признакам, синтез относится к элементам совокупности! Анализируя, разлагая, одно, мы в тоже время синтезируем другое! В этом –сущность, главное достоинство метода индексов!

Метод цепных подстановок Суть метода цепных подстановок заключается в последовательной замене значений факторов с базисного уровня на отчетный. Разности двух соседних значений результативного показателя характеризуют влияние каждого фактора . Число вспомогательных значений результативного показателя на единицу меньше числа факторов.

Метод цепных подстановок

Метод цепных подстановок

Метод цепных подстановок

Метод цепных подстановок Плюсы метода: Простота расчетов Точное разложение Метод универсальный Минусы метода: разложение зависит от последовательности (очередности) замены факторов : а) определение правильной экономически обоснованной последовательности факторов (сначала количественные факторы, затем – качественные). б) поиск метода, не зависящего от последовательности факторов.

Алгоритм проведения факторного анализа методом цепных подстановок 1. Составить детерминированную факторную модель результативного показателя. Правильность составленной модели проверяем через единицы измерения. Кратные модели необходимо преобразовывать.

Алгоритм проведения факторного анализа методом цепных подстановок 2. Классификация факторов на: количественные и качественные; первичные и вторичные; абсолютные и относительные; изменяющиеся в процессе первыми и изменяющиеся в процессе вторыми,- для того, чтобы определить очередность изучения влияния факторов на изменение результативного показателя.

Алгоритм проведения факторного анализа методом цепных подстановок 3. Рассчитать изменение результативного показателя за счет изменения первичного фактора. Правило 1.При измерении влияния первичного фактора вторичный фактор (фактор,до которого еще не дошла очередь) фиксируется на уровне базисного периода.

Алгоритм проведения факторного анализа методом цепных подстановок 4. Рассчитать изменение результативного показателя за счет изменения вторичного фактора. Правило 2. При изучении влияния вторичного (третичного и т.д.) фактора первичный фактор( или фактор, влияние которого изучалось ранее,) фиксируется на уровне отчетного (текущего) периода.

Алгоритм проведения факторного анализа методом цепных подстановок 5. Провести проверку: общее изменение результативного показателя равно алгебраической сумме изменений результативного показателя за счет изменений факторов.

Прием абсолютных разностей Используют для мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделей. Простота расчетов. Для мультипликативных моделей применяют правило «махания рук».

Прием абсолютных разниц

Прием абсолютных разностей Правило «махания рук» : фактор, стоящий справа от фактора, влияние которого изучается, фиксируется на базисном уровне , а фактор, стоящий слева от фактора, влияние которого изучается, фиксируется на отчетном уровне.

Метод взвешенных конечных разностей

Метод взвешенных конечных разностей «+» метода: Не зависит от последовательности факторов Точное разложение Универсальный метод. «-» метода: Трудоемкий метод.

Интегральный метод факторного анализа «+» метода: более точный по сравнению с цепными подстановками (поскольку дополнительный прирост результативного показателя от взаимодействия факторов присоединяется не к последнему фактору, а делится поровну между ними); результат не зависит от порядка расположения факторов; универсальный.

Формулы для расчета интегральным методом

Формулы для расчета интегральным методом

Кратная модель

Модель кратно-аддитивная

Логарифмический метод Используется только в мультипликативных и кратных моделях. «+» метода: результат не зависит от порядка (месторасположения) факторов, как и в интегральном. по сравнению с интегральным – более точный (с помощью логарифмирования результат совместного влияния факторов распределяется пропорционально доли изолированного влияния каждого фактора на уровень результативного показателя

Логарифмический метод

Стохастическое моделирование Применяется, если связь результата и факторов вероятностная ( т.е. определенному значению факторов соответствует целая совокупность значений результата). Факторы должны быть не только элементами формулы, но и находиться в причинно-следственной связи с результатом (это требование называется «познавательная ценность модели»). Все факторы должны быть количественно измерены и иметь источники информации.

Признаки-факторы не должны дублировать друг друга, т.е. быть коллинеарными. Признаки-факторы не должны быть составными частями результативного признака.

Стохастическое моделирование

Применение результатов стохастического моделирования в анализе 1. Для оценки эффективности использования производственного потенциала организации

где У - рентабельность продаж, руб./руб.; Х1-материалоотдача.руб./руб.; Х2 -фондоотдача, руб./руб.; Х3- производительность труда, руб./чел.; Х4- продолжительность оборота оборотных средств, дней; Х5 - удельный вес продукции высшей категории качества.

Применение результатов стохастического моделирования в анализе 2. Для прогнозирования

Применение результатов стохастического моделирования в анализе 3. Для выбора объектов наилучших с точки зрения вложения инвестиций

3. Выбор объектов наилучших с точки зрения вложения инвестиций

3. Выбор объектов наилучших с точки зрения вложения инвестиций Отклонение, обусловленное размером производственного потенциала

3. Выбор объектов наилучших с точки зрения вложения инвестиций Отклонение, обусловленное эффективностью использования производственного потенциала

3. Выбор объектов наилучших с точки зрения вложения инвестиций Объектом вложения инвестиций является объект, у которого

Применение результатов стохастического моделирования в анализе 4. Для расчета резервов