13. Методика анализа рентабельности коммерческих организаций

Анализ рентабельности позволяет дать ответ на вопрос насколько прибыльно функционирует организация и как эффективно оно использует вложенный капитал.

Рентабельность характеризует прибыль, полученную с 1 рубля средств, вложенных в финансовые операции. В широком смысле слова понятие рентабельности означает прибыльность, доходность. Организация считается рентабельной, если доходы от реализации продукции (работ, услуг) покрывают издержки производства (обращения) и, кроме того, образуют сумму прибыли, достаточную для нормального функционирования организации. Порог рентабельности (точка безубыточности) — такой объем продаж, при котором предприятие покрывает все свои расходы, не получая прибыли.

В соответствии с видами прибыли различают следующие показатели рентабельности:

1. R собственного капитала - отношение чистой прибыли к среднему за период размеру собственного капитала. Rck = ЧП/СКср*100%

2. R активов - показывает эффективность использования всего имущества; отношение чистой прибыли к средней величине активов предприятия. Ra = ЧП/Аср*100 %

3. R продукции - отношение всей полученной прибыли к полной себестоимости реализованной продукции. Rпрод = П/Сп*100%

4. R продаж - показывает, сколько прибыли приходится на единицу реализованной продукции. Прибыль от реализации/ Выручка от реализации Rпp = П/Вр*100 %

5. R производства - следует определить как отношение валовой прибыли к себестоимости производства продукции. Rпроизв= Пвал/Спроизв*100 %

Факторный анализ — это процесс комплексного, системного исследования влияния факторов на уровень результативных показателей. Различают следующие типы факторного анализа:

• Детерминированный - методика исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. когда результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

• Стохастический - методика исследования факторов, связь которых с результативным показателем является неполной, вероятностной (корреляционной).

• Прямой - при нем исследование ведется дедуктивным способом — от общего к частному.

• Обратный - осуществляет исследование причинно-следственных связей способом логической индукции — от частных, отдельных факторов к обобщающим.

• Одноступенчатый - используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части (у = а*b).

• Многоступенчатый - при нем проводится детализация факторов а и b на составные элементы с целью изучения их поведения.

• Статический - применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на определенную дату.

• Динамический - методика исследования причинно-следственных связей в динамике.

• Ретроспективный - изучает причины изменения результативных показателей за прошлые периоды.

• Перспективный - который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Основные этапы факторного анализа:

1. отбор факторов для анализа исследуемых результативных показателей;

2. классификация и систематизация факторов с целью обеспечения системного подхода к их изучению,

3. моделирование взаимосвязей между факторными и результативными показателями;

4. расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении величины результативного показателя;

5. выявление резервов роста результативного показателя;

6. принятие управленческого решения и разработка комплекса мероприятий по использованию выявленных резервов.

Одной из задач факторного анализа является моделирование взаимосвязей между результативными показателями и факторами, определяющими их величину.

Моделирование — это один из важнейших методов научного познания, с помощью которого создается модель (условный образ) объекта исследования. Сущность его заключается в том, что взаимосвязь исследуемого показателя с факторными передается в форме конкретного математического выражения. В факторном анализе различают модели детерминированные (функциональные) и стохастические (корреляционные). С помощью детерминированных факторных моделей исследуется функциональная связь между результативным показателем (функцией) и факторами (аргументами). Метод стохастического моделирования - изучающий взаимосвязи показателей хоз.деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов.

При создании детерминированных факторных моделей необходимо выполнить ряд требований:

1) факторы, включаемые в модель, должны реально существовать, а не быть надуманными абстрактными величинами или явлениями; факторы, входящие в модель, должны находиться в причинно-следственной связи с изучаемым показателем. Факторные модели, которые отражают причинно-следственные отношения между показателями, имеют значительно большее познавательное значение.

ВП = ЧР* ГВ, где ВП - валовая (выработанная) продукция предприятия; ЧР - численность работников на предприятии; ГВ - среднегодовая выработка продукции одним работником.

2. все показатели факторной модели должны быть количественно измеримыми, т.е. иметь единицу измерения и необходимую информационную базу;

3. факторная модель должна обеспечивать возможность измерения влияния отдельных факторов, т.е. учитывать соразмерность изменений результативного и факторных показателей, а сумма влияния отдельных факторов должна равняться общему приросту результативного показателя.

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

1. Аддитивные модели: У = ⅀х = xl + х2 +... + хn. Они используются в тех случаях, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных показателей.

2. Мультипликативные модели: У = ∏x = xl*х2*...*хn. Этот тип моделей применяется в том случае, когда результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторных показателей.

3. Кратные модели: У = X1/Х2. Они применяются в том случае, когда результативный показатель получают делением одного факторного показателя на величину другого.

4. Смешанные (комбинированные) модели — сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей: У = (а +b)/с, У = а/(b + с), У = а*bc, У = (а +b)*с.