Margaret24.ru

Деньги в период кризиса
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Анализ аддитивной модели

Методика экономического факторного анализа

Как известно, одним из методов экономического анализа является факторный анализ, который применяется для выявления причин изменения абсолютных и относительных показателей, а также степени влияния различных причин на величину изменения показателя.

По характеру взаимосвязи между показателями различают методы детерминированного и стохастического факторного анализа.

Стохастический факторный анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем является неполной, вероятностной (корреляционной).

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер – выражается в виде функции.

В детерминированном анализе используются следующие факторные модели:

  • Аддитивные модели, которые представляют собой алгебраическую сумму факторов и имеют вид: Y = X1+X2+X3+…+Xn.
    К таким моделям относится, например, показатель объема производства товаров в его взаимосвязи с объемом выпуска отдельных изделий или объема выпуска товаров в отдельных подразделениях.
  • Мультипликативные модели, которые представляют собой произведение факторов и имеют вид: Y = X1×X2×X3×…×Xn.
    Примером мультипликативной модели является двухфакторная модель объема валовой продукции (ВП): ВП = ЧР×ГВ, где ЧР – численность работников, ГВ – среднегодовая выработка одного работника.
  • Кратные модели, которые представляют собой частное от деления двух факторов и имеют вид: Y = X1/X2.
    Примером кратной модели является двухфакторная модель рентабельности совокупных активов предприятия (R), которая рассчитывается делением суммы прибыли (П) на среднегодовую их стоимость (А): R = П/А.
  • Смешанные (комбинированные) модели – представляют собой сочетание различных комбинаций предыдущих моделей:
    Y = (X1+X2)/X3; Y = X1/( X2+X3); Y = X1×X2/X3; Y = X1×(X2+X3) и др.

Возможность использования основных способов детерминированного анализа представлена в таблице 1.

Таблица 1 – Матица применения способов детерминированного факторного анализа

СпособыМодели
МультипликативнаяАддитивнаяКратнаяСмешанная
Цепных подстановок++++
Абсолютных разниц+Y=(a-b)c, Y=a(b-c)
Относительных (процентных) разниц+
Интегральный++Y=a/Σbi

Перечислим основные этапы экономического факторного анализа:

  • отбор факторов для анализа исследуемых показателей;
  • классификация и систематизация их с целью обеспечения системного подхода;
  • моделирование взаимосвязей между результативными и факторными показателями;
  • расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя;
  • практическое использование факторной модели для управления экономическими процессами.

Факторный индексный анализ. Аддитивные и мультипликативные модели анализа: определение относительного и абсолютного влияния факторов

Под факторным анализомпонимается методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативных показателей. Различают несколько типов факторного анализа. Один из них — детерминированный факторный анализ.Индекс это статистический показатель, представляющий собой отношение двух состояний какого-либо признака. С помощью индексов проводятся сравнения с планом, в динамике, в пространстве. Индекс называется простым (синонимы: частный, индивидуальный), если исследуемый признак берется без учета связи его с другими признаками изу-чаемых явлений. Простой индекс имеет вид:

Р1 и Ро — сравниваемые состояния признака.

Индекс называется аналитическим (синонимы: общий, агрегатный), если исследуемый признак берется не изолированно, а в связи с другими признаками. Аналитический индекс всегда состоит из двух компонент: индексируемый признак р (тот, динамика которого исследуется) и весовой признак q. С помощью признаков-весов измеряется динамика сложного экономического явления, отдельные элементы которого несоизмеримы. Простые и аналитические индексы дополняют друг друга.

1р= р1 q1 / р0 q1 или = р0q1 / р0 q0 , где

q1 или q0 — весовой признак.

С помощью индексов в анализе финансово-хозяйственной деятельности решаются следующие основные задачи:

— оценка изменения уровня явления (или относительного изменения по-казателя);

— выявление роли отдельных факторов в изменении результативного признака; .

— оценка влияния изменения структуры совокупности на динамику.

Центральной проблемой при построении аналитических индексов является проблема взвешивания. Решая ее, аналитику необходимо сначала выбрать сам весовой признак, а затем — период, на уровне которого берет-ся признак-вес.

Первая из этих задач решается довольно легко путем отыскания системы связанных признаков, произведение которых дает экономически понятный показатель (например, Т = Ч * В, где Т-товарооборот, Ч-численность работающих, В-выработка на одного работающего). Что касается второй задачи, то научного обоснования выбора периода весов не сущест-вует, в каждом конкретном случае аналитик делает это исходя из задач анализа. Индексы, взвешенные на базовые или отчетные значе-ния, имеют разный вид и по-разному могут интерпретироваться.

Признак, непосредственно относящийся к изучаемому явлению и характеризующий его количественную сторону, называется первичнымили количественным. Первичные признаки объемные, их можно суммировать. Примерами таких признаков являются численность работающих на пред-приятии (Ч), величина основных средств (ОС) и т.д.

Признаки, относящиеся к изучаемому явлению не непосредственно, а через один или несколько других признаков и характеризующие качественную сторону изучаемого явления, называются вторичными или каче-ственными.. Отличительными особенностями вторичных признаков явля-ется то, что это всегда относительные показатели, их нельзя непосредст-венно суммировать в пространстве (исключение — суммирование при рас-чете некоторых статистик, например, коэффициентов регрессии, корреля-ции и др., когда экономическая природа показателя не принимается во внимание). В качестве примера можно привести показатели средней зара-ботной платы, рентабельности.

Существует следующее правило определения периода для признака-веса: при построении аналитических индексов по вторичным признакам рекомендуется брать веса на уровне отчетного периода, а по первичным -базисного.

Это обусловлено приоритетностью качественных показателей перед количественными: практический интерес представляет определение экономического эффекта от изменения качественного показателя, полученно-го в отчетном, а не в базисном периоде.

В детерминированном анализе выделяют следующие типы наиболее часто встречающихся факторных моделей:

1. Аддитивные модели используются в тех случаях, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных показателей.

2. Мультипликативные модели применяются тогда, когда результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторов.

3. Кратные модели применяются тогда, когда результативный показатель получают делением одного факторного на величину другого.

4. Смешанные модели – это сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей.

У = (а+в)/с; У = а/(в+с); У = (а*в)/с; У = (а+в)*с.

Моделирование мультипликативных факторных систем осуществляется путем последовательного расчленения факторов исходной системы на факторы-сомножители. Например, при исследовании процесса формирования объема производства продукции можно применять такие детерминированные модели, как:

ВП=КР*ГВ; ВП=КР*Д*ДВ; ВП=КР*Д*П*СВ

Эти модели отражают процесс детализации исходной факторной системы мультипликативного вида и расширения ее за счет расчленения на сомножители комплексных факторов. Степень детализации и расширения модели зависит от цели исследования, а также от возможностей детализации и формализации показателей, а пределах установленных правил.

Аналогичным образом осуществляется моделирование аддитивных факторных систем за счет расчленения на сомножители комплексных факторов. Степень детализации и расширения модели зависит от целей исследования, а также от возможностей детализации и формализации показателей в пределах установленных правил.

Аналогичным образом осуществляется моделирование аддитивных факторных систем за счет расчленения одного из факторных показателей на его основные элементы.

Например: VРП= VВП-ВИ (объем внутрихозяйственного использования). В хозяйстве продукция использовалась в качестве семян (С) и кормов (К). Тогда приведенную исходную модель можно записать следующим образом: VРП= VВП–(С+К).

К классу кратных моделей применяют следующие способы их преобразования: удлинения, формального разложения, расширения и сокращения.

Первый метод предусматривает удлинение числителя исходной модели путем замены одного или нескольких факторов на сумму однородных показателей. Например, себестоимость единицы продукции можно представить в качестве функции двух факторов: изменение суммы затрат (3) и объема выпуска продукции (VВП). Исходная модель этой факторной системы будет иметь вид: С=З/ VВП

Если общую сумму затрат (3) заменить отдельными их элементами, такими, как оплата труда (ОТ), сырье и материалы (СМ), амортизация основных средств (А), накладные затраты (НЗ) и др., то детерминированная факторная модель будет иметь вид аддитивной модели с новым набором факторов:

С=ОТ/ VВП+ СМ/ VВП+ А/ VВП+ НЗ/ VВП=х1+х2+х3+х4,

где X1- трудоемкость продукции; Х2 — материалоемкость продукции; Х3 — фондоемкость продукции; Х4- уровень накладных затрат.

Способ формального разложения факторной системы предусматривает удлинение знаменателя исходной факторной модели путем замены одного или нескольких факторов на сумму или произведение однородных показателей. Если b = l + m + n + p, то у=а/в=а/ l + m + n + p.

В результате получили конечную модель того же вида, что и исходной факторной системы (кратную модель). На практике такое разложение встречается довольно часто. Например, при анализе показателя рентабельности производства (Р): Р=П/З

Где П — сумма прибыли от реализации продукции; 3 — сумма затрат на производство и реализацию продукции. Если сумму затрат заменить на отдельные ее элементы, конечная модель в результате преобразования приобретет следующий вид: Р=П/ОТ+СМ+А+НЗ.

Себестоимость одного тонно-километра зависит от суммы затрат на содержание и эксплуатацию автомобиля (3) и от его среднегодовой выработки (ГВ). Исходная модель этой системы будет иметь вид: C т/км = 3 / ГВ. Учитывая, что среднегодовая выработка машины в свою очередь зависит от количества отработанных дней одним автомобилем за год (Д), продолжительности смены (П) и среднечасовой выработки (СВ), мы можем значительно удлинить эту модель и разложить прирост себестоимости на большее количество факторов: C т/км = 3 / ГВ=3 /Д*П*СВ.

Метод расширения предусматривает расширение исходной факторной модели за счет умножения числителя и знаменателя дроби на один или несколько новых показателей. Например, если в исходную модель у=а/в ввести новый показатель с, то модель примет вид: у=а/в=а*с/в*с=а/с*с/в=х1*х2.

В результате получилась конечная мультипликативная модель в виде произведения нового набора факторов.

Этот способ моделирования очень широко применяется в анализе. Например, среднегодовую выработку продукции одним работником (показатель производительности труда) можно записать таким образом: ГВ = ВП / КР. Если ввести такой показатель, как количество отработанных дней всеми работниками (åД), то получим следующую модель годовой выработки:

ГВ = ВП *åД / åД *КР= ВП/åД * åД/ КР = ДВ*Д

где ДВ – среднедневная выработка, Д – количество отработанных дней одним работником.

После введения показателя количества отработанных часов всеми работниками (åТ) получим модель с новым набором факторов: среднечасовой выработки (СВ), количества отработанных дней одним работником (Д) и продолжительности рабочего дня (П).

ГВ = ВП *åД *åТ / åД КР * åТ = ВП/åТ * åТ / КР * åТ /åТ = СВ*Д*П

Способ сокращения представляет собой создание новой факторной модели путем деления числителя и знаменателя дроби на один и тот же показатель:

у=а/в=а:с/в:с=х1/х2.

Фондоотдача определяется отношением валовой (ВП)или товарной продукции (ТП)к среднегодовой стоимости основных производственных фондов (ОПФ):

ФО=ВП/ОПФ

Разделив числитель и знаменатель на среднегодовое количество рабочих (КР), получим содержательную кратную модель с другими факторными показателями: среднегодовой выработки продукции одним рабочим (ГВ), характеризующей уровень производительности труда, и фондовооруженности труда (Фв):

ФО=ВП:КР/ОПФ:КР=ГВ/Фв

Необходимо заметить, что на практике для преобразования одной и той же модели может быть последовательно использовано несколько методов. Например:

ФО=РП/ОПФ=(П+СБ)/ОПФ=П/ОПФ+СБ/ОПФ= П/ОПФ+ОС/ОПФ*СБ/ОС

где РП – объем реализованной продукции(выручка); СБ – себестоимость реализованной продукции, П – прибыль, ОС – средние остатки основных средств.

В этом случае для преобразования исходной факторной модели, которая построена на математических зависимостях, использованы способы удлинения и расширения. В результате получилась более содержательная модель, которая имеет большую познавательную ценность, т.к. учитывает причинно-следственные связи между показателями. Полученная конечная модель позволяет исследовать, как влияет на фондоотдачу рентабельность основных средств производства, соотношения между основными и оборотными средствами, а также коэффициент оборачиваемости оборотных средств.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Увлечёшься девушкой-вырастут хвосты, займёшься учебой-вырастут рога 10384 — | 8015 — или читать все.

Анализ аддитивной модели

Современная организация бухгалтерского и налогового учета расходов и доходов играет важную роль в решении вопросов эффективного ведения финансово-хозяйственной деятельности бюджетных учреждений. При этом расходы, в том числе общехозяйственные расходы, являются одним из основных предметов управленческого учета, поскольку решения, принимаемые в целях их оптимизации, составляют основной доступный инструмент в целях повышения эффективности работы бюджетных учреждений. Регулирование общехозяйственных расходов позволит произвести их оптимальное перераспределение с целью обеспечения улучшения условий труда и продления срока полезного использования материальных ресурсов.

Проблема заключается в организации учета общехозяйственных расходов бюджетного учреждения в части материального обеспечения движимого и недвижимого имущества, включая расходы подотчетных лиц, а также оплату по отдельным счетам и договорам, которые выходят за рамки Федерального закона о размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг, которые не просматриваются в бухгалтерской отчетности по отдельным статьям кодов классификации операций сектора государственного управления.

Цель работы – показать возможности использования методов факторного анализа для учета общехозяйственных расходов бюджетного учреждения, на примере ФГБОУ ВПО «ПГУ имени Шолом-Алейхема».

В статье использованы следующие методы факторного анализа аддитивной модели общехозяйственных расходов бюджетного учреждения: балансовый метод, метод долевого участия и метод цепной подстановки.

Высшее учебное заведение, являясь федеральным государственным бюджетным образовательным учреждением, обладает основными признаками бюджетного учреждения, регламентируемыми Федеральным законом от 12.01.1996 № 7-ФЗ «О некоммерческих организациях» в редакции Федерального закона от 08.05.2010 № 83-ФЗ. Вуз самостоятельно осуществляет финансово-хозяйственную деятельность, решает вопросы, связанные с заключением договоров, определение своих обязательств. Вуз обеспечивает исполнение своих обязательств в соответствии с государственным заданием, планом финансово-хозяйственной деятельности и в пределах денежных средств, полученных в установленном порядке от приносящей доход деятельности. Имущество вуза закрепляется за ним на праве оперативного управления в соответствии с Гражданским кодексом РФ. Вуз, являясь бюджетным учреждением, получает денежные средства в качестве обеспечения заявки на участие в конкурсе, заявки на участие в аукционе при осуществлении вузом размещения заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для нужд вуза в соответствии со следующими действующими законами: Федеральный закон от 18.07.2011 № 223-ФЗ «О закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц» [3], Федеральный закон от 05.04.2013 № 44-ФЗ «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд» [4].

Вуз ведет бухгалтерский учет и предоставляет бухгалтерскую, финансовую, отраслевую и статистическую отчетность в порядке, установленном Министерством финансов РФ, ведет налоговый учет и предоставляет в налоговые органы по месту регистрации все необходимые счета и документы.

Правильность учета доходов и расходов бюджетной организации обеспечивается единством системы бюджетного учета, в основе которой лежит бюджетная классификация. В Указаниях о порядке применения бюджетной классификации РФ на 2013 год и плановый период 2014–2015 годов [5] определен порядок применения кодов классификации операций сектора государственного управления (КОСГУ), используемых при составлении и исполнении бюджетов бюджетной системы Российской Федерации и осуществлении операций государственными (муниципальными) бюджетными, автономными учреждениями.

Общехозяйственные расходы при бюджетном учете расходов бюджетной организации регламентируются следующими статьями и подстатьями:

– статья 220 Оплата работ, услуг, детализированная подстатьями 221 Услуги связи, 222 Транспортные услуги, 223 Комунальные услуги, 224 Арендная плата за пользование имуществом, 225 Работы, услуги по содержанию имущества, 226 Прочие работы, услуги;

– статья 290 Прочие расходы;

– статья 310 Увеличение стоимости основных средств;

– статья 320 Увеличение стоимости нематериальных активов;

– статья 340 Увеличение стоимости материальных запасов.

Рассматриваемые в статье общехозяйственные расходы вуза учитываются не по отдельной статье КОСГУ, а как правило, по нескольким статьям, таким как 225 Работы, услуги по содержанию имущества, 226 Прочие работы, услуги, 290 Прочие расходы, 310 Увеличение стоимости основных средств, 340 Увеличение стоимости материальных запасов, что вызывает сложность их учета среди других расходов вуза, принятых в бухгалтерском учете (именно эти расходы обозначены далее в статье как общехозяйственные расходы вуза). Изначально не приняты к рассмотрению и учету расходы на заработную плату и начисления, относящиеся к оплате работ, по причине ясности и прогнозируемости учета таких общехозяйственных расходов.

Рассматриваемые в статье общехозяйственные расходы вуза, отраженные в разных статьях КОСГУ, можно классифицировать по следующим направлениям:

– расходы на пожарную безопасность;

– расходы на охрану труда;

– расходы на содержание имущества;

– расходы на содержание и эксплуатацию инженерных сетей;

Таким образом, общехозяйственные расходы могут быть представлены как сумма расходов на пожарную безопасность, охрану труда, содержание имущества, инженерные сети, транспортные расходы и прочие расходы. Следовательно, общехозяйственные расходы могут быть описаны с помощью аддитивной модели.

Аддитивная модель имеет вид

y = ∑хi = x1 + x2 + x3 + … + xn.

Используется в тех случаях, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных показателей.

Для аддитивных моделей используются следующие методы детерминированного факторного анализа: балансовый метод, метод долевого участия и метод цепной подстановки.

В табл. 1 на основе балансового метода представлен расчет влияния каждого вида расходов на общехозяйственные расходы вуза в целом.

В 2013 году по сравнению с 2012 годом общехозяйственные расходы вуза возросли на 389 753,59 рублей. Из них наибольший прирост составили расходы на инженерные сети (423 330,99 рублей). В 2012 году наблюдается незначительное снижение расходов на охрану труда (–14381,72 рублей) и более существенное сокращение прочих расходов (–109 015,7 рублей).

Анализ причин изменения общехозяйственных расходов за 2012–2013 гг. балансовым методом

Методы прогнозирования. Анализ аддитивной модели

Методы прогнозирования. Анализ аддитивной модели

Современные условия, в которых осуществляется производственно-коммерческая деятельность предприятия, не всегда позволяют рассчитывать на значительные вложения в расширение материально-технической базы. Поэтому на передний план выдвигается задача наиболее эффективного использования имеющихся ресурсов организации через реализацию изложенных принципов планирования (принцип научности, оптимизации, сбалансированности) на основе системного подхода и широкого применения экономико-математических методов.

Разработка и применение экономико-математических методов и моделей в планировании позволяет повысить научность принимаемых плановых решений, учесть большое количество взаимосвязанных факторов, обеспечить многовариантность плановых расчетов, находить оптимальные варианты планов деятельности хозяйственного субъекта.

Как правило, каждое предприятие явно или не явно в различных областях своей деятельности использует прогнозы. Так как планировать будущий исход в условиях неопределенности и выбирать путь, оказывающий влияние на будущее — задача, стоящая перед менеджерами компании. И целью любого прогноза является уменьшение того уровня неопределенности, в пределах которого приходится принимать решение.

Практически все методы прогнозирования основаны на признании факта существования определенной зависимости (функции или константы) происходящих изменений показателей финансово-хозяйственной деятельности от одного отчетного периода к другому. Но в действительности, подобные предположения о том, что условия, породившие полученные данные, неотличимы от условий будущего, не выполняются в полной мере. Поэтому, только сочетая формализованные и неформализованные методы прогнозирования и планирования, можно составлять более точные, своевременные и понятные прогнозы, воспринимаемые как инструмент, используемый для принятия решения.

На сегодняшний день наука достаточно далеко продвинулась в разработке технологий прогнозирования. Наиболее известными являются методы линейного программирования, линейной регрессии, модель экспоненциального сглаживания и другие. Разработаны соответствующие программы, но в тоже время, чтобы осознать и оценить процесс формирования прогноза самостоятельно, можно использовать методы, реализуя несложные алгоритмы в MS Excel.

Для прогнозирования объема продаж, темпа инфляции и других показателей макро и микроэкономической конъюнктуры, и при наличии временных рядов обычно используются аддитивные и мультипликативные модели прогнозирования.

Анализ аддитивной модели.

Данную модель можно представить в виде формулы:

где: А — прогнозируемое значение;

Т — тренд. Трендом называется общее изменение со временем результативного признака.

S — сезонная компонента. Сезонная вариация — это повторение данных через небольшой промежуток времени. Под сезоном можно понимать и день, и неделю, и месяц, и квартал.

Е — ошибка прогноза. Величины ошибок вычисляются по уравнению тренда и прошлым данным, и позволяют оценить качество прогноза.

Рассмотрим на примере составление прогноза объема продаж на следующие два квартала, на основании данных за последние 11 кварталов.

Как правило, для формирования аддитивной модели предлагается следующий алгоритм:

1. Исключить влияние сезонной вариации, используя метод скользящей средней.

2. Проводится десезонализация данных, которая заключается в вычитании сезонной компоненты из фактических значений в расчете тренда на основе полученных десезонализированных данных.

3. Расчет ошибок как разности между фактическими и трендовыми значениями.

4. Расчет среднего отклонения или среднеквадратической ошибки для сопоставления модели с реальной ситуацией или для выбора наилучшей модели.

Но упростим задание, приняв, что в данном примере значение сезонной вариации является не значительным.

На первом этапе рассчитаем трендовое значение объема продаж. Уравнение линии тренда:

Для этого необходимо предварительно рассчитать следующие значения в 3-м и 4-м столбцах таблицы.


Таблица расчета трендового значения


Формула расчета коэффициента b


Формула расчета коэффициента a

Подставляя в формулу рассчитанные значения коэффициентов а и b, получаем трендовое значение объема продаж = 2,22 1.0545 * номер квартала.

Для первого квартала трендовое значение получается 2,22 1,0545*1=3,27 тыс.руб.

Считая, что тенденция, выявленная по прошлым данным, сохранится и в ближайшем будущем.

Прогноз объем а продаж в 12-м квартале составит:

2,22 1,0545*12=14,8 тыс.руб.

Прогноз объема продаж в 13-м квартале:

2,22 1,0545*13=15,9 тыс.руб.

Но вместо вычислений коэффициентов a и b и трендового значения по формулам можно воспользоваться статистическими функциями, представленными в электронных таблицах Microsoft Excel:

ОТРЕЗОК (известные_значения_y;известные_значения_x) Вычисляет точку пересечения линии с осью y, используя известные_значения_x и известные_значения_y. Точка пересечения находится на оптимальной линии регрессии, проведенной через известные_значения_x и известные_значения_y. Функция ОТРЕЗОК используется, когда нужно определить значение зависимой переменной при значении независимой переменной, равном 0 (нулю).

НАКЛОН (известные_значения_y;известные_значения_x) Возвращает наклон линии линейной регрессии для точек данных в аргументах известные_значения_y и известные_значения_x. Наклон определяется как частное от деления расстояния по вертикали на расстояние по горизонтали между двумя любыми точками прямой, то есть наклон — это скорость изменения значений вдоль прямой.

ТЕНДЕНЦИЯ (известные_значения_y;известные_значения_x;новые_значения_x;конст) Возвращает значения в соответствии с линейным трендом. Аппроксимирует прямой линией (по методу наименьших квадратов) массивы известные_значения_y и известные_значения_x. Возвращает значения y, в соответствии с этой прямой для заданного массива новые_значения_x.

Читать еще:  Цели и методы управленческого анализа
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector