Związek zjawisk ekonomicznych. Wprowadzenie do analizy czynnikowej. Rodzaje analizy czynnikowej, jej główne zadania.

Wszystkie zjawiska i procesy działalności gospodarczej przedsiębiorstw są ze sobą powiązane, współzależne i uwarunkowane. Niektóre z nich są ze sobą bezpośrednio powiązane, inne pośrednio. Na przykład na wartość produkcji brutto bezpośrednio wpływają takie czynniki, jak liczba pracowników i poziom wydajności ich pracy. Wszystkie inne czynniki wpływają na ten wskaźnik pośrednio.

Każde zjawisko można rozpatrywać jako przyczynę i jako skutek. Na przykład wydajność pracy można uznać z jednej strony za przyczynę zmiany wielkości produkcji, poziomu jej kosztów, a z drugiej strony za skutek zmiany stopnia mechanizacji i automatyzacja produkcji, poprawa organizacji pracy itp.

Każdy wskaźnik wydajności zależy od wielu różnych czynników. Im bardziej szczegółowo badany jest wpływ czynników na wartość efektywnego wskaźnika, tym dokładniejsze są wyniki analizy i oceny jakości pracy przedsiębiorstw. Stąd też ważnym zagadnieniem metodologicznym w analizie działalności gospodarczej jest badanie i pomiar wpływu czynników na wielkość badanych wskaźników ekonomicznych. Bez dogłębnego i kompleksowego badania czynników niemożliwe jest wyciągnięcie rozsądnych wniosków na temat wyników działalności, zidentyfikowanie rezerw produkcyjnych, uzasadnienie planów i decyzji zarządczych.

Pod Analiza czynników odnosi się do metodologii kompleksowego i systematycznego badania i pomiaru wpływu czynników na wielkość wskaźników wydajności.

Są następujące rodzaje analizy czynnikowej:

deterministyczne i stochastyczne;

bezpośredni i odwrotny;

jednostopniowe i wielostopniowe;

statyczne i dynamiczne;

retrospektywne i prospektywne (prognozowane).

Deterministyczna analiza czynnikowa jest metodologią badania wpływu czynników, których związek ze wskaźnikiem wykonania ma charakter funkcjonalny, tj. gdy wskaźnik wykonania jest przedstawiony jako iloczyn, iloraz lub algebraiczna suma czynników.

Analiza stochastyczna to metodologia badania czynników, których związek ze wskaźnikiem wykonania, w przeciwieństwie do funkcjonalnego, jest niepełny, probabilistyczny (korelacja). Jeśli przy funkcjonalnej (pełnej) zależności odpowiednia zmiana funkcji występuje zawsze ze zmianą argumentu, to przy relacji korelacji zmiana argumentu może dać kilka wartości wzrostu funkcji, w zależności od kombinacja innych czynników, które determinują ten wskaźnik. Na przykład wydajność pracy przy tym samym poziomie stosunku kapitału do pracy może nie być taka sama w różnych przedsiębiorstwach. Zależy to od optymalnej kombinacji innych czynników wpływających na ten wskaźnik.

Na bezpośrednia analiza czynnikowa badania prowadzone są w sposób dedukcyjny – od ogółu do szczegółu. Odwrotna analiza czynnikowa prowadzi badanie związków przyczynowo-skutkowych metodą indukcji logicznej - od czynników prywatnych, indywidualnych do ogólnych.

Analiza czynnikowa może być Pojedyncza scena oraz wielostopniowe. Pierwszy typ służy do badania czynników tylko jednego poziomu (jednego etapu) podporządkowania bez wyszczególnienia ich części składowych. Na przykład, w = a X b. W wieloetapowej analizie czynnikowej czynniki są szczegółowe a oraz b na elementy składowe w celu zbadania ich zachowania. Szczegółowy opis czynników można kontynuować dalej. W tym przypadku badany jest wpływ czynników o różnym stopniu podporządkowania.

Konieczne jest również rozróżnienie statyczny oraz dynamiczny Analiza czynników. Pierwszy typ jest używany podczas badania wpływu czynników na wskaźniki wydajności dla odpowiedniej daty. Innym typem jest metodologia badania związków przyczynowo-skutkowych w dynamice.

Wreszcie analiza czynnikowa może być z mocą wsteczną który bada przyczyny wzrostu wskaźników wydajności za minione okresy, oraz obiecujący który bada zachowanie czynników i wskaźników wydajności w przyszłości.

Główne zadania analizy czynnikowej są następujące.

1. Dobór czynników determinujących badane wskaźniki efektywności.

2. Klasyfikacja i systematyzacja czynników w celu zapewnienia zintegrowanego i systematycznego podejścia do badania ich wpływu na wyniki działalności gospodarczej.

3. Określenie postaci zależności między czynnikami a wskaźnikiem wykonania.

4. Modelowanie relacji między wskaźnikami wydajności i czynnikami.

5. Obliczenie wpływu czynników i ocena roli każdego z nich w zmianie wartości efektywnego wskaźnika.

6. Praca z modelem czynnikowym (jego praktyczne zastosowanie do zarządzania procesami gospodarczymi).

Dobór czynników do analizy ten lub inny wskaźnik jest przeprowadzany na podstawie wiedzy teoretycznej i praktycznej zdobytej w tej branży. W tym przypadku zwykle wychodzą z zasady: im większy kompleks badanych czynników, tym dokładniejsze będą wyniki analizy. Jednocześnie należy pamiętać, że jeśli ten zespół czynników będzie traktowany jako suma mechaniczna, bez uwzględnienia ich interakcji, bez podkreślenia głównych czynników determinujących, wnioski mogą być błędne. W AHD połączone badanie wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników osiąga się poprzez ich systematyzację, co jest jednym z głównych zagadnień metodologicznych tej nauki.

Ważnym problemem metodologicznym w analizie czynnikowej jest określenie formy uzależnienia między czynnikami a wskaźnikami wydajności: funkcjonalnymi lub stochastycznymi, prostymi lub odwrotnymi, prostoliniowymi lub krzywoliniowymi. Wykorzystuje doświadczenie teoretyczne i praktyczne, a także metody porównywania szeregów równoległych i dynamicznych, analityczne grupowania informacji początkowych, graficzne itp.

Modelowanie wskaźników ekonomicznych (deterministyczny i stochastyczny) jest również złożonym problemem metodologicznym w analizie czynnikowej, którego rozwiązanie wymaga szczególnej wiedzy i umiejętności praktycznych w tej branży. W związku z tym temu zagadnieniu poświęcono wiele uwagi w tym kursie.

Najważniejszym aspektem metodologicznym w AHD jest obliczenie wpływu czynników na wartość efektywnych wskaźników, dla których analiza wykorzystuje cały arsenał metod, istotę, cel, których zakres i procedurę obliczania omówiono w kolejnych rozdziałach.

I wreszcie ostatni etap analizy czynnikowej - praktyczne zastosowanie modelu czynnikowego obliczać rezerwy na wzrost wskaźnika efektywnego, planować i przewidywać jego wartość w przypadku zmiany sytuacji produkcyjnej.

5.2. Klasyfikacja czynników w analizie działalności gospodarczej

Wartość klasyfikacji czynników Główne typy czynników. Pojęcie i różnica między różnymi typami czynników w AHD.

Klasyfikacja czynników to ich podział na grupy w zależności od wspólnych cech. Pozwala lepiej zrozumieć przyczyny zmiany badanych zjawisk, dokładniej ocenić miejsce i rolę każdego czynnika w kształtowaniu wartości efektywnych wskaźników.

Badane w analizie czynniki można sklasyfikować według różnych kryteriów (ryc. 5.1).

Ze względu na swój charakter czynniki dzielą się na przyrodniczo-klimatyczne, społeczno-ekonomiczne i produkcyjno-ekonomiczne. Czynniki naturalne i klimatyczne mają ogromny wpływ na wyniki działalności w rolnictwie, przemyśle wydobywczym, leśnictwie i innych gałęziach przemysłu. Uwzględnienie ich wpływu pozwala na dokładniejszą ocenę wyników pracy podmiotów gospodarczych.

Do czynniki społeczno-ekonomiczne obejmują warunki życia pracowników, organizację masowej pracy kulturalnej, sportowej i rekreacyjnej w przedsiębiorstwie, ogólny poziom kultury i wykształcenia personelu itp. Przyczyniają się do pełniejszego wykorzystania zasobów produkcyjnych przedsiębiorstwa i zwiększają efektywność to jest praca.

Czynniki produkcyjne i ekonomiczne określić kompletność i efektywność wykorzystania zasobów produkcyjnych przedsiębiorstwa oraz końcowe wyniki jego działalności.

Ze względu na stopień wpływu na wyniki działalności gospodarczej czynniki dzielą się na pierwotne i wtórne. Do Główny czynników, które mają decydujący wpływ na wskaźnik wydajności. Mniejszy uwzględnia się te, które nie mają decydującego wpływu na wyniki działalności gospodarczej w obecnych warunkach. W tym miejscu należy zauważyć, że ten sam czynnik, w zależności od okoliczności, może być zarówno pierwotny, jak i wtórny. Umiejętność zidentyfikowania głównych czynników determinujących z różnych czynników zapewnia poprawność wniosków opartych na wynikach analizy.

Ogromne znaczenie w badaniu zjawisk i procesów gospodarczych oraz ocenie wyników działalności przedsiębiorstw ma klasyfikacja czynników wewnętrzny oraz zewnętrzny, to znaczy od czynników, które zależą i nie zależą od działalności przedsiębiorstwa. Główną uwagę w analizie należy zwrócić na badanie czynników wewnętrznych, na które przedsiębiorstwo może wpływać.

Jednocześnie w wielu przypadkach, przy rozwiniętych powiązaniach i relacjach produkcyjnych, na wyniki każdego przedsiębiorstwa duży wpływ mają działania innych przedsiębiorstw, na przykład jednorodność i terminowość dostaw surowców, materiałów, ich jakość, koszt, warunki rynkowe, procesy inflacyjne itp. Często efekty pracy przedsiębiorstw znajdują odzwierciedlenie w zmianach w zakresie specjalizacji i kooperacji przemysłowej. Czynniki te są zewnętrzne. Nie charakteryzują one wysiłków danego zespołu, ale ich badanie pozwala dokładniej określić stopień wpływu przyczyn wewnętrznych, a tym samym pełniej ujawnić wewnętrzne rezerwy produkcji.

Dla prawidłowej oceny działalności przedsiębiorstw czynniki należy podzielić na cel oraz subiektywny Te obiektywne, takie jak klęska żywiołowa, nie zależą od woli i pragnień ludzi. W przeciwieństwie do obiektywnych, subiektywne przyczyny zależą od działań osób prawnych i osób fizycznych.

W zależności od stopnia rozpowszechnienia czynniki są podzielone są pospolite oraz konkretny. Czynniki ogólne obejmują czynniki, które działają we wszystkich sektorach gospodarki. Konkretne są te, które działają w określonym sektorze gospodarki lub przedsiębiorstwie. Taki podział czynników pozwala na pełniejsze uwzględnienie charakterystyki poszczególnych przedsiębiorstw i gałęzi produkcji oraz na dokładniejszą ocenę ich działalności.

Ze względu na okres wpływu na wyniki działalności gospodarczej wyróżnia się czynniki stały oraz zmienne. Czynniki stałe wpływają na badane zjawisko w sposób ciągły, przez cały czas. Wpływ czynników zmiennych przejawia się okresowo, na przykład rozwój nowego sprzętu, nowych rodzajów produktów, nowej technologii produkcji itp.

Duże znaczenie dla oceny działalności przedsiębiorstw ma podział czynników ze względu na charakter ich działania intensywny oraz rozległy. Czynniki ekstensywne obejmują te, które są związane ze wzrostem ilościowym, a nie jakościowym wskaźnika rezultatu, na przykład wzrost wielkości produkcji poprzez zwiększenie powierzchni zasiewów, zwiększenie liczby zwierząt gospodarskich, liczby pracowników itp. . Intensywne czynniki charakteryzują stopień wysiłku, intensywność pracy w procesie produkcyjnym, na przykład wzrost plonów, produktywności zwierząt i poziomu wydajności pracy.

Jeżeli analiza ma na celu zmierzenie wpływu każdego czynnika na wyniki działalności gospodarczej, to dzieli się je na ilościowy oraz jakość, wyrafinowany oraz proste, proste oraz pośredni, mierzalny oraz niezmierzony.

ilościowy brane są pod uwagę czynniki wyrażające ilościową pewność zjawisk (liczba pracowników, sprzęt, surowce itp.). jakość czynniki determinują wewnętrzne cechy, znaki i cechy badanych obiektów (wydajność pracy, jakość produktu, żyzność gleby itp.).

Większość badanych czynników ma złożony skład, składający się z kilku elementów. Są jednak i takie, które nie rozkładają się na części składowe. Pod tym względem czynniki dzielą się na złożony (złożony) oraz prosty (elementarny). Przykładem czynnika złożonego jest wydajność pracy, a prostego to liczba dni roboczych w okresie sprawozdawczym.

Jak już wspomniano, niektóre czynniki mają bezpośredni wpływ na wskaźnik wydajności, inne pośrednio. W zależności od poziomu podporządkowania (hierarchii) wyróżnia się czynniki pierwszego, drugiego, trzeciego i kolejnych poziomów podporządkowania. Do czynniki pierwszego poziomu to te, które bezpośrednio wpływają na wydajność. Nazywa się czynniki, które określają wskaźnik wydajności pośrednio, za pomocą czynników pierwszego poziomu czynniki drugiego rzędu itp. na ryc. 5.2 pokazuje, że czynnikami pierwszego poziomu są przeciętna roczna liczba pracowników i średni roczny produkt na jednego pracownika. Liczba dni przepracowanych przez jednego pracownika i przeciętny dzienny produkt są czynnikami drugiego rzędu w stosunku do produktu brutto. Czynniki trzeciego poziomu obejmują długość dnia roboczego i przeciętną wydajność godzinową.

Wpływ poszczególnych czynników na wskaźnik wydajności można określić ilościowo. Jednocześnie istnieje szereg czynników, których wpływu na wyniki przedsiębiorstw nie można bezpośrednio zmierzyć, na przykład zapewnienie pracownikom mieszkań, możliwości opieki nad dziećmi, poziom wyszkolenia personelu itp.

5.3. Systematyzacja czynników w analizie działalności gospodarczej

Konieczność i znaczenie systematyzacji czynników. Główne sposoby systematyzacji czynników w analizie deterministycznej i stochastycznej.

Systematyczne podejście w AHD wymaga połączonego badania czynników, biorąc pod uwagę ich wewnętrzne i zewnętrzne relacje, interakcje i podporządkowanie, co osiąga się poprzez systematyzację. Systematyzacja jako całość to ułożenie badanych zjawisk lub obiektów w określonej kolejności z określeniem ich związku i podporządkowania.

Jednym ze sposobów usystematyzowania czynników jest stworzenie deterministycznych systemów czynników. Stwórz system czynnikowy - oznacza reprezentację badanego zjawiska w postaci sumy algebraicznej, ilorazu lub iloczynu kilku czynników, które określają jego wielkość i są od niego funkcjonalnie zależne.

Na przykład wielkość produkcji brutto przedsiębiorstwa przemysłowego można przedstawić jako iloczyn dwóch czynników pierwszego rzędu: średniej liczby pracowników i średniej rocznej produkcji na jednego pracownika rocznie, która z kolei zależy bezpośrednio od liczby dni średniorocznie przepracowywany przez jednego pracownika oraz średni dzienny produkt na jednego pracownika. Te ostatnie można również rozłożyć na długość dnia roboczego i przeciętną wydajność godzinową (rys. 5.2).

Rozwój deterministycznego systemu czynników osiąga się z reguły poprzez wyszczególnienie złożonych czynników. Elementarne (w naszym przykładzie - liczba pracowników, liczba przepracowanych dni, długość dnia roboczego) nie są rozkładane na czynniki, ponieważ są jednorodne pod względem treści. Wraz z rozwojem systemu złożone czynniki są stopniowo uszczegóławiane w mniej ogólne, te z kolei w jeszcze mniej ogólne, stopniowo zbliżając się w swej treści analitycznej do elementarnych (prostych).

Należy jednak zauważyć, że opracowanie systemów czynnikowych do wymaganej głębokości wiąże się z pewnymi trudnościami metodologicznymi, a przede wszystkim z trudnością znalezienia czynników o charakterze ogólnym, które można by przedstawić jako iloczyn, partykularną lub algebraiczną sumę kilka czynników. Dlatego zwykle systemy deterministyczne obejmują najczęstsze czynniki. Tymczasem badanie bardziej szczegółowych czynników w AHD jest znacznie ważniejsze niż ogólne.

Wynika z tego, że doskonalenie metody analizy czynnikowej powinno zmierzać do wzajemnie powiązanego badania konkretnych czynników, które z reguły pozostają w stochastycznym związku ze wskaźnikami efektywności.

Ogromne znaczenie w badaniu relacji stochastycznych ma analiza strukturalna i logiczna zależności pomiędzy badanymi wskaźnikami. Pozwala ustalić obecność lub brak związków przyczynowych między badanymi wskaźnikami, zbadać kierunek zależności, formę zależności itp., co jest bardzo ważne przy określaniu stopnia ich wpływu na badane zjawisko i przy podsumowaniu wyników analizy.

Analizę struktury zależności badanych wskaźników w AHD przeprowadza się za pomocą konstrukcji schemat blokowy strukturalno-logiczny, co pozwala na ustalenie obecności i kierunku zależności nie tylko między badanymi czynnikami a wskaźnikiem wykonania, ale także między samymi czynnikami. Po zbudowaniu schematu blokowego można zauważyć, że wśród badanych czynników są takie, które mniej lub bardziej bezpośrednio wpływają na wskaźnik wydajności, oraz takie, które wpływają nie tyle na wskaźnik wydajności, co na siebie nawzajem.

Na przykład na ryc. Na rycinie 5.3 przedstawiono zależność jednostkowego kosztu produkcji roślinnej od takich czynników, jak plony roślin, wydajność pracy, ilość zastosowanego nawozu, jakość nasion oraz stopień mechanizacji produkcji.

Przede wszystkim konieczne jest ustalenie obecności i kierunku zależności między kosztami produkcji a poszczególnymi czynnikami. Oczywiście istnieje między nimi ścisły związek. W tym przykładzie tylko plony mają bezpośredni wpływ na koszt produkcji. Wszystkie inne czynniki wpływają na koszty produkcji nie tylko bezpośrednio, ale także pośrednio, poprzez plony i wydajność pracy. Na przykład ilość nawozów zastosowanych do gleby przyczynia się do wzrostu plonów, co przy niezmienionych innych parametrach prowadzi do obniżenia jednostkowego kosztu produkcji. Należy jednak wziąć pod uwagę, że zwiększenie ilości stosowanych nawozów prowadzi do wzrostu wysokości kosztów na hektar zasiewów. A jeśli wysokość kosztów rośnie szybciej niż wydajność, to koszt produkcji nie spadnie, ale wzrośnie. Oznacza to, że związek między tymi dwoma wskaźnikami może być zarówno bezpośredni, jak i odwrotny. Podobnie wpływa na koszt produkcji i jakość nasion. Zakup elitarnych, wysokiej jakości nasion powoduje wzrost wysokości kosztów. Jeśli wzrosną one w większym stopniu niż plon z zastosowania nasion wyższej jakości, to koszty produkcji wzrosną i odwrotnie.

Stopień mechanizacji produkcji wpływa na koszty produkcji zarówno bezpośrednio, jak i pośrednio. Wzrost stopnia mechanizacji powoduje wzrost kosztów utrzymania środków trwałych produkcji. Jednak jednocześnie wzrasta wydajność pracy, wzrasta wydajność, co pomaga obniżyć koszty produkcji.

Badanie zależności między czynnikami wskazuje, że spośród wszystkich badanych czynników nie ma związku przyczynowego między jakością nasion, ilością nawozów a mechanizacją produkcji. Nie ma również bezpośredniej odwrotnej zależności między tymi wskaźnikami a poziomem plonowania roślin. Wszystkie inne czynniki bezpośrednio lub pośrednio wpływają na siebie.

Usystematyzowanie czynników pozwala więc na głębsze badanie zależności czynników w kształtowaniu się wartości badanego wskaźnika, co jest bardzo ważne na kolejnych etapach analizy, zwłaszcza na etapie modelowania badanych wskaźników.

5.4. Deterministyczne modelowanie i transformacja układów czynników

Istota i wartość modelowania, wymagania wobec niego. Główne typy deterministycznych modeli czynnikowych. Metody przekształcania modeli czynnikowych. Zasady modelowania.

Jednym z zadań analizy czynnikowej jest modelowanie relacji między wskaźnikami efektywności a czynnikami, które decydują o ich wartości.

Modelowanie - jest to jedna z najważniejszych metod wiedzy naukowej, za pomocą której tworzony jest model (obraz warunkowy) przedmiotu badań. Jego istota polega na tym, że związek badanego wskaźnika z silniami przekazywany jest w postaci określonego równania matematycznego.

W analizie czynnikowej istnieją modele deterministyczne (funkcjonalne) i stochastyczny (korelacja). Za pomocą deterministycznych modeli czynnikowych badana jest zależność funkcjonalna między wskaźnikiem wydajności (funkcją) a czynnikami (argumentami).

Podczas modelowania deterministycznych układów czynnikowych należy spełnić szereg wymagań.

1. Czynniki zawarte w modelu, jak i same modele muszą mieć określony charakter, naprawdę istnieć, a nie być wymyślonymi abstrakcyjnymi wielkościami lub zjawiskami.

2. Czynniki uwzględnione w systemie powinny być nie tylko niezbędnymi elementami formuły, ale także pozostawać w związku przyczynowym z badanymi wskaźnikami. Innymi słowy, skonstruowany system czynnikowy powinien mieć wartość poznawczą. Modele czynnikowe, które odzwierciedlają związki przyczynowo-skutkowe między wskaźnikami, mają znacznie większą wartość poznawczą niż modele stworzone przy użyciu technik abstrakcji matematycznej. To ostatnie można zilustrować w następujący sposób. Weźmy dwa modele:

1)VP=CR X GV:

2) HV=VP/CR, gdzie wiceprezes - produkcja brutto przedsiębiorstwa; CR- liczba pracowników w przedsiębiorstwie; GV -średnia roczna produkcja na pracownika.

W pierwszym systemie czynniki pozostają w związku przyczynowym ze wskaźnikiem wykonania, aw drugim – w związku matematycznym. Oznacza to, że drugi model, zbudowany na zależnościach matematycznych, ma mniejszą wartość poznawczą niż pierwszy.

3. Wszystkie wskaźniki modelu czynnikowego muszą być kwantyfikowalne, tj. musi posiadać jednostkę miary oraz niezbędne zabezpieczenia informacji.

4. Model czynnikowy powinien zapewniać możliwość pomiaru wpływu poszczególnych czynników, co oznacza, że ​​powinien uwzględniać proporcjonalność zmian wyników i wskaźników czynnikowych, a suma wpływu poszczególnych czynników powinna być równa ogólny wzrost wskaźnika wydajności.

W analizie deterministycznej wyróżnia się następujące typy najczęściej spotykanych modeli czynnikowych.

1. Modele addytywne:

Stosuje się je w przypadkach, gdy wskaźnik wykonania jest algebraiczną sumą kilku wskaźników czynnikowych.

2. Modele multiplikatywne:

Ten typ modelu jest stosowany, gdy wskaźnik wydajności jest iloczynem kilku czynników.

3. Wiele modeli:

Stosuje się je, gdy wskaźnik efektywny uzyskuje się przez podzielenie jednego wskaźnika czynnikowego przez wartość innego.

4. Modele mieszane (połączone). jest połączeniem w różnych kombinacjach poprzednich modeli:

Modelowanie multiplikatywnych systemów czynnikowych w AHD odbywa się poprzez sukcesywny podział czynników pierwotnego układu na czynniki-czynniki. Na przykład, badając proces kształtowania się wielkości produkcji (patrz rysunek 5.2), możesz użyć takich modeli deterministycznych, jak:

Modele te odzwierciedlają proces uszczegóławiania pierwotnego systemu czynnikowego typu multiplikatywnego i rozszerzania go poprzez dzielenie czynników złożonych na czynniki. Stopień szczegółowości i rozbudowania modelu zależy od celu badania, a także od możliwości uszczegółowienia i sformalizowania wskaźników w ramach ustalonych zasad.

W podobny sposób, modelowanie addytywnych układów czynnikowych poprzez podzielenie jednego lub kilku wskaźników czynnikowych na elementy składowe.

Jak wiecie, wielkość sprzedaży produktów jest równa:

VRP =VBP -VORAZ,

gdzie VBP - wielkość produkcji; VORAZ - wielkość zużycia produktów w gospodarstwie.

W gospodarstwie produkty były wykorzystywane jako nasiona (C) i pasza (DO). Wówczas dany model początkowy można zapisać w następujący sposób: VRP =VBP- (C + K).

Do klasy wiele modeli stosowane są następujące metody ich przekształcania: wydłużanie, dekompozycja formalna, rozwinięcie i redukcja.

Pierwsza metoda przewiduje wydłużenie licznika pierwotnego modelu poprzez zastąpienie jednego lub kilku czynników sumą jednorodnych wskaźników. Na przykład koszt jednostki produkcji można przedstawić jako funkcję dwóch czynników: zmian wysokości kosztów (3) i wielkości produkcji (VBP). Początkowy model tego układu silni będzie miał postać

Jeżeli całkowitą kwotę kosztów (3) zastąpimy ich poszczególnymi składnikami, takimi jak płace (3P), surowce (SM), amortyzacja środków trwałych (A), koszty ogólne (HP) itd., wówczas deterministyczny model czynnikowy będzie wyglądał jak model addytywny z nowym zestawem czynników:

gdzie X 1 - pracochłonność produktów; X 2 - zużycie materiałów produktów; X 3 - kapitałochłonność produktów; X 4 - poziom nadrzędny.

Formalna metoda dekompozycji system czynnikowy przewiduje wydłużenie mianownika pierwotnego modelu czynnikowego poprzez zastąpienie jednego lub kilku czynników sumą lub iloczynem jednorodnych wskaźników. Jeśli W = Ł+ M + N + P, zatem

W rezultacie otrzymaliśmy ostateczny model tego samego typu, co pierwotny układ silniowy (model wielokrotny). W praktyce taki rozkład występuje dość często. Na przykład przy analizie wskaźnika opłacalności produkcji (R):

gdzie P - kwota zysku ze sprzedaży produktów; 3 - wysokość kosztów produkcji i sprzedaży produktów. Jeżeli sumę kosztów zastąpimy jej poszczególnymi elementami, ostateczny model w wyniku przekształcenia przyjmie następującą postać:

Koszt jednego tonokilometra zależy od wysokości kosztów utrzymania i eksploatacji pojazdu (3) oraz od jego średniorocznej produkcji (GW). Początkowy model tego systemu będzie wyglądał następująco: C tkm = 3 / GV. Biorąc pod uwagę, że średnioroczna produkcja samochodu zależy z kolei od liczby dni przepracowanych przez jeden samochód w ciągu roku (D) czas trwania zmiany (P) i średniej wydajności godzinowej (CV), możemy znacznie rozszerzyć ten model i rozłożyć przyrost kosztów na więcej czynników:

Metoda ekspansji polega na rozszerzeniu pierwotnego modelu czynnikowego poprzez pomnożenie licznika i mianownika ułamka przez jeden lub więcej nowych wskaźników. Na przykład, jeśli oryginalny model

wprowadzić nowy wskaźnik, model przybierze postać

Rezultatem jest ostateczny model multiplikatywny w postaci iloczynu nowego zbioru czynników.

Ta metoda modelowania jest bardzo szeroko stosowana w analizie. Na przykład średnią roczną produkcję produktów jednego pracownika (wskaźnik wydajności pracy) można zapisać w następujący sposób: GV \u003d VP / CR. Jeśli wprowadzisz taki wskaźnik, jak liczba dni przepracowanych przez wszystkich pracowników (D), wówczas otrzymujemy następujący model rocznej produkcji:

gdzie DV-średnia dzienna produkcja; D - liczba przepracowanych dni przypadająca na pracownika.

Po wprowadzeniu wskaźnika liczby godzin przepracowanych przez wszystkich pracowników (D) otrzymamy model z nowym zestawem czynników: średnią godzinową wydajność (CV), liczba przepracowanych dni przypadająca na pracownika (D) oraz czas trwania dnia roboczego (I):

Metoda redukcji polega na stworzeniu nowego modelu czynnikowego poprzez podzielenie licznika i mianownika ułamka przez ten sam wskaźnik:

W tym przypadku otrzymujemy finalny model tego samego typu co oryginalny, ale z innym zestawem czynników.

Znów praktyczny przykład. Jak wiadomo, rentowność ekonomiczną przedsiębiorstwa oblicza się, dzieląc kwotę zysku ( P) od średniorocznego kosztu kapitału trwałego i obrotowego przedsiębiorstwa (KL):

R=P/K.L.

Jeśli podzielimy licznik i mianownik przez wielkość sprzedaży produktów (obrót), otrzymamy model wielokrotny, ale z nowym zestawem czynników: rentownością sprzedaży i kapitałochłonnością produktów:

I jeszcze jeden przykład. Zwrot z aktywów (FR) jest określany przez stosunek brutto ( wiceprezes) lub produktów rynkowych ( TP) do średniorocznego kosztu trwałych środków produkcji (OPF):

Dzielenie licznika i mianownika przez średnią roczną liczbę pracowników (CR), otrzymamy bardziej znaczący model wielokrotny z innymi wskaźnikami czynnikowymi: średnią roczną produkcją produktów przez jednego pracownika (GW), charakteryzujące poziom wydajności pracy oraz stosunek kapitału do pracy (FV):

Należy zauważyć, że w praktyce do przekształcenia tego samego modelu można zastosować kolejno kilka metod. Na przykład:

gdzie FO - produktywność kapitału; RP- wielkość sprzedanych produktów (przychody); C - koszt sprzedanych towarów; P- zysk; OPF-średni roczny koszt trwałych środków produkcji; system operacyjny -średnie salda kapitału obrotowego.

W tym przypadku do przekształcenia pierwotnego modelu czynnikowego, zbudowanego na zależnościach matematycznych, stosuje się metody wydłużania i rozszerzania. W efekcie uzyskano bardziej miarodajny model, który ma większą wartość poznawczą, gdyż uwzględnia związki przyczynowo-skutkowe między wskaźnikami. Otrzymany finalny model pozwala zbadać, w jaki sposób rentowność środków trwałych produkcji, stosunek kapitału trwałego do obrotowego oraz wskaźnik rotacji kapitału obrotowego wpływają na rentowność majątku.

Tym samym wskaźniki wykonania można rozłożyć na elementy składowe (czynniki) na różne sposoby i przedstawić w postaci różnego rodzaju modeli deterministycznych. Wybór metody modelowania zależy od przedmiotu badań, celu, a także od wiedzy i umiejętności zawodowych badacza.

Proces modelowania układów czynnikowych jest bardzo złożonym i kluczowym momentem w AHD. Ostateczne wyniki analizy zależą od tego, na ile realistycznie i dokładnie stworzone modele odzwierciedlają zależności pomiędzy badanymi wskaźnikami.

Myślę, że wielu z nas choć raz interesowało się sztuczną inteligencją i sieciami neuronowymi. W teorii sieci neuronowych analiza czynnikowa zajmuje dalekie miejsce. Ma na celu podkreślenie tzw. czynników ukrytych. Ta analiza ma wiele metod. Wyróżnia się metoda składowych głównych, której cechą wyróżniającą jest pełne uzasadnienie matematyczne. Szczerze mówiąc, kiedy zacząłem czytać artykuły na powyższych linkach, poczułem się nieswojo, ponieważ nic nie rozumiałem. Zainteresowanie opadło, ale jak to zwykle bywa zrozumienie przyszło samo, nieoczekiwanie.

Spójrzmy więc na cyfry arabskie od 0 do 9. W tym przypadku format 5x7, które zostały zaczerpnięte z projektu dla LCD z Nokii 3310.

Czarne piksele odpowiadają 1, białe - 0. W ten sposób każdą cyfrę możemy przedstawić w postaci macierzy 5x7. Na przykład poniższa macierz:

pasuje do obrazka:

Zsumujmy obrazki dla wszystkich cyfr i znormalizujmy wynikową. Oznacza to uzyskanie macierzy 5x7, której komórki zawierają sumę tych samych komórek dla różnych cyfr podzieloną przez ich liczbę. W rezultacie otrzymujemy obraz:

Matryca dla niej:

Najciemniejsze obszary natychmiast przyciągają wzrok. Jest ich trzy i odpowiadają wartości 0.9 . Tak wyglądają. Coś, co jest wspólne dla wszystkich liczb. Prawdopodobieństwo spotkania czarnego piksela w tych miejscach jest duże. Spójrzmy na najjaśniejsze obszary. Są też trzy z nich i odpowiadają one znaczeniu 0.1 . Ale znowu, takie są wszystkie liczby, co jest wspólne dla nich wszystkich. Prawdopodobieństwo spotkania białego piksela w tych miejscach jest duże. Czym się różnią? A maksymalna różnica między nimi jest w miejscach o znaczeniu 0.5 . Kolor piksela w tych miejscach jest równie prawdopodobny. Połowa liczb w tych miejscach będzie czarna, połowa będzie biała. Przeanalizujmy te miejsca, ponieważ mamy ich tylko 6.

Pozycja piksela jest określana przez kolumnę i wiersz. Odliczanie rozpoczyna się od 1, kierunek dla wiersza jest od góry do dołu, dla kolumny od lewej do prawej. W pozostałych komórkach wpisywana jest wartość piksela dla każdej cyfry w danej pozycji. Teraz wybierzmy minimalną liczbę pozycji, przy których nadal możemy rozróżniać liczby. Innymi słowy, dla których wartości w kolumnach będą różne. Ponieważ mamy 10 cyfr i kodujemy je binarnie, matematycznie wymagane są co najmniej 4 kombinacje 0 i 1 (log(10)/log(2)=3,3). Spróbujmy wybrać 4 z 6, które spełnią nasz warunek:

Jak widać, wartości w kolumnach 0 i 5 są takie same. Rozważ inną kombinację:

Istnieją również dopasowania między kolumnami 3 i 5. Rozważ następujące:

I tutaj nie ma kolizji. Bingo! A teraz powiem wam, dlaczego to wszystko się zaczęło:

Załóżmy, że z każdego piksela, którego mamy 5x7 = 35, sygnał wchodzi do pewnej czarnej skrzynki, a wyjściem jest sygnał odpowiadający wprowadzonej cyfrze. Co dzieje się w czarnej skrzynce? A w czarnej skrzynce spośród wszystkich 35 sygnałów wybierane są te 4, które są podawane na wejście dekodera i pozwalają jednoznacznie określić liczbę na wejściu. Teraz jest jasne, dlaczego szukaliśmy kombinacji bez dopasowań. Wszakże gdyby w czarnej skrzynce wybrano 4 sygnały z pierwszej kombinacji, to cyfry 0 i 5 dla takiego systemu po prostu nie byłyby rozróżnialne. Zminimalizowaliśmy zadanie, ponieważ zamiast 35 sygnałów wystarczy przetworzyć tylko 4. Te 4 piksele to minimalny zestaw ukrytych czynników charakteryzujących tę tablicę liczb. Ten zestaw ma bardzo ciekawą funkcję. Jeśli przyjrzysz się uważnie wartościom w kolumnach, zobaczysz, że liczba 8 jest przeciwieństwem liczby 4, 7 - 5, 9 - 3, 6 - 2 i 0 - 1. Uważny czytelnik zapyta , co mają z tym wspólnego sieci neuronowe? Cechą sieci neuronowych jest to, że sama jest w stanie uwypuklić te czynniki, bez ingerencji rozsądnej osoby. Po prostu okresowo pokazujesz jej liczby, a ona znajduje te 4 ukryte sygnały i przełącza je na jedno ze swoich 10 wyjść. Jak zastosować podobne sygnały, o których mówiliśmy na początku? I mogą służyć jako etykieta dla zestawu liczb. Na przykład cyfry rzymskie będą miały swój własny zestaw wzlotów i upadków, a litery będą miały swój własny. Za pomocą sygnałów podobieństwa można oddzielić cyfry od liter, ale znaki w zestawie można rozpoznać tylko po maksymalnej różnicy.

Aby dowiedzieć się, jak rentowne lub nierentowne jest przedsiębiorstwo, nie wystarczy po prostu policzyć pieniądze. Aby to na pewno zrozumieć, a co najważniejsze, aby pomóc zwiększyć zyski, musisz regularnie wykonywać pracę przedsiębiorstwa jako całości. A do tego trzeba mieć pewne umiejętności w dziedzinie księgowości i pewne informacje. Warto wziąć pod uwagę, że firma działała zarówno w czasie inflacji, jak iw czasie kryzysu. Ceny zmieniały się nieustannie. Teraz rozumiesz, dlaczego banalne liczenie pieniędzy nie pozwala obiektywnie ocenić sytuacji z zyskiem lub kosztami? W końcu musisz wziąć pod uwagę czynnik ceny.

Tak więc wielu ma trudności z wykonaniem przykładu naszej analizy, mamy nadzieję, że pomoże im to w stworzeniu własnej - analogicznie, ten rodzaj diagnozy jest zestawiany niezwykle szybko. Jest w formie tabeli. Najpierw utwórzmy nagłówek dla naszej analizy czynnikowej. Rysujemy tabelę z 5 kolumnami i 9 wierszami. Poszerz pierwszą kolumnę - będzie zawierała nazwy artykułów przedsiębiorstwa, a nie liczby. Będzie się nazywać - „Wskaźniki”, które należy wpisać w pierwszym wierszu kolumny. Wypełnij w nim wszystkie wiersze zgodnie z próbką: 1 - nazwa, 2 - umieść numer 1 - numerację kolumn, w trzecim wierszu zapisz - „Przychody ze sprzedaży”, 4 - „Koszt”. W piątym wierszu pierwszej kolumny umieść pozycję - „Wydatki służbowe”. W 6 napisz - „Wydatki na zarządzanie procesem”. Siódma linia nazywa się - i 8 - "Indeks zmian cen", a ostatnia linia, 9 - "Sprzedaż po cenach porównywalnych".

Następnie przystępujemy do projektowania 2 kolumn: w 1 wierszu piszemy - „Poprzedni okres, tysiące rubli”. (możesz wpisać inne jednostki monetarne - euro, dolar itp. - w zależności od waluty, w której będziesz przeprowadzać obliczenia), aw drugim wierszu wpisujemy liczbę - 2. Przejdź do 3. kolumny - w niej 1 wiersz ma nazwę - „Okres sprawozdawczy”, tysiące rubli. A drugi jest wypełniony liczbą 3. Następnie sporządzamy naszą analizę czynnikową przychodów i przechodzimy do kolumny 4. W pierwszym wierszu wpisujemy - „Zmiana bezwzględna, tysiąc rubli”, a drugi wiersz zawiera małą formułę : 4 \u003d 3-2. Oznacza to, że liczby, które wpiszesz w kolejnych wierszach, będą wynikiem odjęcia liczb z drugiej kolumny od liczb z trzeciej. Przechodzimy do projektu ostatniej - piątej kolumny. W nim w 1 wierszu należy wpisać: „Zmiany względne%”, co oznacza, że ​​​​w tej kolumnie wszystkie dane zostaną zapisane w procentach. W drugim wierszu formuła to: 5=(4/2)*100%. Wszystko, zaprojektowaliśmy nagłówek, pozostaje tylko wypełnić każdą pozycję tabeli odpowiednimi danymi. Przeprowadzamy analizę czynnikową, której przykład podajemy. Przede wszystkim obliczamy wskaźnik zmiany cen - to chyba najważniejsza liczba w naszych obliczeniach. Piszemy liczby różnych okresów w odpowiednich kolumnach. W kolumnach 4 i 5 przeprowadzamy niezbędne obliczenia. Analiza czynnikowa, której przykład można zobaczyć, zakłada precyzję w liczbach. Dlatego tylko wiarygodne informacje powinny być zapisane w 3 wierszach każdej kolumny. W 4 i 5 ponownie przeprowadzamy obliczenia. Jak rozumiesz, silnia jest przeprowadzana głównie w wierszach 5 i 6: spróbuj dodać tam najbardziej rzeczywiste, a nie niedoszacowane liczby. W czwartej i piątej kolumnie tych wierszy ponownie wykonaj obliczenia za pomocą wzorów. Następnie przeprowadzamy analizę czynnikową przychodów w kolumnie 7 - zysk. Piszemy wiarygodne liczby w kolumnach 2 i 3, aw kolumnach 4 i 5 ponownie rozważamy wszystko zgodnie ze wzorami. I pozostaje ostatnia kolumna: zapisujemy dane, obliczamy. Konkluzja: analiza czynnikowa, której przykład podajemy pokazuje, jaki jest wpływ każdego z opisanych w artykułach czynników na zysk lub koszty produkcji. Teraz widzisz słabości i możesz poprawić sytuację, aby uzyskać jak największy zysk.

Wykonałeś wszystkie obliczenia, aby przeprowadzić analizę czynnikową, ale nie pomogą ci one w żaden sposób, jeśli nie przeanalizujesz dokładnie danych.

Celem działalności gospodarczej przedsiębiorstwa jest zawsze określony wynik, który zależy od wielu i różnorodnych czynników. Oczywiste jest, że im dokładniej zbadany zostanie wpływ czynników na wielkość wyniku, tym dokładniejsza i bardziej wiarygodna będzie prognoza możliwości jego osiągnięcia. Bez dogłębnej i kompleksowej analizy czynników niemożliwe jest wyciągnięcie rozsądnych wniosków na temat wyników działalności, zidentyfikowanie rezerw produkcyjnych, uzasadnienie biznesplanu i podjęcie decyzji zarządczej. Analiza czynników z definicji jest metodologią obejmującą ujednolicone metody pomiaru (stałych i systemowych) wskaźników czynnikowych, kompleksowe badanie ich wpływu na wielkość wskaźników wydajności oraz teoretyczne zasady leżące u podstaw prognozowania.

Są następujące rodzaje analizy czynnikowej:

- analiza zależności funkcjonalnych i analiza korelacji (zależności probabilistyczne);

- bezpośredni i odwrotny;

– jednostopniowe i wielostopniowe;

– statyczne i dynamiczne;

- retrospektywne i prospektywne.

Analiza czynnikowa zależności funkcyjnych jest techniką badania wpływu czynników w przypadku, gdy efektywny wskaźnik można przedstawić jako iloczyn, iloraz lub sumę algebraiczną czynników.

Analiza korelacji to technika badania czynników, których związek ze wskaźnikiem wydajności jest probabilistyczny (korelacja). Na przykład wydajność pracy w różnych przedsiębiorstwach o tym samym poziomie uzbrojenia w kapitał do pracy może zależeć także od innych czynników, których wpływ na ten wskaźnik jest trudny do przewidzenia.

W bezpośredniej analizie czynnikowej badanie prowadzone jest od ogółu do szczegółu (dedukcyjnie). Odwrócona analiza czynnikowa przeprowadza badanie od czynników prywatnych, indywidualnych do ogólnych (przez indukcję).

Jednoetapowa analiza czynnikowa służy do badania czynników tylko jednego poziomu (jednego etapu) podporządkowania bez ich wyszczególniania na części składowe. Na przykład, y \u003d ZA B. W wieloetapowej analizie czynnikowej czynniki są szczegółowe ORAZ oraz W: dzieląc je na elementy składowe w celu zbadania współzależności.

Statyczna analiza czynnikowa jest stosowana podczas badania wpływu czynników na wskaźniki wydajności dla odpowiedniej daty. Dynamiczny - to technika badania relacji wskaźników czynników w dynamice.

Retrospektywna analiza czynnikowa bada przyczyny zmian wskaźników wydajności za minione okresy, prospektywna - przewiduje zachowanie czynników i wskaźników wydajności w przyszłości.

Główne zadania analizy czynnikowej są następujące:

- selekcja, klasyfikacja i systematyzacja czynników wpływających na badane wskaźniki efektywności;

– określenie postaci zależności między czynnikami a wskaźnikiem wykonania;

– opracowanie (zastosowanie) modelu matematycznego relacji pomiędzy wskaźnikami rezultatu i czynnika;

- obliczenie wpływu różnych czynników na zmianę wartości efektywnego wskaźnika i porównanie tego wpływu;

– wykonanie prognozy na podstawie modelu czynnikowego.

Z punktu widzenia wpływu na wyniki działalności finansowej i gospodarczej przedsiębiorstwa czynniki dzieli się na główne i drugorzędne, wewnętrzne i zewnętrzne, obiektywne i subiektywne, ogólne i szczegółowe, stałe i zmienne, rozległe i intensywne.

Główne z nich to czynniki, które mają najbardziej zauważalny wpływ na wynik. Inne nazywane są drugorzędnymi. Należy zauważyć, że w zależności od okoliczności ten sam czynnik może być zarówno pierwotny, jak i wtórny.

Wewnętrzne odnosi się do czynników, na które firma może wpływać. Im należy poświęcić najwięcej uwagi. Jednak czynniki zewnętrzne (warunki rynkowe, procesy inflacyjne, warunki zaopatrzenia w surowce, materiały, ich jakość, koszt itp.) z pewnością wpływają na wyniki przedsiębiorstwa. Ich badanie pozwala dokładniej określić stopień wpływu czynników wewnętrznych i zapewnić bardziej wiarygodną prognozę rozwoju produkcji.

Czynniki obiektywne nie zależą od woli i pragnień ludzi (w umowach czynniki te określane są mianem siły wyższej; może to być klęska żywiołowa, nieoczekiwana zmiana ustroju politycznego itp.). W przeciwieństwie do obiektywnych, subiektywne przyczyny zależą od działań jednostek i organizacji.

Czynniki ogólne są charakterystyczne dla wszystkich sektorów gospodarki. Konkretne to te, które działają w określonej branży lub przedsiębiorstwie. Taki podział czynników pozwala na pełniejsze uwzględnienie charakterystyki poszczególnych przedsiębiorstw i dokonanie dokładniejszej oceny ich działalności.

Czynniki stałe i zmienne wyróżnia się okresem wpływu na wyniki produkcji . Czynniki stałe wpływają na badane zjawisko w sposób ciągły przez cały badany okres (okres sprawozdawczy, cykl produkcyjny, cykl życia produktu itp.). Oddziaływanie czynników zmiennych jest jednorazowe, nieregularne.

Do czynników ekstensywnych zalicza się te, które wiążą się raczej ze wzrostem ilościowym niż jakościowym wskaźnika rezultatu, np. Intensywne czynniki charakteryzują zmiany jakościowe w procesie produkcyjnym, na przykład wzrost plonów w wyniku zastosowania nowych rodzajów nawozów.

Czynniki dzielą się również na ilościowe i jakościowe, złożone i proste, bezpośrednie i pośrednie. Czynniki ilościowe z definicji można mierzyć (liczba pracowników, sprzęt, surowce, wydajność pracy itp.). Często jednak proces mierzenia lub poszukiwania informacji jest trudny, a następnie jakościowo scharakteryzowany zostaje wpływ poszczególnych czynników (więcej – mniej, lepiej – gorzej).

Większość czynników badanych w analizie składa się z kilku elementów. Są jednak i takie, które nie rozkładają się na części składowe. Pod tym względem czynniki dzielą się na złożone (złożone) i proste (jednoelementowe). Przykładem czynnika złożonego jest wydajność pracy, a prostego to liczba dni roboczych w okresie sprawozdawczym.

Czynniki, które mają bezpośredni wpływ na wskaźnik wykonania, nazywane są bezpośrednimi (czynniki działania bezpośredniego). Pośrednie wpływają za pośrednictwem innych czynników. W zależności od stopnia zapośredniczenia wpływu wyróżnia się czynniki pierwszego, drugiego, trzeciego i kolejnych poziomów podporządkowania. Tak więc bezpośrednie czynniki działania - czynniki pierwszego poziomu. Nazywa się czynniki, które określają wskaźnik wydajności pośrednio, za pomocą czynników pierwszego poziomu czynniki drugiego rzędu itp.

Każda analiza czynnikowa wskaźników rozpoczyna się od modelowania modelu wieloczynnikowego. Istotą budowy modelu jest stworzenie określonej zależności matematycznej między czynnikami.

Podczas modelowania układów czynników funkcjonalnych należy przestrzegać szeregu wymagań.

1. Czynniki uwzględnione w modelu muszą faktycznie istnieć i mieć określone znaczenie fizyczne.

2. Czynniki wchodzące w skład systemu analizy czynnikowej wskaźników muszą pozostawać w związku przyczynowym z badanym wskaźnikiem.

3. Model czynnikowy powinien dostarczać miary wpływu konkretnego czynnika na wynik ogólny.

W analizie czynnikowej wskaźników wykorzystuje się następujące typy najczęściej spotykanych modeli.

1. Gdy wynikowy wskaźnik zostanie uzyskany jako suma algebraiczna lub różnica wynikowych czynników, zastosuj przyłączeniowy modele np.:

,

gdzie jest zysk ze sprzedaży produktów,

- przychody ze sprzedaży,

- koszt wytworzenia sprzedanych towarów,

- Wydatki służbowe

- koszty administracyjne.

Mnożny modele stosuje się, gdy wynikowy wskaźnik otrzymuje się jako iloczyn kilku czynników wynikowych:


,


gdzie jest zwrot z aktywów,


- zwrot ze sprzedaży


- zwrot z aktywów,


- średnia wartość majątku organizacji za rok sprawozdawczy.


3. Gdy wskaźnik wydajności zostanie uzyskany przez podzielenie jednego czynnika przez inny, zastosuj wielokrotności modele:


Dają różne kombinacje powyższych modeli mieszany lub modele łączone:


;


;


itp.


W praktyce analizy ekonomicznej istnieje kilka sposobów modelowania modeli wieloczynnikowych: wydłużenie, dekompozycja formalna, rozbudowa, redukcja i podział jednego lub kilku wskaźników czynnikowych na elementy składowe.


Na przykład, stosując metodę rozszerzeń, można zbudować trójczynnikowy model zwrotu z aktywów organizacji w następujący sposób:


;


,


gdzie jest obrót kapitałem własnym firmy,


- współczynnik niezależności lub udział kapitałów własnych w sumie aktywów organizacji,


- średni koszt kapitału własnego organizacji za okres sprawozdawczy.


W ten sposób otrzymaliśmy trójczynnikowy multiplikatywny model rentowności aktywów organizacji. Model ten jest powszechnie znany w literaturze ekonomicznej jako model Duponta. Biorąc pod uwagę ten model, można powiedzieć, że na rentowność majątku organizacji wpływ ma rentowność sprzedaży, obrót kapitałem własnym oraz udział kapitału własnego w ogólnej masie majątku organizacji.


Rozważmy teraz następujący model zwrotu z aktywów:


=;


gdzie - udział w przychodach przypadający na 1 rub. pełny koszt produkcji


- udział aktywów obrotowych w tworzeniu aktywów,


- udział zapasów w tworzeniu aktywów obrotowych,


- rotacja zapasów.


Pierwszy czynnik tego modelu mówi o polityce cenowej organizacji, pokazuje marżę podstawową, która jest bezpośrednio wpisana w cenę sprzedawanych produktów.


Czynniki drugi i trzeci pokazują strukturę aktywów i aktywów obrotowych, których optymalna wartość pozwala na zaoszczędzenie kapitału obrotowego.


Czwarty czynnik wynika z wielkości produkcji i sprzedaży produktów i mówi o efektywności wykorzystania zapasów, fizycznie wyraża liczbę obrotów, jakie zapasy wykonują w roku sprawozdawczym.


Metoda praw własności stosuje się, gdy trudno jest ustalić zależność analizowanego wskaźnika od wskaźników prywatnych. Metoda polega na tym, że odchylenie według wskaźnika uogólniającego rozkłada się proporcjonalnie na poszczególne czynniki, pod wpływem których wystąpiło. Na przykład możesz obliczyć wpływ zmiany zysku bilansowego na poziom rentowności za pomocą wzoru:


Ri = R·( i / b) ,


gdzie  Ri- zmiana poziomu rentowności w wyniku wzrostu zysków pod wpływem czynnika ja, %;


R- zmiana poziomu rentowności z tytułu zmian zysku bilansowego, %;


 b - zmiana zysku bilansowego, rub.;


i- zmiana wyniku bilansowego z tytułu czynnika ja.


Metoda podstawień łańcuchowych pozwala mierzyć wpływ poszczególnych czynników na wynik ich interakcji – uogólniając ( cel) wskaźnik, obliczyć odchylenia rzeczywistych wskaźników od normy (planowane).


Substytucja to zastąpienie wartości podstawowej lub normatywnej danego wskaźnika wartością rzeczywistą. Podstawienia łańcuchowe to kolejne zamiany wartości bazowych poszczególnych wskaźników zawartych we wzorze obliczeniowym na rzeczywiste wartości tych wskaźników. Następnie porównuje się te wpływy (wpływ zastąpienia na zmianę wartości badanego wskaźnika generalizującego). Liczba podstawień jest równa liczbie wskaźników cząstkowych zawartych we wzorze obliczeniowym.


Metoda podstawień łańcuchowych polega na wyznaczeniu szeregu wartości pośrednich wskaźnika uogólniającego poprzez sukcesywne zastępowanie wartości podstawowych czynników wartościami sprawozdawczymi. Metoda ta opiera się na eliminacji. Aby wyeliminować środki do wyeliminowania, wyklucz wpływ wszystkich czynników na wartość efektywnego wskaźnika, z wyjątkiem jednego. Jednocześnie opierając się na fakcie, że wszystkie czynniki zmieniają się niezależnie od siebie, tj. najpierw jeden czynnik się zmienia, a wszystkie inne pozostają niezmienione. następnie dwie zmieniają się, podczas gdy reszta pozostaje niezmieniona i tak dalej.


Ogólnie zastosowanie metody ustawiania łańcucha można opisać następująco:





gdzie a 0 , b 0, c 0 to podstawowe wartości czynników wpływających na uogólniający wskaźnik y;


za 1 , b 1 , do 1 —
rzeczywiste wartości czynników;


y a , y b , —
zmiany pośrednie
wynikowy wskaźnik związany ze zmianą odpowiednio czynników a, b.


Całkowita zmiana  y=y 1 -y 0 jest sumą zmian wskaźnika wynikowego w wyniku zmian każdego czynnika przy stałych wartościach pozostałych czynników:


Algorytm metody podstawienia łańcucha można zademonstrować na przykładzie obliczenia wpływu zmian wartości wskaźników cząstkowych na wartość wskaźnika, przedstawionym w postaci następującego wzoru obliczeniowego: F = a· b· c· d.


Następnie wartość bazowa F będzie równy F 0 = a 0 · b 0 · c 0 · d 0 ,


i faktyczny: F 1 = a 1 · b 1 · c 1 · d 1 .


Ogólne odchylenie rzeczywistego wskaźnika od poziomu bazowego  F (F=F 1 –F 0) jest oczywiście równe sumie odchyleń uzyskanych pod wpływem zmian poszczególnych wskaźników:


F = F 1 +F 2 +F 3 +F 4 .


A zmiany wskaźników prywatnych są obliczane przez kolejne podstawienia we wzorze do obliczania wskaźnika F rzeczywiste wartości parametrów a, b, c, d zamiast podstawowego


Weryfikacja obliczeń odbywa się poprzez porównanie salda odchyleń, tj. całkowite odchylenie rzeczywistego wskaźnika od poziomu bazowego powinno być równe sumie odchyleń pod wpływem zmian poszczególnych wskaźników:


F 1 –F 0 = F 1 +F 2 +F 3 +F 4 .


Zalety tej metody: wszechstronność zastosowania, łatwość obliczeń.


Wadą tej metody jest to, że w zależności od wybranej kolejności zastępowania czynników, wyniki rozwinięcia czynnika przyjmują różne wartości. Wynika to z faktu, że w wyniku zastosowania tej metody powstaje pewna nierozkładalna pozostałość, która dodaje się do wielkości wpływu tego ostatniego czynnika. W praktyce zaniedbuje się dokładność oceny czynników, podkreślając względne znaczenie wpływu jednego lub drugiego czynnika. Istnieją jednak pewne zasady, które określają kolejność zastępowania:

jeżeli w modelu czynnikowym występują wskaźniki ilościowe i jakościowe, to w pierwszej kolejności uwzględnia się zmianę czynników ilościowych;


jeśli model jest reprezentowany przez kilka wskaźników ilościowych i jakościowych, kolejność podstawień jest określana na podstawie analizy logicznej.


W analizie czynniki ilościowe to takie, które wyrażają ilościową pewność zjawisk i które można uzyskać poprzez bezpośrednie rozliczenie (liczba pracowników, obrabiarek, surowców itp.).


Czynniki jakościowe określają wewnętrzne cechy, oznaki i cechy badanych zjawisk (wydajność pracy, jakość produktu, średni dzień pracy itp.).


Odmianą metody podstawień łańcuchowych jest metoda obliczania z wykorzystaniem różnic bezwzględnych. W tym przypadku funkcja celu, podobnie jak w poprzednim przykładzie, jest przedstawiona jako model multiplikatywny. Zmiana wartości każdego czynnika jest określana w porównaniu z wartością bazową, np. planowaną. Następnie różnice te są mnożone przez inne wskaźniki cząstkowe – mnożniki modelu multiplikatywnego. Zauważmy jednak, że przy przechodzeniu od jednego czynnika do drugiego brana jest pod uwagę inna wartość mnożnika. Mnożniki po współczynniku (po prawej), według którego obliczana jest różnica, pozostają w wartości okresu bazowego, a wszystkie pozostałe przed nim (po lewej) są brane pod uwagę w wartościach okresu sprawozdawczego.


Metoda różnicy bezwzględnej jest modyfikacją metody podstawienia łańcucha. Zmiana efektywnego wskaźnika spowodowana każdym czynnikiem metodą różnicową jest definiowana jako iloczyn odchylenia badanego czynnika przez wartość bazową lub sprawozdawczą innego czynnika, w zależności od wybranej kolejności podstawień:





Pokażmy to na przykładzie wpływu poszczególnych czynników na wysokość kosztów materiałowych TC m, które kształtują się pod wpływem trzech czynników: wielkości produkcji w ujęciu fizycznym Q, wskaźniki zużycia materiałów na rozliczeniową jednostkę produkcji m i ceny materiałów Po południu.


TS m = Q· m· Po południu.


Najpierw obliczana jest zmiana każdego czynnika w porównaniu z planem:


zmiana wyjścia  Q= Q 0 – Q 1 ;


zmiana wskaźników zużycia materiałów na jednostkę rozliczeniową  m = m 0 – m 1 ;


zmiana ceny na jednostkę materiału  Po południu = Po południu 1 – Po południu 0 .


Następnie określa się wpływ poszczególnych czynników na wskaźnik uogólniający, tj. koszt materiałów. Jednocześnie wskaźniki prywatne, które poprzedzają wskaźnik, według którego obliczana jest różnica, pozostawia się w wartości rzeczywistej, a wszystkie następujące po nim w wartości bazowej.


W tym przypadku efekt zmiany głośności wyjścia  Q koszt materiałów wyniesie:


TS mQ = Q· m 0 · Po południu 0 ;


wpływ zmieniających się wskaźników zużycia materiałów  TS mm:


TS mm = Q 1  m· Po południu 0 ;


wpływ zmian cen na materiały  ts mp:


ts mp = Q 1 · m 1  Po południu.


Całkowite odchylenie wysokości kosztów materiałowych będzie równe sumie odchyleń wpływu poszczególnych czynników, tj.


TC m = TS mQ + TS mm + ts mp.


Jednak w praktyce częściej zdarzają się sytuacje, w których można jedynie założyć istnienie zależności funkcjonalnej (np. TR) od liczby wyprodukowanych i sprzedanych produktów ( Q): TR = TR(Q)). Aby przetestować to założenie, użyj regresyjny analiza, za pomocą której wybierana jest funkcja określonego typu ( k r(Q)). Następnie na zbiorze definicji funkcji (na zbiorze wartości wskaźnika czynnikowego) obliczany jest zbiór wartości funkcji.


Metodę różnic względnych stosuje się do pomiaru wpływu czynników na wzrost efektywnego wskaźnika w modelach multiplikatywnych i mieszanych o postaci y = (a - c) . Z. Stosowany jest w przypadkach, gdy dane początkowe zawierają wcześniej zdefiniowane względne odchylenia wskaźników czynnikowych w procentach.


Dla modeli multiplikatywnych, takich jak y = a . w . z techniką analizy przedstawia się następująco:


znajdź względne odchylenie każdego wskaźnika czynnika:





określić odchylenie efektywnego wskaźnika w dla każdego czynnika





Metoda całkowa pozwala uniknąć wad związanych z metodą podstawienia łańcucha i nie wymaga stosowania metod rozkładu reszty nieredukowalnej na czynniki, ponieważ ma logarytmiczne prawo redystrybucji ładunków czynnikowych. Metoda całkowa pozwala na uzyskanie pełnej dekompozycji efektywnego wskaźnika na czynniki i ma charakter uniwersalny, tj. ma zastosowanie do modeli multiplikatywnych, wielokrotnych i mieszanych. Operacja obliczania całki oznaczonej jest rozwiązywana za pomocą komputera PC i sprowadza się do konstrukcji całek zależnych od rodzaju funkcji lub modelu układu silni.


Możesz także skorzystać z już utworzonych formuł roboczych podanych w specjalnej literaturze:


1. Zobacz model:





2. Zobacz model :





3. Zobacz model:





4. Zobacz model:





Kompleksowa analiza kondycji finansowej obejmuje szerokie i kompletne zbadanie wszystkich czynników, które wpływają lub mogą mieć wpływ na ostateczne wyniki finansowe organizacji, które ostatecznie są głównym celem organizacji.


Wyniki analizy powinny być wykorzystane do podejmowania właściwych decyzji zarządczych przez administrację organizacji oraz rozsądnych decyzji inwestycyjnych przez akcjonariuszy-właścicieli.


ZADANIE 2


Wiadomo, że w okresie sprawozdawczym średnia liczba pracowników na liście płac wzrosła z 500 do 520 osób, średnia liczba godzin przepracowanych na pracownika dziennie - z 7,4 do 7,5 godziny; średnia liczba dni przepracowanych przez pracownika w ciągu roku została zmniejszona z 290 do 280 dni; średnia godzinowa wydajność robotnika spadła z 26,5 rubla do 23 rubli. Wielkość produkcji spadła z 28434,5 tr. do 25116 tr. Metodą różnic względnych oceń wpływ czynników na zmianę wielkości produkcji. Wyciągaj rozsądne wnioski.


DECYZJA


Metoda różnic względnych służy do pomiaru wpływu czynników na wzrost efektywnego wskaźnika tylko w modelach multiplikatywnych i addytywno-multiplikatywnych.


Tabela 1


Wstępne dane do obliczeń


Indeks	Przeznaczenie	Rok bazowy	Rok sprawozdawczy	Odchylenia (+;-)
Przeciętna liczba pracowników na liście płac, os.
Średnia liczba godzin przepracowanych dziennie przez jednego pracownika, godz
Średnia liczba dni przepracowanych przez pracownika w ciągu roku, dni
Średnia godzinowa wydajność, rub.		26,5
Głośność wyjściowa, tr.	wiceprezes	28434,5	25116	3318,5

Mamy model widoku


VP \u003d H * t * N * F,


W takim przypadku zmianę wskaźnika wydajności określa się w następujący sposób





Zgodnie z tą zasadą, aby obliczyć wpływ pierwszego czynnika, należy pomnożyć bazową (planowaną) wartość efektywnego wskaźnika przez względny wzrost pierwszego czynnika, wyrażony w postaci ułamka dziesiętnego.


Aby obliczyć wpływ drugiego czynnika, należy dodać zmianę spowodowaną pierwszym czynnikiem do planowanej (bazowej) wartości wskaźnika efektywnego, a następnie pomnożyć otrzymaną wielkość przez względny wzrost współczynnika Proth.


Podobnie określa się wpływ trzeciego czynnika: do planowanej wartości efektywnego wskaźnika należy dodać jego wzrost wynikający z pierwszego i drugiego czynnika i pomnożyć otrzymaną wielkość przez względny wzrost trzeciego czynnika.


Podobnie wpływ czwartego czynnika





Podsumujmy czynniki, które przyczyniły się do powstania przychodów w roku sprawozdawczym:


wzrost liczby pracujących 1137,38 t.


zwiększenie liczby godzin przepracowanych na pracownika


dziennie 399,62 t.


zmiany liczby dni roboczych -1033,5 t.


Zmiany średniej godzinowej produkcji -3821,95 tr.


Razem -3318,45 tysięcy rubli


I tak, na podstawie metody różnic względnych stwierdzono, że łączny wpływ wszystkich czynników wyniósł -3318,45 tr, co pokrywa się z bezwzględną dynamiką wielkości produkcji w zależności od stanu problemu. O niewielkiej rozbieżności decyduje stopień zaokrąglenia w obliczeniach. Pozytywnie wpłynął wzrost przeciętnej liczby pracujących o 20 osób w wysokości 1137,8 tys. rubli, nieznaczne zwiększenie dnia pracy jednego robotnika o 0,1 godziny spowodowało wzrost produkcji o 399,62 tys. rubli. Negatywnie wpłynął spadek przeciętnej godzinowej pracy jednego robotnika o 3,5 rubla. na godzinę, co spowodowało spadek produkcji o -3821,5 tr. Zmniejszenie przeciętnej liczby dni przepracowanych przez jednego robotnika w ciągu roku o 10 dni spowodowało spadek produkcji o -1033,5 tr.


ZADANIE 3


Korzystając z informacji ekonomicznych swojego przedsiębiorstwa, oceń jego stabilność finansową na podstawie obliczeń względnych wskaźników.


DECYZJA


Spółka Akcyjna „KRAITEHSNAB”, zarejestrowana w Izbie Rejestrowej Urzędu Prezydenta Miasta Krasnodaru nr 10952 z dnia 14 maja 1999 r., PSRN 1022301987278, zwana dalej „Spółką”, jest spółką akcyjną zamkniętą.


Spółka jest osobą prawną i działa na podstawie Statutu i ustawodawstwa Federacji Rosyjskiej. Spółka posiada okrągłą pieczęć zawierającą pełną nazwę przedsiębiorstwa w języku rosyjskim oraz wskazanie jej siedziby, pieczęcie i formularze z nazwą, własnym godłem, a także zastrzeżony znak towarowy i inne środki identyfikacji wizualnej.


Pełna nazwa firmy Spółki w języku rosyjskim:
Zamknięta Spółka Akcyjna "KRAITEHSNAB". Skrócona nazwa Spółki w języku rosyjskim: CJSC KRAITEHSNAB.


Siedziba (adres pocztowy) Spółki: 350021, Federacja Rosyjska, obwód krasnodarski, Krasnodar, Karasuński rejon administracyjny, ul. Tramwaj, 25.


Zamknięta Spółka Akcyjna "KRAITEHSNAB" została utworzona bez ograniczenia czasu trwania.


Głównym przedmiotem działalności Spółki jest działalność handlowa i zakupowa, pośrednictwo, działalność maklerska.


Przeanalizujmy wskaźniki stabilności finansowej badanej organizacji (tabela 2).


Tabela 2


Analiza wskaźników stabilności finansowej CJSC „Kraitekhsnab” w wartościach bezwzględnych


Wskaźniki	2003	2004	2005	2005 do 2003
				(+,-)	Tempo wzrostu, %
1. Źródła środków własnych	7371212,4	6508475,4	7713483,3	342 270,9	1004,6
2. Aktywa trwałe	1339265,0	1320240,0	1301215,0	38 050,0	97,2
3. Źródła kapitału obrotowego własnego na tworzenie zapasów i kosztów	6031947,4	5188235,4	6412268,4	380 321,0	1006,3
4. Kredyty i pożyczki długoterminowe
5. Źródła środków własnych, skorygowane o kwotę kredytów długoterminowych	6031947,4	5188235,4	6412268,4	380 321,0	106,3
6. Kredyty i pożyczki krótkoterminowe	1500000,0	2000000,0	1500000,0
7. Łączna wartość źródeł finansowania, z uwzględnieniem pożyczek długoterminowych i krótkoterminowych	7531947,4	7188235,4	7912268,4	380 321,0	105,0
8. Wielkość zapasów i kosztów krążących w bilansie aktywów	9784805,7	10289636,4	11152558,8	1367753,1	114,0

Koniec tabeli 2


Wskaźniki	2003	2004	2005	2005 do 2003
				(+,-)	Tempo wzrostu, %
9. Nadmiar źródeł własnego kapitału obrotowego	3752858,3	5101401,1	4740290,4	987432,2	126,3
10. Nadwyżki źródeł środków własnych i długoterminowych źródeł pożyczonych	3752858,3	5101401,1	4740290,4	987432,2	126,3
11. Nadwyżka sumarycznej wartości wszystkich źródeł na tworzenie rezerw i kosztów	2252858,3	3101401,1	3240290,4	987 432,2	143,8
12. Trójzłożony wskaźnik (S) sytuacji finansowej	(0,0,0)	(0,0,0)	(0,0,0)

Analizując rodzaj stabilności finansowej przedsiębiorstwa w ujęciu dynamicznym, zauważalny jest spadek stabilności finansowej przedsiębiorstwa.


Jak widać z tabeli 2, w 2003 r., 2004 r. i 2005 r. stabilność finansową CJSC „Kraitekhsnab” pod względem złożonego wskaźnika stabilności finansowej można scharakteryzować jako „Niestabilny kryzysowo stan przedsiębiorstwa ”, ponieważ przedsiębiorstwo nie ma wystarczających środków na tworzenie zapasów i kosztów realizacji bieżącej działalności.


Obliczmy współczynniki stabilności finansowej CJSC „Kraitekhsnab” (tabela 3).


Tabela 3


Wskaźniki stabilności finansowej CJSC „Kraitekhsnab”


Wskaźniki	2003	2004	2005	(+,-)
				2004 2003	2005 do 2004
Współczynnik autonomii	0,44	0,37	0,30	0,06	0,08
Wskaźnik zadłużenia kapitału własnego (dźwignia finansowa)	1,28	1,67	2,34	0,39	0,67
Stosunek środków ruchomych i unieruchomionych	11,56	13,32	18,79	1,76	5,47
Współczynnik relacji środków własnych i pożyczonych	0,78	0,60	0,43	0,18	0,17
Współczynnik zwinności	0,82	0,80	0,83	0,02	0,03
Wskaźnik pokrycia zapasów i kosztów środkami własnymi	0,62	0,50	0,57	0,11	0,07
Współczynnik własności przemysłowej	0,66	0,61	0,48	0,05	0,13
Wskaźnik zadłużenia krótkoterminowego, %	15,9	18,4			10,1
Wskaźnik zobowiązań, %	84,1	81,6	91,7		10,1

Analiza stabilności finansowej pod kątem wskaźników względnych przedstawiona w tabeli 3 wskazuje, że według wskaźników przedstawionych w tabeli w porównaniu z okresem bazowym (2003 r.) sytuacja CJSC „Kraitekhsnab” jako całości pogorszyła się w 2004 r. i nieznacznie poprawiła się w sprawozdaniu z 2005 r. G.


Wskaźnik „Współczynnik autonomii” za okres 2003-2004 obniżył się o -0,06 iw 2004 r. wyniósł 0,37. Jest to poniżej wartości normatywnej (0,5), przy której pożyczony kapitał może zostać zrekompensowany majątkiem przedsiębiorstwa. Wskaźnik „Współczynnik autonomii” za okres 2004-2005 obniżył się o -0,08 iw 2005 roku wyniósł 0,30. Jest to również poniżej wartości normatywnej (0,5), przy której pożyczony kapitał może zostać zrekompensowany majątkiem przedsiębiorstwa.


Wskaźnik „Współczynnik relacji funduszy pożyczonych i własnych” (dźwignia finansowa) za okres 2003-2004 wzrósł o 0,39 iw 2004 r. wyniósł 1,67. Wskaźnik za lata 2004-2005 wzrósł o 0,67 iw 2005 roku wyniósł 2,34. Im bardziej wskaźnik ten przekracza 1, tym większe jest uzależnienie przedsiębiorstwa od pożyczonych środków. Dopuszczalny poziom jest często określany przez warunki funkcjonowania każdego przedsiębiorstwa, przede wszystkim przez szybkość obrotu kapitału obrotowego. W związku z tym dodatkowo konieczne jest określenie wskaźnika rotacji zapasów i należności za analizowany okres. Jeśli należności obracają się szybciej niż kapitał obrotowy, oznacza to dość dużą intensywność przepływów pieniężnych do przedsiębiorstwa, tj. Efektem końcowym jest wzrost kapitału własnego. Dlatego przy dużej rotacji rzeczowego kapitału obrotowego i jeszcze wyższej rotacji należności wskaźnik środków własnych i pożyczonych może być znacznie wyższy niż 1.


Wskaźnik „Stosunek środków mobilnych i unieruchomionych” za okres 2003-2004 wzrósł o 1,76 iw 2004 r. wyniósł 13,32. Wskaźnik za lata 2004-2005 wzrósł o 5,47 iw 2005 roku wyniósł 18,79. Wartość normatywna jest specyficzna dla każdej branży, ale przy niezmienionych innych parametrach wzrost współczynnika jest pozytywnym trendem.


Wskaźnik „Współczynnik manewrowości” dla okresu 2003 - 2004. spadła o -0,02, a na koniec grudnia 2007 r. 2004 wynosił 0,80. To więcej niż wartość standardowa (0,5). Wskaźnik za lata 2004-2005 wzrósł o 0,03 iw 2005 roku wyniósł 0,83. To więcej niż wartość standardowa (0,5). Współczynnik manewrowości charakteryzuje jaki udział źródeł środków własnych występuje w formie mobilnej. Wartość normatywna wskaźnika zależy od charakteru działalności przedsiębiorstwa: w branżach kapitałochłonnych jego normalny poziom powinien być niższy niż w branżach materiałochłonnych. Na koniec analizowanego okresu CJSC „Kraitekhsnab” ma lekką strukturę aktywów. Udział aktywów trwałych w walucie bilansowej wynosi mniej niż 40,0%. Tym samym przedsiębiorstwa nie można zaliczyć do produkcji kapitałochłonnej.


Wskaźnik „Współczynnik pokrycia rezerw i kosztów środkami własnymi” dla lat 2003-2004. spadła o -0,11 iw 2004 r. wyniosła 0,50. Wskaźnik za lata 2004-2005 wzrósł o 0,07 iw 2005 roku wyniósł 0,57. Jest to wartość poniżej normy (0,6 - 0,8), podobnie jak w latach 2003, 2004 i 2005. Przedsiębiorstwo nie posiada środków własnych na tworzenie rezerw i kosztów, co wykazała również analiza wskaźników stabilności finansowej w wartościach bezwzględnych.


BIBLIOGRAFIA

1. Procedura monitorowania kondycji finansowej organizacji i rozliczania ich wypłacalności. Federalna Służba Rosji ds. Upadłości i Naprawy Finansowej: Zarządzenie nr 13-r z 31 marca 1999 r. // Ekonomia i życie. 1999. nr 22.
   

2. Bakanow MI, Szeremet A.D. Teoria analizy ekonomicznej. –M.: Finanse i statystyka, 2006.
   Ocena efektywności ekonomicznej przedsiębiorstwa handlowego NA PRZYKŁADZIE GŁÓWNYCH WSKAŹNIKÓW EFEKTYWNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTWA Z WYKORZYSTANIEM 6 PRYWATNYCH METOD I ODBIORÓW ANALIZY EKONOMICZNEJ Kondycja finansowa organizacji branżowej i ocena wskaźników ekonomicznych

   2013-11-12

Wszystkie procesy biznesowe przedsiębiorstw są ze sobą powiązane i współzależne. Niektóre z nich są ze sobą bezpośrednio powiązane, inne manifestują się pośrednio. Tak więc ważnym zagadnieniem w analizie ekonomicznej jest ocena wpływu czynnika na określony wskaźnik ekonomiczny i do tego celu wykorzystywana jest analiza czynnikowa.

Analiza czynnikowa przedsiębiorstwa. Definicja. Cele. Rodzaje

Analiza czynnikowa odnosi się w literaturze naukowej do działu wielowymiarowej analizy statystycznej, gdzie ocena obserwowanych zmiennych odbywa się za pomocą macierzy kowariancji lub korelacji.

Analiza czynnikowa została po raz pierwszy zastosowana w psychometrii i jest obecnie stosowana w prawie wszystkich naukach, od psychologii po neurofizjologię i politologię. Podstawowe pojęcia analizy czynnikowej zostały zdefiniowane przez angielskiego psychologa Galtona, a następnie rozwinięte przez Spearmana, Thurstone'a i Cattella.

Można wyróżnić 2 cele analizy czynnikowej:
- określenie związku między zmiennymi (klasyfikacja).
— zmniejszenie liczby zmiennych (grupowanie).

Analiza czynnikowa przedsiębiorstwa- kompleksową metodologię systematycznego badania i oceny wpływu czynników na wartość efektywnego wskaźnika.

Można wyróżnić następujące rodzaje analizy czynnikowej:

1. Funkcjonalny, gdzie efektywny wskaźnik definiuje się jako iloczyn lub algebraiczną sumę czynników.
2. Korelacja (stochastyczna) - związek między wskaźnikiem wydajności a czynnikami jest probabilistyczny.
3. Bezpośredni / Odwrotny - od ogółu do szczegółu i odwrotnie.
4. Jednostopniowy / wielostopniowy.
5. Retrospektywne / prospektywne.

Przyjrzyjmy się bliżej dwóm pierwszym.

Aby móc konieczna jest analiza czynnikowa:
Wszystkie czynniki muszą być ilościowe.
- Liczba czynników jest 2 razy większa niż wskaźników wydajności.
— Próbka jednorodna.
— Rozkład normalny czynników.

Analiza czynników realizowane w kilku etapach:
Scena 1. Wybrane czynniki.
Etap 2. Czynniki są klasyfikowane i usystematyzowane.
Etap 3. Modelowana jest zależność między wskaźnikiem wydajności a czynnikami.
Etap 4. Ocena wpływu każdego czynnika na wskaźnik wydajności.
Etap 5 Praktyczne zastosowanie modelu.

Wyróżniono metody deterministycznej analizy czynnikowej oraz metody stochastycznej analizy czynnikowej.

Deterministyczna analiza czynnikowa- badanie, w którym czynniki wpływają funkcjonalnie na wskaźnik wydajności. Metody deterministycznej analizy czynnikowej - metoda różnic bezwzględnych, metoda logarytmów, metoda różnic względnych. Ten rodzaj analizy jest najczęściej spotykany ze względu na łatwość obsługi i pozwala zrozumieć czynniki, które należy zmienić, aby zwiększyć/zmniejszyć efektywny wskaźnik.

Stochastyczna analiza czynnikowa- badanie, w którym czynniki wpływają probabilistycznie na wskaźnik wydajności, tj. gdy zmienia się czynnik, może istnieć kilka wartości (lub przedziału) wynikowego wskaźnika. Metody stochastycznej analizy czynnikowej - teoria gier, programowanie matematyczne, analiza korelacji wielokrotnych, modele macierzowe.