3. Методика факторного анализа. Виды факторных моделей. Интегральный метод факторного анализа.

Факторный анализ – методика комплексного и системного изучения и измерения воздействия факторов на величину результативного показателя.

Результативный показатель – результат или следствие действия одной или нескольких причин. Выступает в качестве объекта исследования.

Факторный показатель – показатель, который определяет поведение результативного показателя.

Виды факторного анализа

1. Детерминированный. Изучается влияние факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.

2. Стохастический. Исследует влияние факторов, связь которого с результативным показателем является неполной или вероятностной.

Факторный анализ: прямой и обратный; одноступенчатый и многоступенчатый; статический (показатель на конкретную дату) и динамический (все показатели рассчитываются в динамике); ретроспективный и перспективный.

Существуют следующие модели детерминированного анализа:

1. аддитивная модель, у=а+в (Пр.: Себестоимость=Пост. затраты + Пер. затраты);

2. мультипликативная модель, у=а*в (Пр.: Выручка от реализации=Объем*Цена);

3. кратная модель, у=а/в (Пр.: Рентабельность=Прибыль/Выручка от реализации);

4. смешанная модель, у=(а+в)/с у=а*с –(в/д).

Жестко детерминированная модель, имеющая более двух факторов, называется многофакторной.

Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:

- необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);

- необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;

- необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем.

Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:

-качественный анализ (постановка цели анализа, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);

-предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки);

-построение стохастической модели;

-оценка адекватности модели;

-экономическая интерпретация и практическое использование модели.

Интегральный метод факторного анализа. Позволяет более точно, по сравнению с методом цепных подстановок и методом абсолютных разниц, определить влияние факторов на результативный показатель.

Используется только в мультипликативных моделях. Метод не делит факторы на качественные и количественные.

Использование интегрального метода не требует знания всего процесса интегрирования; в готовые рабочие формулы подставляются необходимые числовые данные и производятся не сложные расчеты: y_a =a× b₀ + ½ a×b , yb =b× a0 + ½ a×b .