3. Способы группировки информации в ахд

Группировка информации – деление массы изучаемой совокупности объектов на качественно однородные группы по соответствующим признакам.

В зависимости от цели анализа используются группировки:

- типологические (группы предприятий по формам собственности, по типам производства, населения по видам деятельности,…..);

- структурные – позволяют изучать внутреннее строение показателей, соотношения в нем отдельных частей (состав рабочих по профессиям, стажу работы, возрасту; состав с/с; состав активов и капитала предприятия,…);

- аналитические (причинно – следственные) – используются для определения наличия, направления и формы связи между показателями; по характеру признаков делятся на качественные и количественные.

По сложности построения различают группировки:

- простые – группировка по одному признаку;

- комбинированные – деление делается сначала по одному признаку, потом внутри каждой группы по другому признаку и т.д.

3. Балансовый метод в ахд

Балансовый метод отражает соотношение двух групп взаимосвязанных и уравновешенных экономических показателей, итоги которых должны быть тождественными. Метод широко используется в бухгалтерском учете и планировании.

В АХД метод применяется:

- для оценки обеспеченности предприятия трудовыми, финансовыми и материальными ресурсами; отражает потребность и фактическое наличие, наличие и полноту использования;

- как вспомогательный метод при проверке правильности определения влияния факторов на прирост результативного показателя;

- при построении детерминированных аддитивных факторных моделей;

- при определении влияния отдельных факторов (если из трех факторов известно влияние двух, то влияние третьего можно рассчитать , вычтя из общего отклонения известные два);

- при использовании способа пропорционального деления.

Тема 5. Методика факторного анализа

Факторный анализ – методика комплексного и системного изучения и изме­рения воздействия факторов на величину результативных показателей.

Виды факторного анализа:

1 -детерминированный (применяется, если связь факторов с результативным показателем но­сит функциональный характер, т.е. результативный показатель может быть представлен в виде произведения, частного или суммы факторов; с изменением фактора происходит соответствующее изменение результата)

-стохастический (связь факторов с результативным показателем неполная, вероятностная; изменение фактора может дать различные значения прироста результата в зависимости от сочетания других факторов)

2 -прямой (дедуктивный) – исследование от общего к частному

-обратный (индуктивный) – исследование от частного к общему

3 -одноступенчатый (исследуются только факторы первого уровня)

-многоступенчатый (факторы первого уровня детализируются на составные элементы и т.д.)

4 –статический (изучает влияние факторов на соответствующую дату)

-динамический (изучает связи в динамике)

5 –ретроспективный (изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды)

-перспективный (исследует поведение факторов и результата в перспективе)

Основные задачи факторного анализа:

• отбор факторов для анализа исследуемых показателей на основе теоретических и практических знаний; чем больше факторов, тем более точными будут результаты;

• классификация и систематизация факторов;

• моделирование взаимосвязей между факторами и результативными показателями (определяется форма зависимости - функциональная или стохастическая, прямая или обратная, прямолинейная или криволинейная);

• расчет влияния факторов и оценка роли каждого из них в изменении результативного показателя;

• практическое использование факторной модели (для определения резервов прироста результативного показателя, прогнозирования его величины).

Классификация факторов в АХД:

1. по своей природе:

-природно – климатические

-социально – экономические (жилищные условия работников, организация культурно – массовой, оздоровительной работы на предприятии, уровень образования работников,…)

-производственно – экономические (эффективность использования производственных ресурсов, результаты деятельности предприятия,…)

2. по степени воздействия на результаты (зависит от сложившихся условий)

-основные (оказывают решающее воздействие на результат)

-второстепенные

3. по отношению к объекту исследования

-внутренние (зависящие от деятельности данного предприятия)

-внешние (не зависящие от деятельности данного предприятия)

4. по зависимости от персонала

-объективные (не зависят от деятельности людей)

-субъективные (зависят от деятельности людей)

5. по степени распространенности

-общие (действуют во всех отраслях экономики)

-специфические (действуют в условиях отдельных отраслей)

6. по времени действия

-постоянные (оказывают влияние непрерывно)

-переменные (влияют периодически: освоение новой техники, новых видов продукции, новой технологии,…)

7. по характеру действия

-интенсивные (связаны с повышением эффективности использования ресурсов)

-экстенсивные (связаны с количественным приростом показателя)

8. по свойствам отражаемых явлений

-качественные (определяют признаки, особенности объектов)

-количественные (выражают количественную определенность явлений)

9. по составу

-сложные (комплексные) (состоят в свою очередь из нескольких элементов)

-простые (одноэлементные) (не раскладываются на составляющие)

10. по уровню соподчиненности

-прямые (первого уровня) (непосредственно влияют на результативный показатель)

-косвенные (факторы второго, третьего и т.д. уровней; влияют на результативный показатель через факторы первого, второго и т.д. уровней)

Систематизация – это размещение изучаемых явлений в определенном порядке с выявлением их взаимосвязи и соподчиненности.

Один из способов систематизации факторов – создание детерминированных и стохастических факторных систем.

Создать детерминированную факторную систему, значит представить изучаемое явление в виде суммы, частного или произведения нескольких факторов.

Моделирование – это представление взаимосвязи в форме конкретного математического уравнения.

При моделировании необходимо выполнять ряд требований: - факторы должны реально существовать; - факторы должны находиться в причинно – следственной связи с результатом, модель должна иметь познавательное значение; - все показатели д.б. количественно измеримыми.

Типы детерминированных факторных моделей:

- аддитивные (результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных)

- мультипликативные (результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторов)

- кратные (результативный показатель получают делением одного фактора на другой)

- смешанные (комбинация предыдущих моделей)

Способы измерения влияния факторов в детерминированном факторном анализе:

1. Способ цепных подстановок

Способ основан на элиминировании. Элиминировать – т.е. исключить воздействие всех факторов на величину ре­зультативного показателя кроме одного. Исходят из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга.

Достоинство способа: применяется во всех типах детерминированных фак­торных моделей.

Способ заключается в постепенной замене базисной величины каждого фак­тора на фактическую в отчетном периоде. С этой целью определяют ряд ус­ловных величин результативного показателя.

Число условных величин на единицу меньше числа факторов.

Сравнение величины результативного показателя после и до изменения зна­чения фактора позволяет определить воздействие последнего на прирост ре­зультативного показателя.

Обычно в первую очередь учитывают изменение количественных, а затем качественных показателей.

Алгебраическая сумма влияния факторов должна быть равна общему приросту результативного показателя.

Недостатки способа: - способ трудоемок;

- трудно обосновать конкретную последовательность изменения факторов, деление факторов на количественные и качественные условно;

- способ не обладает свойством аддитивности по времени (т.е. результаты анализа за период в целом (например, 5 лет) не совпадают с суммой соответствующих данных по годам).

2. Индексный метод

Метод основан на относительных показателях динамики, пространственных сравнений, выполнения плана. С помощью агрегатных индексов можно выявить влияние различных факторов в мультипликативных и кратных моделях.

3. Способ абсолютных разниц

Способ так же основан на элиминировании.

Применяется в мультипликативных и мультипликативно-аддитивных моделях: Y=a×(b-c).

Величина влияния факторов определяется умножением абсолютного при­роста анализируемого фактора на базовую величину факторов, которые находятся справа от него и на фактическую величину факторов, расположенных слева от него в модели. Т.е. базисные значения заменяются отклонениями, а потом фактическими значениями.

Способ менее трудоемок, чем цепные подстановки; дает те же результаты, что и способ цепных подстановок; так же имеет значение местоположение факторов в модели; использование способа ограничено.

4. Способ относительных разниц

Способ основан на элиминировании.

Применяется только в мультипликативных моделях. Здесь используются относительные приросты факторных показателей, выраженные в коэффициентах или %.

Пример:

тогда

Способ дает те же результаты, что и способы цепных подстановок и абсолютных разниц.

5. Способ пропорционального деления

Способ применяется в аддитивных и кратно-аддитивных моделях типа для определения влияния факторов второго уровня:

В основе способа пропорциональное распределение прироста результативного показателя за счет изменения фактора первого уровня между факторами второго уровня.

Аддитивная модель:

,тогда

Для смешанных моделей:

6. Интегральный метод

Интегральный способ позволяет получить более точные ре­зультаты, которые не зависят от местоположения факторов в модели; до­полнительный прирост результативного показателя из-за взаимодействия факторов раскладывается между ними поровну.

Применяется в мультипликативных, кратных и кратно-аддитивных моделях типа:

.

1) ,

2) ,

3) ,

7. Способ логарифмирования

Способ не основан на элиминировании, результат не зависит от местоположения факторов в модели, более точен, чем интегральный метод, т.к. дополнительный прирост результативного показателя распределяется пропорционально доле изолированного влияния каждого фактора.

Применяется в мультипликативных моделях. Недостаток метода – ограниченность применения.

В отличие от интегрального метода при логарифмировании используются не абсолютные приросты показателей, а индексы их роста (снижения).

Общий прирост результативного показателя распределяется по факторам пропорционально отношениям логарифмов факторных индексов к логарифму индекса результативного показателя.